한 줄 요약
검색 환경이 키워드 나열에서 AI 답변 중심으로 재편됨에 따라, 생성형 검색 최적화(GEO)를 통해 AI 모델의 답변 내에서 브랜드가 언급되도록 관리하는 것이 기업 성장의 필수 과제가 되었습니다.
검색의 진화, GEO 시대의 도래
전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)가 링크 클릭을 유도하는 방식이었다면, 이제는 생성형 AI가 제공하는 답변 내에 브랜드가 인용되는 GEO(Generative Engine Optimization)의 중요성이 커지고 있습니다. Forbes에 따르면 검색 가시성은 단순히 순위를 확보하는 것을 넘어 AI가 신뢰하는 소스로 인식되는 과정으로 변모했습니다. PR 전문가의 73%가 AI 검색 가시성을 차세대 핵심 과제로 꼽을 만큼, 이제 브랜드는 AI 모델이 답변을 생성할 때 자사를 어떻게 인지하고 평가하는지를 파악해야 합니다.
왜 AI 답변 최적화가 중요한가
사용자는 이제 검색 결과 페이지에서 수많은 링크를 클릭하는 대신, AI가 요약해 주는 답변을 신뢰합니다. Search Engine Journal은 AI 검색이 기존 검색 방식의 위험 요소를 노출하고 있으며, 브랜드가 AI 답변 내에서 제외될 경우 시장 점유율에 직접적인 타격을 입을 수 있다고 경고합니다. 브랜드가 AI 답변 내에 얼마나 자주, 그리고 긍정적으로 언급되는지를 측정하는 SMR(Share of Model Response) 지표는 이제 기업의 디지털 자산 가치를 결정짓는 핵심 데이터가 되었습니다.
브랜드가 지금 바로 해야 할 일
변화하는 환경에 대응하기 위해서는 데이터 중심의 접근이 필요합니다. 단순히 콘텐츠를 양산하는 것이 아니라, AI 모델이 학습하고 참조하는 채널을 최적화하고 AI 답변 최적화 전략을 수립해야 합니다. Dazonn의 분석처럼 AI 검색 트렌드는 브랜드가 기술적 인프라를 얼마나 잘 활용하는지에 따라 성패가 갈립니다. 기업은 AEO/GEO 시작하기를 통해 AI가 선호하는 답변 구조를 파악하고, 모델별 특성에 맞는 최적화 작업을 단계적으로 수행해야 합니다.
GPTO 관점
GPTO는 한국 최초의 AI 답변 최적화 기술 엔진으로, 10대 주요 LLM(ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, Google AI Overviews 등)을 매주 모니터링하여 브랜드의 가시성을 높입니다. 500개 이상의 학습 채널로 데이터를 자동 배포하며 18개 이상의 언어를 지원합니다.
실제 도입사들의 포트폴리오를 분석한 결과, 평균 AI 노출률(SMR)은 35.4%에서 40.6%로 약 15% 상승했습니다. 모델별로는 Claude(12.4%→35.0%), Gemini(20.9%→40.3%), DeepSeek(38.6%→49.3%), Perplexity(46.5%→57.0%), ChatGPT(27.7%→33.6%) 등에서 유의미한 변화를 확인했습니다. 특히 병의원 분야의 경우 10.3%에서 43.4%로 33.1%p 상승한 사례가 있으며, 패션 분야에서도 3.2%에서 13.4%로 개선되는 등 업종별로 최적화된 성과를 보여줍니다. AI 답변 내 브랜드 언급을 통해 디지털 경쟁력을 확보하고 싶다면 GPTO의 성과 지표를 확인해 보시기 바랍니다.