영중 나 
마이크로소프트 빙(Bing)이 ChatGPT 기능을 탑재한 이후 검색엔진 시장에서도 AI가 빠르게 적용되고 있습니다. 최근에는 구글이 AI 오버뷰 기능을 공개하면서 구글 또한 시장에서 검증이 가능한 수준으로 AI 기술의 수준이 올라왔는데요. 이에 따라 과거 SEO(Search Engine Optimization)에서 이제는 GEO(Generative Engine Optimization), 즉 생성형 엔진 최적화의 필요성에 대한 논의가 오가고 있습니다. 그렇다면 GEO는 SEO와 무엇이 다르고, 어떤 특징이 있을까요?
생성형 엔진 최적화(GEO)와 검색 엔진 최적화(SEO)의 차이점
SEO는 키워드, 백링크, 콘텐츠 품질, 페이지 로딩 속도와 같은 요소들에 집중합니다. 근본적으로 검색 엔진 결과 페이지에 우리 콘텐츠가 상위로 노출되는 것을 최우선 목표로 하기 때문입니다. 반면에 생성형 엔진 최적화(GEO)는 생성형 엔진의 AI 알고리즘에 집중하기 때문에, AI 검색결과의 특성에 초점이 맞춰져 있습니다.
멀티 모달 검색
AI 검색의 가장 큰 특징 중 하나는 멀티 모달입니다. 멀티 모달은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 정보를 동시에 학습하여 사용자 원하는 결과를 제공하는 AI의 특징입니다. 이에 따라 사용자가 특정 검색어를 입력했을 때 다양한 콘텐츠의 정보가 종합된 형태로 결과가 나올 수도 있게 됩니다. 이런 특징 덕분에 결과적으로 콘텐츠가 검색 사용자의 정확한 의도에 얼마나 부합하는지가 더 중요해졌을뿐만 아니라, 과거에는 검색결과상 아래쪽에 위치해서 사용자들의 관심을 끌기 어려웠던 콘텐츠들도 AI 검색 결과에 포함되어 상위에 노출될 수 있는 가능성 또한 생겨났습니다.
점점 복잡해지는 검색 쿼리
이제는 대화형 검색을 통해 사용자들이 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있게 되었기 때문에 검색엔진에서의 검색어 패턴도 점차 변화할 것이라는 예측이 있습니다. 특히, 과거에는 키워드 위주의 검색이 대부분을 차지했다는 점점 질문형 키워드나 정확한 의도를 포함한 롱테일 키워드의 수가 점점 많아질 것이라는 의견입니다. 사용자의 검색 쿼리가 세분화되고 복잡해짐에 따라 이에 효과적으로 대응하는 콘텐츠의 형식도 달라질 텐데요. 과거에는 제너럴한 키워드에 대응할 수 있는 링크 목록형 콘텐츠가 검색엔진 상위에 노출되었다면, 이제는 구조화되고 풍부한 정보를 담은 콘텐츠가 더 효과적일 수 있습니다.
생성형 엔진 최적화(GEO)에 영향을 미치는 요소
2023년 프린스턴 대학교와 IIT는 생성형 검색 엔진 최적화에 어떤 요소들이 작용할지에 관한 실험을 진행했습니다. 논문에 따르면, 다음과 같은 요소를 개선했을 때 생성형 엔진 응답에서 소스 가시성을 최대 40%까지 높일 수 있었습니다.
- 인용문 추가
- 통계 자료 추가
- 글의 유창성
- 인용 소스
- 기술 용어
- 콘텐츠 권위
아주 간단하게 정리하면, 검색 사용자의 의도에 부합하는 ‘전문적이고 신뢰성 있는’ 정보를 제공했을 때 효율이 올라갔다는 것입니다. 결국 과거 SEO에서 가장 중요한 요소였던 ‘질 높은 콘텐츠’를 제작하는 기준과 거의 동일하다는 것을 알 수 있죠. SEO에서 GEO로 용어는 달라졌지만 최종적인 목표는 검색 사용자의 의도에 우리의 콘텐츠가 부합하는가이기 때문에, 본질적인 요소들이 변하지는 않았습니다.
아직 대부분의 검색엔진에서 생성형 AI 탑재는 실험 단계에 머무르고 있고, 본격적으로 AI가 검색 시장에 도입되었을 때 또 어떤 요소들이 달라질지는 알 수 없습니다. 또한 당장 GEO에 관해 연구된 바가 많지 않기 때문에 원론적인 논의들만 오가고 있는 상황인 것도 맞습니다. 하지만 검색 사용자의 니즈를 충족시킨다는 대전제는 변하지 않을 것이기 때문에, 우리는 요행을 바라기보다는 어떻게 하면 더 질 높은 콘텐츠를 만들 수 있을지에 대한 고민을 이어 나가야 합니다.