검색엔진 최적화(SEO)는 구글(Google), 빙(Bing)과 같은 전통적인 검색 엔진에서 콘텐츠의 노출 순위를 높이는 최적화 기법이다. 주로 검색 엔진의 알고리듬에 맞춰 키워드, 메타데이터, 링크 등을 최적화해 웹페이지를 검색 결과 상위에 노출시킨다. 

하지만 검색 기술의 급격한 변화 속에서 웹페이지의 나열이 아닌 다중 소스 데이터를 통합해 개인화된 답변을 생성하는 챗GPT, 구글 제미나이(Gemini) 등 생성AI의 확산으로 콘텐츠의 구조 및 맥락을 AI가 이해할 수 있도록 최적화하는 새로운 전략이 필요해졌다.

생성형 엔진 최적화(GEO)는 전통적 SEO의 기본 원칙을 유지하면서 구조화된 데이터, 사용자 질문에 맞춘 답변형 콘텐츠, 멀티모달 데이터 제공해 생성 AI가 콘텐츠를 이해 및 활용하고 개인화된 답변을 생성하도록 지원한다.

결과적으로 GEO는 SEO의 역할을 확장하며, AI 중심으로 변화하는 검색 기술 환경에서 콘텐츠 노출 극대화를 위한 필수적인 전략으로 자리 잡고 있다.

SEO 및 온라인 평판 관리 전문 글로벌 기업 SEO 이미지(SEO Image)가 AI 기반 검색 엔진을 위한 맞춤형 최적화 전략 ‘생성형 엔진 최적화(GEO)’ 서비스를 발표했다.

생성형 엔진(GEs)은 전통적인 검색 기능과 생성형 대형 언어 모델(LLM)을 결합해 여러 출처의 데이터를 통합하고, 개인화된 멀티모달(multimodal) 답변을 제공한다. 

SEO 이미지가 정의하는 GEO는 이러한 AI 기반 시스템에 맞춰 콘텐츠를 최적화해 새로운 검색 환경에서 기업의 더 높은 가시성 및 관련성 확보를 지원한다.

GEO가 필요한 이유 

GEO는 전통적인 SEO 원칙과 생성AI가 정보를 우선적으로 정렬하고 제공하는 방식 통합한 전략이다. 이러한 고급 플랫폼에 맞춰 콘텐츠를 최적화해 기업이 AI 기반 검색 결과에서 콘텐츠가 효과적으로 노출되도록 보장한다.

특히 동적이고 세부적인 응답을 생성해 사용자 쿼리에 보다 정교하고 개인화된 검색 경험을 제공한다. 이는 기업에 AI 친화적인 콘텐츠를 제작해야 할 새로운 요구를 불러일으키며 검색 결과에서 가시성 유지를 위해 최적화가 필수적이다.

GEO의 이점

① 개인화된 경험 강화 : 생성형 엔진은 최적화된 콘텐츠 기반으로 정확하고 관련성 높은 개인화된 응답을 제공할 수 있다. 사용자는 더욱 효율적이고 의미 있는 검색을 경험할 수 있다.

② 정보 전달 간소화 : AI 기반 검색 엔진은 다양한 출처의 데이터를 수집해 제품 비교, 가격, 기업 정보와 같은 정확한 세부 정보를 사용자에게 정리해 제공한다.

③ 지역 기반 검색 강화 : 사용자 위치나 지역적 맥락에 따라 로컬 정보를 더 정확하게 이해하고 제공하도록 콘텐츠를 최적화한다. 이는 지역 기반 쿼리에서 기업 순위를 높여 지역 검색 결과에서 두드러질 수 있도록 지원한다.

④ 개인화된 추천 강화 : GEO로 최적화된 콘텐츠는 AI 엔진이 개별 사용자의 선호도에 부합하는 맞춤형 추천을 지원해 고객 참여를 더욱 강화한다.

SEO 이미지의 GEO 서비스는 AI 기반 검색 기술을 기업들이 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 전통적인 SEO 관행과 생성AI 모델의 요구를 통합해 고객이 변화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 향상한다.

SEO 이미지 CEO 앨런 라비노위츠(Alan Rabinowitz)는 “GEO는 단순한 전략이 아니라, AI가 검색의 주요 동력이 되는 상황에서 반드시 필요한 요소”라며 “AI 기술이 사용자와 검색 엔진의 상호작용 방식을 재정의하면서, 우리는 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕는 것이 목표”라고 말했다.