[AI가 답하는 시대 : GEO] 시리즈는 2026년 마케팅의 핵심 역량인 GEO를 통한 실제 시장 변화와 함께 원리를 알아보려 합니다.
부제: GEO의 작동 원리, ‘추천’은 어디서 결정되는가
EP.1에서 ‘제로 클릭’ 이야기를 꺼낸 이유는 단순했습니다. 이제 사용자는 검색 결과를 ‘고르는’ 사람이 아니라, AI의 답변을 ‘받는’ 사람이 되어가고 있기 때문이죠.
그리고 마케터라면 누구나 한 번쯤 부딪히게 되는 질문이 있습니다.
“AI는 대체 무슨 기준으로 브랜드를 추천하지?” “왜 어떤 브랜드는 매번 언급되고, 우리 브랜드는 늘 빠질까?”
이 질문을 풀지 못하면, GEO는 “콘텐츠 좀 늘리는 일”로 축소됩니다. 반대로 이 질문을 이해하면, GEO는 ‘마케팅의 운영 방식 자체를 바꾸는 일’이 됩니다. 오늘은 그 ‘작동 원리’를 살펴보겠습니다.
AI 검색의 현실
2025년 10월, 맥킨지는 AI 검색이 ‘인터넷으로 들어가는 새로운 입구’가 되고 있다는 관점의 리포트를 냈습니다. (출처: McKinsey AI Discovery Survey)
숫자를 보면 “언젠가 올 미래”보다, 이미 진행 중인 현재에 가깝습니다. 지금도 소비자 2명 중 1명은 AI 기반 검색을 사용하고 있고 2028년까지 미국 내 약 7,500억 달러 규모의 소비 지출이 AI 검색을 거쳐 흐를 수 있다는 전망이 제시됩니다. 이같은 구조 전환은 준비가 미흡한 브랜드에게 기존 검색 기반 트래픽이 20~50% 감소할 것이라는 경고로 전해집니다.
EP.1에서 ‘제로 클릭’을 이야기했을 때 “아직 먼 얘기 아닌가?”라는 반응이 나올 수 있다는 걸 압니다. 그런데 적어도 사용 습관의 변화는 이미 절반까지 와 있습니다. 이제 “준비할까 말까”가 아니라 “어떻게 대응할까”의 문제에 더 가깝습니다.
GEO는 단순한 ‘인용’이 아니라 ‘브랜딩’이다
이 리포트가 던지는 요지는 단순히 “검색이 바뀐다”가 아닙니다. 브랜드가 처음으로 ‘인식되는 자리’가 바뀐다는 겁니다.
예전에는 검색 결과 페이지(링크 목록)가 첫 접점이었다면, 이제는 AI가 만들어주는 답변 문장이 브랜드의 첫인상으로도 이어지게 만듭니다. 클릭이 줄어(혹은 클릭을 안 하는 사용자가 늘어) 브랜드와의 접점이 얇아질수록, 소비자의 의사결정은 더 빠르게 ‘AI 답변 내부’에서 먼저 만들어지기 시작합니다.
결국 중요한 질문은 하나로 모입니다.
“우리 브랜드는 AI 안에서 어떤 문장으로 정의되고, 어떤 맥락에서 호출되는가?”
SEO가 ‘유입을 만드는 게임’이었다면, GEO는 답변 속에서 브랜드의 위치를 만드는 게임이고, 그 결과는 곧 브랜딩으로 연결될 수 있습니다.
우리는 광고를 샀는데, AI는 답변을 만든다
EP.1에서 확인했던 현상을 다시 떠올려 봅시다.
과거:
- 포털사이트에 “무선 청소기 추천” 검색
- 광고 클릭
- 상품 페이지 방문
- 구매 고려
현재:
- AI에게 “30평대 아파트, 반려견 2마리 키우는데 털 제거 잘되고 가벼운 무선 청소기 추천해 줘” 질문
- AI가 3~5개 제품 비교 분석 제공
- 검색 엔진 방문 없음
- 광고 노출 기회 제로
여기서 핵심은 이겁니다.
예전에는 광고주가 1위 자리, 상단 배너, 추천 영역 등 ‘노출 위치’를 샀습니다. 하지만 지금은 AI가 ‘답변 내용’을 만듭니다. 광고주가 통제할 수 있는 영역이 줄어든 겁니다.
GEO는 ‘검색 상위노출’이 아니라 ‘답변 후보 등록’이다
SEO의 세계에서는 “랭킹(순위)”이 핵심이었습니다. 1위, 2위, 3위… 몇 번째에 노출되느냐가 클릭을 좌우했으니까요.
하지만 생성형 AI 환경에서는 한 단계 앞이 더 중요해졌습니다.
- 랭킹 싸움보다 먼저,
- 답변에 들어갈 ‘후보군’이 되는 싸움
즉, GEO는 “노출”이 아니라 ‘채택’에 가깝습니다.
브랜드를 답변에 넣는 3단계
AI의 내부 기술을 길게 설명할 필요는 없습니다. 마케터 관점에서 “추천이 결정되는 구조”만 잡으면 됩니다.
1단계: 질문을 해석한다 (의도/조건/맥락)
사용자가 “무선 청소기 추천”이라고 검색하면, AI는 그 뒤에 숨은 맥락을 읽습니다.
- 30평 아파트인가, 20평 원룸인가?
- 반려동물이 있는가?
- 예산은 얼마인가?
- 무게, 소음, 배터리 중 무엇을 우선하는가?
이 맥락을 AI는 ‘의도 데이터’로 해석합니다.
2단계: 근거 후보를 모은다 (정보의 Pool)
AI는 답변을 만들기 위해 웹 전체에서 근거를 수집합니다.
- 브랜드 공식 홈페이지
- 제품 리뷰
- 커뮤니티 비교 글
- 언론 기사
- FAQ 페이지
- 유튜브 스크립트
여기서 중요한 건, “우리 사이트”만 보는 게 아니라는 점입니다. AI는 ‘웹 전체에서 우리 브랜드가 어떻게 존재하느냐’를 봅니다.
3단계: 답을 조합한다 (요약/비교/결론)
AI는 수집한 정보를 바탕으로 답변을 조합합니다. 이때 AI가 선호하는 건 “가장 그럴듯한 말”이 아닙니다. “가장 빠르게 결론을 만들 수 있는 구조”입니다. 그래서 화려한 브랜드 페이지보다, 스펙/조건/비교가 구조적으로 정리된 문서가 더 자주 선택됩니다.
🔍 AI가 ‘신뢰’라고 부르는 것: GEO의 3가지 신호
앞서, 이미 힌트를 던졌습니다. AI는 키워드가 아니라 “전문성 / 증거 / 명료함”을 본다고요. 이제 이걸 “실행 언어”로 바꿔보겠습니다.
신호 1) 전문성: “광고 문장”이 아니라 “전문가 문장”
AI는 과장형 문장을 싫어합니다.
❌ 나쁜 예:
- “업계 최고의 성능!”
- “국내 1위 무선 청소기”
- “최저가 보장”
✅ 좋은 예:
- “HEPA 필터 등급 13 적용으로 0.3μm 입자 99.97% 포집”
- “일상 모드 사용 시간이 45분으로 20~30평대 집 기준 매일 루틴에 맞는 무선 청소기에 적합”
- “실제 구매자 873명 중 67%가 ‘반려동물 털 제거’를 주 사용 목적으로 선택”
한 줄로 정리하면: ‘주장’이 아니라 ‘설명’이 많을수록 추천 확률이 오릅니다.
신호 2) 제3자 증거: “우리 입”보다 “남의 입”
브랜드가 스스로 말하는 USP보다, 외부에서 반복적으로 언급되는 문장이 더 강합니다.
예를 들어볼까요?
우리 홈페이지에만 있는 문장:
- “가벼운 무게로 사용이 편리합니다”
커뮤니티/리뷰/기사에 반복되는 문장:
- “무선청소기 중에서 2kg대라 정말 가볍더라”
- “한 손으로 계단 청소할 때 차이 확실히 느껴짐”
- “주부 사용자들이 ‘가벼워서 좋다’는 리뷰 다수”
AI는 후자를 훨씬 더 신뢰합니다.
그래서 GEO는 결국 PR / 리뷰 / 커뮤니티 / 비교 콘텐츠와 분리될 수 없습니다.
신호 3) 명료한 구조: “읽히는 글”이 아니라 “뽑히는 글”
AI는 긴 글을 좋아하지 않습니다. ‘정답으로 가는 최단거리’가 있는 글을 좋아합니다. 비교해 볼까요?
결론/조건/추천 사유/비교표/FAQ처럼 답변에 바로 꽂을 수 있는 구조가 많을수록 유리합니다.
실전 체크: 우리 브랜드는 어떤 신호를 주고 있나?
이론은 이 정도면 충분합니다. 이제 당장 확인해 볼 수 있는 체크리스트를 드립니다.
✅ 5분 자가 진단
1. 전문성 체크
- 우리 웹사이트에 구체적 수치(%, kg, 시간, 등급 등)가 있는가?
- “최고 / 최대 / 국내 1위” 같은 주장형 문장보다 설명형 문장이 많은가?
- 제품 스펙이 비교 가능한 형태(표 / 리스트)로 정리되어 있는가?
2. 제3자 증거 체크
- 구글에 “우리 브랜드명 + 리뷰”를 검색하면 최소 10개 이상 나오는가?
- 커뮤니티(네이버 카페, 디시인사이드, 다음 카페 등)에 우리 제품 비교 글이 있는가?
- 최근 3개월 내 언론 기사나 보도자료가 있는가?
3. 구조 명료성 체크
- 메인 제품 페이지에 FAQ가 구조화되어 있는가?
- “이런 분께 추천합니다” 같은 상황별 가이드가 있는가?
- 비교표/선택 가이드가 별도 문서로 존재하는가?
3개 영역 중 2개 이상에서 체크가 안 되면? 지금 AI는 당신의 브랜드를 ‘후보’로 보지 않을 확률이 높습니다.
오늘의 핵심 포인트 📌
EP.2를 한 문장으로 정리하면 이렇습니다.
GEO는 ‘노출’이 아니라 ‘채택’이다.
AI는 3단계로 답변을 만듭니다.
- 질문 해석 (의도/조건/맥락)
- 근거 수집 (웹 전체의 정보)
- 답변 조립 (구조적 결론)
그리고 이 과정에서 AI는 3가지 신호를 봅니다.
- 전문성: 주장보다 설명
- 제3자 증거: 우리 입보다 남의 입
- 명료한 구조: 읽히는 글보다 뽑히는 글
50%의 소비자는 이미 AI와 대화 중입니다. 광고비를 올리기 전에, AI의 답변에 들어가는 일부터 시작해야 합니다. 다음 편에서는 실무자 관점에서 “무엇부터 바꿔야 하는가”를 풀어드립니다.
