요즘 AI 기반 챗봇이 소비자의 상품 탐색·비교·구매까지 담당하면서, 기존 검색엔진 최적화(SEO)만으로는 충분히 노출되기 어려운 경우가 늘고 있습니다. 특히 ‘ChatGPT·제미나이’ 같은 생성형 AI가 답변을 만들 때 어떤 브랜드가 인용될지는 별도의 최적화가 필요해졌죠.
가령 여러분이 이번 달에 새롭게 출시한 여성용 원피트를 온라인 스토어에 올렸다고 가정해 보겠습니다. 기존에 진행한 키워드 SEO는 구글 검색에서는 어느 정도 잡히지만, 고객이 ‘30대 여성 결혼식에 입을 옷 추천해줘’라고 챗봇에 물어볼 때는 전혀 언급되지 않을 가능성이 큽니다. 이때 선택할 수 있는 전략은 크게 세 가지입니다.
① 전통 SEO만 강화하기
키워드 연구·메타 태그·콘텐츠 업데이트 등 기존 SEO 방법을 한층 더 꼼꼼히 실행합니다. 장점은 비용이 비교적 저렴하고, 기존 검색 트래픽을 유지·증대시킬 수 있다는 점입니다. 하지만 AI 챗 답변에 반영되는 확률은 낮아집니다.
② GEO(Generative Engine Optimization) 도입
GEO는 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드·상품을 인용·추천하도록 구조화하는 작업을 말합니다. 핵심은 AI가 이해하기 쉬운 형태로 제품 정보, 상세 사양, 리뷰, 재고 상황 등을 정형화하고, 다국어(영어·일본어·중국어 등)로도 제공하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 에이전트가 ‘30대 여성 결혼식 옷’이라는 질의에 우리 원피스를 후보로 제시할 확률이 크게 올라갑니다.
실제 사례로 롯데백화점은 GEO 전략으로 외국인 고객을 겨냥한 다국어 페이지를 구축해 AI 검색 유입을 늘렸고, CJ온스타일은 AI 플랫폼을 통한 방문이 1월 대비 4배 이상 증가했다는 보고가 있습니다.
③ SEO와 GEO를 병행
두 전략을 동시에 활용하면 각각의 장점을 보완할 수 있습니다. SEO로 확보한 기존 검색 트래픽은 유지하고, GEO를 통해 AI 기반 신규 유입을 추가로 기대할 수 있죠. 다만 관리 포인트가 늘어나기 때문에 내부 리소스와 기술 파트너십을 미리 점검해야 합니다.
각 선택지를 평가할 때 고려해야 할 기준은 다음과 같습니다.
- 예산·인력: SEO만이면 최소 비용으로 진행 가능하지만, GEO는 데이터 구조화·다국어 번역·AI 친화형 콘텐츠 제작에 추가 비용이 듭니다.
- 목표 고객 채널: 고객이 주로 검색엔진을 이용하는가, 아니면 챗봇·AI 비서를 활용하는가에 따라 우선순위가 달라집니다.
- 데이터 확보 전략: GEO를 적용하면 AI가 우리 페이지를 직접 크롤링해 정보를 가져가지만, 동시에 자체 플랫폼 방문이 줄어들어 데이터 수집이 어려워질 수 있습니다. 이를 보완하려면 결제·회원 정보를 활용한 온·오프라인 데이터 연동이 필요합니다.
- 경쟁 환경: 같은 카테고리 내에서 이미 GEO를 적용한 기업이 있다면 차별화된 콘텐츠(예: 사용자 후기·Q&A)를 추가로 제공하는 것이 도움이 됩니다.
위 기준을 바탕으로 현재 보유하고 있는 리소스와 목표 고객의 검색 습관을 검토한 뒤, 가장 적합한 조합을 선택하면 됩니다. 특히 ‘에이전틱 커머스’가 확대되는 시점에서는 AI가 최종 구매 결정을 부분적으로 대행하므로, AI에게 우리 제품을 먼저 보여줄 수 있는 GEO가 점점 더 중요한 경쟁 무기로 부각될 전망입니다.
마지막으로, GEO 전략을 실행하면서도 고객과 직접 만나는 접점을 완전히 포기하지 않는 것이 핵심입니다. AI가 유입을 담당하더라도, 자체 앱·웹을 통해 재구매·리텐션을 이끌어낼 수 있는 구조를 함께 설계하는 것이 장기적인 성장에 도움이 됩니다.
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