검색의 종말, 인용의 시대

사이트에 글이 100편, 300편씩 쌓이면 전체 내용을 기억하기 어렵습니다. “이 주제는 예전에 쓴 것 같은데?” “비슷한 글이 너무 많은 것 아닌가?” “고객이 묻는 질문에 답하는 글은 있나?” 이런 문제를 살펴볼 때 임베딩이라는 기술을 활용할 수 있습니다. 임베딩은 문장의 의미를 숫자로 바꾸는 작업입니다. 글을 숫자로 바꾸면, 내용이 비슷한 글끼리 가까이 있는지 비교할 수 있습니다. 쉽게 말하면 많은 글을 내용별로 분류하는 데 쓰는 도구라고 할 수 있습니다.

AI가 답을 만들 때는 크게 두 가지 방법으로 정보를 찾을 수 있습니다. 첫 번째는 예전에 모아 둔 웹페이지 정보를 보는 방법입니다. 두 번째는 질문을 받은 지금 이 순간, 실제 홈페이지를 열어 보는 방법입니다. 두 번째처럼 현재 페이지를 바로 읽는 방식을 동적 그라운딩이라고 부르기도 합니다. 어려운 말이지만, 쉽게 말하면 AI가 지금의 홈페이지를 직접 확인하는 방식입니다.

2030년의 검색을 정확히 예측할 수는 없다. 다만 한 가지 방향은 이미 보인다. 사용자가 직접 키워드를 입력하고 링크를 비교하는 과정의 일부가 AI 인터페이스 안으로 흡수되고 있다는 점이다. 앞으로 검색은 사라진다기보다 더 보이지 않게 작동할 가능성이 높다. AI 에이전트가 여러 출처를 탐색하고 비교한 뒤 사용자를 대신해 후보를 좁혀 줄 수 있다. 기업 입장에서는 검색엔진뿐 아니라 이러한 중개 시스템이 이해할 수 있는 정보를 제공해야 한다. ​

병원 콘텐츠는 시술명만 설명해서는 부족하다. 환자는 부작용, 통증, 회복, 유지 기간, 대안과 비교를 질문한다. 따라서 시술 설명, 부작용과 주의사항, 비교 콘텐츠, 사후 관리, 의료진의 진료 원칙을 하나의 주제 군집으로 구성한다. 의료 분야에서는 정확성과 안전성이 특히 중요하다. 광고성 표현보다 근거와 한계, 개인차를 분명히 설명하고 의료광고 관련 규정을 준수해야 한다.

GEO의 비용에는 정답이 없다. 기존 사이트의 상태, 업종의 규제 수준, 콘텐츠 보유량, 개발 범위에 따라 크게 달라진다. 따라서 ‘GEO 홈페이지는 얼마’라고 단일 가격을 제시하기보다 비용을 구성하는 항목을 이해하는 편이 유용하다. ​ 첫째는 진단과 전략이다. 검색 수요, 경쟁사, 기존 색인 상태, 콘텐츠 자산을 분석한다. 둘째는 기술 정비다. URL, 메타데이터, 크롤링과 색인, 구조화 데이터, 사이트맵 등을 점검한다. 셋째는 콘텐츠 제작이다. 전문가 인터뷰와 자료 조사까지 필요한 전문 콘텐츠는 가장 많은 시간과 비용이 들어갈 수 있다. 넷째는 측정과 운영이다. 소규모 사업자는 기존 홈페이지를 유지하면서 핵심 페이지와 콘텐츠부터 개선할 수 있다. 반대로 전문 서비스 기업이나 다국어 사이트는 처음부터 정보 구조를 재설계하는 편이 효율적일 수 있다.

많은 병원과 기업이 검색 마케팅을 시작할 때 가장 먼저 하는 일이 있다. 바로 검색량이 높은 대표 키워드를 찾는 것이다. ​ 예를 들어 피부과라면 "강남 피부과", "리프팅", "필러"와 같은 키워드가 대표적이다. 물론 이러한 키워드는 중요하다. 하지만 실제 환자의 행동을 살펴보면 의사결정 직전에 입력하는 검색어는 훨씬 구체적이다. 사람들은 단순히 병원을 찾기보다 자신의 고민에 대한 답을 찾는다. 예를 들어 다음과 같은 질문들이다. ​

1절 좋은 홈페이지가 검색되지 않는 이유: E의원 사례 많은 병원과 기업이 홈페이지를 만들 때 디자인에 상당한 비용을 투자한다. 실제로 고객이 처음 접하는 브랜드 경험은 홈페이지에서 시작되는 경우가 많다. 세련된 디자인과 전문적인 이미지, 명확한 브랜드 철학은 방문자에게 신뢰를 주는 중요한 요소다. 압구정에 위치한 E의원 역시 그런 사례였다. E의원은 다국어 상담 시스템, 3D AI 진단 장비, 그리고 '입체 설계'라는 차별화된 시술 철학을 갖추고 있었다. 홈페이지 역시 프리미엄 브랜드에 걸맞은 수준으로 제작되어 있었고, 환자가 방문했을 때 병원의 전문성과 이미지를 충분히 전달할 수 있는 구조를 갖추고 있었다. 문제는 다른 곳에 있었다. 홈페이지는 훌륭했지만 검색엔진과 생성형 AI가 이해할 수 있는 정보는 충분하지 않았던 것이다.

GEO 프로젝트를 진행하다 보면 자주 받는 질문이 있다. "광고를 많이 집행하면 검색 순위도 함께 올라가나요?" "구글 광고를 하면 AI 검색에도 도움이 되나요?" 많은 경영자가 한 번쯤은 궁금해하는 부분이다. 결론부터 말하면 광고비를 많이 사용한다고 해서 검색엔진이나 생성형 AI가 특정 사이트를 우선적으로 추천하는 것은 아니다. 검색 광고와 자연 검색은 기본적으로 다른 영역에서 작동한다. 광고는 비용을 지불하는 동안 노출을 확보하는 방식이고, 자연 검색은 콘텐츠와 사이트의 품질을 바탕으로 평가된다. 따라서 광고비를 많이 썼다고 해서 콘텐츠의 전문성이 높아지거나 검색엔진의 신뢰도가 자동으로 올라가는 것은 아니다. ​

E의원은 충분한 전문성과 차별성을 갖추고 있었지만, 검색엔진과 생성형 AI가 이를 이해할 수 있는 구조는 부족했다. 따라서 프로젝트의 목표는 단순히 콘텐츠를 추가하는 것이 아니었다. 병원이 이미 가지고 있는 전문 지식을 검색엔진과 AI가 이해하기 쉬운 형태로 재구성하는 것이 핵심 과제였다. 이를 위해 지오세오는 홈페이지를 하나의 지식 아카이브로 설계하는 작업부터 시작했다.

SEO와 GEO는 모두 온라인에서 더 많은 고객에게 발견되기 위한 전략이라는 점에서는 같다. 그러나 작동하는 방식과 목표는 분명한 차이가 있다. 쉽게 말해 SEO가 검색 결과에서 더 잘 보이기 위한 기술이라면, GEO는 생성형 AI가 우리 브랜드를 신뢰하고 인용하도록 만드는 전략이라고 할 수 있다. 지난 20여 년 동안 기업들은 SEO에 많은 시간과 비용을 투자해 왔다. 사용자가 특정 키워드를 검색했을 때 홈페이지나 블로그가 상위에 노출되도록 만드는 것이 중요했기 때문이다. 하지만 생성형 AI가 등장하면서 새로운 질문이 생겼다. "검색 결과 상단에 노출되는 것만으로 충분한가?" 사용자가 ChatGPT나 Perplexity에 질문을 던지는 순간, 그들은 더 이상 여러 개의 링크를 비교하지 않는다. 대신 AI가 정리한 하나의 답변을 읽는다. 이때 중요한 것은 검색 결과 몇 위에 노출되느냐가 아니라, AI가 답변을 만들 때 어떤 정보를 참고하느냐다. 바

생성형 AI 시대에 많은 기업이 저지르는 실수가 있다. 바로 자신들이 중요하게 생각하는 키워드를 반복적으로 노출하는 데 집중하는 것이다. 물론 키워드가 의미 없는 것은 아니다. 하지만 프린스턴 연구팀의 실험에서도 확인되었듯이, 단순한 키워드 반복은 AI 검색 환경에서 거의 효과가 없었다. AI는 일반 명사보다 구체적인 주체와 실제 사례에 더 많은 의미를 부여한다. 예를 들어 다음 두 문장을 비교해 보자.

좋은 콘텐츠를 만드는 것만으로는 충분하지 않다. 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 담는 그릇, 즉 웹사이트의 구조 역시 중요해지고 있다. 많은 기업이 홈페이지를 만들 때 디자인이나 제작 비용, 관리 편의성을 먼저 고려한다. 실제로 국내에서는 아임웹과 같은 웹 빌더가 이러한 장점 덕분에 많은 사업자의 선택을 받고 있다. 하지만 AI 검색 환경에서는 한 가지 요소가 추가된다. 바로 검색엔진과 생성형 AI가 사이트를 얼마나 쉽게 이해할 수 있는가이다.

SEO와 GEO의 차이, 아직도 모른다면...

요즘 사람들은 예전처럼 검색창에 키워드를 입력하고 여러 개의 링크를 비교하며 정보를 찾지 않는다. 궁금한 것이 생기면 ChatGPT나 퍼플렉시티(Perplexity), 구글 AI 검색에 질문을 던지고, AI가 정리해 주는 답변을 먼저 확인한다.

소비자는 더 이상 검색 결과 링크를 클릭하지 않는다 마케팅의 역사는 결국 사람들의 정보 탐색 방식이 어떻게 변해 왔는가의 역사라고 해도 과언이 아니다. 신문 광고가 중심이던 시대에는 지면을 확보하는 기업이 유리했다. 포털이 등장한 이후에는 검색 결과 상단을 차지하는 기업이 경쟁력을 가졌다. 그리고 스마트폰 시대에는 SNS와 플랫폼 안에서 더 많은 관심을 얻는 브랜드가 시장의 주도권을 가져갔다. 지금 우리는 또 하나의 변화를 맞이하고 있다. 사람들이 정보를 찾는 방식 자체가 달라지고 있는 것이다.