#All about GEO
2025.10.10
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https://dev.stories.amorepacific.com/%ec%95%84%eb%aa%a8%eb%a0%88%ed%8d%bc%ec%8b%9c%ed%94%bd-ai%ea%b0%80-%eb%8b%b5%ed%95%98%eb%8a%94-%ec%8b%9c%eb%8c%80-geo%ea%b0%80-%eb%9c%a8%eb%8a%94-%ec%9d%b4%ec%9c%a0%eb%8a%94
AI가 답하는 시대, GEO가 뜨는 이유는?
AI시대의 브랜드 노출 #1: GEO의 등장
글
이우진, 김민지 디지털전략팀
1. 검색 시장의 변화
Google's search market share drops below 90% for first time since 2015 기사 상단 내용 캡처
올해 1월 검색 시장에서 눈에 띄는 변화가 생겼습니다. 구글의 세계 검색 시장의 점유율이 근 10년 만에 처음으로 90% 아래로 내려오는 구간이 관찰되었죠. (25년 8월 기준 89.83%) 물론 아직까지 구글의 검색 패권은 건재하지만 ‘답변형 탐색’ 관문이 기존 키워드형 탐색 일원화에서 구글로 대표되는 “키워드형 탐색”, ChatGPT로 대표되는 “문장형 탐색”으로 양분화되고 있습니다. 최근 1년 ChatGPT의 월간 방문율은 117% (출처: 시밀러웹)로 확대되었으며 아직까지 LLM (ChatGPT, Gemini 등의 Large Language Model)에서 보내는 트래픽의 규모는 작지만 그 성장 속도가 매우 빠르고 방문자의 의도 일치도와 체류 시간이 매우 높아 단순 키워드형 탐색에 비해 전환 잠재력이 크다는 분석이 많습니다.
2. GEO의 등장 GEO? AEO?
출처: 디지털 전략팀 작성 자료
위와 같은 흐름에서 “어떻게 하면 우리 브랜드․제품․서비스를 LLM 환경에서 더 노출시킬 수 있을까?”라는 의문에서 나온 것이 GEO (Generative Engine Optimization)입니다. 사실 GEO는 단순 LLM에서의 가시성 최대화보다 더 포괄적인 의미로 LLM뿐만 아니라 전체 생성형 AI가 답변을 생성하는 과정에서 신뢰할 수 있는 출처로 자리 잡는 것까지 포함합니다. 비슷한 맥락에서 자주 언급되는 개념이 AEO (Answer Engine Optimization)입니다. AEO는 검색 엔진의 답변 영역을 최적화하는 것에 초점을 맞춘다면 GEO는 생성형 AI의 답변 속에서 브랜드 존재감을 확보하는 것에 초점을 둡니다.
- SEO (Search Engine Optimization): 검색 결과 페이지에서 상위 랭킹 확보
- AEO (Answer Engine Optimization): 검색 엔진의 ‘즉답 (Answer)’ 영역 최적화
- GEO (Generative Engine Optimization): 생성형 AI의 답변 속에서 브랜드 존재감 확보
이 차이는 단순 용어의 변화가 아니라, 사용자의 행동과 정보 소비 방식의 근본적인 변화를 반영합니다. 이제는 클릭을 유도하고 상단에 위치하는 것에서 나아가, AI가 생성하는 문장 안에서 자연스럽게 포함되는 것이 새로운 경쟁력으로 인식되고 있습니다.
3. 그럼 전통 키워드 시장은? 구글, 네이버는?
출처: Alphabet Investor Relations 2분기 실적 공표 자료 캡처 (GOOG Exhibit 99.1 Q2 2025)
전통이란 단어가 어색하긴 하지만 전통적인 키워드 시장은 저희가 어떻게 인식해야 할까요? 사실 검색 시장은 매출 측면에서 전혀 감소하지 않았습니다. 위에 표에서 보시다시피 구글의 검색 매출은 542억 달러로 25년 2분기 기준 전년 동기 대비 두 자릿수 증가를 기록했으며 네이버의 검색 플랫폼 매출 역시 동기간 전년 대비 +5.9% 증가했습니다. 전통적인 검색 시장에 구글의 AI Overview 등의 기능을 얹은 상태로 본업의 성장을 이어간 셈입니다. 구글, 네이버로 대표되는 기존 검색 시장의 강자들은 검색 엔진의 기능 측면에서 ChatGPT로 대표되는 LLM들과는 분명히 다른 강점(예를 들어 이미지를 읽어 검색 엔진에 반영하는 OCR 기능을 탑재하는 등의 검색 성능)을 가지고 있습니다. 구글과 네이버도 당연히 LLM으로 야기된 시장의 흐름을 읽고 있고 변화의 흐름에 동참하고 있습니다. 현재도 키워드 형 검색의 본업에 충실하면서도 AI 기능을 추가(구글의 AI Overview, 네이버의 AI 요약 등) 하면서 검색 주도권을 그대로 유지하려고 최선을 다하고 있기 때문에 검색 시장도 유의 깊게 지켜봐야 합니다.
4. 그럼 우리는?
사실 GEO든 SEO든 완벽하게 최적화를 진행하는 데에 매우 많은 비용, 인력이 소모되며 단기간 결과를 기대하기는 어려운 작업입니다. 그렇기 때문에 성과를 도출하기까지 조직 내 높은 수준의 인내심이 필요합니다. 물론 그런 과정도 AI를 통해서 효율적으로 변화하고 있고 GEO와 SEO에는 공통적이면서도 최소한의 노력으로 최우선으로 적용해야 할 Task들이 분명 존재합니다. 더불어 일상 업무를 하면서도 알고 있으면 자연스럽게 최적화되는 내재화의 영역도 존재하고요. 저희 역시 제한된 리소스로 최대한의 효과를 내기 위해선 이런 영역에 집중해야 합니다. 저희 팀에서는 올해 이런 필수적인 영역들을 지속적인 경험을 토대로 실제 반영할 수 있게 가이드라인을 발행 중에 있습니다. 이미 1차 가이드라인은 발급되었고 현재 진행 중인 프로젝트를 기반으로 2차 가이드라인도 발행할 예정입니다. (많은 관심 부탁드립니다) 1차 가이드라인에는 현재 시점 비교적 명확하게 드러난 주요 Task들을 최대한 담아내려 노력했고 향후 있을 2차 가이드라인에는 해당 Task들의 실질적인 효과 및 중요도 등을 반영해서 작업 우선순위를 알려 드릴 예정입니다.
[참고] 알아두면 좋을 GEO 관련 상식 용어 RAG (Retrieval Augmented Generation)
저희가 해야 하는 GEO의 실질 과제들 못지않게 중요한 것이 LLM에 대한 이해일 텐데요. LLM은 보통 사용자의 질의에 응답하기 위해 RAG라는 검색 방법을 사용합니다. 말 그대로 검색(Retrieval) 증강(Augmented) 생성(Generation)인데요. LLM이 외부 지식을 끌어와 사실 근거를 덧붙여 답하게 하는 방법(파이프라인)입니다. LLM은 답변할 때 사전 학습된 내용으로도 답변을 할 수 있지만 만약 사용자의 질의나 요청이 최신성을 요구하거나 혹은 전문 지식이 필요한 시점에는 대부분 이 RAG라는 방법을 통해서 데이터 베이스를 외부 지식원으로 연결하여 실시간으로 사용하는 방식을 채택하고 있습니다. 물론 사용자가 문서를 직접 첨부하거나 참고시키고 싶은 링크를 넣으면 해당 데이터를 가장 많이 사용합니다. RAG를 사용할 때 LLM은 권위 검증, 사실 여부, 토픽의 권위도 판별에서 자체적인 Knowledge Graph DB를 사용하게 되는데 보통 이 Graph DB를 구축하는 데 있어서 주요하게 활용되는 데이터들이 흔히 사람도 많이 참고하는 있는 위키피디아, 위키 데이터, 스키마.org 등의 귄위 있는 위키 데이터들입니다. 이런 데이터들은 RAG뿐만 아니라 LLM의 사전 학습에도 사용되니 GEO 관점에서는 이런 데이터 내에 저희 브랜드와 제품의 정보가 존재하는 게 (특히 영문 위키피디아) 매우 중요하다고 말할 수 있습니다.
5. 결론
칼럼을 통해 앞으로도 일상 업무와 GEO를 병행하는 방법, 우선순위 작업, 디지털 전략팀의 프로젝트 결과물 등을 공유하여 아모레퍼시픽 모든 구성원의 일상 업무에 GEO가 녹아들 수 있는 방법을 소개하려 합니다. 그런 과정을 거치다 보면 저희 아모레퍼시픽 브랜드․ 채널들이 언젠가 고객들의 자연스러운 ChatGPT 사용 속에 항상 상단에 나타나는 날이 올 것이라 생각합니다.
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