지난 25년부터 독자분들께 GEO 관련 문의를 정말 많이 받았습니다. "GEO가 중요하다는 건 알겠는데, 막상 뭘 어떻게 해야 하는지 모르겠다"는 이야기가 가장 많았는데요, 그래서 이번 호부터는 GEO와 AI에 대한 이야기를 다루는 특별편을 편성했습니다. 그래서 가장 먼저 많은 분들이 생소해 하셨던 'GEO 기본 문법'을 소개해드리고자 합니다.

💡"ChatGPT에 피부 장벽에 좋은 세럼 추천해달라고 했는데, 경쟁사 제품만 나오더라고요."

소비자의 검색 행동이 바뀌었기 때문입니다. 예전에는 "비타민C 세럼"처럼 짧게 검색했다면, 이제는 "30대 초반 건성 피부인데 트러블도 가끔 나는 편이야, 아침 루틴에 쓸 비타민C 세럼 추천해줘"처럼 AI에게 대화하듯 물어봅니다. AI는 이 질문에 답하기 위해 수많은 웹페이지를 순식간에 훑고, 신뢰할 만한 정보원에서 언급된 브랜드를 추려냅니다.

새로운 검색 패러다임에서는 두 가지가 중요합니다. AI가 우리 콘텐츠를 효율적으로 읽을 수 있는 구조, 그리고 AI가 우리 브랜드를 신뢰할 만한 정보원으로 판단하는 기준. 이번 호에서는 그 기본 문법을 정리했습니다.

AI 검색 엔진은 우리 브랜드 홈페이지를 처음 방문한 낯선 독자와 같습니다. 페이지 구조가 명확하지 않으면 무슨 내용인지 파악하지 못하고 그냥 지나쳐버립니다. 다음 다섯 가지는 AI가 콘텐츠를 빠르고 정확하게 파악하도록 만드는 핵심 장치입니다.

1️⃣ 시맨틱 마크업 (Semantic Markup)

웹페이지는 겉으로 보이는 '화면'과 그 뒤에 있는 '코드' 두 가지로 이루어져 있습니다. 사람은 화면을 보고 "아, 저게 제목이고 저게 본문이구나"를 바로 알 수 있지만, AI는 코드를 읽습니다. 시맨틱 마크업은 코드 안에 "이 텍스트는 제목입니다(<h1>)", "이 부분은 독립된 글입니다(<article>)", "이쪽은 부가 정보입니다(<aside>)"처럼 의미 있는 태그를 붙여주는 작업입니다.

예를 들어 디자인상 크고 굵게 보이는 텍스트라도, 코드 상에서 <div>로만 감싸져 있으면 AI는 그게 제목인지 본문인지 구분하지 못합니다. 반면 <h1>으로 명시되어 있으면 "이 페이지의 핵심 주제는 이것"이라고 즉시 파악합니다.

GEO 관점에서 시맨틱 마크업이 중요한 이유는 명확합니다. AI가 페이지 구조를 정확히 이해해야 관련 질문이 들어왔을 때 우리 콘텐츠를 인용 후보로 올릴 수 있기 때문입니다.

2️⃣ TL;DR 요약 섹션

TL;DR은 "Too Long; Didn't Read"의 약자로, 긴 글의 핵심을 서두에 2~3문장으로 압축해두는 방식입니다. Perplexity, ChatGPT 검색처럼 RAG(검색 증강 생성) 방식으로 작동하는 AI 검색 엔진은 문서 전체를 가져오는 것이 아니라, 문서를 일정 단위로 잘라 질문과 관련성이 높은 부분만 선택적으로 활용합니다. 이 구조상 핵심 내용이 서두에 압축되어 있으면 AI가 그 페이지의 주제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3️⃣ QnA 섹션

AI 답변은 사용자의 질문 의도를 중심으로 구성됩니다. 콘텐츠에 사용자의 질문 의도를 명확하게 드러낸 질문과 함께 이에 대한 답변 형태의 콘텐츠를 연결하면 AI가 관련 정보를 찾아 활용하기 수월해집니다. 뷰티 브랜드라면 제품 페이지에 "세라마이드는 어떤 피부 타입에 맞나요?", "다른 성분과 함께 써도 되나요?" 같은 실제 소비자 질문을 FAQ로 구성해보세요. 사용자의 주요 질문 의도와 콘텐츠의 QnA가 겹칠수록 인용에 유리한 구조가 될 가능성이 높습니다.

4️⃣ 스키마 마크업 (Schema Markup)

시맨틱 마크업이 1층은 로비, 2층은 사무 공간, 3층은 회의 공간...처럼 큰 영역의 용도를 구조적으로 표시해두는 게 목적이라면, 스키마 마크업은 사장실, 1번 회의실, 프론트, 화장실처럼 라벨을 붙여 용도를 규정하는 것이 목적입니다. 콘텐츠의 성격 자체를 선언하는 작업인 거죠.

스키마 마크업은 Schema.org라는 국제 표준 형식에 따른 코드 삽입으로 작동합니다. 정해진 코드에 맞춰 "이 페이지는 제품 정보입니다", "이 페이지는 고객 리뷰입니다", "이 페이지는 레시피입니다"라는 신호를 전달하는 거죠. 스키마 마크업은 GEO에서도 실무적으로 중요하게 다뤄지는 요인데요, 개발 리소스가 필요한 작업이지만, 중요하게 적용을 검토할 가치가 있는 요소입니다.

구조가 아무리 잘 갖춰져 있어도, AI가 그 콘텐츠를 신뢰하지 않으면 답변에 반영되지 않습니다. 아래 기준들은 Google이 오랜 시간 다듬어온 콘텐츠 품질 원칙에서 출발하는데요, Google AI Overview(SGE)에는 직접 적용되는 것으로 알려져 있습니다. 물론 ChatGPT과 같은 AI 플랫폼의 신뢰도 판단 매커니즘 자체는 공개되지 않았지만 GEO 전문가 사이에서 Google AI Overview뿐 아니라 AI 검색 전반에 있어서도 중요한 요소로 거론되고 있습니다.

1️⃣ YMYL 기준 (Your Money or Your Life)

건강, 금융, 식품, 안전처럼 잘못된 정보가 실제 삶에 영향을 줄 수 있는 분야를 Google은 YMYL로 분류하고 훨씬 높은 수준의 신뢰도를 요구합니다. 뷰티, 건강기능식품, 식음료 브랜드라면 이 기준이 직접적으로 적용될 수 있겠죠. 성분 효능이나 섭취 방법을 다룰 때 출처 없이 "확실히 효과 있습니다"처럼 단정적으로 쓰는 것보다, 신뢰도 높은 정보 출처를 기반으로 현실적인 내용으로 작성하는 게 AI 노출 측면에서 더 효과적일 수 있습니다.

2️⃣ E-E-A-T* 평가 기준

AI는 신뢰할 수 있는 출처를 기반으로 응답을 생성합니다. 출처, 통계, 전문가 인용 등을 통해 콘텐츠의 객관성과 신뢰도를 높이면 AI가 인용할 가능성이 높아질 수 있습니. 이 방법은 익히 알려진 구글의 E-E-A-T 가이드라인과 유사한데요, Google이 콘텐츠 품질을 판단하는 4가지 기준으로, 경험(실제 사용·제조 경험이 담겨 있는가), 전문성(해당 분야 지식이 뒷받침되는가), 권위성(다른 신뢰할 만한 매체나 사이트들이 이 콘텐츠를 언급하는가), 신뢰성(정보 출처가 명확한가)입니다. 식품 브랜드가 "이 원재료는 왜 좋은가"를 단순 홍보 문구로 쓰는 것보다, 산지 정보와 영양 성분 데이터, 전문 영양사의 코멘트를 함께 담는 것이 이 기준에서 유리합니다.

*Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness

3️⃣ People First 정책

Google이 제시하는 원칙으로, 콘텐츠가 검색 알고리즘이 아닌 실제 사람을 위해 만들어졌는가를 기준으로 품질을 판단합니다. 키워드를 욱여넣거나 AI로 대량 생성한 저품질 텍스트, 클릭 유도용 자극적 제목은 낮은 점수를 받습니다. GEO 최적화를 위해 AI 친화적으로 콘텐츠를 구성하더라도, 그 콘텐츠가 실제 독자에게 진짜 도움이 되어야 한다는 원칙입니다. "이 글을 읽은 소비자가 실제로 더 나은 선택을 할 수 있는가"가 판단 기준입니다.

4️⃣ 투명성 기준

작성자가 누구인지, 정보 출처는 어디인지, 협찬이나 광고 여부는 없는지를 명확히 밝히는 것입니다. 브랜드 블로그에서 저자 정보를 생략하는 경우가 많은데, 저자 이름과 간단한 약력을 붙이는 것만으로도 E-E-A-T 관점에서 긍정적인 신호가 됩니다. 인플루언서나 전문가와 협업한 콘텐츠라면 그 사람이 누구이고 어떤 전문성을 가진 사람인지를 명시하는 것이 신뢰도 측면에서 도움이 됩니다. 협찬 사실을 밝히는 것도 마찬가지입니다. 단기적으로 불편해 보여도, 장기적으로는 브랜드 신뢰도를 쌓는 기반이 됩니다.

GEO의 기본 문법을 정리하면 이렇게 됩니다. AI가 읽기 좋게(콘텐츠 구조 최적화), 그리고 믿기 좋게(신뢰도). 각각의 개념은 어렵지 않지만, 실제로 브랜드 전체에 적용하려면 콘텐츠, 기술, 운영 여러 측면을 동시에 손봐야 합니다. 더 나아가, 우리 브랜드의 홈페이지 뿐만 아니라 전체적인 웹 환경에서 우리 브랜드와 제품에 대한 언급 내용들도 관리해야 하죠. 어디서부터 시작해야 할지, 우리 브랜드는 현재 어느 단계인지, 경쟁사 대비 어떤 부분이 취약한지 파악하는 것만도 만만치 않은 일입니다.

우리 브랜드의 GEO 현황을 분석하고 적절한 GEO 전략을 파악하기란 쉽지 않은 일인데요, 전문가와 함께 우리 브랜드의 GEO 전략을 논의해보세요.

✍️TMCK GEO, 무엇이 다를까요?

TMCK는 구체적인 GEO 환경 분석을 바탕으로 생성형 AI가 신뢰하고 응답에 인용할 수 있는 콘텐츠 구조를 파악하고, 데이터 기반으로 브랜드의 GEO 전략을 구조화합니다. 브랜드가 AI 응답 안에 포함될 수 있는 콘텐츠 최적화 방향을 TMCK와 함께 설계해보세요.

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오늘 소개해드린 GEO의 기초 문법, 어떻게 보셨나요? 작년 여름부터 다양한 GEO 관련 문의를 받았는데요, GEO에 대한 관심과 필요성이 높아지고 있는 만큼 당분간 GEO에 대한 인사이트를 전해드리려고 합니다. 앞으로 많은 기대 부탁 드리겠습니다 :)