Number of Unique Domains Receiving Referral Traffic From ChatGPT
Source: Worldwide clickstream data, per Semrush
GPT가 답변하는 시대, 기억되지 않으면 존재하지 않는 것이다.
2,000년대 이후 검색은 ‘구글’이었다. ‘검색 최적화’라 하면 SEO가 유일한 정답이었고, 키워드 중심 콘텐츠와 백링크 구축, 도메인 권위 점수가 모든 전략의 중심이었다. 하지만 2025년, 검색은 점점 브라우저가 아닌 생성형 언어모델(LLM) 중심으로 옮겨가고 있다.
특히 Apple이 Safari 브라우저에 Perplexity와 Claude 같은 AI 기반 검색 기능을 기본 탑재한다고 발표하면서, 구글의 독점적 검색 분배 체계에도 균열이 가기 시작했다. 20년 이상 시장을 지배하던 전통적 SEO 시장(연간 약 800억 달러 규모)의 기반이 흔들리기 시작한 것이다. 이제 검색은 페이지 순위가 아니라 언어모델 속 언급(참조)을 기준으로 움직인다. 이 새로운 질서의 이름이 바로 GEO(Generative Engine Optimization) 다.
링크에서 언어모델로… 검색의 중심축이 바뀐다.
전통적인 검색은 링크 위에 세워진 구조였다. 사용자는 키워드를 입력하고, 알고리즘은 백링크, 콘텐츠 깊이, UX 신호 등을 분석해 결과를 ‘순위’로 보여줬다. 반면, 지금의 검색은 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대화형 인터페이스 기반으로 이루어지고 있으며, 더 이상 링크 클릭이 아니라, 답변 그 자체 안에서 유저들은 정보를 습득한다.
검색 쿼리는 길어졌고(평균 23단어), 세션은 깊어졌으며(평균 6분 이상), 사용자들은 맥락 기반으로 정보를 요구하고 있다. 또한 LLM은 과거의 입력을 메모리에 기억하여 개인화에 반영하고, 여러 출처를 통합하며, 맥락에 맞는 맞춤형 답변을 생성한다. 그리고 이 과정에서 '어떤 브랜드를 인용하느냐'가 곧 정보 신뢰도의 기준이 되고 있다.
GEO는 '클릭'이 아닌 '참조'의 경쟁
이전에는 클릭률(CTR)이 성과의 기준이었다면, 이제는 언급률(Reference Rate)이 핵심이다. 당신의 브랜드가 A의 답변에 얼마나 자주, 어떤 문맥에서, 어떤 질문에 등장하는가가 중요한 지표가 된 것이다.
이를 위해 브랜드 언급 추적, 문맥 분석, 모델 출처 파악, LLM 응답 내 감정분석까지 지원하는 GEO 툴들이 빠르게 시장에 등장하고 있다. 예를 들어 Profound, ChainShift, Goodie, Daydream 같은 툴은 브랜드 관련 프롬프트를 시뮬레이션하고, 언급 패턴을 시각화하며, 경쟁사의 AI 검색 점유율까지 분석해준다.
캐나다구스(Canada Goose)는 한 GEO 툴을 통해 ChatGPT가 자사 브랜드를 ‘추위’나 ‘방수’ 같은 기능으로 얼마나 자주 인식하는지뿐만 아니라, 아예 브랜드 자체를 ‘기억하고 있는지’를 분석했다. 이는 사용자가 검색하지 않아도 AI가 먼저 브랜드를 떠올리는지, 즉 ‘브랜드의 자발적 기억률(Reference Rate)’을 마케팅 전략 지표로 삼기 시작한 대표적인 사례다.
LLM은 링크를 따르지 않는다, 기억을 만든다.
SEO가 링크 기반이라면, GEO는 ‘기억 기반’이다. AI는 자신이 학습한 데이터에서 맥락상 적절한 정보를 다시 생성한다. 여기에 언급되기 위해서는 단순히 노출되는 콘텐츠가 아닌, 모델에 기억될 수 있는 콘텐츠 구조와 브랜드 존재감이 필요하다.
대기업들과 활발하게 GEO 프로젝트를 진행하는 체인시프트(Chianshift)에 따르면, GEO 최적화를 위해선 다음과 같은 전략이 부상하고 있다:
요약 구문(예: "요약하자면")이나 불릿 포맷은 모델이 정보를 더 잘 추출하도록 돕는다.
단순히 키워드를 채우는 것이 아니라, 의미 밀도가 높은 콘텐츠가 유리하다.
LLM은 광고 수익이 아닌 구독 모델로 움직이기 때문에, 서드파티 콘텐츠를 인용하는 동기가 다르다
모델 제공자가 인용할 콘텐츠는 사용자 경험에 ‘가치’를 줄 수 있어야 한다.
GEO는 단순 분석 툴이 아니라, 새로운 마케팅 인프라다.
GEO는 단지 브랜드가 얼마나 언급되는지를 분석하는 수준에서 끝나지 않는다. GEO의 본질은 ‘모델에 영향을 미치는 것’이다.
앞으로 GEO 플랫폼은 다음과 같은 방향으로 발전할 가능성이 크다:
프롬프트 데이터를 자체 학습하고 모델을 미세 조정
콘텐츠를 AI에 맞게 실시간으로 생성, 최적화
유사 클릭스트림(clickstream) 데이터를 통해 사용자 흐름 예측
브랜드-모델 간 상호작용을 추적하는 ‘AI 마케팅의 ERP 시스템’ 역할
이는 단순한 가시성 확보를 넘어서, AI와의 관계를 설계하는 브랜드 전략의 핵심 채널이 된다. SEO가 ‘사용자와의 접점’을 설계했다면, GEO는 ‘모델과의 접점’을 설계한다. 즉, AI가 당신을 기억하도록 만드는 일이다.
GEO는 이제 광고 생태계의 새로운 프론티어 영역이며, 우리는 이미 GEO가 광고 생태계 전체를 뒤흔들 수 있는 가능성을 보고 있다.
2000년대의 AdWords, 2010년대의 페이스북 광고 타겟팅이 그랬듯, 2025년은 AI 모델 내부로 들어가는 경쟁, 바로 GEO의 시대다.
이전에는 구글 알고리즘의 변화에 따라 SEO 전략을 수정했지만, 지금은 GPT나 Claude의 모델 업데이트가 마케팅 전략 전체를 바꾼다.
GEO는 단순한 ‘최적화’가 아니다. AI가 기억하는 방식 자체를 설계하는, 브랜드의 미래를 좌우하는 경쟁이다.
당신의 브랜드, AI가 기억하고 있는가?
이제 마케터의 질문은 이렇게 바뀐다.
"우리는 검색에 뜨고 있는가?" → "AI는 우리 브랜드를 기억하고 있는가?"
검색의 시대가 저물고 있다. 이제는 GEO, 즉 ‘기억의 경쟁’이 시작됐다.
브랜드가 AI 인터페이스의 첫 화면에 자리하려면, 지금 당장 GEO 전략을 시작해야 한다.
작성자: ChainShift Anna
참고: https://a16z.com/geo-over-seo/?utm_source=social&utm_medium=li&utm_campaign=enterprise
https://www.chainshift.co/blog/geo-ai-search
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