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| 출처: 픽사베이 |
【스마트데일리 / 기획 칼럼】
스마트 PR 마케팅 ② 포털 검색에서 AI 답변으로: 챗GPT 시대의 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략
지난 1편에서 우리는 전통적 아날로그식 PR 문법의 종말과 함께, 데이터를 기반으로 대중의 관심사를 포착하는 ‘스마트 PR 마케팅’의 서막을 짚어보았습니다. "보도자료는 죽었는가?"라고 질문한다면, 본질은 전혀 변한 게 없습니다. 하지만 수용자 중심으로 방법론은 거대하게 바뀌고 있음을 확인할 수 있죠.
지난 1편은 여기로▶▶▶ 스마트 PR 마케팅 ① 아직 끝나지 않은 PR의 시대
현재 마케터와 PR 실무자가 가장 먼저 마주하게 되는 혁신은 뭘까요? 바로 대중이 정보를 탐색하는 '길목'의 변화입니다. 과거의 독자들은 네이버나 구글 검색창에 단답형 키워드를 입력해 1페이지의 '파란색 링크'들을 하나씩 클릭했습니다. 더 멀리 가면 인터넷 검색사(Internet Searcher Professional)가 있던 시절도 있었습니다. 하지만 지금의 독자들은 구글의 AI 오버뷰(AI Overviews)를 통해 요약된 정보를 먼저 얻을 수 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)·퍼플렉시티(Perplexity) 같은 생성형 인공지능에 대화형으로 질문을 던지고 AI가 합성해 준 단 하나의 '답변'을 소비하는 사람들이 대부분이 되었습니다.
실제로 구글 검색 결과 중 AI 오버뷰가 노출되는 비중이 약 40%에 육박할 만큼 AI 검색 스크린의 영향력은 급격히 커졌습니다. 클릭의 시대에서 '인용(Citation)'의 시대로 전환된 것입니다. 이제 우리 브랜드의 스토리가 독자에게 도달하려면 포털 사이트 상위 노출을 노리는 기존 SEO를 넘어, 생성형 AI 엔진이 신뢰할 수 있는 출처로 채택하게 만드는 생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization) 및 답변형 엔진 최적화(AEO, Answer Engine Optimization) 전략으로 빠르게 선회할 필요가 있겠죠.
❌ 철 지난 트렌드: 'AI 전용 텍스트'와 '구글 상위 노출 무한 신뢰'의 함정
GEO를 준비하는 실무자들이 가장 많이 하는 실수는 기술의 겉핥기식 편법에 의존하거나 과거의 데이터에 갇혀버리고 마는 것입니다.
- AI 크롤러 전용 페이지 구축(llms.txt 마케팅): 인간 독자는 볼 수 없고 AI 봇만 읽도록 쪼갠 요약 페이지나
llms.txt같은 구조화 파일에만 의존하는 마케팅은 무용지물입니다. 구글을 비롯한 주요 검색 엔진은 검색 사용자를 우회 기만하는 페이지를 스팸으로 분류해 강력한 페널티를 부여하고 있습니다. - 기존 SEO의 전면 폐기?: "AI 시대에 전통적 검색 최적화는 끝났다"며 웹사이트 기초 체력 관리를 소홀히 하는 것은 치명적인 오판이 될 것입니다. 챗GPT 서치(Search)나 각종 AI 에이전트들 역시 결국 구글, 빙(Bing) 등 기존 검색 엔진이 실시간 검색 기술(RAG)로 긁어온 고품질 웹 페이지를 바탕으로 답변을 생성하기 때문입니다. 우리가 정보를 대하는 방식과 접촉의 장면만 달라졌을 뿐, 우리가 하던 검색 작업, 탐색 작업은 여전히 컴퓨터와 앱과 인터넷이 하고 있습니다. 빠른 속도, 구조화 데이터를 중시하는 전통적 검색 최적화는 는 여전히 AI에게 선택받기 위한 견고한 '필수 조건'일 수밖에는 없습니다.
🚀 최신형 GEO를 위한 3가지 스마트 PR 가이드
AI 답변 엔진 내부의 추천 알고리즘을 완벽히 통제할 수는 없을 것입니다. 하지만 AI가 답변을 합성하기 위해 웹을 탐색하는 '정보 수집 단계'에서 우리 브랜드를 확실하게 인용하도록 유도하는 과학적 설계는 할 수가 있습니다.
1. 대화형 쿼리를 겨냥한 '답변형 콘텐츠(Conversational Layout)' 배치
소비자들은 더 이상 단답형 단어는 검색하지 않습니다. "B2B 스타트업이 AI 검색 추천에 노출되려면 사이트 구조를 어떻게 바꿔야 해?"와 같이 구체적인 문장형 질의는 지금 이 순간에도 인터넷 검색창과 그와 연결된 인공지능이 처리하고 있는 중입니다. 그렇다면 실무에는 어떻게 적용될까요. 예를 들어 보겠습니다.
- 브랜드 저널리즘 웹사이트, 그리고 특정 회사나 단체, 또는 언론사의 기고문과 연설, 보도자료와 뉴스에는 독자가 실제로 던질 법한 질문을 핵심 헤더(H2, H3)로 잡아야 합니다. 그리고 그 질문 바로 아래 2~3줄 이내로 명확하고 군더더기 없는 핵심 결론을 먼저 제시하는 두괄식 구조를 취해야 AI가 핵심 정보 블록(Chunk)으로 인식하고 인용구로 쉽게 발췌해 갑니다. 이런 식이라면 사실은 기존의 뉴스를 생산하거나 정보를 취합해서 정리하는 방식은 여전히 유효하다는 결론을 낼 수 있습니다.
2. AI가 탐내는 데이터 자산, '독점적 정보 이득(Information Gain)' 확보
AI 모델들은 이미 인터넷에 널려 있는 뻔한 설명이나 다른 글을 짜깁기한 콘텐츠를 인용하려고 하지 않습니다. 자신들이 기존에 학습한 데이터에는 없는 '새로운 정보(Information Gain)'가 포함된 콘텐츠를 우선 인용하고 출처를 표기하는 것입니다.
- 그렇다면 보도자료나 PR 콘텐츠를 발행할 때 일반적인 홍보 문구는 걷어내는 것이 더 나을 것입니다. 예전에는 세련된 모범 답안을 함께 베끼는 식의 제목 짓기와 내용 구성도 어느 정도는 가치가 있었습니다. (그러던 시절이 있었습니다.) 하지만 이제는 기업 내부에서 직접 조사한 자체 통계 데이터, 실제 프로젝트 수행 케이스 스터디, 업계 전문가의 고유한 인사이트 인터뷰 등 AI가 탐낼 만한 오리지널 소스를 밀도 높게 채워 넣어야 추천 엔진의 원천 소스로 낙점될 수 있습니다. 인공지능이 다 해주는 것 같지만, 결국은 사람의 지능-인간지능을 통해서 만들어 낸 새로운 정보가 반드시 들어가야만 추천을 받아낼 수 있다는 이야기입니다.
3. 서드파티 미디어를 통한 '개체(Entity) 신뢰성' 강화
인공지능도 지능이기 때문에 단일 웹사이트의 주장을 그대로 믿고 브랜드를 추천하지는 않습니다. 사람과 비슷하게 움직이려고하는 것이죠. 수많은 공신력 있는 외부 미디어, 전문 포럼, 커뮤니티 등에서 해당 브랜드가 공통적으로 어떻게 평가받고 있는지 맥락(E-E-A-T)을 크로스 체크해 답변의 신뢰도를 결정하는 것입니다.
- 자사 홈페이지에 글을 올리지 말라는 것이 절대로 아닙니다. 거기에도 글은 올라가야만 합니다. 그것이 정기적으로, 그리고 독창적인 내용이라는 전제 하에 자사 홈페이지의 신뢰도를 높이는 결과로 이어지기도 합니다. 하지만 역시 신뢰도 높은 전문 미디어(예를 들면 스마트데일리)에 칼럼을 기고하거나 공신력 있는 기관과의 협업 보도를 늘릴 필요가 있습니다. 외부 미디어 채널에 우리 브랜드의 핵심 기술명과 사명이 긍정적인 맥락으로 여러 군데서 엮여서 노출될수록, AI의 내부 '지식 그래프(Knowledge Graph)' 상에서 매력적이고 강력한 추천 개체로 자리 잡을 수 있게 됩니다.
💡 "노출 횟수가 아닌, 인용 점유율(Citation Share)을 보라"
"우리 보도자료를 어느 신문에 실을까요?" 이 질문은 여전히 중요하지만 한편으로는 중요하지 않기도 합니다. "AI가 사용자에게 솔루션을 제안할 때, 우리의 스토리가 그 답변의 확고한 출처가 될 수 있는가?"로 질문을 바꾸어야 할 때입니다.
1편에서 스마트 PR 마케팅의 본질은 변하지 않는 '신뢰 자산 구축'에 있다고 강조했습니다. AI 시대의 신뢰 자산은 포털 배너의 단순 조회수(Impressions)가 아닙니다. 정확히 말하자면 그것을 포함합니다만, "AI가 특정 산업군의 솔루션을 추천할 때 우리 브랜드의 이름을 얼마나 신뢰성 있게 인용해 주는가" 즉, 인용 점유율(Citation Share)로 증명되는 것입니다. “저 사람은 믿을 만한 사람이야” 라고 인정받는 것처럼, 우리 회사가, 우리 팀이, 나 자신이, 스스로 신뢰할 수 있는 출처가 되는 것입니다.
심호영 / 스마트데일리 편집위원
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