AI 검색 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)는 생성형 AI 검색이 답을 만들 때 내 페이지를 인용 출처로 고르도록 페이지를 다듬는 일입니다. 기반은 SEO와 같고, 그 위에 '질문 → 첫 문단 답 → 근거'의 문단 구조, 외부 맥락 없이 이해되는 글, 일관된 업체 정보(엔티티)를 더합니다.
무엇을 하나요
- 질문 목록 만들기 — 고객이 AI에 물을 법한 질문 10~15개를 업종별로 정합니다. 이 목록이 콘텐츠 계획이자 측정 기준이 됩니다.
- 답 먼저 문단 — 각 페이지 첫 문단(2~3문장)에 질문의 답을 넣고, 그다음에 근거와 조건을 씁니다.
- 엔티티 일관성 — 업체명·주소·전화·서비스명을 사이트, 구글 프로필, 네이버 플레이스, 구조화 데이터에서 글자까지 맞춥니다.
- 크롤러 접근 — robots.txt에서 검색 봇을 막지 않았는지, NOCACHE·NOSNIPPET이 AI 인용을 막고 있지 않은지 확인합니다(빙은 NOCACHE 페이지를 코파일럿 출처에서 제외).
- 구조화 데이터 — Organization·Service·FAQ·Article로 페이지가 무엇인지 기계가 읽게 합니다.
- 측정 — 매달 같은 질문으로 인용 여부를 기록합니다.
진행 순서
- SEO 기본 점검(색인·품질) — 통과 못 하면 여기부터
- 질문 목록 확정, 현재 인용 상태 기준선 기록
- 핵심 페이지 5~10개 문단 재구성
- 구조화 데이터·엔티티 정비
- 월 리포트: 질문별 인용 변화
측정 지표
GEO는 구글 SEO 서비스에 포함되며, 단독으로도 진행할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GEO를 하면 SEO는 안 해도 되나요?
반대입니다. 구글·빙 모두 AI 답변의 출처를 일반 검색 색인에서 고릅니다. 색인이 안 되거나 품질이 낮은 페이지는 후보에도 들지 못합니다. GEO는 SEO 위에 얹는 작업입니다.
llms.txt 같은 파일을 만들어야 하나요?
구글은 llms.txt를 검색에 쓰지 않는다고 밝혔고, 빙도 요구하지 않습니다. 만들어서 손해는 없지만 효과를 기대할 근거가 없어 우선순위를 낮게 둡니다. 색인·구조화 데이터·답 먼저 문단이 먼저입니다.
AI 인용은 어떻게 측정하나요?
고객 업종의 대표 질문 10~15개를 정해 두고 매달 구글 AI 모드·챗GPT·퍼플렉시티에서 같은 질문을 던져 인용 여부를 기록합니다. 자동 측정 도구가 아직 정확하지 않아 수동으로 확인하고 날짜를 적습니다.
AI 검색 때문에 클릭이 줄었다는데요?
정보성 질문은 AI가 답을 끝내 클릭이 줄 수 있습니다. 빙은 '클릭 감소가 노출 손실은 아니다'라고 설명합니다. 그래서 브랜드가 답 안에 언급되는 것 자체를 목표로 삼고, 전화·방문 같은 행동이 필요한 질문에 집중합니다.
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