서치나인 양용준 대표는 2026년 5월 20일 PR 종합홍보대행사 플랜얼라이언스가 주최한 AI 모임에서 ‘GEO의 오해와 진실’을 주제로 약 2시간 동안 발표를 진행했습니다.
이번 발표는 생성형 AI 검색 환경이 빠르게 확산되는 가운데, GEO에 대한 관심과 동시에 혼란이 커지고 있는 상황에서 마련됐습니다. 최근 마케팅 업계에서는 AI 검색, LLM 인용, 브랜드 노출, AI 최적화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이른바 AI FOMO가 확산되면서 GEO 역시 중요한 화두로 떠오르고 있습니다.
양용준 대표는 이번 발표를 통해 GEO를 실제 현업에서 경험해보지 않은 실무자들이 자주 갖는 오해를 짚고, GEO와 SEO의 차이가 왜 논의되고 있는지, 기존 마케팅 캠페인 전략과 GEO 전략이 본질적으로 얼마나 다른지를 실무 관점에서 설명했습니다.
SEO와 GEO의 개념 및 성과 지표 비교
발표는 먼저 SEO와 GEO의 개념을 정리하는 것으로 시작됐습니다. 이어 두 영역의 목표와 성과 지표를 비교하며, 기존 검색엔진 최적화가 검색 결과 페이지에서의 노출과 클릭을 중심으로 했다면, GEO는 생성형 AI 답변 안에서 브랜드와 콘텐츠가 어떻게 인용되고 참조되는지를 함께 고려해야 한다고 설명했습니다.
또한 국내에서 “SEO와 GEO는 다르다” 또는 “결국 같다”는 논쟁이 생기는 이유도 다뤘습니다. 양 대표는 해외 SEO 시장에서는 오래전부터 온사이트 SEO, 오프사이트 SEO, 디지털 PR, 브랜드 신호, 콘텐츠 신뢰도 등을 함께 관리해왔기 때문에 GEO가 완전히 낯선 개념이라기보다는 기존 SEO의 확장으로 받아들여지는 경향이 있다고 설명했습니다.
반면 국내에서는 SEO가 상대적으로 기술적 최적화나 콘텐츠 작성 중심으로 좁게 이해되는 경우가 많아, GEO를 전혀 새로운 전략처럼 받아들이는 분위기가 생겼다고 분석했습니다.
RAG, 쿼리 팬아웃, 그라운딩으로 본 GEO 작동 방식
발표 중반부에서는 GEO를 이해하기 위한 핵심 로직도 소개됐습니다. RAG, 쿼리 팬아웃, 그라운딩과 같은 개념을 바탕으로 생성형 AI가 사용자의 질문을 어떻게 해석하고, 어떤 외부 정보를 참고하며, 어떤 기준으로 답변에 출처를 반영하는지 설명했습니다.
특히 실제 프롬프트를 검색했을 때 쿼리 팬아웃이 어떻게 형성되는지, 특정 질문이 어떤 하위 검색 의도로 확장되는지에 대한 사례도 함께 공유했습니다. 이를 통해 GEO는 단순히 “AI가 좋아하는 글을 쓰는 것”이 아니라, 사용자의 질문이 어떤 정보 구조로 분해되는지를 이해하고 이에 맞는 콘텐츠와 사이트 구조를 설계하는 과정이라고 강조했습니다.
LLM별 인용 특징과 산업군별 GEO 전략
LLM별 인용 특징에 대한 설명도 이어졌습니다. 양용준 대표는 GPT, Perplexity, Gemini 등 주요 LLM이 정보를 탐색하고 인용하는 방식에는 차이가 있으며, 산업군에 따라서도 인용되는 채널과 콘텐츠 유형이 다르게 나타난다고 밝혔습니다.
예를 들어 B2B 영역에서는 공식 웹사이트, 문서형 콘텐츠, 리서치 자료, 기술 문서의 신뢰도가 중요하게 작용할 수 있으며, 로컬 비즈니스에서는 지도, 리뷰, 지역 기반 페이지, 언론 보도, 디렉터리 정보가 함께 영향을 미칠 수 있다고 설명했습니다. 이커머스의 경우 제품 상세 정보, 비교 콘텐츠, 리뷰, 가격 정보, 구매 가능성 등이 AI 답변에 반영될 가능성이 높다고 덧붙였습니다.
GEO에 대한 잘못된 오판과 실무적 접근
이번 발표에서는 GEO에 대한 잘못된 오판도 함께 다뤄졌습니다. 대표적으로 “GEO는 SEO와 완전히 다른 것이다”, “콘텐츠만 많이 쓰면 된다”, “PR 기사를 많이 내면 AI가 알아서 인용한다”, “LLM 답변은 통제할 수 없다”, “성과 측정이 불가능하다”와 같은 인식이 실제와 다를 수 있다고 설명했습니다.
양 대표는 GEO의 핵심이 기존 마케팅 전략과 완전히 다른 새로운 방식에 있는 것이 아니라, 관리해야 할 채널과 신호의 범위가 넓어진 데 있다고 강조했습니다. 즉, 검색엔진 결과뿐 아니라 AI 답변, 외부 출처, 브랜드 언급, 사이트 구조, 콘텐츠 신뢰도, 오프사이트 평판까지 함께 관리해야 하는 환경으로 변화했다는 것입니다.
콘텐츠보다 먼저 필요한 것은 사이트 구조 진단
특히 GEO 프로세스가 콘텐츠 작성으로만 이해되는 것에 대해서는 신중한 접근이 필요하다고 말했습니다. 양 대표는 “GEO를 이야기하면 대부분 콘텐츠 작성으로 바로 넘어가지만, 콘텐츠 전에 먼저 필요한 것은 사이트 구조를 뜯어보고 재설계하는 일”이라고 설명했습니다.
AI가 이해하기 쉬운 정보 구조, 명확한 내부링크, 주제별 허브 페이지, 신뢰 가능한 출처 설계가 선행돼야 한다는 의미입니다.
PR과 GEO의 관계
PR과 GEO의 관계에 대해서도 현실적인 관점을 제시했습니다. PR이 SEO보다 GEO에 특별히 유리하다고 단정하기보다는, AI가 어떤 기사 주제와 어떤 출처를 선택하는지를 분석하고 이를 기사 작성과 캠페인 설계에 반영하는 것이 중요하다고 밝혔습니다.
양 대표는 PR 기사 역시 단순 홍보성 메시지에 그치기보다, AI가 답변을 생성할 때 참고할 수 있는 정보 구조와 맥락을 갖춰야 한다고 설명했습니다. 브랜드 메시지, 산업 내 맥락, 비교 기준, 데이터, 전문가 의견 등이 함께 담길 때 GEO 관점에서 더 의미 있는 콘텐츠가 될 수 있다는 것입니다.
실제 테스트 기반 인사이트 공유
이번 세션은 일반적인 1시간 발표보다 긴 약 2시간 동안 진행됐으며, 참석자들의 질문도 활발하게 이어졌습니다. 특히 개념 중심의 설명보다 실제 테스트 결과, 변수 통제 후 관찰된 차이, 툴 모니터링을 통해 확인한 LLM별 인용 패턴 등 실무 경험 기반의 사례가 공유되면서 참가자들의 관심을 끌었습니다.
“GEO를 위해 기존 SEO나 마케팅 전략과 완전히 다른 무언가를 해야 한다고 보지는 않습니다. SEO와 GEO는 프로세스 측면에서 상당히 유사하며, 다만 관리해야 할 채널과 신호의 범위가 넓어졌다고 보는 것이 맞습니다.”
양용준 대표는 위와 같이 말하며, GEO를 새로운 유행어로만 보기보다 기존 SEO와 마케팅 전략의 확장선에서 이해해야 한다고 강조했습니다.
이어 “앞으로 SEO와 GEO 교육이 필요한 기업 및 실무자들과 더 활발히 소통하며, 실제 현장에서 검증한 인사이트를 계속 공유해 나가겠습니다”라고 밝혔습니다.
