챗GPT가 우리 회사를 언급하게 만드는 법, GEO 첫걸음

우리 회사 홈페이지, 이제는 AI에게도 “잘 보여야” 합니다

최근 몇 달 사이 검색 관련 이야기를 하면 예전과는 결이 조금 달라졌습니다. “구글 상위 노출”이나 “블로그 최적화” 대신, “챗GPT가 우리 회사를 언급하게 만드는 법”이라는 질문이 늘고 있습니다. 사용자들이 궁금한 것을 검색창에 입력하는 대신 챗GPT, 클로드, 퍼플렉시티 같은 AI 챗봇에게 바로 물어보고, AI가 여러 출처를 종합해 하나의 답을 만들어 보여주는 방식이 빠르게 자리 잡고 있기 때문입니다.

이런 흐름 속에서 나온 개념이 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)입니다. 기존 SEO(검색엔진 최적화)가 “검색 결과 목록에서 몇 번째로 뜨느냐”를 다루는 것이었다면, GEO는 결과 목록 자체가 사라진 상황을 가정합니다. 사용자는 질문 하나를 던지고, AI는 여러 문서를 종합해 완성된 문장으로 답을 내놓습니다. 이때 중요한 것은 순위가 아니라, AI가 답을 만들 때 우리 회사의 문장과 자료를 근거로 삼는지 여부입니다. 그래서 GEO는 링크 경쟁이 아니라 “인용 경쟁”에 가깝다고 설명되곤 합니다. 다만 GEO가 SEO를 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 생성형 AI도 결국 신뢰할 수 있는 정보를 찾기 위해 검색 인덱스와 도메인 신뢰도 같은 기존 신호를 함께 참고하기 때문에, SEO는 여전히 기본 토대로 남고 GEO는 그 위에 얹히는 새로운 층에 가깝습니다.

양주에서 B2B·B2G 영업을 하는 저희 같은 회사에게는 다소 먼 이야기처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 담당 공무원이나 발주처 실무자가 업체를 찾을 때 “경기 북부 소프트웨어 유지보수 업체 추천해줘”라고 AI에게 물어보는 순간이 이미 현실이 되어가고 있습니다. 그 질문에 대한 답에 우리 회사 이름이 등장하느냐 아니냐는, 예전의 검색 순위 경쟁과는 다른 방식으로 영업의 첫 접점을 좌우하게 됩니다.

AI는 어떤 콘텐츠를 “인용”할까

AI가 답변을 만들 때 특정 웹페이지를 근거로 삼으려면, 그 페이지가 몇 가지 조건을 충족해야 한다는 점이 여러 실무 자료에서 공통으로 언급됩니다. 대표적으로 꼽히는 요소는 다음과 같습니다.

구조화된 콘텐츠: 질문과 답이 명확히 구분되는 FAQ 형식, 절차를 단계별로 나열한 하우투(How-to) 형식
스키마 마크업: 웹페이지 안에 “이 문단은 회사 정보”, “이 목록은 서비스 종류”라는 것을 기계가 읽을 수 있게 표시하는 JSON-LD 코드
외부 신뢰 신호: 언론 보도, 후기, 커뮤니티 언급처럼 제3자가 만든 정보
최신성: 오래된 정보보다 최근에 갱신된 정보를 우선 참고하는 경향

이 중 비전공 실무자가 당장 시도해볼 수 있는 것은 첫 번째와 두 번째입니다. 예를 들어 회사 소개 페이지에 “픽셀앤코드는 어떤 지역에서 서비스하나요?”, “하드웨어 유지보수는 어떤 방식으로 진행되나요?” 같은 질문-답변 쌍을 명확한 문단으로 작성해두면, AI가 그 페이지를 요약해 답변에 활용하기 쉬워집니다. 반대로 정보가 이미지나 슬라이드에만 들어 있거나, 문장이 마케팅 수사로 가득 차 있으면 AI가 근거로 삼기 어렵습니다.

스키마 마크업, 코드 한 줄부터 시작해도 됩니다

스키마 마크업이라는 말이 낯설게 들릴 수 있지만, 실제로는 HTML 안에 아주 짧은 JSON 조각을 추가하는 작업입니다. 예를 들어 회사 소개 페이지 하단에 다음과 같은 코드를 넣을 수 있습니다.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "픽셀앤코드",
  "url": "https://pixelncode.example.com",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "양주시",
    "addressRegion": "경기도"
  },
  "areaServed": "경기 북부",
  "makesOffer": [
    "맞춤형 소프트웨어 개발",
    "하드웨어 유지보수",
    "제안서 디자인",
    "데이터 가공",
    "IT 교육"
  ]
}
</script>

이 코드는 화면에 보이지 않지만, 검색엔진과 AI가 페이지를 읽을 때 “이 회사는 경기 북부에서 이런 서비스를 제공한다”는 사실을 명확하게 파악하도록 돕습니다. 웹사이트 개편을 크게 벌이지 않아도, 기존 페이지에 이런 조각을 추가하는 정도는 비교적 적은 비용으로 시도해볼 수 있는 작업입니다.

GEO(생성형 엔진 최적화) 핵심 요약

FAQ 페이지, 제안서에도 적용해볼 만합니다

FAQ 형식의 효과는 웹사이트에만 그치지 않습니다. 관공서나 기업에 제출하는 제안서에도 “자주 묻는 질문” 형태의 섹션을 넣으면, 발주처 담당자가 훨씬 빠르게 핵심을 파악할 수 있습니다. “유지보수 계약 기간은 어떻게 되나요”, “장애 발생 시 대응 시간은 얼마나 걸리나요”처럼 실제로 궁금해할 질문을 예상해 답을 미리 정리해두는 방식은, 결국 AI 검색 시대의 콘텐츠 작성법과 사무 문서 작성법이 같은 방향을 가리키고 있다는 것을 보여줍니다. 문서를 잘 구조화하는 습관은 엑셀 명단으로 공문·안내문 100통 만들기, 메일 병합으로 끝내기에서 다룬 반복 문서 자동화와도 맥이 닿아 있습니다. 결국 정보를 명확한 단위로 쪼개고 정리해두는 작업이, 자동화든 AI 노출이든 모든 실무 개선의 공통 출발점이 되는 셈입니다.

우리 회사가 지금 당장 할 수 있는 것

거창한 GEO 컨설팅 계약을 맺지 않아도, 중소기업 수준에서 시도할 수 있는 일들이 있습니다.

회사 소개, 서비스 안내 페이지를 질문-답변 형식으로 다시 써보기
페이지마다 마지막 수정일을 표시해 최신성을 드러내기
지역명, 서비스명, 대상 고객(B2B, B2G 등)을 문장 안에 명확히 명시하기
언론 보도나 협력 기관 소개처럼 외부에서 우리 회사를 언급한 자료를 모아 링크로 연결하기

이런 작업은 데이터 정리 작업과도 비슷합니다. 흩어진 정보를 일관된 형식으로 다듬는 과정이라는 점에서, 비전공자를 위한 데이터 클렌징 입문에서 소개한 “정리부터 시작한다”는 접근과 다르지 않습니다. 당장 순위나 인용 횟수 같은 성과를 확인하기는 어렵지만, 정보를 명확하게 구조화해두는 것은 어떤 검색 방식이 대세가 되어도 손해 보지 않는 투자입니다.

다만 과장은 금물입니다

AI 답변에 노출되는 것을 미끼로 한 과장 영업이나 검증되지 않은 컨설팅 상품도 늘고 있다는 점은 주의할 필요가 있습니다. AI가 특정 문장을 인용했다고 해서 그것이 곧바로 매출로 이어진다는 보장은 없고, 아직 업계 표준 측정 지표도 완전히 자리 잡지 않았습니다. 그래서 지금 단계에서는 큰 예산을 투입하기보다, 기존 웹사이트와 제안서 콘텐츠를 정리하는 수준에서 차근차근 접근하는 것이 현실적입니다. 콘텐츠를 구조화하고 최신 정보를 유지하는 습관 자체는 AI 검색이 어떤 방향으로 발전하든 유효한 기본기이기 때문입니다.

마무리하며

검색이 AI 답변으로 옮겨가는 흐름은 이미 시작됐고, 앞으로 몇 년 사이 더 뚜렷해질 가능성이 큽니다. 하지만 이 변화에 대응하는 방법이 특별히 어려운 기술은 아닙니다. 정보를 명확하게 구조화하고, 최신 상태로 관리하고, 신뢰할 수 있는 출처를 쌓아가는 일은 결국 웹사이트 관리와 문서 작업의 기본을 다시 챙기는 일에 가깝습니다. 픽셀앤코드는 홈페이지 개편이나 제안서 콘텐츠 구조화, 데이터 정리 작업이 필요한 경기 북부 지역 기업과 공공기관을 대상으로 실무에 바로 적용할 수 있는 형태로 이런 작업을 지원하고 있습니다.