GEO란 무엇인가: ChatGPT와 Perplexity가 인용하는 사이트 구조
생성형 AI 검색에서 내 사이트가 출처로 인용되도록 콘텐츠와 구조를 정비하는 방법과, 약속할 수 없는 것들을 솔직하게 정리했습니다.
사용자가 검색창 대신 ChatGPT나 Perplexity, Gemini에 질문하고 답을 읽는 일이 늘면서 "AI 답변에 우리 회사가 인용되게 하려면 어떻게 하나"라는 질문이 많아졌습니다. 이 작업을 보통 GEO(Generative Engine Optimization)라고 부릅니다. 용어는 2023년 연구 논문에서 제안되었고, 실무에서는 AI 검색 최적화를 뜻하는 말로 쓰입니다. 이 글은 무엇을 정비할 수 있고, 무엇은 약속할 수 없는지를 구분해서 정리합니다.
GEO와 SEO는 어떻게 다른가
SEO는 검색 결과 목록에서 순위를 올리는 일이고, GEO는 AI가 만든 답변 안에서 출처로 선택되도록 만드는 일입니다. 둘은 겹치는 부분이 큽니다. 많은 AI 검색 서비스가 웹을 크롤링하거나 검색 인덱스를 참고해 답을 만들기 때문에, 크롤링이 잘 되고 내용이 명확한 사이트는 두 쪽 모두에서 유리합니다. 그래서 GEO를 SEO와 따로 하는 새 작업으로 보기보다, SEO 위에 "답변으로 가져가기 쉬운 형태"를 더하는 작업으로 보는 편이 정확합니다.
먼저 알아야 할 한계
- 인용을 보장하는 방법은 없습니다. 어떤 출처를 고를지는 각 서비스의 내부 로직이고 수시로 바뀝니다. 특정 순위나 인용 횟수를 약속하는 제안은 근거가 없습니다.
- 서비스마다 동작이 다릅니다. 같은 질문도 ChatGPT, Perplexity, Gemini의 답과 출처가 다를 수 있습니다.
- 측정이 어렵습니다. 검색 순위처럼 표준화된 지표가 없어서 직접 질문해 보며 기록하는 방식이 쓰입니다.
정비할 수 있는 여섯 가지
1. 질문에 먼저 답하는 구조
AI는 질문과 가까운 문장을 가져옵니다. 글의 제목을 질문 형태로 두거나, 각 소제목 바로 아래에 한두 문장으로 결론을 먼저 쓰고 그 뒤에 근거를 붙입니다. 이 글 맨 위의 요약 박스도 같은 목적입니다.
2. 주체와 서비스 정보를 일관되게
회사 이름, 하는 일, 가격 범위, 연락처가 페이지마다 다르게 쓰이면 AI와 검색엔진이 같은 대상으로 인식하기 어렵습니다. 이름과 설명을 한 가지 표기로 통일하고, 소개 문장은 "무엇을 누구에게 제공하는가"를 한 문장으로 쓸 수 있어야 합니다.
3. 구조화 데이터(JSON-LD)
Schema.org의 Organization, Service, Article, FAQPage 같은 유형으로 페이지의 의미를 기계가 읽을 수 있게 표시합니다. 구글은 구조화 데이터를 이해 보조로 쓰며, FAQ 리치 결과는 노출 대상이 제한되어 있으므로 "보이게 하려고"가 아니라 "정확히 읽히게 하려고" 넣는다고 생각하는 것이 맞습니다. 화면에 보이는 내용과 일치해야 합니다.
4. 크롤러 접근 허용
robots.txt에서 AI 서비스의 크롤러를 막고 있지 않은지 확인합니다. 역할을 구분해서 써야 합니다.
| 토큰 | 소속 | 용도 |
|---|---|---|
OAI-SearchBot | OpenAI | ChatGPT 검색 결과에 노출되기 위한 크롤링 |
GPTBot | OpenAI | 모델 학습용 크롤링 |
ChatGPT-User | OpenAI | 사용자가 요청했을 때 페이지를 방문 |
PerplexityBot | Perplexity | 검색 인덱싱 |
Google-Extended | Gemini 계열 AI 활용 허용 여부를 정하는 토큰이며 검색 순위와는 별개 |
학습용 크롤러(GPTBot)를 막는 것과 검색용 크롤러(OAI-SearchBot)를 막는 것은 결과가 다릅니다. 인용을 원한다면 검색용 크롤러를 막지 않아야 합니다. 각 회사의 최신 문서에서 토큰 이름과 역할을 확인하세요.
5. 날짜, 출처, 근거
글의 발행일과 수정일, 작성 주체, 공식 문서 링크를 남깁니다. 근거가 분명한 내용은 사람에게도 AI에게도 신뢰할 만한 출처로 보입니다. 숫자를 쓸 때는 출처와 기준 시점을 같이 적습니다.
6. 깔끔한 HTML과 빠른 응답
본문이 자바스크립트로 뒤늦게 그려지면 크롤러가 내용을 못 읽을 수 있습니다. 핵심 내용은 처음 응답한 HTML 안에 들어 있어야 하고, 응답은 빨라야 합니다. 정적으로 생성한 페이지가 유리한 이유입니다.
llms.txt는 어떻게 볼까
llms.txt는 사이트의 핵심 내용을 AI가 읽기 쉬운 형태로 요약해 두자는 제안입니다(제안 문서). 아직 표준으로 자리 잡았다고 하기는 어렵고, 주요 AI 서비스가 이 파일을 인용 판단에 쓴다는 공식 확인은 제한적입니다. 만들어 두면 해가 될 일은 없지만 효과를 기대하고 투자할 항목은 아닙니다. 우선순위는 위의 여섯 가지가 먼저입니다.
측정하는 방법
- 고객이 실제로 할 법한 질문 20~30개를 정합니다. 예를 들어 "메타 전환 API 중복 제거 방법"처럼 구체적인 질문이 좋습니다.
- ChatGPT, Perplexity, Gemini에 같은 질문을 하고, 답변에 내 사이트가 출처로 나오는지 기록합니다.
- 월 단위로 반복해 변화를 봅니다. 값이 오르내리는 것이 정상이므로 한 번의 결과로 결론 내리지 않습니다.
- 인용되지 않는 질문은 우리 페이지가 그 질문에 직접 답하고 있는지부터 점검합니다.