시장 지배력의 균열: 검색 생태계의 새로운 전환점

Google의 검색 시장 점유율이 2015년 이후 처음으로 90% 아래로 떨어졌습니다. Statcounter 데이터에 따르면 89.54%까지 하락한 반면, ChatGPT 검색 점유율은 7개월 만에 약 500% 증가해 5-6%에 도달했습니다.

하지만 SEO의 20년 역사를 들여다보면 흥미로운 패턴을 발견할 수 있습니다. 모바일 검색, 소셜미디어 검색, 음성검색 등 새로운 기술이 등장할 때마다 동일한 '종말론'이 제기되었지만, 결과적으로는 SEO가 더욱 정교해지는 계기가 되었습니다.

변하지 않는 본질(사용자 의도와 매치되는 가치 제공)과 변하는 것(정보소비 방식)을 구분하여 빠르게 적응한 기업들이 더 큰 성과를 거뒀다는 것이 핵심입니다.

이번에도 마찬가지입니다. SEO는 끝나지 않습니다. 진화하고 있을 뿐입니다.

SEO의 역사: "이번엔 정말 끝이다"를 반복한 20년

SEO 진화의 6단계

1단계: Google SEO 정착기 (2000년대 초~중반)

• 변화의 배경: Google PageRank 알고리즘 확산, SEO 업계 본격 형성
• 당시의 위기론: "알고리즘이 너무 복잡해져서 SEO는 무의미해질 것이다"
• 실제 결과: SEO 전문 업체들이 급성장하며 산업으로 확립

이 시기 기업들은 처음으로 전담 SEO팀을 구성하거나, SEO 전문업체에게 의뢰하기 시작했습니다. "키워드 최적화"라는 개념이 마케팅 전략의 핵심으로 자리 잡은 시기죠.

2단계: 모바일 검색 대중화 (2010년대 초~중반)

• 변화의 배경: 스마트폰 대중화, 모바일 검색량이 데스크톱 추월
• 당시의 위기론: "모바일에서는 기존 SEO가 통하지 않는다, SEO의 종말이다"
• 실제 결과: 모바일 SEO라는 새로운 전문 영역 탄생, 반응형 웹의 필수화

실제로 많은 기업들이 모바일 최적화 부족으로 트래픽 급감을 경험했습니다. 하지만 빠르게 적응한 기업들은 오히려 더 큰 기회를 잡았습니다.

3단계: 소셜미디어 검색 부상 (2010년대 중~후반)

• 변화의 배경: Facebook 사용자 급증, 소셜 플랫폼 내 검색 활성화
• 당시의 위기론: "사람들이 구글보다 페이스북에서 더 많이 검색한다, 구글 SEO는 끝났다"
• 실제 결과: 소셜 SEO와 전통 SEO의 통합 전략 등장, 옴니채널 최적화로 발전

Social Media Optimization, 소셜 시그널이 SEO에 미치는 영향 등 새로운 최적화 영역이 탄생했습니다.

4단계: YouTube 검색엔진화 (2010년대 후반~2020년대 초)

• 변화의 배경: YouTube가 구글 다음으로 큰 검색엔진이 되면서 영상 검색 급증
• 당시의 위기론: "이제 텍스트 SEO는 의미없다, 영상이 모든 걸 대체할 것이다"
• 실제 결과: 비디오 SEO와 텍스트 SEO의 상호 보완적 발전, 멀티미디어 콘텐츠 전략 확산

YouTube SEO, 영상 최적화 등이 기존 SEO와 함께 통합된 전략으로 발전했습니다.

5단계: 음성 검색 미래론 (2020년대 초~중반)

• 변화의 배경: Alexa, Siri, Google Assistant 등 음성 비서 확산
• 당시의 위기론: "음성 검색에서는 1개 답변만 나온다, 전통적인 SEO 순위는 무의미하다"
• 실제 결과: 음성 검색 최적화가 기존 SEO 전략을 더욱 정교화시키는 계기가 됨

Featured Snippet 최적화, 자연어 질문에 대한 명확한 답변 구조화 등이 일반 SEO에도 긍정적 영향을 미쳤습니다.

6단계: AI 검색 시대 (현재)

• 변화의 배경: ChatGPT, Claude, Perplexity 등 생성형 AI 검색 도구 확산
• 당시의 위기론: "AI가 직접 답변을 생성하니 웹사이트 방문이 불필요하다, SEO 완전 종료"
• 실제 결과: GEO(Generative Engine Optimization)라는 새로운 영역으로 진화

결과적으로 SEO는 새로운 환경에 맞게 진화하며 오히려 더욱 정교해져 왔습니다.

AI 검색 시대도 아마 비슷한 패턴을 보이지 않을까 싶습니다. 위기보다는 진화의 새로운 단계로 보는 것이 합리적이겠죠.

AI 기반의 SEO의 진화 - GEO의 등장

GEO란? Generative Engine Optimization의 줄임말로, 생성형 AI 엔진에 최적화된 검색 전략입니다. 많은 분들이 GEO를 완전히 새로운 개념으로 오해하곤 하는데, 실제로는 SEO가 AI 시대에 맞게 자연스럽게 진화한 형태입니다.

GEO에서도 변하지 않는 SEO의 본질

첫째, SEO의 기술적 노하우가 그대로 활용됩니다.

그동안 축적된 SEO의 기술적 기반은 GEO에서도 여전히 핵심입니다.

• 사이트 구조 최적화
• 페이지 속도 개선
• 모바일 Friendly
• 크롤링 접근성 최적화 등

AI 역시 웹 크롤러를 통해 정보를 수집하고 분석하기 때문에, 기존 SEO의 기술적 토대가 없다면 아무리 좋은 콘텐츠라도 AI가 발견하고 활용하기 어렵습니다.

둘째, 진정성 기반의 콘텐츠라는 본질은 변하지 않습니다.

전통 SEO에서 강조했던 E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)는 GEO에서 더욱 중요해졌습니다. AI는 표면적인 키워드 최적화보다는 콘텐츠의 실질적 가치와 신뢰성을 평가합니다.

AI가 선호하는 콘텐츠 특징:

• 실제 전문성을 바탕으로 한 깊이 있는 정보
• 검증된 데이터
• 명확한 출처
• 실제 경험(Experience)을 바탕으로 한 콘텐츠 등

셋째, 사용자 의도 파악과 만족이라는 궁극적 목표는 동일합니다.

SEO의 핵심이었던 검색의도와 일치하는 가치 제공은 GEO에서도 변하지 않았습니다. 다만 그 과정이 더욱 정교해졌을 뿐입니다.

SEO에서 진화된 GEO의 3가지 변화 포인트

AI 검색 환경에서 주목해야 할 변화의 포인트들을 정리해보겠습니다.

1. 최적화 타겟 관점: 키워드를 넘어 '엔티티'와 '의미 관계' 중심으로

전통 SEO가 '키워드'를 통해 사용자의 의도를 추론하고 콘텐츠를 최적화했다면, AI 검색의 핵심은 '엔티티(Entity)'와 그 '의미 관계'를 중심으로 정보를 이해하고 응답을 생성하는 것입니다.

엔티티란? 쉽게 말해 사람, 장소, 사물, 개념 등 구체적인 '개체'를 뜻합니다.

• 사람: "스티브 잡스"
• 장소: "애플 본사"
• 개념: "혁신적인 디자인"

엔티티는 Generative AI가 콘텐츠를 학습하고 사용자 질문에 대한 답변을 생성하는 데 사용하는 핵심 개념입니다. AI의 학습 과정 LLM(Large Language Models)은 단순히 콘텐츠를 암기하는 것을 넘어, 콘텐츠 속에 등장하는 개체(사람, 장소, 사물, 개념 등) 간의 관계와 의미를 파악하여 지식 그래프를 구축합니다.

이 지식 그래프를 바탕으로 사용자의 질문에 가장 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성합니다. GEO의 목표는 질문과 관련된 엔티티가 Generative AI 응답에 효과적으로 포함될 수 있도록 하는 것입니다. 이는 단순히 특정 키워드로 웹사이트를 상위 랭크시키는 것을 넘어, 우리 브랜드나 콘텐츠가 AI가 학습하는 방대한 데이터 속에서 특정 질문과 관련하여 '긍정적이고 신뢰할 수 있는 엔티티'로 인식되도록 만드는 데 중점을 둡니다.

이는 해당 4위 브랜드가 웹사이트 최적화는 잘했지만, Generative AI가 학습하는 방대한 데이터 속에서 "윤리적인 청바지 브랜드"라는 엔티티와 유기적으로 연결되지 못했기 때문입니다.

핵심 포인트: GEO 시대에는 키워드 중심의 사고를 넘어, 우리 비즈니스의 핵심 엔티티들을 명확히 정의하고, 이 엔티티들이 AI에 의해 어떻게 이해되고 연결될 것인지를 전략적으로 설계하는 것이 매우 중요합니다. 이는 AI가 우리의 정보를 '지식 조각'으로 인식하여 답변에 활용하게 하는 핵심적인 변화 포인트입니다.

2. KPI 관점: 웹사이트 랭킹 중심에서 'AI 답변 포함' 중심으로

과거 SEO의 가장 큰 목표는 검색 결과 페이지(SERP)에서 상위에 랭크되어 클릭을 유도하는 것이었습니다. 그러나 AI 검색은 대부분 웹사이트 방문 없이도 AI가 요약된 답변을 제공합니다. 이는 더 이상 랭킹만을 쫓는 것이 유효하지 않을 수 있음을 의미합니다.

새로운 KPI 체계: 이제는 우리 콘텐츠가 AI가 생성하는 답변에 '포함'되고 '인용'되는 것을 목표로 해야 합니다. KPI(핵심 성과 지표) 역시 단순한 랭킹이나 트래픽을 넘어 확장되어야 합니다.

새로운 측정 지표들:

• AI 답변에서의 브랜드 언급률
• 콘텐츠 인용 빈도
• 질의응답을 통한 브랜드 인지도 상승

이를 위해서는 콘텐츠가 AI 모델이 학습하기 쉽고, 질문에 대한 직접적인 답변으로 활용될 수 있도록 정보를 구조화하고, 핵심 메시지를 명확히 전달하는 노력이 필요합니다.

효과적인 콘텐츠 구조:

• Q&A 형식
• 정의 섹션
• 요약 부분

이런 요소들을 콘텐츠 내에 효과적으로 배치하여 AI가 핵심 정보를 쉽게 추출하도록 유도해야 합니다.

3. 콘텐츠 설계 관점: 개인화된 경험을 위한 콘텐츠 설계

AI 검색의 가장 큰 특징 중 하나는 사용자 개개인에게 최적화된, 맞춤형 답변을 제공한다는 것입니다. AI는 사용자의 과거 검색 이력, 선호도, 위치, 디바이스 등 방대한 개인 데이터를 기반으로 답변을 생성합니다. 이는 과거의 '모두에게 동일한 검색 결과'와는 차원이 다른 접근입니다.

GEO 시대의 콘텐츠 전략: 따라서 GEO 시대에는 우리 콘텐츠가 AI가 제공하는 개인화된 답변에 효과적으로 활용될 수 있도록 콘텐츠를 설계하는 방식에 변화가 필요합니다. 단순히 일반적인 정보를 제공하는 것을 넘어, 잠재 고객의 다양한 페르소나를 세분화하고, 그들의 개별적인 니즈와 상황에 맞는 맞춤형 정보와 메시지를 콘텐츠에 명확히 담아내는 것이 중요합니다.

실제 적용 예시: 예를 들어, 동일한 "다이어트 방법" 질문이라도 AI는 사용자의 상황에 따라 완전히 다른 답변을 제공합니다:

• 초보자: "초보자를 위한 기본 가이드"
• 재시도자: "리바운드 방지 전략"
• 경험자: "고급 체중관리 기법"

따라서 우리 콘텐츠에도 이런 다양한 상황별 정보를 체계적으로 포함시켜야 AI가 개인화된 답변을 생성할 때 우리 콘텐츠를 선별적으로 활용하도록 유도할 수 있습니다. 이는 AI 시대의 고객 데이터 기반 마케팅과 개인화된 고객 경험 제공의 핵심적인 연결고리입니다.

관점	핵심 변화	실무 적용법
최적화 타겟	키워드 → 엔티티	핵심 엔티티 정의 및 의미 관계 설계
KPI	랭킹 → AI 인용	브랜드 언급률, 콘텐츠 인용 빈도 측정
콘텐츠 설계	일반화 → 개인화	페르소나별 맞춤형 정보 체계적 포함