a16z 최신 인사이트: SEO에서 GEO로, 트래픽의 게임 룰은 어떻게 바뀌고 있는가?
저자: a16z
번역: 심사권
여러분은 800억 달러 규모의 SEO 산업이 종말을 향해 가고 있을지도 모른다는 것을 생각해본 적이 있나요? 20년 이상 동안 우리는 키워드 순위, 백링크, 페이지 최적화와 같은 검색 규칙에 익숙해져 왔지만, 지금 이 모든 것이 완전히 새로운 게임 룰로 무자비하게 전복되고 있습니다. 애플이 Perplexity와 Claude 같은 AI 네이티브 검색 엔진을 사파리(Safari)에 기본 탑재하겠다고 발표했을 때, 구글의 오랜 유통 독점 지위는 흔들리기 시작했습니다. 우리는 링크 기반의 검색 시대에서 언어 모델이 주도하는 생성형 엔진 최적화(GEO) 시대로 넘어가는 검색 역사상 가장 중대한 패러다임 전환을 목격하고 있는 것입니다.
이것은 점진적인 개선이 아니라 완전한 재작성입니다. 전통적 검색에서 성공이란 검색 결과 상단 몇 개 위치에 웹페이지가 노출되는 것을 의미했습니다. 하지만 GEO 시대에는 성공의 정의 자체가 바뀝니다. 당신의 콘텐츠가 AI 생성 답변 안에서 직접 인용되고 있습니까? 당신의 브랜드가 모델의 "기억" 속에서 중요한 위치를 차지하고 있습니까? 이러한 변화는 콘텐츠 제작 전략부터 브랜드 가시성 측정 기준에 이르기까지 전체 디지털 마케팅 생태계를 재편하고 있으며, 모든 것이 다시 고민되어야 합니다. 제가 보는 것은 단순한 기술 교체가 아니라 비즈니스 모델과 경쟁 구도의 근본적 재구성입니다.
SEO에서 GEO로의 전환에서 가장 중요한 것은 트래픽 분배 채널의 변화입니다. 마케팅과 성장을 담당하는 사람에게 있어 가장 민감한 것은 바로 채널의 변화이며, 새로운 채널의 등장은 언제나 새로운 트래픽 기회를 의미합니다. 저는 최근 즉각(지커)에서도 Google AI Overview의 최신 데이터와 통찰을 공유했는데, 관심 있는 분들은 아래 이미지를 참고하시기 바랍니다. 오늘 a16z가 새로 발행한 글은 바로 GEO의 등장이 트래픽과 마케팅의 게임 룰을 어떻게 변화시키고 있는지를 다루고 있으며, 저의 일부 생각과 통찰을 함께 공유합니다.
링크 시대에서 언어 모델 시대로의 도약
전통적 검색은 링크 위에 세워졌고, GEO는 언어 이해 위에 세워집니다. 이 차이는 미묘해 보일 수 있지만, 실제로는 완전히 다른 두 세계관을 나타냅니다. SEO 시대에는 가시성이란 검색 결과 페이지 상단에 노출되는 것을 의미하며, 이를 위해 키워드 매칭, 콘텐츠의 깊이와 범위, 백링크, 사용자 경험 등을 통해 페이지 순위를 최적화해야 했습니다. 그러나 오늘날 GPT-4o, Gemini, Claude 같은 대규모 언어 모델이 정보 획득의 주요 인터페이스가 되면서, 가시성의 의미는 근본적으로 변했습니다. 이제는 결과 페이지 상단에 노출되는 것이 아니라, 답변 그 자체에 직접 포함되어야 하는 것입니다.
제가 느끼기에 이러한 전환이 가져오는 영향은 겉보기보다 훨씬 더 깊습니다. 답변 형식의 변화는 사람들의 검색 행동 자체를 완전히 바꾸고 있습니다. AI 네이티브 검색은 인스타그램, 아마존, 시리(Siri) 등 다양한 플랫폼에서 조차 파편화된 형태로 나타나며, 각각 다른 모델과 사용자 의도에 의해 구동됩니다. 사용자의 질의는 더 길어지고 있으며(평균 23단어, 기존 검색은 4단어), 검색 세션은 더 깊어지고 있습니다(평균 6분). 응답은 문맥과 출처에 따라 달라지며, 기존 검색과 달리 대규모 언어 모델은 기억, 추론, 개인화된 다중 출처 통합 응답 능력을 갖추고 있습니다. 이는 콘텐츠가 발견되는 방식뿐 아니라, 콘텐츠가 어떻게 최적화되어야 하는지를 근본적으로 변화시키고 있습니다.
더욱 중요한 것은, 대규모 언어 모델 시장은 비즈니스 모델과 인센티브 구조 면에서 전통적 검색 시장과 근본적으로 다릅니다. 구글과 같은 고전적 검색 엔진은 광고를 통해 사용자 트래픽을 화폐화하며, 사용자는 자신의 데이터와 주의력으로 그 대가를 치릅니다. 반면 대부분의 대규모 언어 모델은 유료 구독 기반 서비스입니다. 이러한 구조적 전환은 콘텐츠 인용 방식에도 영향을 미칩니다. 모델 제공업체는 사용자 경험을 향상시키거나 제품 가치를 강화하는 경우를 제외하고는 제3자 콘텐츠를 표시할 동기가 거의 없습니다. 장기적으로는 대규모 언어 모델 인터페이스에 광고 시장이 등장할 수도 있겠지만, 그 규칙과 인센티브, 참여자들은 전통적 검색과 크게 다를 가능성이 큽니다.
이러한 새로운 환경에서 제가 관찰한 흥미로운 현상은, 전통적 SEO가 정확성과 반복성을 보상한다면, 생성형 엔진은 조직화가 잘 되고 해석하기 쉬우며 의미가 밀집된 콘텐츠(단순히 키워드가 많은 것이 아님)를 우선시한다는 점입니다. "요약"과 같은 문구나 불릿 포맷은 대규모 언어 모델이 콘텐츠를 효과적으로 추출하고 복사하는 데 도움이 됩니다. 이러한 차이는 알고리즘에 맞추는 것에서 벗어나 언어 이해 시스템에 맞추는 것으로 전환해야 한다는 근본적인 전략 변경을 보여줍니다.
제가 특히 주목하는 신생 신호 중 하나는 대규모 언어 모델 인터페이스의 외부 클릭량입니다. 예를 들어, ChatGPT는 이미 수만 개의 서로 다른 도메인에 리퍼럴 트래픽을 제공하고 있습니다. 이는 AI가 직접 질문에 답하는 시대에도 고품질의 원본 콘텐츠는 여전히 가치가 있다는 것을 보여주지만, 그 가치 실현 방식은 과거와 완전히 다르다는 점을 의미합니다. 브랜드와 콘텐츠 제작자들은 이 새로운 생태계 내에서 자신의 가치를 창출하고 유지하는 방법을 다시 고민해야 합니다.
순위에서 모델 관련성으로의 전환
현재의 게임 룰은 더 이상 클릭률이 아닌 인용률에 관한 것입니다. 당신의 브랜드나 콘텐츠가 모델 생성 답변에서 얼마나 자주 인용되거나 출처로 사용되는가 말입니다. AI 생성 출력물의 세계에서 GEO란 전통적 검색에서 어디에 노출되는지 여부가 아니라, 모델이 어떤 콘텐츠를 인용하도록 선택하는지를 최적화하는 것을 의미합니다. 이 전환은 브랜드 가시성과 노출 측정 방식 자체를 재정의하고 있습니다.
저는 Profound, Goodie, Daydream과 같은 새로운 플랫폼이 부상하고 있는 것을 보았습니다. 이 플랫폼들은 브랜드가 AI 생성 응답 내에서의 자기 브랜드의 성과를 분석하고, 모델 출력물 내 감정 성향을 추적하며, 어떤 출판사들이 모델 행동에 영향을 미치고 있는지를 이해할 수 있게 해줍니다. 이들 플랫폼은 브랜드 관련 프롬프트 언어를 미러링하도록 모델을 미세 조정하고, 전략적으로 최고의 SEO 키워드를 주입하며, 대규모로 합성 쿼리를 실행합니다. 이후 출력물을 실행 가능한 대시보드로 정리하여 마케팅 팀이 가시성, 메시지 일관성, 경쟁사의 음성 점유율을 모니터링할 수 있도록 지원합니다.
캐나다구스(Canada Goose)는 이러한 도구를 사용해 대규모 언어 모델이 자사 브랜드를 어떻게 인용하는지를 분석했습니다. 단열이나 방수 같은 제품 기능뿐만 아니라 브랜드 인식 자체를 포함해서 말입니다. 핵심 통찰은 사용자가 캐나다구스를 어떻게 발견하느냐가 아니라, 모델이 자발적으로 해당 브랜드를 언급하는지 여부입니다. 이것은 AI 시대의 무보조 브랜드 인식 지표입니다. 이러한 모니터링은 전통적 SEO 대시보드만큼 중요해지고 있습니다. Ahrefs의 브랜드 레이더(Brand Radar)와 같은 도구는 이제 AI 개요(AI Overview) 내 브랜드 언급을 추적하여, 기업이 생성형 엔진에 의해 어떻게 위치 지정되고 기억되는지를 이해할 수 있게 돕습니다.
Semrush 또한 브랜드가 생성 플랫폼에서의 인식도를 추적하고, AI 가시성 콘텐츠를 최적화하며, 대규모 언어 모델 출력물 내 새롭게 등장하는 언급에 신속히 대응할 수 있도록 설계된 전용 AI 도구 모음을 출시했습니다. 이는 전통적 SEO 참여자들이 GEO 시대에 적응하고 있음을 보여줍니다. 우리는 단순히 대중의 인식을 고려하는 것을 넘어서, 모델 내 인식도를 고려하는 새로운 형태의 브랜드 전략의 출현을 목격하고 있습니다. 당신이 AI 계층에 어떻게 코드화되어 있는가—이것이 새로운 경쟁 우위입니다.
현재로서는 GEO는 여전히 실험 단계에 있으며, 마치 초기 SEO 시절과 같습니다. 주요 모델 업데이트마다 이러한 시스템과 상호작용하는 최적의 방법을 다시 배워야 하거나 잊어버릴 위험이 있습니다. 과거 구글의 검색 알고리즘 업데이트가 기업들이 순위 변동에 대응하도록 촉구했던 것처럼, 대규모 언어 모델 제공업체들도 여전히 모델이 콘텐츠를 인용하는 뒷단의 규칙을 조정 중입니다. 여러 접근법이 등장하고 있습니다. 일부 GEO 전략은 이미 상당히 명확합니다(예: 대규모 언어 모델이 인용하는 소스 문서 내 언급). 하지만 다른 가설들은 더 추측적이며, 예를 들어 모델이 소셜 미디어 콘텐츠보다 뉴스 콘텐츠를 우선시하는지, 또는 선호도가 서로 다른 훈련 세트에 따라 어떻게 달라지는지 등입니다.
저는 이러한 불확실성이 도전이자 기회라고 생각합니다. 빠르게 적응하고 실험할 수 있는 브랜드들에게는 선발 주자 우위를 얻을 절호의 기회입니다. 동시에 오늘 유효한 전략이 내일은 더 이상 통하지 않을 수 있으므로, 투자 결정은 더욱 신중해야 합니다. 이는 마케팅 팀이 고정된 최적 사례에 의존하기보다는, 더 강한 적응력과 실험 정신을 기르도록 요구합니다.
SEO 시대에서 얻은 교훈
SEO 시장이 거대하다고 해서 독점적 승자가 등장한 적은 없습니다. 이 현상은 저에게 많은 통찰을 줍니다. Semrush, Ahrefs, Moz, Similarweb과 같이 기업의 SEO 및 키워드 연구를 돕는 도구들은 각자의 분야에서 성공을 거두었지만, 어느 한 곳도 기술 스택 전체를 완전히 장악하거나(또는 Similarweb처럼 인수를 통한 성장으로도) 시장을 완전히 지배하지 못했습니다. 각 회사는 역링크 분석, 트래픽 모니터링, 키워드 정보, 기술 감사 등의 특정 세분시장을 개척했습니다.
SEO는 항상 파편화되어 왔습니다. 작업은 에이전시, 내부 팀, 프리랜서 사이에 분산되어 있습니다. 데이터는 혼란스럽고, 순위는 추정될 뿐 검증되지 않습니다. 구글은 알고리즘의 열쇠를 쥐고 있지만, 공급업체 중 누구도 시장을 완전히 통제하지 못합니다. 정점에 있을 때조차, 가장 큰 SEO 참여자들은 도구 제공자에 머물렀습니다. 그들은 사용자 참여도, 데이터 통제권, 네트워크 효과를 통해 SEO 활동의 중심이 될 수 없었습니다. 클릭 스트림 데이터—사용자가 웹사이트를 탐색할 때 링크를 클릭하는 기록—은 실제 사용자 행동을 이해하는 가장 명확한 창이라고 할 수 있습니다. 그러나 역사적으로 이 데이터는 ISP, SDK, 브라우저 확장 프로그램, 데이터 중개업체 뒤에 묶여 있어 접근하기 어려웠습니다. 이는 깊은 인프라나 특별한 접근 권한 없이는 정확하고 확장 가능한 통찰을 구축하는 것이 거의 불가능하게 만들었습니다.
GEO는 이 모든 것을 바꿉니다. 이 전환의 핵심은 대규모 언어 모델의 작동 방식이 본질적으로 더 투명하고 예측 가능하다는 점입니다. 모델의 내부 작동 방식을 완전히 알 수는 없지만, 대규모 쿼리와 분석을 통해 그 행동 패턴을 이해할 수 있습니다. 이는 SEO 시대보다 더 정확하고 실행 가능한 통찰을 제공할 수 있는 새로운 세대의 도구와 플랫폼을 위한 기회를 창출합니다.
GEO에서 승리하는 플랫폼은 브랜드 분석을 넘어서 행동 인프라를 제공할 것입니다. 실시간 마케팅 캠페인 생성, 모델 메모리 최적화, 대규모 언어 모델 행동 변화에 따라 매일 반복되는 시스템 말입니다. 이러한 시스템은 운영적일 것입니다. 이는 가시성보다 훨씬 더 넓은 기회를 열어줍니다. 만약 GEO가 브랜드가 AI 응답에서 인용되도록 보장하는 방법이라면, 그것은 또한 브랜드가 AI 계층 자체와의 지속적인 관계를 관리하는 방법이기도 합니다. GEO는 대규모 언어 모델과의 상호작용을 기록하는 시스템이 되어, 브랜드가 생성 플랫폼에서의 존재, 성과, 결과를 추적할 수 있게 해줍니다. 그 계층을 확보하면, 뒤에 있는 예산도 확보하게 되는 것입니다.
GEO 도구의 부상과 플랫폼화 기회
이것은 단순한 도구 전환이 아니라 플랫폼 기회입니다. 저는 가장 경쟁력 있는 GEO 기업들이 단순한 데이터 측정 기능에 만족하지 않을 것이라 믿습니다. 그들은 수십억 개의 암묵적 프롬프트를 산업 전반에서 학습하고, 자체 모델 미세 조정 능력을 구축할 것입니다. 그들은 통찰, 창의적 입력, 피드백, 반복이라는 완전한 폐쇄 루프를 갖추어, 차별화된 기술로 대규모 언어 모델의 행동을 관찰할 뿐 아니라 능동적으로 형성할 수 있을 것입니다. 더욱 중요한 것은, 그들이 클릭 스트림 데이터를 확보하고 1자 및 3자 데이터 소스를 통합하는 방법을 찾아낼 것이라는 점입니다.
제 생각에 바로 여기에 독점의 가능성은 있습니다. 통찰을 제공하는 것을 넘어서 채널 자체가 되는 것입니다. 만약 SEO가 분산화되고 데이터 인접적인 시장이라면, GEO는 정반대일 수 있습니다—중앙 집중화되고, API 기반으로, 브랜드 워크플로우에 직접 내장되는 것입니다. GEO 자체가 특히 검색 행동의 전환이 눈에 띄게 나타날 때 가장 명확한 레버가 될 수 있지만, 궁극적으로는 더 광범위한 효과 마케팅 영역에 진입하는 것입니다. GEO를 뒷받침하는 브랜드 지침과 사용자 데이터 이해는 성장 마케팅을 추진할 수 있습니다. 이것이 대기업이 구축하는 방식이며, 소프트웨어 제품은 여러 채널을 테스트하고 반복하며 최적화할 수 있게 됩니다. AI는 자율 마케팅 담당자를 가능하게 합니다.
타이밍이 중요합니다. 검색은 막 전환되기 시작했지만, 광고 자금은套利 기회가 존재할 때 매우 빠르게 이동합니다. 2000년대에는 구글의 AdWords였고, 2010년대에는 페이스북의 타겟팅 엔진이었습니다. 이제 2025년에는 대규모 언어 모델이며, 브랜드가 이러한 모델이 자신의 콘텐츠를 어떻게 수집하고 인용하는지를 탐색하도록 돕는 플랫폼입니다. 즉, GEO는 모델 사고(Model Thinking) 경쟁에 들어가는 것입니다.
제가 관찰한 핵심 트렌드 중 하나는, 성공적인 GEO 플랫폼들이 단순한 분석 도구에서 전폭적인 마케팅 운영 체제로 진화하고 있다는 점입니다. 브랜드가 AI 응답에서 어떻게 성과를 내는지 알려주는 것에 그치지 않고, 생성형 엔진에서의 가시성을 높이기 위해 콘텐츠를 생성하고 최적화하며 배포하는 도구도 제공합니다. 이러한 일체화된 접근은 더 강한 고객 잠금 효과와 더 높은 생애주기 가치를 창출합니다.
더 흥미로운 점은, 일부 GEO 플랫폼들이 예측 기능을 탐색하기 시작했다는 것입니다. 대규모 언어 모델의 행동 패턴을 분석함으로써, 미래의 질의에서 더 많이 인용될 가능성이 높은 콘텐츠 유형이나 곧 인기를 끌게 될 주제를 예측할 수 있습니다. 이러한 선제적 기능은 브랜드에게 엄청난 전략적 우위를 제공하여, 경쟁사보다 앞서 유리한 위치를 선점할 수 있게 해줍니다.
저는 진정한 기회가 GEO를 더 광범위한 마케팅 기술 스택과 통합할 수 있는 플랫폼에 있다고 생각합니다. GEO 도구가 CRM 시스템, 콘텐츠 관리 플랫폼, 소셜 미디어 관리 도구, 분석 대시보드와 원활하게 통합될 수 있을 때, 독립된 최적화 도구를 넘어 마케팅 운영의 핵심 허브가 됩니다. 이러한 통합은 효율성을 높일 뿐 아니라, 새로운 데이터 통찰과 자동화 가능성을 창출합니다.
마케팅의 미래: AI 시대의 브랜드 메모리 경쟁
AI가 비즈니스와 발견의 정문이 되는 세상에서 마케터가 직면하는 문제는 “모델이 당신을 기억할까?”입니다. 이 질문은 겉보기보다 훨씬 더 깊고 복잡합니다. 단순한 브랜드 인지도를 넘어서, AI 시스템 내에서의 브랜드의 위치, 인용되는 맥락, 그리고 다른 브랜드와 비교한 상대적 중요성까지 포함합니다.
저는 이러한 경쟁의 본질이 전통 마케팅과 근본적으로 다르다는 것을 발견했습니다. SEO 시대에는 브랜드들이 검색 결과 페이지의 위치를 놓고 경쟁했습니다. 소셜 미디어 시대에는 사용자의 주의력과 참여도를 놓고 경쟁했습니다. 그러나 GEO 시대에는 브랜드들이 대규모 언어 모델의 "기억" 속에서 차지하는 위치와 부여되는 가중치를 놓고 경쟁합니다. 이것은 완전히 새로운 경쟁 차원이며, 완전히 새로운 전략적 사고를 요구합니다.
더 흥미로운 점은, 이러한 경쟁이 동일 산업 내 브랜드들 사이에서만 발생하는 것이 아니라 산업 간 차원에서도 발생한다는 것입니다. 사용자가 "최고의 투자 선택"을 묻는다면, 전통적인 금융 브랜드는 테크 기업, 부동산 플랫폼, 심지어 암호화폐 프로젝트와도 AI 인용을 놓고 경쟁해야 할 수 있습니다. 이러한 산업 간 경쟁은 전통적인 산업 경계를 흐리게 하며, 브랜드가 자신의 포지셔닝과 가치 제안을 다시 고민하도록 요구합니다.
저는 성공적인 GEO 전략이 AI 시스템의 작동 원리를 깊이 이해하는 데 기반을 두어야 한다고 생각합니다. 기술적 이해뿐 아니라 AI 훈련 데이터, 업데이트 빈도, 편향 경향에 대한 통찰도 포함됩니다. 브랜드는 구글 알고리즘을 이해하듯이 다양한 AI 모델의 특징과 선호도를 이해해야 합니다. 예를 들어, 어떤 모델은 권위 있는 콘텐츠를 선호할 수 있고, 또 다른 모델은 콘텐츠의 신선함이나 실용성을 더 중요하게 여길 수 있습니다.
장기적으로 보면, 저는 GEO가 완전히 새로운 마케팅 직업과 전문 기술을 낳을 것이라 믿습니다. 지난 20년간 SEO 전문가가 디지털 마케팅 팀의 필수 인력이 된 것처럼, GEO 전문가는 미래 마케팅 팀에서 없어서는 안 될 존재가 될 것입니다. 이러한 전문가들은 AI 기술에 대한 깊은 이해, 데이터 분석 능력, 콘텐츠 전략 사고, 기술 변화에 빠르게 적응하는 민첩성을 갖춰야 합니다.
저는 또한 GEO가 콘텐츠 제작에 미치는 심오한 영향을 보고 있습니다. 전통적인 콘텐츠 마케팅은 인간 독자에게 가치 있는 콘텐츠 창출에 집중했습니다. 그러나 GEO 시대에는 콘텐츠가 인간과 AI 시스템 모두에게 가치 있어야 합니다. 이는 콘텐츠 제작자들이 인간 독자를 끌어들이고 동시에 AI 시스템이 효과적으로 이해하고 인용할 수 있는 콘텐츠를 창출하는 방법을 이해하는 새로운 기술을 익혀야 한다는 것을 의미합니다.
궁극적으로 GEO는 단순한 새로운 마케팅 전략이 아니라, 브랜드와 소비자 간 상호작용 방식의 근본적 전환을 나타냅니다. 이 새로운 세계에서 브랜드의 성공은 얼마나 많은 소비자에게 도달할 수 있는지에 달려 있는 것이 아니라, 중요한 순간에 AI 시스템에 의해 선택되고 추천되는지에 달려 있습니다. 이 전환은 브랜드가 AI 주도의 미래에서 경쟁력을 유지하기 위해 자신의 가치 제안, 콘텐츠 전략, 기술 투자를 다시 검토하도록 요구합니다.
저는 초기에 GEO의 법칙을 이해하고 장악한 브랜드들이 향후 몇 년간 엄청난 경쟁 우위를 얻을 것이라 굳게 믿습니다. 반면 전통적 마케팅 사고에 집착하는 브랜드들은 AI 시대의 가시성이 급격히 감소하는 것을 발견하게 될 것입니다. 이는 과장된 경고가 아니라 기술 변화가 가져오는 필연적 결과입니다. GEO 시대는 이미 도래했으며, 게임 룰은 이미 바뀌었습니다. 핵심 질문은 이것입니다. 준비되셨나요?
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