GEO의 본질, RAG란? AI 답변 인용 가능성 높이는 핵심 방법
최근 들어 GEO(Generative Engine Optimization)와 AEO(Answer Engine Optimzition)에 대한 업계 이해도가 증가하면서, “GEO AEO는 결국 SEO와 별반 다르지 않다”는 인식이 퍼지고 있습니다.
결국 GEO AEO의 실체는 없고, 구글과 빙(Bing) 검색엔진 최적화를 잘 해두면 GEO AEO는 자연스럽게 되는 것일 뿐, GEO AEO를 하는 다른 방법은 없다는 겁니다.
하지만 이는 GEO의 본질을 오해한 것입니다. GEO는 SEO만으로 되지 않습니다. 사실은 완전히 다른, 정보 선택 메커니즘에 대응하는 전략입니다.
그 차이의 핵심은 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 즉 검색 증강 생성이라는 구조에 있습니다.
SEO GEO 차이를 가르는 결정적 핵심은 답변 생성 구조
전통적인 검색엔진은 질의에 맞는 문서 목록을 제공합니다. 사용자는 그 목록에서 직접 클릭해 정보를 확인합니다. SEO는 이 목록의 상위에 노출되기 위한 경쟁이었습니다.
이와 달리 생성형 AI는 질의에 대해 하나의 통합된 답변을 만들어냅니다. 사용자는 문서를 직접 방문하지 않고, AI가 조합한 답변을 받습니다. 즉 ‘제로 클릭’입니다.
이 과정에서 AI는 어떻게 답변을 만들까요? 여기서 RAG가 등장합니다.
RAG는 대규모 언어모델(LLM)이 외부에서 검색한 정보를 결합해 답변을 생성하는 방식입니다.
우리가 다들 사용하고 있는 ChatGPT, Gemini, Cluade 류의 생성형 AI는 질문을 받으면 크게 두 가지 경로로 답변을 만듭니다.
첫 번째는 파라미터 지식 기반 답변입니다.
AI는 사전 학습을 통해 이미 수십억 개의 문서를 학습했고, 그 지식이 모델의 파라미터(가중치)에 저장돼 있습니다.
질문이 들어오면 AI는 먼저 "이미 알고 있는 지식만으로 답할 수 있는가?"를 판단합니다. 만약 가능하다면 외부 검색 없이 즉시 답변합니다.
이 단계에서 브랜드나 콘텐츠가 언급되려면, 단순히 웹에 올라와 있는 것만으로는 부족합니다. AI의 학습 데이터에 반복적으로 등장해 엔티티로서 정규화된 지식으로 내재화돼 있어야 합니다.
두 번째는 RAG를 통한 외부 검색 기반 답변입니다.
파라미터 지식만으로 충분하지 않다고 판단되면, AI는 쿼리를 확장(query fanout)해 외부 문서를 검색합니다.
이 과정에서 벡터 검색과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색 방식이 일반적으로 사용됩니다. Bing, Google 같은 기존 검색엔진의 색인이 GEO에도 중요한 이유가 여기 있습니다. RAG의 retrieval 단계는 결국 검색엔진을 경유하기 때문입니다.
그렇다면 기존 SEO만 잘하면 될까요? 아닙니다.
검색에 걸린다는 사실 자체는 GEO의 필요조건일 뿐, 충분조건이 아닙니다.
Answerability란? AI가 '쓸 수 있는' 콘텐츠와 '쓸 수 없는' 콘텐츠의 차이
RAG의 핵심은 검색 이후 단계에 있습니다.
AI는 검색된 수십 개의 문서를 단순히 나열하지 않습니다. 그 중에서 질문에 대한 답변으로 직접 활용 가능한 정보만을 선별해 생성합니다. 이 선별 기준이 바로 Answerability(응답 가능성)입니다.
Answerability란 AI가 ‘이 문서의 이 부분을 답변 문장으로 바로 써도 되는가?’를 판단하는 지표입니다. 문서가 검색엔진에 노출되는지 여부를 나타내는 Retrievability와는 다른 개념입니다. Retrievability가 높아도 Answerability가 낮으면 AI 답변에 포함되지 않습니다.
실제로 많은 SEO 상위 콘텐츠가 AI 답변에서는 탈락하는 현상이 관찰됩니다. 반대로 검색 순위는 낮지만 특정 출처가 반복적으로 AI에 인용되는 경우도 흔합니다.
왜 이런 일이 벌어질까요?
AI가 선호하는 콘텐츠는 answer-bearing 콘텐츠, 즉 그 자체로 답변을 담고 있는 콘텐츠입니다.
구체적으로는 아래와 같습니다.
한 문장 정의가 명확한 콘텐츠: "X란 무엇인가?"에 대해 첫 문장에서 바로 답하는 구조
장단점·조건·범위가 분리된 콘텐츠: 정보가 혼재되지 않고 구조적으로 분리돼 있어 부분 추출이 용이한 형태
FAQ·리스트·단계형 구조: 질문-답변 쌍이나 순서가 명확한 정보 단위로 구성된 콘텐츠
이는 스키마 마크업이나 메타태그의 문제가 아닙니다. 정보 설계와 글쓰기 방식의 문제입니다.
아무리 SEO 기술 요소를 완벽히 갖춰도, 콘텐츠가 서사형·에세이형으로 작성돼 있다면 AI는 그 안에서 답변 문장을 추출할 수 없습니다.
GEO의 세 가지 핵심 과제
정리하면, GEO는 다음 세 가지 과제를 동시에 해결해야 합니다.
1) 파라미터 지식에 브랜드를 집어넣는 것
AI의 학습 데이터에 브랜드가 엔티티로 인식될 만큼 반복 등장하게 만들어야 합니다. 이는 단기간에 가능한 일이 아니며, 지속적인 브랜드 언급과 신뢰할 수 있는 출처에서의 인용이 누적돼야 합니다.
2) AI가 찾을 수 있도록 검색에 걸리게 만드는 것
RAG의 retrieval 단계는 여전히 기존 검색엔진을 경유합니다. 쉽게 말하면, GEO의 중요한 재료 중 하나가 SEO 되어 있는 콘텐츠들입니다. 따라서 전통적인 SEO는 GEO의 전제 조건 중 하나입니다.
3) AI가 답변으로 그대로 쓸 수 있는 형태로 콘텐츠를 만드는 것
SEO 되더라도, Answerability가 높아야 GEO 됩니다. Answerability를 높이기 위해 콘텐츠 구조를 Answer-friendly 하게 설계해야 합니다.
문장 단위 추출이 가능하도록 정의를 명확히 하고, 정보를 구조적으로 분리하며, 질문-답변 형태의 콘텐츠 블록을 만들어야 합니다.
검색 최적화, ‘링크 발견’에서 ‘AI 요약’으로 바뀌다
SEO가 '사람에게 링크로서 발견되는 글쓰기'였다면, GEO는 'AI에게 응답 재료로서 선택되는 글쓰기'입니다.
기존 SEO 콘텐츠는 사용자의 클릭을 유도하는 것이 목표였습니다. 제목의 흡입력, 썸네일의 매력도, 메타 디스크립션의 설득력이 중요했습니다. 하지만 GEO 환경에서는 사용자가 문서를 직접 클릭하지 않습니다. AI가 대신 읽고, 판단하고, 재구성합니다.
따라서 GEO 콘텐츠 제작자는 사람의 시선을 끄는 것만큼이나 ‘AI가 퍼가고 인용하도록’ 최적화해주는 것을 우선순위로 두어야 합니다.
AI가 이해하고 추출하기 쉬운 구조를 만들어야 합니다. 마케팅 문구보다 명확한 정의가, 스토리텔링보다 구조화된 정보가, 감성적 표현보다 사실 기반 서술이 중요해집니다.
이는 단지 기술 변화가 아니라, 콘텐츠 제작 철학의 근본적 전환을 요구합니다. R
AG와 Answerability라는 새로운 정보 선택 메커니즘을 이해하지 못한다면, 아무리 많은 콘텐츠를 생산해도 AI 답변에서는 투명인간처럼 지나쳐질 것입니다.
GEO는 검색엔진 최적화만으로는 이루어지지 않습니다.
생성형 AI가 지배하는 정보 생태계에서 살아남기 위한, 완전히 새로운 콘텐츠 설계 원칙이 필요한 시점입니다.
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📎 참고 문헌
✔︎ Retrieval-Augmented Generation 총론
“Retrieval-augmented generation” — Wikipedia 개념 설명 https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation
↳ RAG의 기본 정의와 구조(LLM + 외부 정보 결합) 설명.
RAG Survey Paper (arXiv)
https://arxiv.org/html/2506.00054v1
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2312.10997
↳ RAG가 검색된 외부 정보를 어떻게 LLM 생성에 결합하는지 종합적으로 설명.
A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG) Evaluation and Benchmarks
https://arxiv.org/abs/2504.14891
↳ RAG의 구성요소(검색기/생성기) 평가와 grounding(정확성 강화) 논의.
✔︎ Retrieval/Answer Selection 관련 연구
A Systematic Literature Review of Retrieval-Augmented Generation (RAG)
https://www.mdpi.com/2504-2289/9/12/320
↳ RAG 기술을 다수 서베이 논문 관점에서 정리, 실험 결과 및 한계점 포함.
Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG (ICLR 2025)
https://openreview.net/forum?id=oU3tpaR8fm
↳ retrieved context를 활용한 생성의 질과 한계를 정량적으로 분석.