GEO(생성형엔진최적화) vs SEO(검색엔진최적화) 무엇이 다른가요?

검색엔진최적화(SEO)와 생성형엔진최적화(GEO)는 모두 웹사이트의 검색 노출을 높이기 위한 전략입니다. 하지만 두 방법론은 근본적으로 다른 접근 방식을 가지고 있습니다. 이 차이를 이해하기 위해서는 먼저 검색엔진과 AI가 텍스트를 어떻게 이해하는지부터 알아야 합니다.

검색엔진은 텍스트를 어떻게 이해할까요?

사용자가 "맛있는 파스타 레시피"라고 검색하면, 검색엔진은 이 텍스트를 숫자로 변환합니다. 이 과정을 텍스트-벡터 변환이라고 하며, 검색엔진은 웹사이트의 모든 텍스트도 같은 방식으로 벡터로 변환합니다. 그리고 사용자 검색어 벡터와 웹사이트 벡터 간의 유사도를 계산하여 관련성이 높은 페이지를 찾아냅니다.

↑ 검색엔진이 텍스트를 숫자(벡터)로 변환하는 과정

검색 결과에 순위가 있는 이유

같은 주제를 다루는 웹사이트가 수천 개라면, 검색엔진은 어떤 기준으로 순위를 매길까요? 바로 랭킹 팩터라는 다양한 신호를 종합적으로 평가합니다. 검색엔진이 평가하는 주요 랭킹 팩터들은 다음과 같습니다:

SEO는 바로 이러한 랭킹 팩터들을 최적화하여 검색 순위를 높이는 전략입니다. 키워드 연구, 백링크 구축, 기술적 최적화 등이 모두 이 랭킹 팩터들을 개선하기 위한 작업입니다.

AI는 어떻게 다를까요?

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI는 검색엔진과는 다른 방식으로 작동합니다. 사용자가 질문하면 AI는 직접 답변을 생성합니다.

아닙니다. AI도 결국 정보를 '숫자'로 바꿉니다. 다만, 그 방법을 훨씬 더 똑똑하고 복잡하게 발전시켰다고 이해하시면 됩니다. 기존 검색 엔진이 단어 하나하나나 짧은 문장 단위로 숫자로 바꾸고 얼마나 비슷한지 계산했다면, AI는 다음과 같은 큰 차이점을 가집니다.

1. 더 깊은 속뜻 이해

AI는 단순히 단어의 의미를 넘어 문장 전체, 문단 전체, 심지어 문서 전체의 복잡한 속뜻과 의도를 훨씬 섬세하게 숫자로 바꿉니다. 예를 들어, '사과'라는 단어가 과일인지, 아니면 스마트폰 브랜드인지 문맥을 통해 정확히 파악하여 숫자로 표현할 수 있습니다.

2. 새로운 내용 만들기

AI는 숫자로 바꾼 정보를 단순히 비교하는 것을 넘어, 그 정보를 바탕으로 새로운 내용을 직접 만들어낼 수 있습니다. 이것이 바로 '생성형 AI'의 가장 중요한 능력입니다. '김치찌개 레시피 알려줘'라고 하면 기존 문서를 찾아주는 것을 넘어, AI가 이해한 레시피 정보를 바탕으로 새로운 문장을 만들어서 설명해줄 수 있습니다.

3. 다양한 정보 배우기

AI는 글뿐만 아니라 그림, 소리, 영상 등 훨씬 더 다양한 종류의 정보를 배우고 이를 숫자로 바꿔서 이해합니다. 이를 통해 더 풍부하고 다채로운 방식으로 정보를 찾거나 제공할 수 있게 됩니다. 결론적으로, AI는 정보를 숫자로 바꾸는 것을 안 하는 것이 아니라, 훨씬 더 정교하고 다양한 방식으로 숫자로 바꾸고, 이를 기반으로 단순히 정보를 찾는 것을 넘어 새로운 정보를 만들어내는 능력까지 갖추고 있다고 보시면 됩니다. 이것이 바로 기존의 '검색 엔진 최적화(SEO)'와는 다른 '생성형 엔진 최적화(GEO)'라는 개념이 새롭게 등장하는 이유입니다.

GEO는 생성형 AI가 정보를 더 잘 이해하고 새로운 것을 만들도록 돕는 과정을 의미합니다. 기존 검색 엔진과 AI 검색이 완전히 다르게 작동하는 것은 아니지만, AI는 의미와 맥락을 더 정교하게 파악하여 답변을 생성합니다. 그만큼 관련성과 신뢰도를 더욱 엄격하게 평가하며, 편법으로는 피해갈 수 없습니다. 따라서 우리는 단순히 크롤링 봇을 상대하는 기존 SEO 관점이 아닌, 신뢰도와 관련성에 더 엄격한 기준으로 웹사이트를 최적화해야 합니다.