GEO 최적화, SEO 위에 세 층으로 쌓는 법·서치서울 강연 요약 4편: 아티언스 사례

AI 검색을 쓰는 사람이 늘면서 GEO 최적화를 고민하는 마케터도 많아졌는데요. 막상 찾아보면 스키마 마크업, 엔티티, 앤서 퍼스트 같은 낯선 기법이 쏟아지고, “SEO는 이제 끝났다”는 말과 “AI 시대일수록 SEO가 더 중요하다”는 말이 동시에 들립니다. 하던 SEO를 계속하면 되는지, GEO를 따로 시작해야 하는지 헷갈리죠.

이 고민에 대한 답을 지난 9월 열린 2026 서치서울(Search Seoul)에서 들을 수 있었습니다. 아티언스의 강무진 연사는 강연 「3-Layer GEO 아키텍처: SEO 기반에서 LLM별 최적화까지(The Three Layer Architecture of GEO)」에서 GEO를 따로따로 익혀야 할 기법 목록이 아니라, 아래층부터 차례로 쌓는 세 개의 층으로 보자고 제안했습니다. 강연 핵심 내용을 정리했으니 GEO 최적화를 어디서부터, 어떤 순서로 시작하면 좋을지 함께 살펴보세요.

GEO 최적화, 기법을 많이 알수록 잘할 수 있을까?

강무진 연사는 “GEO를 떠올리면 어떤 그림이 그려지시나요?”라는 질문으로 강연을 열었습니다. 아마 대부분 엉킨 실타래가 떠오를 거라고 했는데요. 기법은 많은데 무엇이 먼저인지 알려 주는 곳은 드물기 때문이죠.

2009년 SEO 컨설팅으로 출발한 아티언스에서 검색 환경이 바뀌는 과정을 오래 지켜본 강무진 연사는 이 실타래를 풀려면 세 가지를 차례로 봐야 한다고 말했습니다.

1. 사람들이 검색하는 방식이 어떻게 바뀌었는지
2. AI가 답을 어떻게 만드는지
3. 그래서 내 콘텐츠는 무엇부터 손봐야 하는지

AI 검색에서는 사람이 하던 검색을 AI가 대신합니다

노트북을 고르는 상황을 떠올려 볼까요? 예전에는 ‘가벼운 노트북 추천’을 검색해 글 몇 개를 읽고, 다시 특정 제품의 배터리 시간을 검색해 비교한 뒤 스스로 결론을 냈습니다. 질문하고, 정보를 모으고, 다시 질문하는 일을 사람이 반복한 거죠. 이 과정에서 내 글이 잘 보이도록 하는 일이 SEO였습니다.

AI 검색에서는 한 번만 물으면 됩니다. 대신 AI가 뒤에서 여러 번 검색하고, 읽고, 비교해서 정리된 답을 내놓습니다. 사람이 하던 검색이 AI 안으로 들어간 셈이고, 이 보이지 않는 과정에서 내 글이 선택되도록 하는 일이 GEO입니다.

“신뢰할 만한 정보를 찾고자 하는 검색의 목적 자체는 변하지 않았습니다.”

강무진, 아티언스

믿을 만한 정보를 찾는다는 목적은 그대로입니다. 바뀐 건 검색이 일어나는 장소이고, 그 장소가 AI 안까지 넓어진 만큼 신경 쓸 곳도 늘어난 것입니다.

내 글이 AI 답변에 실리기까지 거치는 세 관문

AI가 답을 만드는 과정은 크게 세 단계입니다. 질문을 이해하고, 근거가 될 정보를 찾아 고르고, 그 정보로 답을 씁니다. 이때 AI가 주로 뒤지는 곳은 검색엔진이 모아 둔 웹 문서 목록, 즉 웹 인덱스이고, 플랫폼에 따라 널리지 그래프 같은 정리된 사실 정보나 외부 데이터도 함께 씁니다. 내 글 입장에서 보면 이 과정은 세 개의 관문이 됩니다.

관문 1. AI가 내 글을 찾을 수 있는가: SEO 펀더멘탈

AI가 내 글을 발견하고, 열어 보고, 무슨 내용인지 이해할 수 있어야 후보에 오릅니다. 사실 이건 원래 SEO가 해 오던 일이라, 강연은 이 단계의 최적화를 SEO 펀더멘탈, 즉 SEO 기본기라고 할 수 있습니다.

관문 2. AI가 내 글을 근거로 쓸 만하다고 보는가: 커먼 GEO

AI는 질문 하나를 여러 검색어로 쪼개서 찾아봅니다. ‘가벼운 노트북 추천’이라는 질문이라면 무게, 배터리, 가격처럼 여러 갈래로 나눠 검색하는 식인데요. 구글은 이를 쿼리 팬아웃이라고 부릅니다. 그렇게 찾은 문서에서 답에 쓸 문단을 골라 근거로 붙잡는 과정을 그라운딩이라고 하죠. 모든 AI 검색이 공통으로 거치는 단계라서, 여기서 하는 최적화를 커먼 GEO(공통 GEO)라고 합니다.

관문 3. AI가 최종 답에 넣고 출처로 밝히는가: 플랫폼 레벨 GEO

마지막으로 AI는 고른 정보를 엮어 답을 쓰고 출처를 붙입니다. 그런데 어떤 정보를 답에 넣고 누구를 출처로 밝힐지는 Gemini, Claude, Perplexity 같은 플랫폼마다 기준이 다릅니다. 그래서 마지막 관문에서는 플랫폼별 특징에 맞춘 플랫폼 레벨 GEO가 필요합니다.

층마다 해야 할 일은 무엇일까?

레이어 1. SEO 기본기: 모든 것의 출발점

“SEO는 전체 최적화에서 시작점이자 근간입니다.”

강무진, 아티언스

AI마다 참고하는 검색엔진의 문서 목록이 다릅니다. 구글 계열(Gemini 포함)은 구글의 목록을, Claude는 Brave라는 검색엔진의 목록을 쓰고, Perplexity는 처음에 Bing을 쓰다가 최근에는 구글 목록도 함께 본다고 하는데요. 이름은 낯설어도 이 목록에 들어가는 기준은 결국 SEO입니다. GEO와 SEO를 ‘GEO SEO’처럼 함께 묶어 부르는 이유도 여기에 있죠. GEO는 SEO를 대신하는 일이 아니라, SEO 위에 쌓아 올리는 일입니다.

레이어 2. 커먼 GEO: AI가 근거로 쓰기 좋은 글 만들기

두 번째 층에서는 AI가 내 글을 믿을 만한 근거로 고르도록 다듬습니다. 점검 항목은 세 가지입니다.

• 질문에 바로 답하는가: 사람들이 실제로 묻는 질문에 대한 답이 글 안에 충분히 들어 있나요?
• 근거가 있는가: 일방적인 주장이 아니라, 뒷받침하는 데이터와 출처가 함께 있나요?
• 뽑아 쓰기 쉬운가: AI가 답에 필요한 부분만 쉽게 가져갈 수 있도록 내용이 정리돼 있나요?

레이어 3. 플랫폼 레벨 GEO: 플랫폼마다 다른 취향 맞추기

플랫폼별로 어떤 출처를 좋아하는지 공식적으로 밝힌 곳은 없습니다. 다만 연사가 직접 관찰한 바로는 이런 경향이 있다고 해요. 구글은 검색 결과, 비즈니스 프로필, 머천트 센터처럼 구글 서비스 곳곳에서 같은 정보가 일관되게 보이는 브랜드를, Perplexity는 믿을 만한 원래 출처를 더 자주 인용합니다. 또 여러 독립된 출처에서 같은 이야기가 반복되는 브랜드일수록 인용되기 쉽다고 합니다. 다만 이런 기준은 플랫폼 정책에 따라 언제든 바뀔 수 있어서, 우리 브랜드와 업계에 맞춰 꾸준히 지켜봐야 합니다.

3계층 아키텍처: 아래층부터 차례로 쌓아야 합니다

“최적화는 나열이 아니라 계층입니다.”

강무진, 아티언스

세 층은 얼마나 오래 유효한지도 다릅니다. SEO 기본기는 검색엔진의 문서 목록이 없어지지 않는 한, 커먼 GEO는 AI가 근거를 찾는 방식을 버리지 않는 한 오래 통합니다. 반면 플랫폼 레벨 GEO는 플랫폼 기준이 바뀌면 함께 바뀌어야 하죠.

그래서 GEO 최적화를 The Three Layer Architecture of GEO로 정리했습니다. 맨 아래에 SEO 기본기, 그 위에 커먼 GEO, 맨 위에 플랫폼 레벨 GEO를 놓는 구조입니다. 처음에 엉킨 실타래 같던 기법들도 이 세 층에 하나씩 나눠 담으면 무엇부터 할지가 보입니다. 기초가 단단해야 위층이 버티듯, SEO 기본기가 탄탄해야 그 위의 GEO도 제대로 작동합니다.

검색 환경이 바뀌어도 변하지 않는 세 가지 관점

2003년 SEO를 처음 접한 뒤 검색 환경이 여러 번 바뀌는 동안에도 변하지 않은 관점 세 가지가 있습니다.

1. 본질을 기준으로 변화를 본다: 믿을 만한 정보를 찾는다는 검색의 목적은 그대로입니다. 이 기준으로 보면 무엇이 바뀌었는지가 또렷해집니다.
2. 원리를 먼저 이해한다: 숲을 봐야 나무의 위치가 보이듯, AI가 답을 만드는 과정을 알아야 각 기법이 왜 필요한지 알 수 있습니다.
3. 나열이 아니라 순서로 본다: GEO도 SEO라는 기초 위에 쌓이는 구조입니다.

지금까지 GEO 최적화를 “무엇을 더 해야 할까”로 고민했다면, 앞으로는 “어느 층에서 무엇부터 할까”로 질문을 바꿔 보세요.

편집자 노트: 어떤 질문에 답할지는 검색어가 알려 줍니다

세 레이어 가운데 당장 시작하기 좋은 곳은 레이어 2의 첫 작업인 질문-답변 정확성입니다. 질문에 정확히 답하려면 먼저 사람들이 무엇을 묻는지 알아야 하는데요. 이건 검색어를 보면 의외로 쉽게 보입니다. 본문에서 예로 든 ‘가벼운 노트북’은 월 5,510회 검색되는데(최근 3개월 월평균), 사람들은 여기에 ‘게이밍’(월 333회), ‘가성비’(월 90회), ‘사무용’(월 52회)처럼 쓰임새를 붙여 찾습니다. 노트북 브랜드라면 무게만 강조하기보다 “게임용으로도 가벼운 노트북이 있을까?” 같은 질문에 바로 답하는 글이 사람에게도, AI에게도 더 쓸모 있겠죠.

우리 브랜드 카테고리와 관련해서도 사람들이 어떤 걸 궁금해하는지 파악할 수 있습니다. 리스닝마인드에 키워드를 넣으면 검색량과 함께, 사람들이 그 키워드에 어떤 말을 붙여 찾는지, 그 앞뒤로 무엇을 검색하는지 볼 수 있어요. 무료 체험에서 사람들이 실제로 묻는 질문이 무엇인지 확인해 보세요.

※ 해당 글은 서치서울 2026의 「3-Layer GEO 아키텍처: SEO 기반에서 LLM별 최적화까지」강연을 요약 및 재편집한 글입니다.

GEO 최적화 자주 묻는 질문

참고 자료
· 강무진(아티언스), 서치서울 강연 「3-Layer GEO 아키텍처: SEO 기반에서 LLM별 최적화까지」