들어가며: 단순 노출이 아닌 “발견 조건”을 설계하기
현재 많은 브랜드들은 검색 최적화를 넘어서, AI 답변에 브랜드가 언급되지 않는 상황과 관련해 많은 고민이 존재합니다. 이러한 배경과 원인은 무엇일까요? AI는 브랜드를 검색 결과처럼 나열하지 않는다는 것이 핵심입니다. AI는 질문을 이해하고, 맥락을 해석하고, 여러 출처를 종합해 하나의 답을 구성하는 방향으로 작동합니다.
이 과정에서 브랜드는 “노출되는 객체”가 아닌, 특정 상황 안에서 선택되는 정보 조각, 덩어리(chunk) 가 됩니다. Discover 단계는 바로 이 질문에서 출발합니다.
” 우리 브랜드는 어떤 상황에서 호출될 수 있는가?”
이 질문에 답하지 못하거나, 준비하지 못한다면 다음 단계 (Build)에서 아무리 콘텐츠를 만들어도 AI는 선택하지 않는 결과가 나옵니다.
1.Discover의 본질: 키워드 분석이 아니라 ‘상황 설계’로 접근하기
기존 SEO의 출발점은 타겟 키워드를 정하고, 그 단어에서 상위 노출을 목표로 진행되었습니다. 하지만 AI 검색은 AI 키워드가 아닌 ‘질문’을 중심으로 답을 생성합니다. 그리고 그 질문의 핵심은 대부분 ‘상황’과 관련되어 있습니다. 질문을 예를 들면 다음과 같습니다.
” 운동 후 먹을 건강한 간식 추천해줘”
” 다이어트 중인데 배고플 때 먹을 간식은 뭐가 있어?”
“야근 중 당 떨어질 때 먹기 좋은 음식 알려줘”
이 질문들은 모두 다른 상황을 담고 있으며, 각각의 CEP(Category Entry Point) 입니다.
AI는 이 상황을 기준으로 브랜드를 인식하고, Discover 단계는 바로 이 상황의 지도를 만드는 첫 작업을 의미합니다.
CEP(Category Entry Point) Check List
* 검색 빈도가 높은 상황인가
* 구매 결정과 가까운 순간인가
* 경쟁이 과도하게 집중되어 있지는 않은가
* 우리 브랜드만의 차별화된 이유를 만들 수 있는가
* 인접한 다른 CEP로 확장 가능한가
2. STEP1- 시드 키워드(Seed Keyword)는 단어가 아니라 ‘의미 영역’ 이다
그렇다면 첫 단계에서 진행할 ‘시드 키워드 선정’은 어떻게 접근해야 할까요? ‘시드 키워드’를 ‘우리 브랜드/제품명’으로 정의하는 순간, 확장은 불가능해집니다. Discover 단계에서 Seed는 브랜드가 점유하려는 ‘의미 공간(Entity)’ 을 의미합니다. 이는 단순 키워드의 개념을 넘어 의미가 확장되는 측면에서 접근해야 합니다.
- 단순 키워드
- ‘GEO’, ‘생성형 엔진 최적화’…
- 의미 확장 키워드
- ‘aI 검색 최적화’, ‘AI 추천 노출 전략’, ‘AI 검색 결과 대응 방법’, ‘LLM 인용 구조 설계’, ‘AI 답변 안에 브랜드 넣는 법’ …
3. STEP2- 확장 키워드는 ‘검색 흐름’ 으로 읽어야 한다
앞에서 시드 키워드의 개념을 이해했다면, 이제 확장 키워드를 수집하는 것으로 넘어갑니다. 단순히 연관 검색어를 수집하는 것이 아니라, 소비자의 사고 과정의 ‘흐름’을 중심으로 접근해야 합니다.
이를 위해 검색 데이터에서 반드시 봐야 할 것은 아래와 같습니다.
- 전 단계/초기 탐색 질문 (문제 인식)
- 비교/ 추천 질문 (대안 탐색)
- 구체 제품 탐색 질문
- 사용 시기/ 사용 방법 질문
- 후기/ 리뷰 질문
이 흐름은 곧 소비자의 사고 과정을 담고 있으며, AI는 이 흐름을 학습하는 특징을 갖고 있습니다.
4. STEP 3- 키워드를 CEP로 재구성하기
앞의 소비자 사고 과정에서 확장 키워드를 발견했다면, 다음 단계로는 해당 키워드들을 활용한 프롬프트 문장을 재구성해야 합니다.
예를 들어 “단백질 간식”과 관련해 다음과 같은 확장 키워드를 발견했다고 가정해보겠습니다.
- 운동 후 간식
- 단백질 간식
- 헬스 간식 추천
- …..
이를 상황 문장으로 재구성 하게 되면 “운동 직후 근육 회복을 위해 빠르게 단백질을 보충하려는 상황(CEP)”이 될 수 있습니다. 해당 문장이 AI가 브랜드를 인식하고 묶어내는 단위가 되며, 이 문장이 명확하지 않으면 Build 단계로 진입할 수 없습니다.
5. STEP 4- 프롬프트 기반 AI 검색 진단
앞의 단계에서 타겟할 프롬프트를 정했다면, 다음으로는 ‘현황 진단’으로 나아갈 수 있습니다. GEO 성과를 직관적으로 확인할 수 있는 방법은 기존에 타겟한 프롬프트(질문)를 주요 AI 응답 시스템(Google AI Overview, ChatGPT, Claude, Perplexity 등) 에서 직접 조회하며 다음 항목을 점검할 수 있습니다.
프롬프트 기반 AI 검색결과 진단 Check List!
* 우리 브랜드가 정확한 정보와 함께 언급되는가
* 자사 콘텐츠가 인용되는가
* 어떤 매체 · 도메인이 반복적으로 참조되는가
* branded/ generic 프롬프트별 노출 점유는 어떠한가
Appendix. 프롬프트 완성도를 높이는 CEP·KBF·RTB 트리플 전략
브라우저 환경이 GEO 국면으로 변화되며, 생성형 AI는 단순히 키워드를 나열해 답변하지 않습니다. AI는 사용자가 어떤 상황(CEP)에 놓여 있는지, 무엇을 기준으로 선택하려 하는지(KBF), 그 선택이 타당한 이유(RTB)를 종합해 답변을 구성합니다. 이를 대응하기 위해서는 프롬프트 내 CEP(Category Entry Point), KBF(Key Buying Factors), RTB(Reasons to Believe) 세 가지 요소를 담아내는 것이 중요합니다.
💡실전 사례- “단백질 간식” 브랜드 Discover 과정
그렇다면 소비자의 사고 과정을 담은 확장 키워드 수집은 어떻게 할 수 있을까요? 리스닝마인드를 활용해 시드 키워드 확장부터 CEP 발굴까지, 단계별로 분석한 사례를 통해 설명하겠습니다.
① 시드(Seed) 키워드 확장 및 연관 검색어 수집
브랜드가 인식하고 있는 핵심 키워드(Seed Keyword)를 기준으로, 해당 키워드와 연결된 모든 검색 토픽과 맥락 데이터를 수집합니다. 예를 들어 ‘크림/ 로션’ 의 개념은 ‘수분 크림’, ‘겨울에 바르는 크림’, ‘건조할때 바르는 로션’ 등 다양한 표현으로 분산되어 존재합니다. 시드 키워드는 이러한 표현 차이를 모두 포괄할 수 있도록 설정해야 합니다.
아래 이미지는 ‘건강한 컨셉의 간편식 시장’ 의 측면에서, 10개의 시드 키워드를 기반으로 리스닝마인드 저니파인더를 활용해 고객 구매 여정(CDJ)을 시각화한 사례입니다.
그 결과, 10개의 시드 키워드를 기반으로 총 22,031의 연관 키워드와 4,886개의 토픽, 982개의 브랜드/제품 키워드를 수집되었습니다.
② 주요 의도 키워드 수립하기
연관 검색 데이터를 확보했다면, 다음으로 ‘의도 중심으로 키워드를 재구성’ 합니다. 지금까지 수집한 검색어를 ‘왜 이 키워드를 검색했는가’의 의도에 따라 분류하는 과정입니다. 여기서 중요한 점이 있는데요. AI는 소비자의 질문을 ‘상황과 조건’으로 이해하고 이에 걸맞는 답을 찾아나가기 때문에, GEO 관점에서 볼 때 소비자가 문제를 인식하고 질문하는 방식이 중요하므로 ‘대상 키워드’가 아닌 ‘소비자 의도 키워드’를 기준으로 재분류 합니다.
‘의도 키워드’를 분류하는 방법은 연관 키워드에서 확인 후 수작업으로도 가능하지만, 본 글에서는 ‘리스닝마인드’를 활용하고 있기에 ‘저니파인더’의 ‘키워드 분류’ 기능을 통해 빠르게 확인했습니다. 키워드 분류는 크게 ‘브랜드/제품명’, ‘대상 키워드’, ‘의도 키워드’로 구성되어 있으며 이 중 가장 우측의 ‘의도 키워드’를 확인합니다.
여러 의도 키워드 중, 임의로 ‘간식’ 키워드를 선정한 후 관련된 연관 키워드 (6,029건)을 확인해보았더니 다음과 같았습니다.
그 중, 건강·간편식과도 연관이 있는 ‘단백질 간식’ 키워드를 기점으로 CEP를 집중 분석해보겠습니다.
③ 키워드를 CEP로 재구성하고, 구체적으로 CEP 분석하기
아래는 리스닝마인드 클러스터파인더 기능으로, ‘단백질 간식’ CEP를 확인한 내용입니다. 소비자들이 ‘단백질 간식’을 떠올리는 상황은 다음과 같이 확인되었습니다.
- 저칼로리 다이어트 간식 추천
- 가성비 단백질 음식과 식단 추천
- 다이어트 중 편의점 저칼로리 간식 추천
- 직장인 건강 다이어트 간식 추천
- 운동 전후 건강 간식 및 식사 전략
- …..
‘단백질 간식’을 떠올리는 소비자들의 다양한 상황이 전/후 데이터에서 확인되었으며, 이 중 구체적으로 공략할 CEP를 선정해야 합니다. 다음 단계(시리즈)에서는 공략할 CEP의 프롬프트를 추출하고, 타겟 콘텐츠를 만드는 내용을 다루겠습니다.
마치며
본 글에서는 GEO 실행 3단계 중 1단계인 Discover를 중심으로, AI가 브랜드를 ‘어떤 조건에서 발견하는가’에 대해 구체적으로 살펴보았습니다. Discover는 키워드를 많이 확보하는 작업이 아니라, 소비자가 실제로 던지는 질문을 ‘상황(CEP)’으로 정의하고, 그 상황 속에서 우리 브랜드가 호출될 수 있는 좌표를 설정하는 과정입니다. 브랜드를 단순 노출 대상이 아닌, 특정 맥락에서 선택되는 정보 단위로 설계하는 것이 이 단계의 핵심입니다.
시드 키워드를 브랜드명이 아닌 ‘의미 공간’으로 확장하고, 연관 검색어를 사고 흐름 단위로 읽어낸 뒤, 이를 프롬프트 기반 CEP 문장으로 재구성하는 작업은 Discover의 중심 축입니다. 여기에 실제 AI 응답 환경에서 프롬프트를 직접 조회하며 현재 노출 구조를 진단하면, 추상적 전략이 아닌 실행 가능한 과제로 전환됩니다.
다음 단계인 2단계(Build)에서는 Discover에서 정의한 CEP를 기반으로, AI가 실제로 브랜드를 인용하고 연결할 수 있도록 콘텐츠 구조를 설계하는 방법을 다루겠습니다.