GEO: AI 답변에 우리 회사가 안 나오는 이유와 고칠 수 있는 것
생성형 엔진 최적화(GEO)는 검색 순위가 아니라 AI 답변의 '언급'과 '인용'을 다룹니다. 한국 AX 기업 추천 질문을 실제로 돌려본 결과와, 사이트만으로는 안 되는 이유, 노벤티스가 고객사에 적용하는 측정 방식을 정리했습니다.
2026년 9월, 세 개의 AI 모델(GPT-4o mini, Gemini 2.5 Flash, Perplexity Sonar)에 '한국에서 AX 전문기업을 추천해 달라'고 물었습니다. 답변에 나온 이름은 삼성SDS, LG CNS, 한국생산성본부 같은 대형 조직이었고, 사이트가 훌륭한 스타트업들은 회사명을 직접 물었을 때만 등장했습니다. 그마저도 웹 검색이 없는 모델은 사업 내용을 틀리게 설명했습니다. 이것이 GEO(Generative Engine Optimization)가 다루는 문제입니다.
SEO와 무엇이 다른가
검색엔진 최적화는 순위를 다룹니다. GEO는 AI가 답을 만들 때 우리 회사를 언급하는지, 어떤 출처를 인용하는지, 어떤 감성으로 서술하는지를 다룹니다. 순위가 없으니 '몇 위'가 아니라 '질문 100개 중 몇 개에서 언급됐는가(언급률)', '경쟁사 대비 얼마나 언급됐는가(점유율)', '인용된 출처가 우리 사이트인가 남의 글인가'로 잽니다.
사이트만 고쳐서는 안 되는 이유
웹 검색이 붙은 모델은 답변을 만들 때 비교 기사, 리스트 페이지, 커뮤니티 글을 인용합니다. 자사 사이트는 '이 회사가 무엇인가'를 확인하는 근거로는 쓰이지만, '누구를 추천할까'의 근거로는 잘 쓰이지 않습니다. 그래서 GEO의 절반은 사이트 밖에 있습니다. 구조화 데이터와 FAQ, llms.txt로 사이트를 기계가 읽기 쉽게 만드는 것이 기본이고, 그 위에 제3자 매체와 디렉터리에 회사가 정확한 설명으로 올라가 있어야 합니다. 이름이 비슷한 다른 회사와 혼동되는 문제도 이 단계에서 잡습니다.
측정 없이 시작하지 않는다
노벤티스는 고객사 GEO를 '질문 세트를 정하고, 여러 AI 엔진에 같은 질문을 주기적으로 던지고, 언급·위치·인용 출처를 기록하고, 사이트나 외부 자료를 바꾼 뒤 같은 조건에서 다시 재는' 루프로 운영합니다. 관측되지 않은 값은 0이 아니라 '미확인'으로 남기고, 바꾼 것과 재측정 결과를 영수증처럼 연결합니다. 효과를 보장한다는 말은 하지 않습니다. 대신 무엇을 바꿨을 때 무엇이 달라졌는지는 숫자로 보여 드립니다.
- 지금 바로 확인할 것: 회사명과 핵심 서비스명으로 AI에 물었을 때 사업 설명이 맞는지.
- 사이트에서 할 것: Organization·FAQ 구조화 데이터, 한글·영문 회사명, llms.txt, 한 페이지에 하나의 명확한 정의 문장.
- 사이트 밖에서 할 것: 비교 기사와 디렉터리에 정확한 설명으로 등재, 이름 혼동 해소.