GEO(Generative Engine Optimization)은 서서히 SEO를 포괄하는 영역으로 확장되고 있습니다. GEO와 SEO를 구분짓는 게 더이상 유효하지 않아서입니다. SEO는 이제 GEO로 확장 및 진화했다고 보는 것이 타당하다고 생각합니다. 키워드 매칭 기반의 검색 방식이 위력이 잃어가고 있지만, 궁극적으로 신뢰도가 높고 품질이 뛰어는 문서를 찾아내기 위한 기법과 과정이라는 측면에선 다르지 않기 때문입니다. 블루닷 인텔리전스도 이러한 개념의 확장을 반영하며 지속적으로 업데이트를 하고 있습니다.

저희는 AI검색최적화 분석 및 실행 SaaS 플랫폼 '블루닷 인텔리전스'와 함께 이에 기초한 컨설팅 프로그램도 운영하고 있는데요. 앞서 언급한 흐름에 주목해서 새로운 최적화 프레임워크를 개발했습니다. 저희는 이 프레임워크를 DUCA 모델(Discover - Understanding - Citation - Action)이라고 부릅니다. 몇 차례의 GEO 컨설팅의 성과를 바탕으로 정립한 저희(블루닷에이아이)만의 방법론이라고 할 수 있습니다. 오늘 이 프레임워크에 대해 간단히 소개를 드리고자 합니다.

GEO는 기본적으로 기계(Machine)을 대상으로 한 최적화 기법입니다. AI 검색을 위한 크롤러나 에이전트 등의 봇들이 더 신뢰할 수 있는 관련 문서를 잘 찾아내도록 도와주는 방법인 셈입니다. DUCA 모델은 이러한 최적화 과정을 4단계로 나누고 이를 최적화하도록 세부 사항들을 열거해두고 있습니다. 오늘 각 항목별 세부 기법을 소개해드리진 못하지만 큰 틀만큼은 공유를 드리고자 합니다.

• 발견 가능성(Discover) : 소위 봇들이 브랜드가 어렵게 작성한 콘텐츠 등을 잘 발견할 수 있도록 최적화해주는 과정입니다. 여기엔 전통적인 SEO 기법들도 많이 포함돼 있습니다. 일단 가장 기본적이고 기초적인 'Machine Readable' 인프라를 구축하는 작업이 여기에 해당됩니다. 예를 들면 Sitemap의 최적화도 포함됩니다. 콘텐츠 측면의 몇 가지 최적화 과정도 이 단계에 들어갑니다.
• 이해 가능성(Understanding) : 기계가 잘 읽게 됐다고 해서 작업이 끝나는 건 아닙니다. '문서 내 이 요소가 의미하는 게 무엇인지', '어디까지가 하나의 주제인지', '어떤 제품이고 어떤 특징을 가지고 있는지' 등을 알기 쉽게 구분해줘야 합니다. 그렇지 않으면 AI 관련 봇들은 각각의 요소들을 이해하는데 더 많은 에너지를 쏟아야 합니다. 이는 곧 이해 효율을 떨어뜨리게 되고 봇 운영 비용의 증가로 이어집니다. 비용을 줄이고자 하는 AI 검색 기업들의 입장으로 돌아가보면 쉽게 이해가 될 겁니다.
• 인용 가능성(Citation) : 앞서 2단계가 완료되면 본격적으로 경쟁 우위를 위한 최적화 작업에 들어가게 됩니다. 고객의 질문에 답변 근거로 제시할 만한 문서는 꽤나 많습니다. 동일 질문에 수십 수백 건이 될 수도 있습니다. 브랜드가 보유한 콘텐츠가 직접 인용되기 위해서는 다른 문서들보다 질적으로나 신뢰 측면에서 우위에 있어야 합니다. 믿을 만해야 한다는 거죠. 자칫 근거가 부족하고 신뢰가 떨어지는 조직이나 저자가 제작한 글을 인용하게 되면, 환각으로 낳게 됩니다. AI 검색이 가장 우려하는 조건입니다. AI 검색은 안전지향적입니다. 최대한 안전하게 답변을 만들어내려면 가장 최신의 가장 안전한 문서를 인용할 수밖에 없습니다. 아주 독특한 고객 질문이 아니라면 말이죠.
• 실행 가능성(Action) : 끝으로 Agent Commerce를 위한 최적화 작업, 실행 가능성 최적화 단계입니다. 오픈AI-스트라이프는 ACP(Agent Commerce Protocol)을, 구글은 AP2(Agent Payment Protocol)을 공개했습니다. '에이전틱 경제', '위임 경제'의 시대를 알리는 신호탄이었습니다. 이미 에이전트를 통한 위임 구매 시대가 열렸습니다. 커머스 브랜들은 이 변화를 이해하고, 대응할 준비를 해야 합니다. 그러기 위해서는 고객으로부터 구매 권한을 위임받은 에이전트가 브랜드 사이트에서 직접 구매를 진행할 수 있도록 다양한 기술적 인프라를 구축해야 합니다. 그런 최적화 기법이 바로 여기에 해당합니다. 예를 들면 프로덕트 피드(Product Feed) 구축 같은 것들입니다.

블루닷에이아이는 AI검색최적화 분석 및 실행 도구 '블루닷 인텔리전스'와 함께 이러한 DUCA 프레임워크로 컨설팅 프로그램을 제공하고 있습니다. 그 성과도 확인을 했습니다. 물론 DUCA 프레임워크는 계속 진화하게 될 것입니다. 세부 체크리스트도 늘어날 것이고요. 변화의 속도가 빠르면 1~2년 뒤에 이름이 바뀔 수도 있겠죠. 하지만 현재는 이 프레임워크가 잘 작동하고 있다는 사실을 공유드리고 싶습니다.

GEO 하면 뭐가 좋아질까? 돈이 되나요?

종종 'GEO를 하면 매출이 증가하나요?'라고 묻는 분들을 만나게 됩니다. 저는 그렇다라고 답변을 합니다. 위 그래프를 근거로 제시합니다. AI 검색은 제로 클릭을 유발하지만 다른 한편으로 해석하면 가장 질 높은 방문자를 가져다줍니다. AI 검색에서의 탐색과 발견, 비교, 검토를 거친 고객들은 사실상 구매 의사를 갖고 웹사이트를 방문하는 분들입니다. 당연히 그들은 구매 전환율을 높을 수밖에 없습니다. 위 SEMrush '이커머스 2025 글로벌 현황' 보고서에서도 확인할 수 있듯 AI 검색을 통한 유입은 구매전환율(CVR)이 유기적 검색에 비해 2배 이상 높습니다. 심지어 광고 기반 검색 유입보다 더 구매전환율이 높은 것으로 나타납니다. GEO가 잘되면 광고 비용을 절약할 수 있을 뿐 아니라 더 높은 구매전환으로 이어져 매출을 증가시킬 수 있습니다. 보고서를 꼭 한번 읽어보시길 바랍니다.

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