검색 혁명의 서막이 오르다 - AI 검색 패러다임의 대전환

2025년 8월, 디지털 생태계는 역사상 가장 급진적인 전환점을 맞이하고 있습니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)가 예측한 글로벌 AI 투자 규모 2,000억 달러가 현실화되고 있는 가운데, 검색의 본질 자체가 근본적으로 재정의되고 있습니다. 이는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 검색엔진최적화(SEO)에서 생성엔진최적화(GEO)로의 패러다임 대전환을 의미합니다.

출처: 가트너 “전체 마케팅 지출 중 61.1%가 디지털···검색 광고 비중 13.9%” | CIO

Gartner의 2025년 CMO 지출 설문조사(2025 CMO Spend Survey)가 제시하는 현실은 더욱 극명합니다. 전체 마케팅 지출의 61.1%가 디지털 채널에 집중되고 있으며, 그 중에서도 검색광고가 13.9%로 가장 높은 비중을 차지하여 디지털 마케팅의 핵심 매체로 자리잡았습니다. 이는 소비자의 검색 니즈를 잡는 것이 현대 마케팅의 핵심이라는 점을 명확히 보여줍니다.

하지만 여기서 주목해야 할 것은 변화의 방향성입니다. McKinsey의 2025년 AI 현황 보고서에 따르면, 기업의 78%가 AI를 하나 이상의 비즈니스 기능에 도입했으나 그 중 실질적인 ROI를 달성한 기업은 단 1%에 불과합니다. 이러한 '생성형 AI 역설(Gen AI Paradox)' 현상은 기술 도입과 전략적 활용 사이의 거대한 격차를 보여줍니다.

출처: The Evolution of B2B Search How AI Is Changing the Game - Traffic Radius

더욱 주목할 만한 사실은 Gartner의 예측 자료에 따르면, 전통적 검색 엔진 볼륨이 2026년까지 25% 감소하고 2028년까지 유기적 검색 트래픽이 50% 이상 감소할 것으로 전망했습니다. 동시에 ChatGPT의 월간 방문자 수가 40억 명을 돌파하며, 2030년경 AI 기반 검색이 기존 포털사이트 기반의 전통적 검색을 압도할 것으로 예상했습니다.

Gartner의 CMO 설문조사에서 Paid Online Channel이 전체 디지털 지출의 69%를 차지하며 검색광고가 최우선순위를 차지하는 이유는 명확한 ROI와 CVR(전환율)에 있습니다. 하지만 이제는 구글과 네이버 같은 전통적 포털사이트 검색엔진 최적화에서 ChatGPT, Perplexity 등 AI 검색 최적화로의 발빠른 전환이 필요한 시점입니다.

언제나 급변하는 시장 환경 속에서 155년의 역사를 자랑하는 골드만삭스(Goldman Sachs)는 어떻게 2025년 2분기 순이익 145억 8천만 달러(전년 동기 대비 15% 증가)와 자기자본수익률(ROE) 12.8%를 달성할 수 있었을까요? 골드만삭스는 새로운 기술이 등장할 때마다 무분별한 도입 대신, 철저한 검증을 통해 기업 핵심 가치와 경영원칙에 부합하는 방식으로만 기술을 선택하고 전사적으로 확산시켜 왔습니다.

소비자의 검색 니즈는 변하지 않지만, 그 니즈를 충족하는 방식은 AI 검색으로 근본적 변화가 일어나고 있습니다. 바로 지금, 구글·네이버 등 전통적 SEO에서 AI 검색 최적화(GEO)로의 전략적 전환이야말로 지속적 성장과 경쟁력의 핵심이 된다는 것을 골드만삭스의 사례를 기반으로 함께 살펴보겠습니다.

검색 최적화의 발전 - SEO, AEO, GEO

출처: What are Search Engines? - GeeksforGeeks

1. SEO(검색엔진최적화): 전통적 패러다임의 한계 노출

SEO(Search Engine Optimization)는 지난 20년간 디지털 마케팅의 핵심축을 담당해왔습니다. SEO는 구글 알고리즘에 최적화된 콘텐츠를 통해 검색 결과 상위 노출을 달성하는 것이 주된 목표였습니다. 그러나 2025년 현재 구글 검색의 58%가 제로클릭(Zero-Click) 검색으로 종료되는 현실은 전통적 SEO의 근본적 한계를 여실히 보여줍니다.

전통적 SEO의 구조적 한계

• 클릭 기반 트래픽 모델: 사용자가 검색 결과를 클릭해야만 가치 창출

• 키워드 중심 최적화: 사용자 의도보다는 검색량에 의존한 전략

• 페이지 순위 경쟁: 상위 10개 결과에만 집중되는 제로섬 게임

2. AEO(답변엔진최적화): 즉답형 정보 제공의 중간 단계

AEO(Answer Engine Optimization)는 구글의 피처드 스니펫, 음성 검색(Alexa, Siri), 지식 패널 등 즉각적인 답변을 요구하는 검색 환경에 최적화된 콘텐츠 전략입니다. 그러나 AEO 역시 정적인 답변 제공이라는 한계를 갖고 있어, 복잡하고 맥락적인 질문에 대한 대응력이 부족합니다.

AEO의 핵심 특징

• 콘텐츠 길이: 50-200단어 내외의 간결하고 정확한 답변

• 구조화된 정보: FAQ, 단계별 가이드, 정의형 콘텐츠

• 즉시성: 사용자의 즉각적인 정보 욕구 충족

3. GEO(생성엔진최적화): 미래형 마케팅 전략의 등장

GEO(Generative Engine Optimization)는 ChatGPT, Perplexity, Claude 등 생성형 AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드나 콘텐츠가 직접 인용되도록 유도하는 새로운 콘텐츠 전략입니다.

프린스턴대학과 조지아공대의 공동연구에서 발표된 [GEO: Generative Engine Optimization] 논문에 따르면, 아래의 9가지 GEO 최적화 방법을 적용할 경우 AI 검색 응답에서의 콘텐츠 가시성을 30-40% 향상시킬 수 있다고 합니다.

1. Authoritative: 권위 있는 출처와 전문가 인용

2. Statistics: 구체적인 통계 데이터 포함

3. Citation: 신뢰할 수 있는 출처 명시

4. Quotation: 관련 분야 전문가 인용문 활용

5. Technical Terms: 해당 분야의 전문 용어 적절히 사용

6. Fluency: 자연스럽고 읽기 쉬운 문체

7. Unique Words: 차별화된 표현과 용어

8. Easy Language: 이해하기 쉬운 언어 사용

9. Keyword Stuffing: 관련 키워드의 자연스러운 반복

골드만삭스의 엄격한 기준에서 배우는 2025년 GEO 시대 마케팅 전문성 강화

전문가의 기준이 마케팅을 규정하는 시대

위에서 살펴본 바와 같이 2025년 디지털 마케팅 영역에서 가장 주목받는 키워드는 단연 GEO(Generative Engine Optimization, 생성엔진최적화)입니다. 하지만 이 기술적 변화의 본질을 이해하기 위해서는 표면적인 도구의 활용을 넘어, 진정한 전문가가 갖춰야 할 기본기와 철학을 먼저 정립해야 합니다.

골드만삭스는 155년의 역사 동안 "우리의 자산은 사람, 자본, 그리고 명성이며, 이 중 어느 하나라도 잃는다면, 그 중에서도 특히 명성을 잃는다면 회복하기 어려울 것"이라는 원칙을 고수해왔습니다. 이는 단순한 기업 철학이 아니라, 급변하는 시장 환경에서도 변하지 않는 전문가적 가치의 핵심을 보여줍니다.

1. 클라이언트 우선주의: GEO에서의 사용자 중심 설계

골드만삭스의 첫 번째 비즈니스 원칙은 ‘언제나 고객이 우선이며, 좋은 서비스를 제공하면 성공이 뒤따른다’는 것입니다. 이는 GEO 전략의 핵심과 정확히 일치합니다.

McKinsey의 최신 연구에 따르면, 2025년 현재 Gen-Z 소비자의 41%가 AI 기반 어시스턴트를 쇼핑과 업무 관리에 활용하고 있으며, 이러한 트렌드는 B2B 영역까지 확산되고 있습니다. 금융, 헬스케어, SaaS 산업에서 AI 기반 플랫폼이 복잡한 의사결정을 자동화하면서, 파트너나 서비스 제공업체를 추천하는 역할까지 담당하고 있습니다.

이러한 환경에서 마케터가 주목해야 할 것은 단순한 키워드 최적화가 아니라, 사용자의 진정한 니즈를 파악하고 이를 AI가 이해할 수 있는 구조화된 정보로 변환하는 능력입니다.

[실제 적용 사례]

• 구체적 문제 해결 중심의 콘텐츠: "마케팅 자동화 도구"가 아닌 "신규 고객 획득 비용을 30% 절감하는 방법"으로 접근

• 맥락적 정보 제공: 단순한 제품 스펙이 아닌, 특정 상황에서 어떤 가치를 제공하는지 명확히 설명

• 신뢰성 기반 콘텐츠: 과장된 마케팅 문구보다 검증 가능한 데이터와 사례를 중심으로 구성

2. 전문성에 대한 타협 없는 추구: GEO 품질 기준의 확립

골드만삭스는 ‘서비스의 전문성에 높은 자부심을 가지고 있으며, 최대보다는 항상 최고를 선택한다’는 원칙을 고수합니다. 이는 GEO 환경에서 더욱 중요한 의미를 갖습니다.

Accenture와 Adobe의 협력 사례를 보면, 산업별 맞춤형 생성형 AI 솔루션 개발을 통해 브랜드 일관성을 유지하면서도 개인화된 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있게 되었습니다. 하지만 기술적 가능성과 실제 품질 간에는 여전히 큰 격차가 존재합니다.

[GEO에서의 전문성 기준]

1. 출처의 권위성 확보: 대학, 연구기관, 정부 데이터 등 신뢰할 수 있는 출처 활용

2. 전문가 인용의 체계적 활용: 해당 분야 전문가의 견해와 연구 결과를 적극적으로 포함

3. 데이터 기반 주장: 모든 주장에 대해 구체적인 통계와 수치 제시

4. 지속적인 품질 관리: 실시간 모니터링을 통한 콘텐츠 정확성 및 최신성 유지

글로벌 컨설팅 기업의 GEO 전략 인사이트

BCG X의 통합적 접근: SEO-GEO-AEO 생태계

출처: The Future of Discoverability | BCG X

BCG X는 검색 환경의 변화를 유료 가시성(Paid Visibility), GEO를 통한 발견 가능성, 답변 엔진 최적화(AEO)의 통합적 관점에서 접근하고 있습니다. 이는 단일 채널 최적화의 한계를 넘어선 전략적 사고를 보여줍니다.

전통적인 SEO가 검색 결과 페이지에서의 순위에 집중했다면, 2025년의 마케팅 환경은 엔터티 기반 최적화(Entity-Based Optimization)로 진화하고 있습니다. 이는 특정 키워드가 아닌, 브랜드나 제품 자체가 AI의 지식 그래프에서 어떤 위치를 차지하는가에 중점을 둡니다.

[실전적 엔터티 최적화 방법]

• 스키마 마크업 활용: sameAs, mentions 등을 통한 엔터티 관계 정의

• 지식 패널 최적화: Wikidata, Google Business Profile 등에서의 브랜드 정보 관리

• 권위 있는 소스에서의 언급 확보: 업계 미디어, 학술 논문, 정부 보고서 등에서의 자연스러운 인용

Accenture Song의 산업별 특화 전략

출처: Accenture and Adobe to Co-Develop Industry-Specific Generative AI Solutions

Accenture Song은 Adobe Firefly와의 협력을 통해 소매업, 자동차, 금융 서비스, 헬스케어 산업에 특화된 생성형 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 이는 일반화된 접근법의 한계를 인식하고, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 전략의 중요성을 보여줍니다.

특히 주목할 점은 94%의 제작 시간 단축과 300-400%의 콘텐츠 버전 증가를 동시에 달성했다는 성과입니다. 이는 단순한 효율성 향상을 넘어, 품질과 다양성을 모두 확보한 사례로 평가됩니다.

[산업별 GEO 차별화 전략]

• 금융 서비스: 규제 준수와 보안을 강조한 신뢰성 중심 콘텐츠

• 헬스케어: 환자 안전과 의학적 근거를 바탕으로 한 권위성 확보

• 소매업: 실시간 재고 정보와 개인화된 추천을 결합한 상황별 최적화

• 자동차: 기술 스펙과 사용자 경험을 균형있게 제시하는 하이브리드 접근

Deloitte의 기업 변혁 관점: AI 에이전트와 GEO의 결합

Deloitte Consulting은 AI & Data 본부를 확대하며 약 100명의 전문가를 배치해 기업의 지속가능한 AI 변혁을 지원하고 있습니다. 이들의 접근법에서 주목할 점은 단순한 기술 도입이 아닌, 전략 수립부터 엔지니어링, 운영까지의 통합적 서비스를 제공한다는 것입니다.

McKinsey의 최신 연구에서 지적한 바와 같이, 대부분의 AI 배포가 파일럿 단계에 머물러 있는 상황에서, Deloitte는 실제 비즈니스 성과로 연결되는 AI 에이전트 구축에 집중하고 있습니다.

2025년 마케터를 위한 전문가급 GEO 역량 개발

1단계: 골드만삭스식 기본기 확립 (1-2개월)

골드만삭스의 인재 선발 기준은 "최적임자를 파악하고 영입하는 데 각별한 노력을 기울이며, 비록 업무는 수십억 달러 단위로 측정되지만 사람은 한 명, 한 명 개별적으로 선발한다"는 철학에 기반합니다.

[GEO 전문가를 위한 기본기]

분석적 사고력 개발

• AI 검색 결과에서 자사 브랜드 언급 현황 체계적 분석

• 경쟁사의 AI 인용 패턴 벤치마킹 및 차별화 포인트 도출

• 현재 콘텐츠의 구조화 수준 평가 및 개선 방향 설정

신뢰성 중심 콘텐츠 철학

• 모든 주장에 대한 검증 가능한 출처 제시 원칙 확립

• 전문가 인용문과 통계 데이터 활용 체계 구축

• 브랜드 일관성을 유지하는 톤앤매너 가이드라인 개발

2단계: 고급 GEO 전략 구축 (2-4개월)

골드만삭스는 "팀워크를 강조하며, 개인의 창의성을 중시하지만 많은 경우 최선의 결과를 가져오는 것은 팀의 노력"이라고 명시합니다. 이는 GEO가 마케팅 조직 전체의 역량이어야 함을 시사합니다.

[조직 차원의 GEO 역량]

크로스펑셔널 협업 시스템

• 콘텐츠 제작팀, 데이터 분석팀, 기술팀 간의 통합 워크플로우 구축

• AI 멘션율, 인용 품질, 브랜드 연관성 등 통합 KPI 설정

• 실시간 모니터링 및 피드백 시스템 구축

지식 경영 체계 확립

• 업계별, 주제별 전문 지식 데이터베이스 구축

• 내부 전문가와 외부 어드바이저 네트워크 활용

• 지속적 학습과 업데이트를 위한 프로세스 정립

3단계: 글로벌 스탠다드 달성 (4-6개월)

골드만삭스의 "빠르게 변화하는 고객의 필요를 예측하고 이러한 필요를 충족시켜 줄 수 있는 새로운 서비스를 개발하기 위해 부단히 노력한다"는 원칙은 GEO 환경에서도 동일하게 적용됩니다.

[미래 지향적 GEO 전략]

예측적 콘텐츠 기획

• 트렌드 분석을 통한 선제적 주제 발굴

• 계절성, 이벤트 등을 고려한 콘텐츠 캘린더 수립

• 신기술 도입에 따른 검색 패턴 변화 대응

글로벌 시장 대응 역량

• 다국어 GEO 최적화 방법론 개발

• 지역별 AI 플랫폼 특성 분석 및 맞춤 전략 수립

• 현지 문화와 규제를 고려한 콘텐츠 현지화

전문가의 길, 그 변하지 않는 본질

출처: David Solomon: The Economy Is In Pretty Good Shape

글로벌 AI 시장이 2030년까지 1조 8,117억 달러 규모로 성장하고, 연평균 36.6% 성장률을 보이는 상황에서, GEO는 선택이 아닌 생존의 문제가 되었습니다.

골드만삭스가 155년간 금융업계의 정상에 서 있을 수 있었던 것은 자사의 핵심 가치와 경영원칙에 부합하는 방식으로만 기술을 도입하고 확산했기 때문입니다. 예를 들어 AI와 자동화의 폭발적 성장 속에서도, 골드만삭스는 금융산업의 리스크관리, 의사결정, 고객가치창출 등 금융기관의 본질적 경쟁력에 기여하는 영역에서만 AI를 전략적으로 채택해 왔습니다. 실제로 M&A 업무의 준비 시간 40% 단축, 거래문서 검토 75% 감소 등 측정 가능한 성과를 만들어냈고, 그 결과가 재무지표 향상으로 이어졌습니다.

골드만삭스가 ‘금융업계가 끊임없이 변화하고 있다는 점, 그리고 한 순간의 자만이 우리를 멸망으로 이끌 수 있다는 사실을 명심한다’고 강조하듯이 GEO 환경에서도 지속적인 학습과 적응이 필요합니다. 골드만삭스가 155년 동안 증명해 온 것처럼, 진정한 경쟁력은 변화를 두려워하지 않고 선도하는 데서 나옵니다.

2025년 GEO 시대에도 AI와 생성형 검색이 가져온 기술적 변화는 분명 중요하지만, 그 기술을 통해 고객에게 진정한 가치를 제공하는 전문가적 역량이 더욱 중요합니다. 기술은 도구일 뿐이며, 그 도구를 통해 고객에게 진정한 가치를 제공하는 전문가적 역량과 혁신적 사고가 지속 가능한 성공의 열쇠입니다.

GEO 시대의 승자는 AI가 인용하고 싶어하는 신뢰할 만한 전문가가 되어, 검색의 변화를 기회로 전환시키는 기업이 될 것입니다. 변화는 이미 시작되었고, 준비된 자만이 미래를 주도할 수 있습니다.

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