GEO(Generative Engine Optimization)는 기존 검색만이 아니라 실제 사이트의 콘텐츠를 기반으로 답변을 생성하는 AI 시스템 — ChatGPT, Perplexity, Claude 등 — 을 위한 최적화입니다. 사용자는 점점 더 출처 사이트로 이동하지 않고 채팅에서 바로 완성된 답을 얻지만, 그곳에 도달하려면 사이트가 AI 크롤러에게 기술적으로 이해 가능해야 합니다.
먼저 무엇을 확인해야 하는지 살펴보겠습니다.
1. AI 크롤러의 접근성
각 AI 시스템은 자체 크롤러를 가지고 있습니다: OpenAI는 OAI-SearchBot, Perplexity는 PerplexityBot, 다른 서비스들도 각자의 봇을 사용합니다. robots.txt를 명확히 확인해야 합니다: 주요 페이지 — 홈, 서비스 카탈로그, 블로그 기사, 연락처 — 가 실수로 차단되지 않았는지. 검색 결과에 노출되어야 할 페이지에는 noindex 속성이 없어야 하며, 각 페이지가 올바른 canonical을 가리켜야 합니다 — 그렇지 않으면 크롤러가 잘못된 버전을 메인으로 선택할 수 있습니다.
2. 콘텐츠는 이미지가 아니라 텍스트여야 합니다
가격, 특성, 조건 등 모든 핵심 정보는 이미지에 넣거나 클릭으로만 열리는 인터랙티브 요소 뒤에 숨기지 말고 읽을 수 있는 텍스트로 제공해야 합니다. AI 시스템은 일반 검색 엔진과 마찬가지로 버튼을 "클릭"하지 않습니다 — HTML을 읽습니다.
제목의 명확한 계층 구조도 도움이 됩니다: 페이지에 하나의 H1, 그다음 의미에 따른 논리적인 H2, H3 구조. 의미 있는 역할을 하는 이미지에는 alt 텍스트를 첨부해야 합니다.
3. 구조화된 데이터
Schema.org 마크업 — 조직, 서비스, 제품, 기사, 이벤트에 대한 정보 — 은 AI 시스템과 검색 엔진이 구조화되지 않은 텍스트에서 추측하는 대신 페이지에 정확히 무엇이 제공되는지 올바르게 이해하도록 돕습니다. 사이트의 활성 XML 사이트맵도 마찬가지입니다: 사이트맵에 죽은 링크나 오래된 주소가 남아 있으면, 사이트맵의 나머지 부분에 대한 신뢰도도 떨어집니다.
4. 명확한 텍스트가 있는 내부 링크
"더 보기"라는 텍스트의 링크는 AI 시스템에게 어디로 이어지는지 아무것도 알려주지 않습니다. "텔레그램 봇 개발"이라는 텍스트의 링크는 알려줍니다. 설명적인 앵커 텍스트를 사용한 내부 링크는 사용자뿐 아니라 사이트 구조를 자동으로 이해하려는 모든 시스템에도 도움이 됩니다.
5. 회사에 대한 일관된 정보 — 모든 곳에서
연락처, 영업시간, 가격, 서비스 설명은 사이트, 지도, 외부 카탈로그에서 일치해야 합니다. 데이터의 불일치는 기존 검색에서도, 여러 출처의 정보를 비교하는 AI 시스템에서도 신뢰 저하 신호입니다.
6. llms.txt 등의 파일 — 최우선 사항은 아닙니다
llms.txt나 ai-data.json 같은 특수 파일은 아직 AI 시스템 간에 보편적으로 지원되지 않습니다. 여기에 시간을 쓰기 전에, 기반 — 표준 테크니컬 SEO, 구조화된 데이터, 읽을 수 있는 텍스트 — 가 이미 올바르게 갖춰져 있는지 확인해야 합니다. 추가 포맷은 견고한 기반 위에 더하는 것이지 그 대신이 아닙니다.
7. AI 에이전트를 위한 명확한 폼과 인터페이스
점점 더 중요해지는 별도의 방향은 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 직접 상호작용하는 사이트입니다. 폼 필드의 명확한 라벨, 실제 동작을 설명하는 버튼 텍스트("문의 보내기", 단순한 "OK"가 아니라), 네비게이션 링크와 액션 버튼의 명확한 구분, 키보드 접근성, 모바일에서의 올바른 작동 — 이 모두가 사람에게도, 그를 대신해 행동하는 자동화된 에이전트에게도 똑같이 중요합니다.
저희 Code Nova Evolution은 테크니컬 SEO와 구조화된 데이터를 개발 단계에서부터 구축합니다 — 사이트가 출시되는 날부터, 몇 달간의 추가 작업 없이도 검색 엔진과 AI 시스템에 보이도록 합니다.
