과거 디지털 마케터들의 최우선 과제는 포털 검색 사이트에 자사의 마케팅 메시지가 노출되는 것이었다. 대부분 소비자들은 원하는 정보가 있을 때 포털 검색을 통해 정보를 얻었고, 이 과정에서 제품이 자연스럽게 노출되면 원하는 효과를 얻을 수 있었기 때문이다.

하지만 생성형 AI의 등장으로 이런 마케팅 환경이 완전히 변했다. 마케터들은 ‘제로 클릭(zero click) 시대’라는 말로 이런 변화를 설명하고 있다. 검색포털을 이용할 때와 달리 챗GPT에 원하는 것을 물어보면 웹사이트 클릭 없이 곧바로 답을 얻을 수 있다. 심지어 포털에 검색을 할 때에도 AI가 내용을 요약해 주는 서비스를 해주고 있어 굳이 사이트에 방문할 필요가 없다.

업계에서는 검색엔진에 최적화된 마케팅 메시지를 만들고 관리하는 ‘SEO(Search Engine Optimization) 시대’가 지났고 ‘GEO(Generative Engine Optimization) 시대’, 즉 생성형 알고리즘에 대처해야 하는 시대가 도래했다고 분석한다. GEO 시대에 대응하려면 검색엔진과 생성형 AI의 다른 특징을 이해해야 한다. 소비자들은 보통 검색엔진을 활용할 때 특정 단어를 입력해서 원하는 정보를 얻는다. 하지만 생성형 AI를 쓸 때에는 구체적인 질문을 던진다. 

예를 들어 과거에는 단열재의 종류를 나열하고 그 특징을 정리해 주는 문서를 만들어놓으면 ‘단열재’라는 검색에 노출될 확률이 높아졌다. 하지만 사용자들은 AI 검색에서 ‘요즘 한국에서 많이 사용하는 단열재는 뭐야?’라는 식의 구체적인 질문을 던진다. 따라서 여러 유형의 질문에 대해 답변하는 형식의 콘텐츠를 준비하면 AI검색에 걸릴 확률이 높아진다. 이용자는 한국에서 많이 사용하는 단열재 정보를 물어본 뒤, 가격이 싼 단열재, 단열 효과가 좋은 단열재 등 후속 질문을 이어가기 때문에 질문 답변형 콘텐츠의 유용성이 매우 높다.

또 검색엔진은 인터넷 문서의 전체 내용과 검색어의 유사성이 높으면 해당 문서를 상위에 노출시킨다. 하지만 생성형 AI는 소비자들의 매우 구체적인 질문에 답을 하기 때문에 문서 전체뿐만 아니라 개별 문장까지도 평가해서 신뢰성이 높은 지식이라고 판단되면 답변할 때 참고한다.

따라서 신뢰성 높은 출처를 밝히거나 구체적인 숫자 등 하드 데이터를 문장에 밝히면 AI 엔진에 걸릴 확률이 높아진다. 예를 들면 “국토부 통계에 따르면 2024년 사용된 단열재 중 35%는...”과 같은 방식으로 서술하면 신뢰성을 인정받아 더 많은 사용자들에게 콘텐츠가 노출될 수 있다.

정보가 더 구체적이고 자세할수록 생성형 AI의 답변 소스가 될 확률이 높아진다. 예를 들면 특정 건축 사이트를 소개하는 문서라면 건축 전반의 내용을 담은 다양한 수치, 활용 자재 브랜드, 세부 지역, 건축사명, 시공사명 등 세부정보가 모두 포함된 완성형 문서를 만들어놓으면 답변 자료로 선정될 확률이 높아진다.

또 구글의 경우 문서뿐만 아니라 웹사이트의 전문성도 평가하고 있다. 따라서 특정 주제를 깊이 있게 다루는 웹사이트에 대해 더 높은 점수를 부여하고 있기 때문에 주제를 좁히고 보다 깊이 있는 콘텐츠를 제공하는 게 더 바람직한 전략이다.