GEO, AEO 쇼핑 및 검색 환경에서 소매업체(Retailer) 데이터를 최적화

Jeong Hyeon
1월 17일
3분 분량

첨부된 자료를 최대한 자세하게 한국어로 정리해 드립니다.

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검색(Discovery)에서 영향력(Influence)으로의 이동AI 기반 쇼핑은 기존의 검색 및 구매 여정을 변화되고있습니다. 과거의 전통적인 SEO가 클릭 유도에 집중했다면, 이제는 AEO와 GEO가 거대 언어 모델(LLM) 생태계에서의 가시성을 결정합니다.

AEO (Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화): Copilot이나 ChatGPT 같은 AI 에이전트 및 어시스턴트가 답변을 효과적으로 찾고, 이해하고, 제시할 수 있도록 콘텐츠를 최적화하는 것입니다.

GEO (Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화): 생성형 AI 검색 환경에서 콘텐츠가 발견 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 권위 있는 정보로 인식되도록 최적화하는 것입니다.이러한 변화에 따라 마케팅, 기술, 데이터 리더들은 AI가 읽을 수 있고(AI-readable), 접근 가능한(AI-accessible) 데이터 전략을 수립해야 합니다.

AI 생태계에서의 제품 노출 방식 (3가지 상호작용)

AI 쇼핑 생태계는 크게 세 가지 기능이 겹쳐져 작동합니다. AI 브라우저 (AI Browser): Edge나 Chrome처럼 내장된 지능을 가진 브라우저로, 사용자가 보고 있는 페이지의 콘텐츠를 실시간으로 해석하고 맥락을 제공합니다. AI 어시스턴트 (AI Assistant): Copilot, ChatGPT와 같이 대화를 통해 사용자의 의도를 파악하고 질문에 답합니다.

"예시: 150달러 미만의 최고의 트레일 러닝화를 찾아줘"라는 모호한 요청을 실행 가능한 가이드로 변환합니다. AI 에이전트 (AI Agent): 조언을 넘어 실제 행동을 수행합니다. 사이트를 탐색하고, 양식을 작성하고, 클릭하며, 구매까지 완료할 수 있습니다. 중요한 것은 이 기능들이 분리된 것이 아니라 겹쳐 있다는 점이며, 기업은 어떤 데이터를 제공해야 이들이 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 낼까?를 고민해야 합니다.

경쟁의 변화: SEO vs AEO vs GEO기존

SEO가 클릭을 유도했다면, AEO는 명확성(Clarity)을, GEO는 신뢰성(Credibility)을 구축하는 데 중점을 둡니다.

SEO (검색 엔진 최적화): 키워드 중심.예: 방수 레인 재킷.
AEO (답변 엔진 최적화): 풍부한 데이터와 세부 스펙 중심.예: 가볍고 휴대가 간편하며, 통풍 솔기와 반사 파이핑이 있는 방수 레인 재킷.
GEO (생성형 엔진 최적화): 권위와 평가 중심.예: 아웃도어 매거진 최고 평점, 180일 반품 보장, 3년 보증, 별점 4.8점.

소매업체는 처음부터 다시 시작할 필요 없이, 기존의 제품 피드(Product Feeds)와 사이트 콘텐츠를 동적이고 데이터가 풍부한 자산으로 취급하여 AI 요약에 노출될 수 있도록 해야 합니다.

데이터 연결: AI가 정보를 수집하는 3가지 소스

AI 시스템은 다음 세 가지 소스를 통해 브랜드와 제품을 이해합니다.

크롤링된 데이터 (Crawled Data): AI 학습에 사용되거나 웹에서 검색된 정보입니다. 브랜드의 기본 인식, 평판, 시장 위치를 형성합니다.
제품 피드 및 API (Product Feeds amp; APIs): 기업이 AI 플랫폼에 직접 제공하는 구조화된 데이터입니다. 비교 및 추천 시 제품이 어떻게 표현될지 제어할 수 있으며, 정확성과 세부 정보를 제공합니다.
라이브 웹사이트 데이터 (Live Website Data): AI 에이전트가 실제 사이트를 방문했을 때 보는 실시간 정보입니다. 동적 가격, 재고, 프로모션, 결제 기능 등이 포함됩니다.

AI는 구매 시점뿐만 아니라 검색 여정 전반에 걸쳐 실시간 웹 검색을 수행하므로, 전통적인 SEO(크롤링 가능성) 역시 여전히 필수적입니다.

실행 전략: 3가지 핵심

최적화 방안문서는 소매업체가 당장 실행해야 할 3가지 구체적인 전략을 제시합니다.

전략 1

데이터 구조화 (Data Structure)카탈로그를 기계가 읽을 수 있게(Machine-readable) 만드십시오.스키마(Schema) 구현: 제품(Product), 제안(Offer), 평점(AggregateRating), 리뷰(Review), 브랜드(Brand), FAQ 등의 스키마 타입을 배포하십시오.
동적 필드 포함: 가격, 재고, 색상, 사이즈, SKU, 날짜 등을 포함하고, 컬렉션 페이지에는 ItemList 마크업을 사용하여 제품 그룹을 이해 시키십시오.
실시간 동기화: 제품 피드와 사이트 내 스키마 간의 가격 및 재고 정보를 실시간으로 동기화하십시오. 봇에게 사용자와 다른 HTML을 제공하지 마십시오.

전략 2

콘텐츠 강화 (Content Enrichment)사용자의 의도(Intent)와 맥락(Context)을 고려하여 설계하십시오.

의도 기반 정보: 제품명과 주요 차별점을 결합한 설명적인 제목을 작성하십시오 (예: TrailMaster 30L 하이킹 재킷 - 3계절용 방수 기어).
인용 가능한 모듈형 콘텐츠: AI가 추론하고 인용할 수 있는 Q&A 블록을 제공하십시오 (어떤 사이즈를 골라야 하나요?, 에너지 효율적인가요?).
멀티모달 신호: 이미지에 대해 상세한 Alt 텍스트를 제공하고, 동영상 대본(Transcript)을 제공하여 시각적 정보를 텍스트로 설명하십시오.

전략 3

신뢰 신호 (Trust Signals)권위와 신뢰성을 구축하십시오.

검증된 사회적 증거: Review 및 AggregateRating 스키마를 사용하여 검증된 리뷰를 표시하고, 리뷰 수와 구매자 비율을 강조하십시오.
권위 있는 브랜드 정체성: 구조화된 데이터에 공식 소셜 링크를 추가하고, 전문가 리뷰 기사를 링크하며, 인증 배지(예: Climate Neutral Certified)를 팩트(Fact)로서 노출하십시오.
콘텐츠 무결성: 과장되거나 확인할 수 없는 주장을 피하십시오. AI 시스템은 신뢰도가 낮은 언어에 페널티를 줍니다.

결론 및 핵심

시사점소매업체들은 이미 Copilot이나 Bing 랭킹에 영향을 줄 수 있는 데이터 신호의 대부분을 가지고 있습니다. 다만 그것이 제품 피드에 제대로 표면화되지 않았을 뿐입니다.

피드와 콘텐츠 자산을 속성(Attributes)과 신뢰 기반 데이터(Trust-based data)로 풍부하게 만듦으로써, 소매업체는 AI가 단순히 제품이 무엇인지 아는 것을 넘어, 소비자가 왜 이 제품을 좋아하고 언제 가장 성능이 좋은지를 이해하도록 도울 수 있습니다. 이것이 대화형 커머스 시대에 발견 가능성을 높이는 AI 랭킹 준비의 기초입니다.