큐레터 칼럼 - 대표님이 우리도 GEO하자는데 뭐부터 할까요? 26.8.3
💡 GEO 완벽 가이드
이 글은 GEO(Generative Engine Optimization) 완벽 가이드 와 연관된 언론·PR 콘텐츠입니다.
/ 손승완
요즘 대중문화에서 '진정성'이라는 말이 자주 등장한다. 리센느를 향한 응원, I.O.I 재결합을 바라보는 반응처럼, 사람들은 보이지 않는 마음을 어떻게 판단할까? 그리고 사람이 아닌 AI도 진정성 있는 콘텐츠를 알아볼 수 있을까?
이 질문은 GEO와 맞닿아 있다. GEO는 ChatGPT·Gemini 같은 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드가 검색되고, 이해되고, 인용되도록 만드는 작업이다.
AI에게 거짓이 진실보다 강한 것은 아니다. 완결된 거짓이 파편화된 진실보다 처리하기 쉬울 뿐이다.
사람은 판단하기 전에 먼저 느낀다
사람은 진정성을 평가표처럼 계산하지 않는다. 장면 안에서 마음이 먼저 움직이고, 이유는 나중에 찾는다. 실무적으로 정리하면 다섯 가지 단서가 있다.
- 시간의 일관성 — 돈이 되기 전부터 그 일을 해왔는가
- 말과 행동의 일치 — 위기에도 말한 가치를 지켰는가
- 감수한 비용 — 말을 지키기 위해 시간·돈·평판을 실제로 지불했는가
- 불리한 사실의 공개 — 굳이 드러내지 않아도 될 실패·약점을 인정했는가
- 독립적인 증언 — "나는 진심이다"보다 제3자의 "원래 저런 사람이다"가 강하다
AI는 마음이 없다. 대신 눈이 두 개다
AI는 감동하지 않는다. 그런데도 어떤 브랜드를 "오랫동안 일관된 가치를 유지해온 신뢰받는 브랜드"라고 설명한다. 읽는 방식은 하나가 아니라 둘이다.
① 첫 번째 눈: 학습된 패턴
언어모델은 방대한 텍스트를 학습하며 '진정성 있다고 평가받는 글의 형식'도 익힌다. 구체적 시점, 실패 공개, 비용 감수, 제3자 증언 같은 문법을 만나면 신뢰의 언어로 처리하는 경향이 있다.
② 두 번째 눈: 답변 시점의 검색
검색 기능이 있는 AI는 학습된 기억만으로 끝내지 않는다. 현재 웹 문서를 불러와 근거로 쓰고, 여러 자료를 종합해 답변과 인용을 구성한다. ChatGPT 웹 검색, Gemini Search Grounding, Perplexity가 대표적이다.
첫 번째 눈은 잘 만든 이야기에 흔들린다. 두 번째 눈은 증거를 찾지만, 항상 제대로 판정하는 것은 아니다.
첫 번째 눈을 흔드는 법, 그리고 그게 함정인 이유
진정성 문법을 갖춘 문장은 사람에게도 AI에게도 더 신뢰감 있게 읽힌다. 문제는 내용이 사실인지를 아무도 확인하지 않았을 수 있다는 점이다. 첫 번째 눈만 보면 AI는 진정성과 진정성의 연출을 구분하지 못한다.
그래서 "진정성 있어 보이는 콘텐츠를 대량으로 만들면 AI를 속일 수 있지 않을까"라는 유혹이 생긴다. 단기적으로 영향을 줄 여지는 있다. 하지만 두 번째 눈이 완벽하지 않다는 것은, 판단이 유리하게도 불리하게도 틀릴 수 있다는 뜻이다. 주장과 고객 경험이 충돌하면 사람에게는 위선으로, AI에게는 충돌하는 데이터로 남는다. 가짜 진정성은 시간이 지나 브랜드 스스로 만든 반대 증거가 될 수 있다.
완결된 거짓, 파편화된 진실
실무에서 더 위험한 경우는 나쁜 브랜드가 AI를 속이는 상황이 아니라, 좋은 브랜드가 AI에게 제대로 읽히지 않는 경우다.
제품 개선은 공지에, 보상 기록은 옛 기사에, 창업 철학은 오래된 인터뷰에, 후기는 여러 플랫폼에 흩어져 있으면, 사실의 총량은 앞서도 데이터 구조에서는 밀릴 수 있다. 잘 정리된 스토리 하나를 가진 경쟁사보다 더 흐릿하게 인식되는 상황이 생긴다.
마케터의 일: 진정성의 코퍼스
출발은 좋은 제품과 좋은 행동이다. 그다음이 진정성의 코퍼스다. 이 글에서 코퍼스는 브랜드의 주장과, 그 주장을 검증할 수 있는 근거들이 웹상에서 서로 연결된 자료 집합을 뜻한다.
'품질'을 주장한다면 중심 문서는 이렇게 설계할 수 있다.
- 주장: 문제가 확인되면 판매보다 수정을 우선한다
- 시점: 2025년 3월, 1차 생산분 전량 출고 중단
- 비용: 3개월의 매출 공백, 금형 재제작
- 결과: 재출시 이후 불량률 변화, 달라진 고객 후기
- 근거 링크: 당시 공지 원문, 보도 기사, 소비자 리뷰
주장 → 시점 → 비용 → 결과로 이어지고, 각 항목이 독립적인 외부 출처와 연결되는 구조가 GEO의 교차 검증 기반이 된다. 같은 보도자료가 열 개 매체에 실렸다고 증거가 열 개가 되는 것은 아니다. 코퍼스의 힘은 독립적인 출처들이 같은 사실을 가리키는지에서 나온다.
점검 포인트는 세 가지다.
- 이야기와 증거를 한 세트로 설계한다
- 흩어진 진실을 중심 문서로 연결한다
- 문법만 흉내 내지 않는다
출발은 같고, 증명 방식이 다르다
소셜·영상에는 사람의 마음을 움직이는 장면을, 웹사이트에는 그 장면의 사실관계(언제·무엇을·얼마의 비용·어떤 결과)를 남겨야 한다. AI가 알아서 정확하게 연결해줄 거라고 기대하면 안 된다.
사람에게는 그 가치가 이야기로 느껴져야 하고, AI에게는 그 가치가 기록으로 검증돼야 한다. 이야기는 사람의 마음을, 증거는 AI의 판단을 움직인다. 둘을 모두 가질 수 있는 건, 실제로 그렇게 행동해온 기업과 브랜드다.
※ 이 글의 원고는 에이넥트 손승완 대표가 제공했으며, 편집은 큐레터가 진행했다.