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필라테스 업종에 AI가 인용하는 GEO 최적화가 필요한 이유

허리디스크가 있는데 필라테스를 해도 되는지, 출산 후 언제부터 기구를 잡아도 되는지. 지금까지는 네이버나 구글에서 검색하던 것이 이제는 ChatGPT나 클로드, 제미나이에게 묻는 사람이 적지 않습니다. 

AI가 인용하고 추천해 주는 정보는 여러개의 링크 주소가 아닌 이미 정리된 정확한 문장입니다.

검색 결과에서는 다음페이지로 이동할 수 있지만, AI의 결과에서는 인용되지 않으면 그 정보를 확인을 할 수 없는 상태가 됩니다.

이 변화를 정면으로 다룬 논문이 2024년 ACM SIGKDD 학회에 발표된 GEO: Generative Engine Optimization입니다. 프린스턴대 연구진을 포함한 저자들이 실제 질의 1만 개를 모아, 문서를 어떻게 고쳐야 생성형 AI가 그 문서를 답변에 인용하는지를 실험으로 확인했는데, 실제 필라테스를 다룬 연구는 아니지만, GEO 환경에 대해서 잘 정리되어 있어 논문의 내용을 기반으로 필라테스 업종에 대해 이야기 하고자 합니다.

키워드를 반복하는 방식 금물

연구진이 시험한 아홉 가지 방법 가운데 키워드 반복만 유일하게 실패했습니다. 검색어를 본문에 더 많이 심은 문서는 오히려 낮은 점수를 받았고, 실제 서비스 중인 Perplexity를 대상으로 한 실험에서는 기준보다 10% 낮게 나왔습니다.

검색 기반에서는 블로그나 웹문서에 "○○동 필라테스"를 몇번씩 반복적으로 나열하는 것이 중요했습니다. 검색엔진은 단어가 몇 번 나오는지를 파악하여 글의 정확성을 측정하지만, 생성형 AI는 문장을 읽고 맥락에 따라 뜻을 이해한 뒤에 답을 만들기 때문에 같은 단어가 반복되는 문장은 AI에게 그저 이해하기 나쁜 문장일 뿐입니다.

효과가 확인된 것은 근거가 있는 문장

반대로 뚜렷하게 올라간 방법들이 있었습니다. 논문은 이 방법들로 생성형 AI 답변에서의 노출을 최대 40%까지 끌어올렸다고 보고합니다.

가장 높은 점수를 받은 것은 인용문을 넣는 방법이었습니다. 전문가나 기관의 말을 그대로 옮겨 적은 문서가 기준 대비 41% 올랐습니다. 그 뒤를 관련 통계를 더하는 방법과 주장에 출처를 다는 방법이 30~40% 구간에서 따랐습니다. 논문에 실린 한 사례에서는 이미 있던 문장 끝에 출처 하나를 붙였을 뿐인데 노출이 132.4% 상승했습니다. 새로운 내용을 쓴 것이 아니라 근거를 밝힌 것뿐입니다.

눈여겨볼 것은 세 번째입니다. 내용을 전혀 더하지 않고 문장만 매끄럽게 다듬어도 15~30%가 올랐습니다. 게다가 연구진이 분야별로 나눠 본 결과, 건강 분야에서는 이 문장 다듬기가 상위 성과 방법으로 꼽혔습니다. 필라테스 업종은 통증과 자세, 재활과 같은 건강과 관련된 질문이 많기 때문에 문장을 어떻게 쓰느냐가 중요한 포인트입니다.

문장을 다듬으면서 통계를 함께 넣은 조합이 가장 좋았고, 어느 한 가지만 적용한 것보다 5.5% 이상 앞섰습니다.

AI에게는 스튜디오의 규모나 시설이 상관이 없습니다

이 논문에서 우리에게 가장 중요한 대목은 따로 있습니다. 연구진이 검색 순위별로 나눠 보니, 검색 결과 5위권에 있던 사이트에 출처 인용을 적용했을 때 노출이 115.1% 올랐습니다. 같은 조건에서 1위 사이트는 평균 30.3% 내려갔습니다.

검색엔진에서는 백링크와 도메인 신뢰도가 순위를 좌우했습니다. 오픈한지 2년 된 스튜디오가 10년 된 곳을 이기기 어려웠던 이유입니다. 생성형 AI는 그 지표들을 그대로 쓰지 않고 문서에 적힌 내용을 읽기 때문에 규모가 작은 신생 업체라도 AI에게는 충분히 인용될 수 있는 환경이 만들어 집니다.

AI에게 인용되는 글 작성 방법

논문이 제시한 방법은 대부분 있던 문장을 고쳐 쓰는 수준입니다.

먼저 자격과 경력을 본문 텍스트로 옮기시길 권합니다. 자격증 사진을 정성껏 올려 두셨더라도 이미지 안의 글자는 AI가 읽지 못합니다. 어떤 자격을 언제 취득했고 몇 년을 가르쳤는지는 문장으로 적혀 있어야 합니다.

그다음은 주장에 근거를 붙이는 일입니다. 코어 강화에 좋다는 문장과, 어느 학회의 어떤 지침에 따르면 그렇다는 문장은 AI 입장에서 전혀 다른 문장입니다. 인용되는 쪽은 후자입니다. 수업 인원이나 운영 연차, 보유 기구 대수처럼 확인 가능한 숫자도 같은 역할을 합니다. 다만 없는 숫자를 만들어 넣는 것은 정확히 반대 방향으로 작동합니다.

마지막으로 문장을 짧게 씁니다. 한 문장에 하나만 말하고, 전문용어는 처음 나올 때 한 번 풀어 씁니다. 회원에게 설명하듯 쓴 글이 결국 AI에게도 잘 읽히는 글입니다.

홈페이지 소개 문단과 최근 블로그 글 몇 편을 이 기준으로 다시 읽어 보시면 고칠 곳이 금방 눈에 들어올 겁니다.

하지만, 모든 글이 AI에게 인용되는 것은 아닙니다. 논문의 저자들도 생성형 AI는 지금도 바뀌는 중이고, 오늘 확인된 방법이 다음에도 그대로일 보장은 없다고 말합니다. 

그래도 근거를 밝히고 정확한 문장을 쓰는 일은 AI 인용을 넘어 고객을 유입하기 좋은 신뢰도가 높은 문장이기 때문에 AI가 바뀌더라도 글 작성 방법에는 큰 변화가 없을 것입니다. 그동안 작성했던 블로그 글을 이 방법대로 한번 수정해 보시고, 결과를 확인해 보세요.