요즘 마케팅 현장, 참 빠르게 변하죠? 최근 실무자들 사이에서 가장 뜨거운 화두는 단연 GEO(생성형 엔진 최적화)입니다.

Perplexity나 ChatGPT 같은 AI 엔진이 검색의 판도를 흔들면서, 이제는 검색 결과 상단에 링크를 거는 것을 넘어 AI의 답변 속에 우리 브랜드가 얼마나 신뢰감 있게 녹아드느냐가 중요해졌습니다.

특히 고민의 깊이가 깊고 의사결정 과정이 복잡한 B2B SaaS 업계에서 GEO는 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 데이터에 기반해 지금 당장 실행해볼 수 있는 5가지 실무 전략을 정리해 드립니다.

1. GA4 : AI 검색 트래픽 식별 가이드

본격적인 전략을 세우기 전, 우리 사이트에 이미 들어오고 있는 AI 유입이 어느 정도인지 파악하는 것이 우선입니다. 

GA4 기본 설정만으로는 AI 엔진을 통한 유입이 일반적인 'Referral(추천)' 트래픽으로 섞여버려 제대로 된 성과 측정이 어렵습니다. 마케터가 직접 손을 써야 하는 부분이죠. 

1단계: 트래픽 획득 리포트 확인하기

GA4 예시 이미지 자료

가장 먼저 GA4의 왼쪽 메뉴에서 보고서 > 획득 > 트래픽 획득 리포트로 이동합니다. 표의 첫 번째 열인 '세션 기본 채널 그룹'을 클릭해 '세션 소스/매체'로 변경해 보세요. 여기서 검색창에 perplexity, openai, gemini 등을 하나씩 쳐보면 소량이라도 유입된 흔적을 찾을 수 있을 겁니다.

2단계: 'AI 트래픽' 전용 채널 만들기 (핵심)

매번 검색하기 귀찮으시죠? 아예 'AI 트래픽'이라는 독립된 채널을 만들어 두면 보고서 보기가 훨씬 편해집니다.

GA4 예시 이미지 자료

좌측 하단 관리 > 데이터 표시 > 채널 그룹으로 들어갑니다.

기본 채널 그룹(Default Channel Group)을 클릭하거나 '새 채널 그룹 만들기'를 선택합니다.

'새 채널 추가'를 누르고 이름을 'AI 트래픽'으로 정합니다.

조건 설정에서 '세션 소스'**를 선택하고, 일치 유형을 정규식(Regex)과 일치함'으로 바꾼 뒤 아래 식을 복사해 넣으세요.

ai|openai|chatgpt|perplexity|gemini|anthropic|claude|copilot

중요: 저장하기 전, 채널 목록에서 'AI 트래픽'을 드래그하여 'Referral'보다 위쪽에 배치하세요. GA4는 위에서부터 순차적으로 필터링하기 때문에, 이 순서가 밀리면 AI 트래픽이 일반 추천 트래픽으로 빨려 들어가 버립니다.

3단계: 어떤 질문으로 들어왔는지 심층 분석하기

채널 세팅이 끝났다면 이제 가장 흥미로운 단계인 '맥락 분석'을 해볼 차례입니다.

3-1단계: 트래픽 획득 리포트 열기

GA4 예시 이미지

GA4 왼쪽 메뉴에서 보고서(Reports) 클릭

리드 생성(Acquisition) 확장

트래픽 획득(Traffic acquisition) 클릭

3-2단계: 보조 측정기준 추가

리포트가 열리면 데이터 테이블이 보입니다:

GA4 이미지

표의 첫 번째 열 헤더 "세션 소스/매체" 또는 "Session source/medium" 텍스트를 찾으세요

그 바로 오른쪽에 작은 파란색 ⊕ (플러스) 아이콘이 있습니다

마우스를 올리면 "보조 측정기준 추가" 툴팁이 표시됩니다

파란색 ⊕ 버튼 클릭

3-3단계: 페이지 경로 및 쿼리 문자열 추가

팝업 검색창이 나타나면:

검색창에 "페이지 경로" 또는 "page path" 입력

"페이지 경로 및 쿼리 문자열" (Page path and query string) 선택

또는 "Landing page"(방문 페이지)를 선택해도 됩니다

3-4단계: 데이터 분석

이제 표에 2개의 열이 생깁니다:

첫 번째 열: 세션 소스/매체 (예: perplexity.ai / referral)

두 번째 열: 페이지 경로 및 쿼리 문자열

쿼리 문자열 예시:

text

/blog/blog-guide?utm_source=perplexity&query=example

여기서:

utm_source=perplexity → AI 엔진 출처

query=example → 유저가 AI에게 던진 질문의 키워드

3-5단계: AI 유입 필터링

Perplexity/ChatGPT 등 AI 엔진만 보고 싶다면:

표 상단 검색창에 "perplexity" 또는 "chatgpt" 입력

또는 필터 추가 → "세션 소스" 포함 "perplexity"

실전 분석 팁

쿼리 파라미터로 알 수 있는 것들:

ChatGPT: ?oai-dm=1 → ChatGPT에서 직접 링크 클릭

Perplexity: ?utm_source=perplexity 또는 특정 세션 ID

Claude: 쿼리 파라미터에 질문 키워드 포함되는 경우도 있음

데이터가 쌓이면:

어떤 페이지가 AI 답변 소스로 자주 인용되는지 어떤 문제 해결 과정에서 발견되는지 어떤 키워드로 유입되는지 파악할 수 있습니다.

2. 키워드 너머, 고객의 진짜 질문에 답하는 콘텐츠

과거의 SEO가 짧은 키워드 선점에 목을 맸다면, GEO는 사용자가 AI에게 던지는 긴 질문, 즉 프롬프트에 집중해야 합니다.

B2B 고객은 단순히 솔루션 이름을 검색하지 않습니다. "우리 팀 규모에 맞으면서 비용 효율적인 툴이 뭘까?"처럼 구체적인 고민을 문장으로 털어놓죠.

그래서 우리는 고객의 구매 여정마다 생길 법한 질문들을 미리 예측해야 합니다. 경쟁사는 어떤 질문에 대해 답변을 선점하고 있는지, 우리가 놓치고 있는 답변의 빈틈은 어디인지 찾아내는 것이 핵심입니다.

Onthe AI 고객의 예상 질문 이미지 예시

사실 이 질문 데이터를 일일이 수동으로 수집하는 건 쉬운 일이 아닙니다. 이럴 때 온더 AI 같은 솔루션을 활용하면 고객의 예상 질문과 경쟁사 인용 현황을 데이터로 빠르게 파악할 수 있어 콘텐츠 기획의 시행착오를 크게 줄여줍니다.

3. AI 크롤러를 위한 친절한 기술적 배려

구조화된 데이터(Schema Markup) 예시

AI 크롤러가 우리 웹사이트를 방문했을 때 정보를 오해 없이 가져가게 하려면 기술적인 밑작업이 필요합니다. 가장 기본은 구조화된 데이터(Schema Markup)를 적용하는 것입니다.

JSON-LD 형식을 활용해 이 글은 제품 소개이고, 저 글은 자주 묻는 질문이라는 점을 AI에게 명확히 알려주는 것이죠.

robots.txt ai

의외로 많은 분이 놓치는 것이 robots.txt 설정입니다. GPTBot이나 ClaudeBot 같은 AI 크롤러의 접근을 무심코 차단하고 있지는 않은지 꼭 확인해 보세요. 또한 사이트맵을 늘 최신으로 유지하고, 콘텐츠를 쓸 때도 제목과 본문의 계층 구조를 명확히 하는 것만으로도 AI가 우리 정보를 인용할 확률은 훨씬 높아집니다.

GEO, SEO 작업을 시작할 때 가장 먼저 확인하는 부분이기도 합니다.

4. E-E-A-T, 결국은 신뢰의 문제입니다

AI도 결국 검증된 전문가의 목소리를 더 신뢰합니다. Google이 강조해온 경험, 전문성, 권위성, 신뢰성이라는 원칙은 GEO에서도 여전히 유효합니다.

단순한 기능 설명보다는 우리 제품을 실제로 사용해본 고객의 성공 사례나 우리가 직접 조사한 데이터 같은 경험치가 담긴 콘텐츠가 힘을 발휘합니다.

글쓴이의 전문성을 보여줄 수 있는 약력을 명시하고, 외부 매체로부터의 인용을 확보하는 것도 중요합니다. 주장에 대한 근거와 출처를 꼼꼼히 링크하는 작은 습관이 AI에게 신뢰받는 지름길임을 기억하세요.

온더 AI 인용 분석 페이지 부분

온더 AI에서는 어떤 컨텐츠, 도메인이 인용이 되고 있는지에 대한 데이터를 보기 쉽게 보여줍니다.

5. 성과 분석 & 개선 무한반복 : 결국 꾸준함이 힘

GEO는 한 번 세팅하고 끝내는 프로젝트가 아닙니다. AI 모델은 지금 이 순간에도 업데이트되고 있기 때문이죠. 매주 혹은 매월 단위로 우리 브랜드가 주요 질문에서 어떻게 인용되고 있는지 직접 확인하는 호흡이 필요합니다.

GA4에서 분류한 AI 트래픽의 전환율을 유심히 살펴보세요.

만약 AI를 통해 들어온 고객들이 실제 리드로 이어지고 있다면, 여러분의 콘텐츠 방향이 비즈니스 목표와 정확히 맞닿아 있다는 증거입니다.

마치며: 마케터의 시간을 아껴주는 든든한 조력자

현장에서 GEO를 직접 실행하다 보면 솔직히 손이 너무 많이 갑니다.

매일 변하는 AI 답변을 모니터링하고 기술적인 스키마 설정까지 관리하는 건 마케터에게 적지 않은 부담이죠.

이런 번거로운 과정을 묵묵히 도와주는 것이 바로 온더 AI(Onthe AI)입니다. 

복잡한 개발 지식 없이도 기술적 기반을 다질 수 있게 돕고, 실시간 대시보드로 브랜드 인용률을 추적해주니 마케터는 더 본질적인 전략 고민에 집중할 수 있습니다.

데이터로 변화를 읽고 전략을 다듬는 이 5단계 프로세스를 오늘부터 하나씩 시작해 보시길 권합니다. 

인공지능이 잠재 고객에게 가장 먼저 추천하는 브랜드가 되는 경험을 꼭 해보셨으면 좋겠습니다.

본 가이드는 실무적인 방향을 제시할 뿐, 실제 성과는 각 기업의 상황과 AI 엔진의 알고리즘 변화에 따라 달라질 수 있습니다. 꾸준한 모니터링과 유연한 대응이 가장 중요합니다.

개발자 없이 마케터 스스로 쉽게 시작할 수 있게 돕는 솔루션이 바로 온더 AI(Onthe AI) 입니다.

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