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AI 시대 브랜드 경쟁력, 엔티티 SEO와 GEO에 주목하라

AI 시대 브랜드 경쟁력, 엔티티 SEO와 GEO에 주목하라 AI 시대 브랜드 경쟁력, 엔티티 SEO와 GEO에 주목하라

최근 AI의 보급이 빨라지면서 기업의 마케팅과 브랜드 담당자들은 근본적으로 ‘정보가 만들어지고 소비되는 방식’ 자체가 달라지고 있음을 체감하고 있을 것입니다. 불과 10여 년 전이었던 2015년 경만 해도, 검색 최적화(SEO)의 기본 전략은 […]

2025.06.29 by 박 세용

최근 AI의 보급이 빨라지면서 기업의 마케팅과 브랜드 담당자들은 근본적으로 ‘정보가 만들어지고 소비되는 방식’ 자체가 달라지고 있음을 체감하고 있을 것입니다. 불과 10여 년 전이었던 2015년 경만 해도, 검색 최적화(SEO)의 기본 전략은 백링크 늘리기와 함께 키워드의 빈도와 위치, 즉 사람들이 검색창에 자주 입력할 만한 단어나 구문을 웹사이트 곳곳에 자연스럽게 가능한 많이 배치하는 것이었습니다.
당시 이러한 방법은 어느 정도 효과를 내기도 했지만, 점차 누구나 백링크 구축과 유입을 기대하는 키워드를 남발하면서 콘텐츠의 품질 저하되는 부작용을 초래하기도 했습니다.

구글은 이에 대응하여 검색 알고리즘을 끊임없이 개선해 왔습니다. 허밍버드(Hummingbird), 랭크브레인(RankBrain), 그리고 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 인공지능 기반 자연어처리(NLP) 기술은 이제 단순히 사용자가 입력한 ‘단어’가 아니라, 그 단어가 등장한 ‘문맥’과 사용자의 ‘검색 의도’까지 해석하게 만들었습니다.

이런 변화 덕분에 예전에는 예를 들어 검색최적화 대행사들의 웹사이트들도 단순히 “SEO”라는 키워드를 많이 집어넣은 웹사이트가 상위에 노출되었다면, 이제는 “SEO 트렌드”, “SEO와 엔티티의 차이”, “SEO 실전 사례” 등 다양한 하위 주제와 맥락을 충실히 설명하는 콘텐츠가 검색 결과에서 더 높은 평가를 받게 되었습니다.

이렇듯 SEO가 키워드 중심에서 ‘토픽(주제)’ 중심으로 진화하던 흐름은 이제 다시 한 번 커다란 변곡점을 맞고 있습니다. 바로 ‘엔티티 SEO(Entity SEO)’와 ‘생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO)’라는 새로운 패러다임의 등장이 바로 그것입니다.

엔티티 SEO란 무엇이고, 왜 중요한가?

‘엔티티 SEO’란 검색엔진이 내가 콘텐츠 안에서 설명하고자 하는 대상(엔티티)이 정확히 무엇이고, 다른 엔티티들과 어떤 관계를 맺고 있는지 쉽게 알아차릴 수 있도록 콘텐츠를 구조화하고 설명하는 방법’입니다. 예를 들어, “아이폰 16은 애플이 2024년 9월에 출시한 스마트폰이며, 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노에 있는 애플 파크 내 스티브 잡스 극장에서 공개한 제품이다”처럼, 엔티티 각각과 그들 사이의 관계를 구체적으로 자연어로 서술하여 알려주면, 검색엔진은 내 콘텐츠가 누구와 무엇에 관한 것인지 정확하게 이해할 수 있습니다. 물론 이와 함께 스키마 마크업을 추가하면 검색엔진이 기계적으로 100% 정확하게 이해할 수 있어 더욱 완벽한 엔티티 SEO의 효과를 얻을 수 있습니다.

여기서 엔티티란 단순한 명사가 아니라, 명확하게 정의할 수 있는 사람, 회사, 제품, 서비스, 장소, 브랜드, 기술, 이벤트, 개념 등을 의미합니다. 예를 들어 “Apple”이라는 단어는 맥락에 따라 과일일 수도, 전자제품 회사일 수도 있습니다. “Galaxy”는 은하일 수도, 삼성전자의 스마트폰 브랜드일 수도 있습니다. “머큐리”라는 단어 하나로 행성, 금속, 신화 속 인물, 자동차 브랜드 등 여러 가지를 가리킬 수 있습니다.

검색엔진이 사용자의 진짜 의도를 정확히 파악하고 가장 적합한 답변이나 정보를 제공하기 위해서는 ‘이 단어가 실제로 무엇을 의미하는지’, 즉 ‘어떤 엔티티를 가리키는지’를 인식하는 것이 필수입니다.

구글, 네이버 등 주요 검색엔진은 위키피디아(Wikipedia), 위키데이터(Wikidata), 구글 지식그래프(Google Knowledge Graph), 네이버 인물/기업 DB 등 대규모 신뢰성 있는 데이터베이스를 활용해
각각의 엔티티에 고유 식별자(ID)를 부여합니다. 이 엔티티는 단어가 아니라 실제 실체로 인식됩니다.

예를 들어, ‘에펠탑’이라는 키워드는 언어마다 다르게 표현될 수 있지만 구글 지식그래프에서 “eiffel tower”는 영어든 한글이든, 일본어든 상관없이 동일한 엔티티로 취급됩니다.

이처럼 엔티티 기반의 SEO를 잘하면 검색엔진이 ‘내가 만든 콘텐츠’가 “무엇에 대해 말하는지”, “어떤 브랜드/제품/인물/장소/기술에 대한 정보인지”, “이것이 외부의 신뢰 DB와 어떻게 연결되어 있는지”를
정확하게 파악하게 되어, 동음이의어, 유사 키워드, 잘못된 정보 전달의 위험 없이 정확하게 브랜드와 제품, 서비스가 사용자에게 노출될 수 있습니다.

GEO(Generative Engine Optimization)와 엔티티의 결합

그런데 2023년을 기점으로 온라인 정보의 소비와 생성에 또 다른 혁신이 찾아왔습니다. 바로 생성형 AI(Generative AI), 즉 ChatGPT, 구글의 Gemini, Bing Copilot, 네이버의 하이퍼클로바X 등 대규모 언어모델(LLM)이 본격적으로 일상 속에 들어온 것입니다.

이제 사용자는 더 이상 단순히 검색결과(검색 결과 페이지, SERP)를 보고 직접 클릭해서 정보를 하나하나 확인하지 않습니다. AI가 정보를 요약해 주고, 자연어로 질문하면 AI 챗봇이 “최적의 한 문장 답변”, “최신 뉴스 요약”, “브랜드 비교”, “전문가 리뷰 요약” 등 상황에 맞는 정보 패키지를 제공합니다.

이때 AI가 정보를 취합하고 요약하는 방식의 핵심에도 ‘엔티티 중심’이라는 원리가 그대로 적용됩니다.
생성형 AI는 웹과 신뢰 DB에서 ‘엔티티’와 ‘엔티티 간의 관계’를 추출해 자체적인 ‘지식그래프’를 구축합니다.

예를 들어

  • “애플(Apple Inc.)”이라는 회사가
  • “아이폰 16(iPhone 16 Pro)”라는 제품을
  • “2024년 9월 10일(Apple Special Event 2024)”에
  • “팀 쿡(Tim Cook)” 대표가
  • “iOS 18” 운영체제와 함께
  • “캘리포니아 쿠퍼티노(Apple Park)”에서

공개했다는 식의 엔티티와 엔티티 사이의 정확한 관계가 데이터베이스화되어 있기 때문에 AI가 질문에 빠르고 정확하게 답할 수 있습니다. 실제로 ChatGPT, Bing Copilot, 구글 AI Overview와 같은 서비스에
“아이폰 16의 주요 기능은?”, “삼성 갤럭시 Z 폴드의 스펙은?”, “갤럭시 언팩 2024의 발표 제품은?” 등의 질문을 해 보면 아래와 같은 ‘엔티티 기반 신뢰 출처’에서 정확하게 정보를 인용합니다.

  • 공식 홈페이지,
  • 위키피디아,
  • 주요 IT 매체(예: The Verge, TechCrunch),
  • 공식 유튜브 채널,
  • 구조화된 데이터(Schema.org 마크업 등)

이때 ‘내 브랜드/제품/서비스’에 대한 콘텐츠를 담은 자사 웹사이트가 엔티티 SEO를 제대로 구현하지 않았다면 AI가 내 콘텐츠를 ‘신뢰할 만한 대표 정보’로 인식하지 못합니다.

그 결과, 사용자가 AI 챗봇이나 AI 검색에서 내 브랜드/제품/서비스를 묻더라도 경쟁사나 잘못된 정보가 노출되는 일이 벌어집니다. 반면, 엔티티 중심의 SEO를 적극적으로 적용한 브랜드는 공식/대표 정보로 우선적으로 인용되고 다양한 채널에서 일관되고 신뢰도 높은 노출 효과를 얻을 수 있습니다.

엔티티 SEO 실무 적용 방법: 주요 개념과 실제 사례

여기서 브랜드 담당자라면 “도대체 엔티티 SEO를 어떻게 실무에 적용해야 하는가?”라는 질문이 나올 것입니다.

첫째, 내 브랜드, 제품, 서비스, 대표자, 기술, 이벤트 등 핵심 엔티티를 뽑아야 합니다. 이 과정에서는 브랜드 공식 명칭, 제품명, 주요 기술명, 대표자 이름, 이벤트 명칭, 주요 파트너/고객사 등 기업의 주요 정보를 체계적으로 정리하는 것이 필요합니다. 이 단계는 검색엔진의 관점에서 ‘내 브랜드/제품/서비스/인물 등은
어떤 엔티티와 어떻게 연결되어 있는가’를 스스로 정의해보는 작업입니다.

둘째, 이러한 엔티티의 속성(예: 브랜드명, 설립 연도, 본사 위치, 제품 출시일 등)과 엔티티 간의 관계(예: ‘삼성전자’가 ‘갤럭시 Z 폴드6’를 출시, 이재용’이 대표, ‘One UI’라는 기술을 적용,‘갤럭시 언팩 2024’ 행사에서 발표 등)를 구조적으로 설계해야 합니다.

셋째, Schema.org와 같은 구조화 데이터(마크업)를 웹사이트의 각 제품/브랜드/인물/기술/이벤트 페이지에 적용해야 합니다. 실제로는 HTML 코드 내에 JSON-LD 형식으로

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "갤럭시 Z 폴드6",
  "brand": {
    "@type": "Organization",
    "name": "삼성전자"
  },
  "releaseDate": "2024-07-10",
  ...
}

이런 식으로 삽입하면 검색엔진은 이 페이지가 “삼성전자가 만든, 2024년 7월 10일에 출시된 갤럭시 Z 폴드6 제품에 관한 정보”임을 기계적으로 이해할 수 있습니다.

넷째, 외부 신뢰 DB와의 연결이 중요합니다. 여기서 외부 신뢰 DB란 위키피디아, 위키데이터, 구글 지식그래프, 네이버 기업/인물 DB, 링크드인, 크런치베이스, 공식 유튜브 채널, 언론사 DB 등 검색엔진과 AI가 ‘공식 출처’로 인정하는 공공성, 신뢰성, 최신성이 높은 외부 데이터베이스입니다.

실제로는 Schema.org의 sameAs 속성에

"sameAs": [
  "https://ko.wikipedia.org/wiki/갤럭시_Z_폴드",
  "https://www.samsung.com/sec/smartphones/galaxy-z-fold6/",
  "https://www.youtube.com/user/SamsungMobileKorea"
]

이렇게 외부 공식 DB의 URL을 배열로 입력하는 방식입니다. 이 과정을 거치면 내 브랜드/제품/인물/서비스 엔티티와 외부 신뢰 DB의 엔티티가 ‘동일한 대상’임을 검색엔진과 AI가 인식하게 됩니다. 이는 내 정보의 신뢰도와 공식성, 정확성을 대폭 강화하는 효과가 있습니다.

마지막으로, 콘텐츠 자체에서도 이러한 엔티티와 엔티티 간의 관계를 반복적으로 명확하게 언급해야 합니다. 예를 들어 “갤럭시 Z 폴드6는 삼성전자가 2024년 갤럭시 언팩 2024에서 발표한 프리미엄 폴더블 스마트폰입니다. 이 제품은 One UI 6.1을 탑재하고, S펜과 호환됩니다. 삼성전자의 노태문 대표이사가 직접 신제품을 소개했으며, 본사는 서울에 위치합니다.” 이렇게 한 문단에서 제품, 브랜드, 대표 인물, 기술, 이벤트, 장소 등이 서로 긴밀하게 연결되어 드러나도록 콘텐츠를 구성하는 것이 중요합니다.

이런 엔티티 SEO와 GEO의 필요성은 실제 생성형 AI와 검색엔진에서 즉, ChatGPT, Bing Copilot나 구글 AI Overview에 “갤럭시 Z 폴드6 스펙” 혹은 “아이폰 16의 주요 특징은?”이라는 질문을 해 보면 AI는 아래의 엔티티 기반 신뢰 출처를 자동으로 분석하여 제품, 브랜드, 발표일, 기능, 관련 행사, 공식 리뷰 등 엔티티별 정보를 빠르게 추출해 요약 답변을 제공하는 것으로 충분한 설명이 가능합니다.

  • 삼성전자/애플 공식 사이트,
  • 위키피디아 제품 페이지,
  • 공식 유튜브,
  • IT 전문매체,
  • 구조화된 데이터가 적용된 페이지

이때 내 브랜드/제품/서비스가 공식 DB, 구조화 데이터, 외부 신뢰 DB와 충분히 연결되어 있지 않으면 아무리 자체 사이트에서 상세히 정보를 제공하더라도 AI의 답변에 내 브랜드/제품이 인용되지 않는 일이 흔히 발생합니다. 이는 곧 브랜드 노출도, 정보의 일관성, 최종적으로는 기업 신뢰도와 판매/전환까지 직접적인 영향을 미칩니다.

반대로 엔티티 중심의 SEO와 GEO를 잘 설계해 놓으면 내 브랜드/제품이 검색엔진 결과, 지식패널, AI 챗봇 답변, AI 요약, 음성검색, 스마트스피커, 챗봇, AI 뉴스 등 모든 정보 노출 채널에서 일관되게, 신뢰도 있게, 대표 정보로 우선적으로 인용됩니다. 실제로 구글 AI Overview, Bing Copilot 등 최신 AI 기반 검색엔진은 ‘출처’란에 위키피디아, 공식 홈페이지, 구조화 마크업이 적용된 공식 사이트, IT 전문 언론 등 엔티티 기반 신뢰 소스만을 우선적으로 표기합니다.

이처럼 온라인 정보 환경이 키워드 중심에서 엔티티 중심으로, 검색엔진 중심에서 생성형 AI 중심으로 급속히 재편되는 지금, 기업이 자신의 브랜드를 지속적으로 성장시키기 위해 가장 기본적으로 수행해야하는 전략이 바로 ‘엔티티 SEO’에 선제적으로 대응하는 것입니다. 이것은 선택의 문제가 아닙니다. 브랜드 노출, 정보 주도권, 신뢰도, 그리고 궁극적으로는 고객 경험과 매출까지 좌우하는 필수 조건입니다.

기업의 브랜드 담당자는 오늘 이 글을 계기로 내 브랜드/제품/서비스/인물/기술 등 핵심 엔티티를 명확하게 정의하고 외부 신뢰 DB와 구조적으로 연결하며 구조화 마크업을 적극 도입해야 합니다. 콘텐츠와 메타데이터, 기술, 외부 프로필 관리까지 전사적 관점에서 엔티티 중심의 디지털 전략을 세워야 AI와 검색엔진이 내 브랜드를 대표 정보로 삼고 고객에게 정확하게 전달해 줄 것입니다.

미래의 검색과 정보 소비는 인공지능을 중심으로 재편되고 있습니다. 인공지능이 데이터를 읽고 이해하는데 중요한 엔티티 SEO를 기억하고 이를 중심으로 준비하지 않은 브랜드는 노출에서 불리할 수 밖에 없습니다.

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