From Searchable to Readable

‘에이전틱 AI (Agentic AI)’는 사용자가 정보를 탐색하고 의사결정을 내리는 멘탈 모델의 근본적인 변화를 만듭니다. 과거 사용자가 검색 엔진에 키워드를 입력하고 나열된 링크 중 정답을 직접 확인하던 방식에서, 이제는 에이전트에게 복잡한 ‘목표를 위임’하고 AI가 도출한 최종 결론과 추천을 신뢰하는 구조로 바뀌고 있는 것입니다.

 

에이전틱 AI가 사용자의 신뢰를 얻기 위해 가장 중요하게 여기는 핵심 장치는 바로 ‘명확한 근거 제시’입니다. AI가 자의적으로 정보를 지어내는 환각(hallucination) 현상을 방지하기 위해, 신뢰할 수 있는 출처와 구체적인 인용 근거를 사용자에게 투명하게 공유하는 과정이 필수적이기 때문입니다. 각종 LLM 서비스의 딥 리서치 기능 등이 진척도와 명확한 출처를 시각화하여 제공하는 이유도 여기에 있습니다.

 

이러한 시대적 흐름 속에서 기업의 대외 디지털 채널 전략 역시 과거의 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)에 머물러서는 안 됩니다. 이제는 AI 검색 엔진이 기업의 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 인지하고, 신뢰할 수 있는 정보로 판단하여 사용자의 답변에 ‘인용(Citation)’하도록 만드는 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화) 혹은 AEO(AI Engine Optimization) 전략이 핵심 경쟁력이 되었습니다.

 

pxd가 개발한 GEO/AEO 툴인 GEONIQ(지오닉)은 다양한 산업군의 디지털 채널 구조를 분석해 왔습니다. 금융, 여행·숙박, OTT 등 주요 산업의 GEO/AEO 사례 조사를 통해 도출한 3가지 핵심 인사이트와 구조적 조건을 소개합니다. 

 

GEONIQ 평가 결과 예시 

 

 

1. 정교한 ‘상품 인식 구조’가 AI의 올바른 요약을 만든다.

AI가 웹페이지를 신뢰할 수 있는 정보로 이해하려면, 사람이 보는 화면뿐 아니라 그 뒤에 놓인 제목 구조, 메타데이터, 표, 목록, 구조화 데이터까지 정돈되어 있어야 합니다. 페이지 내의 핵심 정보가 구조화되어 있지 않으면 AI는 상품의 속성을 오인하거나 왜곡된 정보를 사용자에게 전달하게 됩니다.

 

• 금융권·자산운용사 사례: 복잡하고 정교한 정보 전달이 생명인 금융 상품(펀드, ETF 등) 페이지의 경우, AI가 상품의 명칭, 수익률, 운용 보수, 위험 등급을 명확히 구분할 수 있도록 시맨틱 마크업(Semantic Markup)과 정돈된 표(Table) 구조를 갖추어야 합니다. GEONIQ 분석에 따르면, 금융권 사이트 중 상당수가 텍스트 정보를 구조화하지 않아 AI가 핵심 지표를 빠뜨리거나 서로 다른 상품의 데이터를 오인해 결합하는 환각 현상을 유발하는 취약성을 보였습니다.

 

• 여행·숙박 플랫폼 사례: 사용자가 “아이와 함께 가기 좋은 평점 4.5 이상의 수영장 있는 숙소”를 AI에게 물었을 때, AI가 이를 추천 리스트에 포함하려면 숙소의 위치, 편의시설(부대시설), 이용 규칙 등이 개별적인 데이터 속성으로 식별 가능해야 합니다. 단순 이미지 배너나 정형화되지 않은 텍스트 나열은 AI의 인지율을 급격히 떨어뜨리며, AI가 해당 정보를 정확히 식별하기 어려워지고, 추천·인용 후보에서 불리하게 작용할 수 있습니다. 

 

 

2. 명확한 ‘비교 및 탐색 흐름’이 AI의 추천 가중치를 높인다.

에이전틱 AI는 사용자에게 단순히 하나의 결과만을 제안하지 않고, 여러 대안을 비교·대조하여 최적의 의사결정을 돕는 비서 역할을 수행합니다. 따라서 기업의 웹사이트가 자체적으로 명확한 비교 구조와 점검 관점을 제공할 때, AI는 해당 페이지를 '정보의 완결성이 높은 양질의 출처'로 판단하고 우선적으로 인용합니다.

 

• 금융권·자산운용사 사례: 투자 상품 간의 비교 분석 흐름이 매끄럽게 설계된 웹페이지는 AI가 '비교 추론'을 수행할 때 훌륭한 소스가 됩니다. 상품의 장단점, 기간별 성과 비교 데이터를 정량적으로 제공하는 사이트는 AI가 비교형 답변을 구성할 때 더 유력한 참고 후보가 될 수 있습니다.  

 

• 여행·숙박 플랫폼 사례: 가격 비교, 사용자 리뷰의 핵심 키워드 요약, 취소 환불 규정의 명시성 등 사용자가 최종 선택 단계에서 결정을 내리기 위해 거치는 ‘비교 구조’가 명확해야 합니다. GEONIQ 진단 결과, 비교 흐름이 불투명하고 필수 조건이 누락된 플랫폼은 AI가 대안 간의 차이점을 파악하지 못해 사용자에게 최종 추천하는 구조적 단계에서 누락되는 경향을 보였습니다.

 

 

3. AI가 읽기 좋은 콘텐츠의 ‘기술적 완결성’ 확보

좋은 UX와 디자인이 논리적인 에세이처럼 설득력을 지녀야 하듯, AI 환경에서의 웹은 기술적인 논거와 규칙을 완벽히 준수해야 합니다. 웹사이트의 메타데이터(Metadata), 오픈 그래프(Open Graph), 구조화 데이터(Schema.org) 등의 기술적 요소는 AI에게 우리 사이트의 '논리적 뼈대'를 설명하는 에세이의 명제와 같습니다.

 

• 콘텐츠 플랫폼·OTT 사례: 수많은 영상 콘텐츠와 텍스트가 혼재된 OTT 및 콘텐츠 플랫폼에서는 "왜 이 콘텐츠가 선택되어야 하는가"에 대한 맥락을 AI에게 기술적으로 인지시켜야 합니다. 장르, 출연진, 줄거리 요약, 공개일, 에피소드 정보 등이 구조화 데이터나 명확한 HTML 구조를 통해 검색엔진과 AI 크롤러가 이해할 수 있는 형태로 제공될 때, 검색 시스템과 AI가 해당 콘텐츠의 주제와 맥락을 더 명확히 이해하고 사용자 질문에 맞는 답변 후보로 활용할 가능성이 높아집니다.

 

 

인용을 위한 명확한 구조의 가치

디지털 생태계의 중심축이 AI로 이동함에 따라, 기업은 이제 "우리 사이트가 전통적인 포털에서 몇 위에 노출되는가"를 넘어 "AI가 우리 브랜드를 신뢰할 수 있는 답변 출처로 인용하고 있는가"를 치열하게 고민해야 합니다. 

 

URL 하나만으로 GEO/AEO 관점의 구조적 문제를 함께 진단하고, AI가 페이지를 이해하는 데 방해가 되는 요소와 우선 개선 포인트를 제시하는 GEONIQ과 같은 전문 통합 진단 솔루션의 도입이 필수적인 이유입니다.

 

 

GEONIQ: https://www.geoniq.ai