🚀 GEO(Generative Engine Optimization) 전사 플랫폼 확대를 위한 아키텍처 및 데이터 플로우

📅 글 개요

GEO(Generative Engine Optimization, 이하 GEO)가 마케팅의 새로운 화두로 대두되고 있는 요즘, 여느 서비스에도 누구나 할거 없이 빠르게 도입하고자 노력하고 있습니다. 다만 필자는 SEO가 GEO로 즉각 대체되기 보다는 SEO & GEO로 확대 되다가 AI 서비스의 자연스러운 성장에 따라 GEO로 완전히 전환될 것이라고 바라보고 있습니다.

하지만 GEO를 구성하기 위한 결과물의 대부분이 단순 상품정보의 API를 가져와 schema로 조합하는 일차원적인 방식에 그치는 것이 아쉬웠습니다.

이러한 배경에서 고품질의 GEO를 구성하고 AI를 활용해 자동화하는 방식은 전사 플랫폼 확대를 위한 핵심 전략이 됩니다. 특히 E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)와 CEP(Creator Economy Platform) 원칙을 기반으로 한 BestPractice 구성과 Schema.org 구조화 데이터를 활용한 기술적 접근이 중요합니다.

💡 이 글에서 다룰 내용

• 고품질 GEO vs 저품질 GEO 도입 전략
• GEO 구성을 위한 핵심 요구사항
• 전사 플랫폼 확대를 위한 아키텍처 설계
• BestPractice 기반 GEO 구성 방법
• AI를 활용한 자동화 및 유지보수 전략

사내 스터디(액션랩) 및 프로젝트를 진행하며, 제가 느꼈던 고품질의 GEO를 구성하고, 이를 AI를 활용해 자동화하는 방식에 대해 공유해보고자 합니다. (상품 페이지를 주 타겟으로 설명드리도록 하겠습니다.)

🎯 도입 전략

도입을 위해선 먼저 도입의 목적에 따라 고품질의 GEO를 선택할지, 저품질의 GEO를 선택할지 고민해야 합니다.

📊 저품질 GEO vs 고품질 GEO

저품질의 GEO를 선택하는 목적:

• 어느 키워드에서도 빠르게 우리의 서비스 페이지를 알리고, 고객이 유입될 수 있게 하는 목적
• 초기 유입으로서의 가치는 존재하나, 추후 GEO의 품질 저하로 인한 점수하락으로 이어져 유지보수성까지는 어려울 것이라 전망

고품질의 GEO를 선택하는 목적:

• 페이지별로 같은 구성이 없으며, 페이지 컨텐츠의 내용에 기반하여 구성되는 형태
• 저품질의 같은 GEO 컨텐츠에 비해선 검색 시, 유입이 제각각으로 다를 수 있으나
• 품질에 근거하여 유지보수성을 고려하였을 때 유입이 단계적으로 확대될 수 있다

🎯 핵심 전략

저희는 오늘 따라서 고품질의 GEO를 다루어 보고자 합니다. 고품질의 GEO를 전사 플랫폼으로 확대하기 위해선:

• E-E-A-T, CEP 등에 근거하되
• 쉬운 유지보수성을 위해 AI를 적극 활용
• MD 등의 사용자가 컨텐츠를 수기로 계속 작성하는 형태는 막아야 합니다

💡 핵심: BestPractice로 구성한 GEO 컨텐츠와 AI 프롬프트를 버저닝을 위한 기술자산으로 구성하여 유지보수하는 방식을 논의합니다.

📋 요구사항

고품질의 GEO를 구성하기 위해선 제일 먼저 다음과 같은 요구사항이 필요합니다:

1. 마케팅 기법 이해

• E-E-A-T, CEP 등의 GEO 컨텐츠 구성을 위한 마케팅 기법의 이해

2. 기술적 이해

• Schema.org, SEO(Search Engine Optimization) 등의 기술적 이해

3. 데이터 정보

• 페이지 성격에 따른 상품/이벤트/FAQ 등의 데이터 정보

4. BestPractice GEO 구성 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

• 해당 3가지를 통해 고품질로 구성한 BestPractice GEO 구성(정답군)

5. AI 프롬프트 구성 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

• 해당 구성을 통해 새로운 상품/이벤트/FAQ 정보가 올때마다 GEO 결과로 구성해주는 프롬프트(Agent Skills 등)

🏗️ 아키텍처 설명

전사 상품 페이지에 자동화를 하려면 BO에서 GEO를 생성하는 API(AI 에이전트를 통해 GEO 컨텐츠를 구성)를 호출하고, 프론트 화면에서는 생성한 GEO 결과물을 조회하는 API를 통해 Header 태그 및 컨텐츠에 활용하는 것이 성능적으로도 적절합니다.

📊 데이터 플로우

따라서 이를 위해선 해당 상품의 GEO를 구성하는 GEO API를 다음과 같이 구성하고 호출해야 합니다:

🔄 7단계 데이터 플로우

1. 캐싱 확인: 기존에 해당 상품의 GEO 정보가 있는지 확인하고(캐싱) 없으면,

2. 데이터 조회: 해당 상품의 상품정보 및 고객리뷰 정보를 조회합니다.

3. BestPractice 구성: 사전에 구성한 BestPractice 정보를 가져오고, E-E-A-T와 CEP의 Document 문서들, Schema.org 및 SEO 등의 기술 Document 문서를 참조시켜 프롬프트로 구성하고

4. AI 에이전트 실행: 이를 해당 상품의 GEO로 도출해낼 수 있도록 AI 에이전트를 실행시킵니다. 이렇게 나온 GEO 구성을

5. 화면 배치: 화면 레벨에서 조회하여 Header 태그등에 적절히 배치시키고

6. 컨텐츠 기획: 이후 상품 기술서의 컨텐츠를 GEO에 근거하여 기획/적용하도록 합니다.

7. 유지보수: 추후 유지보수를 위해선 프롬프트와 BestPractice를 기술자산화하여 버저닝을 통해 품질을 업그레이드하고 유지보수하면 됩니다.

💎 BestPractice 구성 방법

GEO의 BestPractice를 구성하기 위해선 객관화된 정보를 활용하여 구성하는 것이 고품질을 위해 필수적입니다.

🎯 구성 전략

저희는 다음과 같은 방식으로 BestPractice를 구성하였습니다:

• 고객 리뷰 데이터 키워드 분석: 상품 내 고객의 리뷰 데이터 키워드를 토대로 하여
• 상품정보와 조합: 이를 상품정보와 조합하고
• 브랜드 특성 반영: 여기에 브랜드(설화수, 라보에이치 등)의 표현하고 싶은 특성을 더하여
• 고품질 GEO 컨텐츠 구성: 고품질의 GEO 컨텐츠를 구성하였습니다

🔄 확대 및 유지보수

이후 AI로 자동화하기 위해:

• 정답군이 되는 BestPractice가 되기도 하며
• 타 브랜드로 확대시 해당 BestPractice를 해당 브랜드의 고객리뷰 및 특성에 맞게 변경+보완하여 유지보수성을 확보하였습니다

✨ 이점

이러한 구성을 통해 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 다음과 같습니다:

🎯 1. 고품질 GEO 컨텐츠

핵심 가치: 단순 상품정보가 아닌 고객리뷰 기반 BestPractice

• 고객리뷰 및 GEO 컨텐츠에 근거해 생성한 BestPractice 모델을 바탕으로 GEO를 구성
• 높은 품질의 GEO 컨텐츠를 구성할 수 있습니다

🔄 2. 유지보수성 확보

핵심 가치: 도입뿐만 아니라 유지보수로 확대 가능

• 고품질의 GEO 컨텐츠를 도입뿐만 아니라 유지보수로 확대가 가능
• BestPractice와 프롬프트를 기술자산화하여 버저닝을 통해 품질 업그레이드

💰 3. 비용 효율성

핵심 가치: 유지비용 현저히 감소

• 매번 AI 에이전트를 통해 실행하는 방식이 아닌
• 상품 초기 구성을 위해 실행하고
• 이후 내용 보완을 위해서만 AI 에이전트를 실행하기 때문에
• 유지비용도 현저히 낮아집니다

🎉 마무리

GEO를 구성하기 위해 공부 및 프로젝트를 진행하면서, GEO에는 정답은 없으나 Bot이 긁어가는 원리와 이해관계를 고려하며 역으로 구성하는 재미가 있었습니다.

그리고 이를 통해 서비스 페이지의 컨텐츠 구성이 GEO를 타겟팅한다면 어떻게 변화해야할지도 예측해볼 수 있는 유익한 시간이었습니다.

프론트엔드 아키텍처 설계에 관심이 있으시다면, Turborepo를 활용한 모노레포 구축 글도 참고해보시기 바랍니다. 전사 플랫폼 확대를 위한 아키텍처 설계 관점에서 유용한 인사이트를 제공합니다.

💭 향후 전망

GEO에는 아직 정확한 정답은 없기에 연구와 프로젝트를 근간으로 우연히 맞은 결과물일 수도 있으나, 이를 참고하시어 좋은 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

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🙏 감사의 말씀

이 글을 읽으시는 분들께서도 위 글이 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다.

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