많은 기업이 생성형 AI 시대에 맞춰 고객의 질문에 직접 답하는 GEO의 중요성을 인지하고 있습니다. 하지만 막상 내부적으로 실행하려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막함을 느낍니다. 회사소개서, 영업 제안서 등 좋은 자료가 내부에 있다는 것은 알지만, 이것을 어떻게 고객을 위한 콘텐츠로 만들지, 누구의 도움을 받아야 할지 구체적인 실행 단계에서 어려움을 겪기 때문에 이 질문을 검색합니다.
GEO를 직접 실행할 때 겪는 어려움은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 이 문제들은 기술보다 사람과 프로세스에 관련된 경우가 많습니다.
1. 내부 자료 '재구성'의 어려움
회사소개서나 제안서에는 서비스 설명, 강점, 절차 등 좋은 내용이 많습니다. 하지만 이 자료들은 특정 고객이나 상황을 전제로 작성되었기 때문에, 불특정 다수의 잠재 고객이 검색할 질문에 대한 직접적인 답변이 되기는 어렵습니다. 예를 들어, 제안서에 포함된 '프로젝트 수행 절차' 목록을 '콘텐츠는 어떤 순서로 만들어지나요?'라는 고객의 질문에 맞는 답변 형식으로 '재구성'하는 과정이 필요한데, 많은 담당자가 이 지점에서 어려움을 느낍니다.
2. 부서 간 협업의 병목
GEO 콘텐츠는 마케팅팀 혼자 만들 수 없습니다. 답변의 정확성과 신뢰도를 높이려면 반드시 해당 분야 전문가의 검수가 필요합니다. 예를 들어, '기존 홈페이지 수정 없이 가능한가요?'라는 질문에 마케터가 '네, 가능합니다'라고 쉽게 답해서는 안 됩니다. 실제 서비스 담당자가 '어떤 조건에서 가능한지', '어떤 경우에는 개발팀의 협조가 필요한지' 등 조건과 한계를 명확히 검토해주어야 답변의 품질이 높아집니다. 하지만 현업 부서 담당자들은 바쁘고, 이러한 협업 프로세스가 정립되어 있지 않아 검수가 지연되거나 거절당하는 경우가 많습니다.
3. 민감 정보 처리 기준 부재
비용, 기술 사양, 계약 조건 등 고객이 정말 궁금해하는 정보는 대부분 회사 내부에서 민감 정보로 취급됩니다. 담당자들은 이런 정보를 공개했을 때의 위험 부담 때문에 콘텐츠 제작 자체를 주저하게 됩니다. 이 문제의 해결책은 모든 정보를 무작정 공개하는 것이 아니라, 정보의 공개 수준을 분류하는 기준을 세우는 것입니다. 예를 들어, '공개 가능', '고객사 이름 등 식별 정보 제거 후 공개 가능', '내부 참고용' 등으로 기준을 정하면 안전하게 콘텐츠를 제작하고 검수할 수 있습니다.
AI가 발전하면 이런 콘텐츠는 AI가 다 써주지 않나요?
AI는 자료 요약이나 초안 작성에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI는 문서화되지 않은 담당자의 경험이나 복잡한 비즈니스 맥락까지 파악하지는 못합니다. 또한 어떤 정보를 어느 수준까지 공개할지 결정하는 전략적 판단은 사람의 몫입니다. 결국 AI를 활용하더라도 최종적인 사실관계 확인, 전략적 판단, 검수 과정은 반드시 전문가인 사람이 수행해야 합니다.
영업 자료를 그대로 블로그에 올리면 안 되나요?
단순히 내부 자료를 파일 그대로 올리거나 내용을 복사-붙여넣기 하는 것은 효과가 거의 없습니다. GEO의 핵심은 '고객의 질문에 직접 답하는 것'입니다. 따라서 내부 자료의 내용을 바탕으로 하되, 고객이 검색할 만한 질문을 제목으로 삼고 그에 대한 명확한 답변을 제공하는 형태로 콘텐츠를 완전히 재가공해야 합니다.
정리하면
* 사내에 흩어져 있는 자료(회사소개서, 제안서, 매뉴얼 등) 목록을 만들고, 각 자료의 핵심 내용을 정리해보세요. * 영업이나 CS팀에 문의하여 고객에게 가장 자주 받는 질문 10가지를 목록으로 만들어보세요.