2026 SEO 진화: Passage Ranking과 GEO 전략

구글 검색은 페이지(URL) 전체 평가에서 '질문에 직접 답하는 단락(Passage)' 단위 평가로 확장되었으며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 생성형 AI 검색 구조가 확산되면서 단락 단위 정보 구조화가 2026년 SEO·GEO(Generative Engine Optimization)의 핵심 전략 축이 되고 있습니다. 이 글에서는 구글의 Passage Ranking 개념, RAG 기반 AI 검색의 작동 구조, 단락 품질 평가 지표(Context Relevance·Answer Faithfulness·Answer Relevance), 그리고 2026년형 GEO 콘텐츠 전략을 순서대로 다룹니다. 목차 * 배경: AI 검색은 문서를 어떻게 읽고 인용하는가? * 1. Passage Ranking이란 무엇인가? * 2. 검색 엔진은 어떤 단락을 '좋은 답변'으로 평가하는가? * 3. 2026년 GEO 전략은 무엇

작성일 2026.06.01 · by 박세진

[AI 마케팅] E-commerce 플랫폼 (Retail Media) AI Solution 정리

E-Commerce 플랫폼 AI 솔루션의 작동 원리와 광고 효율 개선 사례 이번 글에서는 리테일 미디어 및 마켓플레이스 플랫폼에서 출시된 AI 솔루션을 정리하여 전달합니다. 최근 몇 년간 빠르게 강화되고 있는 AI 기반 자동화 캠페인 및 운영 어시스턴트 내용을 기반으로 향후 업무 진행 시 도움이 되는 핵심 요소들을 공유합니다. 목차 * 아마존 DSP Performance+ 자동화 캠페인 구조 * 월마트 검색 광고 및 운영 보조 AI 마티 * 월마트 DSP 자동화 캠페인 특징 * E-Commerce 플랫폼 AI 솔루션 비교 및 핵심 가치 * CTV 및 리테일 미디어 주요 용어 정리 아마존 DSP Performance+ 자동화 캠페인 구조 아마존 DSP 내 AI 기반 자동화 캠페인인 Performance+ 솔루션에 대해 알아봅니다. AI 학습 데이터 신호 및 작동 원리 아마존 DSP Performance+는 전환 목표를

작성일 2026.05.29 · by Eunhee Lee

Neural Matching과 BERT— 서로 보완 관계인 두 알고리즘이 GEO 시대에 결합되는 방식

키워드매칭 시대의 종말 2013년 Google의 Hummingbird 업데이트 이후, 검색은 ‘키워드 매칭’에서 ‘의도 파악’으로 크게 진화하였습니다. 사용자가 “밤에 잠이 안오는 이유” 라고 검색 했을 때, ‘불면증 해결법’, ‘수면클리닉’ 문서가 노출됩니다. 직접적으로 불면증이나 수면이라는 단어가 언급되지 않았음에도 불구하고 검색자의 “잠이 안오는 문제를 해결하고 싶다”는 의도를 파악한 결과라고 볼 수 있습니다.이 변화의 중심에 뉴럴매칭(Neural Matching)과 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 두 알고리즘이 있습니다.키워드 보다 맥락과 의미가 중요해진 GEO 시대에, 두 알고리즘이 어떻게 상호보완 하며 작동하는지 살펴보겠습니다. 목차 * 뉴럴매칭 (Neural Matching)이란 무엇인가? * BERT (Bidirectional Encoder Rep

작성일 2026.05.28 · by Junyoung Bai

구글 AI Mode 6단계 메커니즘과 콘텐츠 인용 전략

잘 만든 우리 페이지가 검색 1위인데도, 정작 구글 AI 답변에는 한 줄도 인용되지 않는 일이 일어납니다. AI 답변에 어떤 문장이 인용될지는 그 페이지의 검색 순위가 아니라, 6단계 파이프라인의 마지막에서 단락을 1:1로 비교해 결정되기 때문입니다. 이 글에서 다루는 원리는 구글 AI Mode에만 적용되는 것이 아닙니다. ChatGPT, Gemini, Claude처럼 생성형 AI가 답변을 만들어 출처를 인용하는 플랫폼 전반에 공통으로 작동하는 원리입니다. 다만 설명의 기준은 구글 AI Mode로 잡았습니다. 이유는 두 가지입니다. 첫째, AI Mode는 구글 특허와 공식 문서를 통해 작동 구조가 가장 구체적으로 드러나 있어 메커니즘을 단계별로 설명하기에 가장 적합합니다. 둘째, 질문 확장(Query Fan-Out)·벡터 기반 검색·단락 단위 인용이라는 핵심 메커니즘은 AI Mode만의 것이 아니라 다른 LLM 답변 엔진에도 공통되기 때문입니다.

작성일 2026.05.22 · by mj kang