AI 검색엔진 최적화란? AEO, GEO에 대하여 (최적화 방법의 진실)

Q. AI 검색엔진 최적화가 뭔가요? SEO랑 다른 건가요?

챗GPT·제미나이 같은 AI 도구에서 우리 제품이 노출되도록 최적화하는 활동입니다. 기존 SEO가 구글·네이버를 대상으로 했다면, AEO·GEO는 AI 도구를 대상으로 한다는 차이가 있을 뿐 본질은 같습니다.

Q. AI 검색 최적화만의 특별한 방법이 있나요?

현재까지 밝혀진 특별한 방법은 없습니다. "AI에게 반복 질문을 주입하면 학습된다"는 방식도 랜 피쉬킨의 직접 실험 결과 일체 변동 없음으로 밝혀졌고, 위커프에서는 기술적으로 해당 이유를 보강하였습니다.

Q. AI에게 우리 브랜드를 계속 질문하면 노출이 더 잘 되나요?

아닙니다. 실험 결과 아무것도 바뀌지 않았습니다. 반복 질문은 최적화 전략이 아닙니다.

Q. AI는 최신 정보를 어떻게 반영하나요?

AI는 학습된 정보 외에도 외부 웹사이트를 참고해 최신 정보를 보완합니다. 웹사이트가 AI가 읽기 쉬운 구조로 정리되어 있으면 답변에 참고될 가능성을 높일 수 있습니다.

Q. 지금 당장 실무에서 가장 중요한 AI 검색 최적화 방법은 무엇인가요?

SEO 기본기입니다. 빠른 페이지 속도, 명확한 사이트 구조, 양질의 콘텐츠, 정확한 메타 정보가 현재 가장 현실적이고 효과적인 대응입니다.

AI 검색엔진 최적화의 시대

얼마 전 저희가 SEO 작업을 모두 끝내고 모니터링을 진행하고 있는 고객사의 대표님께서 어떤 사이트 링크와 함께 연락을 주셨습니다. 이 서비스를 이용하면 AI 최적화 할 수 있는지, 이전에 끝난 SEO 작업에 영향이 있는지를 말이죠.

저도 마찬가지로 구글, 네이버에 검색하는 것보다 1차적으로 챗 지피티(Chat GPT)나 제미나이(Gemini)에 궁금한 것을 물어보곤합니다, 그만큼 AI 검색이 삶 속에 계속해서 침투하고 있는데요,

한국은 2026년 기준 직장인의 절반이 생성형 AI를 사용했다고 이야기하며, 25년도 연구결과에서 이야기한 것이 벌써 옛날 자료가 되었을 만큼 26년도에도 생성형 AI의 인기는 날이 다르게 성장하고 있습니다.

이번 글에서는 AI 검색엔진 최적화의 배경과 실체에 대해서 살펴보고 그것을 달성하는 방법은 무엇인지에 대해서 살펴보려고 합니다.

AI 검색엔진 최적화는 무엇일까요?

AI 검색엔진 최적화는 구글 제미나이, 챗 지피티 등에서 우리 제품이나, 사이트를 노출하도록 AI 답변을 최적화 하는 행위를 의미합니다.

예를 들면 휴대폰 추천을 물었을 때 삼성전자의 갤럭시 S25가 추천된 것을 볼 수 있는데요, 이렇게 자사 제품/서비스가 AI 답변에 의하여 소비자에게 추천되도록 작업하는 행위를 AI 검색엔진 최적화 작업이라고 일컫습니다.

검색엔진에 내 사이트를 잘 알려주는 SEO(Search Engine Optimize) 활동이 AI로 옮겨간 것에 불과하며 이를 다른 말로 AEO(답변 엔진 최적화)와 GEO(생성형 엔진 최적화)로 혼용하여 부르곤 합니다.

AI 최적화의 주요 지표

따라서 요즘 이런 AEO, GEO가 차세대 SEO처럼 보이며 화두 키워드로 뜨고 있는데요, 노출수, 클릭율, 검색순위와는 다르게 AI 검색엔진 최적화에서는 아래와 같은 것들을 주요한 지표로 홍보되고 있습니다.

• AI 검색엔진에서 우리 업체가 등장하는 순위

• AI 답변의 인용도(VIsibility)

검색엔진에서 경쟁사의 제품보다 우리 제품이 더 앞에 나오면 순위가 높은 것으로 간주하는 것이 위에서 말한 순위의 개념이고, 백번, 천번을 똑같은 검색어로 검색했을 때 어느정도의 확률로 우리사이트가 답변에 자주 나오는지를 의미한 것은 인용도입니다.

그러면 이 두 가지의 지표를 개선할만한 AI 검색엔진 최적화의 특별한 방법이 있을까요?

AI 검색엔진 최적화만의 "특별한" 방법

아쉽게도 특별한 방법은 아직 밝혀진 것이 없습니다.

(글 후반에 특별하진 않지만, 정석적인 방법을 같이 소개드릴게요.)

본문에서는 2가지의 관점에서 이유를 설명드리는데요, 첫번째는 랜 피쉬킨(Rand Fishkin)의 연구결과와 두번째는 AI가 답변하는 기술적인 관점에서 이유를 설명하고자 합니다.

랜 피키쉰은 많은 기업이 AI 순위와 인용도에 대해 많은 투자를 하지만, 유의미한 연구결과는 찾을 수 없어서 직접 연구를 했다고 밝히며 연구 방법과 결과를 공유했습니다.

연구에서 꼬집은 방법(업체에서 사용하는)은 다음과 같습니다

• AI에게 잔뜩 물어봄 (여러 명이 많이)

• AI가 주입된 질문과 답변을 학습(?)

• 다른 사람이 AI한테 물어볼때도 학습됐으니 많이 나올거다.

의 논법으로 풀어내고 있는데요, 직접 이를 실험한 결과는 일체 변동 없음으로 밝혀졌습니다.

(본문)

특히나 인상깊게 봤던 것이 AI 도구의 응답은 매우 무작위 적이기에, 동일한 순서(예, 삼성전자, 애플 순서)로 목록이 나오는 경우에는 1,000번 실행 중 한 번 정도밖에 되지 않는다고 밝힌 만큼, AI에 답변 순위는 최적화가 불가한 요소임을 증명하였습니다.

또한 사람마다 질문 스타일이 너무나 달랐다.

또, 연구 주제에서 같이 이야기한 것은 같은 헤드폰을 추천해달라는 질문에도, 사람마다 질문 스타일이 크게 달랐다는 것을 발견할 수 있는데요,

답변의 유사도를 100 부터 0 점까지로 구분하면 약 8.1 점 정도를 기록했다고 합니다. 이는 닭강정과 땅콩버터는 둘 다 "땅콩"이 들어간다 정도의 유사성에 해당한다고 합니다.

이처럼 같은 주제에도 사람마다 질문이 크게 달라 인위적인 학습 성립이 어렵다는 취지로 이야기하였습니다.

인용도는 의미가 있는가?

볼만한 지표는 맞지만 실험을 통해 변경된건 없다고 이야기했습니다. 여기서 부터는 랜 피쉬킨이 열린 결말로 남겨두었으니 기술적인 방법과 함께 쉽게 설명해보겠습니다.

여러분은 GPT 가 무엇의 약자인지 아시나요?

바로 Generative Pre-trained Transformer 입니다.

여기서 중요한 것은 미리 학습된 (Pre-trained)인데요, 불과 2023년 정도 GPT가 처음나왔을 때, 체감상 24년도까지도 GPT는 "오늘 날씨 알려줘" 와 같은 질문에 답을 하지 못했습니다.

그 이유는 미리 학습된 정보만 이야기하는 GPT 의 특성상 새로운 버전이 나오지 않는 이상 미래의 정보는 알지 못하기 때문입니다. 이는 Open AI에서 데이터를 넣은 새로운 모델이 나오기 전까지는 정보가 업데이트 되지 않은 상태라고 말할 수 있습니다.

최신 정보를 반영하는 방법은요?

이렇게, 이전 정보를 알지 못하는 한계점에 봉착하여 GPT는 외부에서 정보를 가져와서 AI 도구가 답변에 참고하는 방식으로 서비스를 개선하였습니다.

이러한 방법 구조를 RAG라고 부릅니다.

• 검색엔진 등 에서 최신 정보를 검색하거나 가져옴

• 가져온 정보를 AI 도구에 같이 전달

• AI 도구는 새로운 정보를 바탕으로 답변

이렇게 볼 수 있듯 GPT는 외부에서 정보를 가져오는 방법을 통해 최신 정보를 반영합니다.

그러면 외부에서 정보를 가져오는 지점을 공략하면 되나요?

GPT는 하나의 답변을 생성하기까지 무수한 외부 도구를 가져와 사용하는데, 여기서 우리가 노력으로 개선 가능한 단 하나의 부분은 바로 우리의 웹사이트입니다. GPT와 제미나이는 웹사이트를 읽어서 답변하는데요,

그렇다면 우리가 할 수 있는 것은 명확합니다.

AI가 우리 웹사이트를 더 잘 읽어갈 수 있도록 만드는 것.

그리고 AI 도구가 웹사이트를 읽는 방법은 기존 검색엔진과 완전히 동일한 방식을 사용합니다. 결국 AI 검색 최적화의 정답은 새로운 기술이 아니라, 기존 SEO를 제대로 하는 것으로 다시금 귀결됩니다.

다시 귀결되는, SEO에 충실하라

AEO, GEO 등 새로운 용어가 넘치는 시대에서, 다시 SEO라니 조금은 실망하셨을지도 모르겠습니다. 하지만 SEO 또한, AI가 읽어가기 쉽게 구조화된 형태로 웹사이트를 가꾸어 읽어가는 난이도를 낮추고, 기존 전통적인 검색포털에서도 순위를 올려, 더 AI 눈에 잘 띄게 끔 하는 것이 가장 우수한 방법입니다.

따라서 빠른 페이지 로딩, 명확한 사이트 구조, 양질의 콘텐츠, 정확한 메타 태그 처럼 수년간 SEO의 기본으로 불려온 것들이 AI 시대에도 여전히 유효하고, 더욱 중요해졌다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

AEO, GEO라는 새로운 이름으로 포장된 서비스들이 많지만, 현시점에서 가장 확실한 AI 검색 최적화 방법은 탄탄한 SEO 기반을 갖추는 것이 현재의 최선입니다.

부록 (기술에 대한 추가설명, 논리에 대한 보강)

어, 저는 구글 AI 개요에서 계속 같은 답변이 보이는데요?

AI는 컴퓨팅 파워(=전기)를 많이 사용합니다. 유사한 질문이 들어올 것을 대비하여 또 답변을 생성하면 전기세가 많이 나오니 잠깐 보관한 성격에 가깝습니다. 이는 일정시간이 지나면 초기화 되는 성격을 갖고 있습니다.

잠깐 보관된 것 같아 의심스럽다면 Google AI 개요가 아닌 제미나이에게 같은 질문을 던져보세요!

인용도 추가 설명, 스마트폰 케이스에서는 삼성전자와 애플, 2개만 계속 나오는 이유가 있나요?

에어컨을 이야기하면 삼성과 LG가 나오겠지요. 이는 사람에게 물어도 같은 대답의 비중이 높을 것 입니다.

반면 자기계발서와 같은 책을 추천해달라고 했을 때는 무수히 많은 책이 나올 것이고 이러한 것을 인위적으로 최적화 했다면 본문에서 언급한 실험과, 기술의 방법에 따른 반증 사례가 될 것 입니다.

따라서 인용도 또한, 해당 사업 구조에서 적은 경쟁자가 있거나, SEO 콘텐츠 발행에 오랜 시간을 들여 AI가 정보를 취득할만한 원천 소스(웹 등)을 장악하고 있다면 인용도가 높게 나타나는 것이 당연한 형태입니다.

"결국 인용도는 AI가 만드는 게 아니라 현실 세계의 브랜드 인지도를 반영한다"는 것을 알 수 있습니다.