SEO에서 AEO, GEO로: AI가 답을 대신 읽어주는 시대에 웹사이트는 무엇을 갖춰야 하나

요약 검색 결과 화면에 AI 요약이 함께 뜨면 사람들이 결과 링크를 누르는 비율이 15%에서 8%로 떨어졌습니다(퓨 리서치 센터, 2025). 이 글은 검색 최적화가 SEO에서 AEO, 그리고 GEO로 어떻게 넓어졌는지 세 용어의 뜻과 차이를 논문과 공식 문서로 확인하고, AI가 답을 만들 때 내 웹사이트가 인용되려면 무엇을 갖춰야 하는지 정리합니다.

들어가며

2025년 7월 미국 퓨 리서치 센터가 성인 900명의 실제 검색 기록 6만 8,879건을 분석해 발표한 조사가 있습니다. 검색 결과 위에 구글의 AI 요약이 뜬 경우 사람들이 결과 링크를 누른 비율은 8%였고, 요약이 없을 때는 15%였습니다. AI 요약 안에 붙은 출처 링크를 누른 비율은 1%에 그쳤습니다(Chapekis & Lieb, 2025).

같은 해 4월 검색 분석 업체 에이허프스(Ahrefs)는 키워드 30만 개의 서치 콘솔 데이터를 1년 전과 비교해, AI 요약이 붙은 검색어에서는 1위 페이지의 클릭률이 34.5% 낮았다고 발표했습니다(Law, 2025).

두 조사의 결론은 같습니다. 검색엔진에서 1위에 오르는 것과 사람이 내 사이트에 실제로 들어오는 것은 더 이상 같지 않습니다. 그래서 이 글에서는 검색 최적화를 부르는 세 이름(SEO, AEO, GEO)이 각각 무엇을 뜻하는지 먼저 구분하고, 시장이 실제로 얼마나 움직였는지 수치를 확인한 뒤, 그 변화 속에서 웹사이트가 무엇을 갖춰야 답으로 인용될 수 있는지 살펴보겠습니다.

검색 1위에 오르는 것과 방문자가 들어오는 것은 더 이상 같은 일이 아닙니다.

먼저 알아둘 개념 세 가지

1. SEO: 검색 결과 목록에서 위에 오르기

SEO(Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화)는 구글이나 네이버 같은 검색엔진이 보여주는 결과 목록에서 내 페이지가 더 위에 나오도록 만드는 일을 말합니다. 검색엔진이 페이지를 잘 읽고 이해하도록 돕는 기술 작업과, 검색하는 사람에게 실제로 도움이 되는 내용을 만드는 일이 함께 들어갑니다. 구글은 검색 품질을 평가하는 기준으로 경험·전문성·권위·신뢰(E-E-A-T)를 제시하는데요, 원래 세 가지(전문성·권위·신뢰)였던 기준에 2022년 12월 '경험'을 더해 네 가지가 됐습니다(Google Search Central, 2022). 이 기준은 순위를 직접 매기는 공식이 아니라 사람 평가자가 검색 품질을 채점할 때 쓰는 지침이라고 구글은 설명했습니다.

2. AEO: 답변 상자에 내 내용이 뽑히기

AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)는 검색엔진이 링크 목록 대신 답을 직접 보여주는 자리에 내 콘텐츠가 뽑히도록 만드는 일입니다. 결과 맨 위에 답을 발췌해 보여주는 구글의 피처드 스니펫, 2024년 5월 미국을 시작으로 펼쳐진 구글 AI 오버뷰, 2025년 3월 네이버가 통합검색 상단에 도입한 AI 브리핑이 모두 이 자리에 해당합니다. AEO는 학술 용어라기보다 업계에서 쓰는 이름이라 정해진 정의가 하나로 있지는 않습니다. 다만 구글은 공식 문서에서 AI 오버뷰나 AI 모드에 나오기 위해 따로 해야 할 최적화는 없고, 색인이 되고 스니펫 노출이 허용된 페이지라면 자격이 있으며, 새로운 기계용 파일이나 AI 전용 마크업을 만들 필요도 없다고 밝혔습니다(Google Search Central, 2025a).

3. GEO: 생성형 AI의 답 안에 인용되기

GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)는 프린스턴대와 조지아공대 연구진이 2023년 11월 논문으로 제안하고 2024년 KDD 학회에서 발표한 개념입니다(Aggarwal 외, 2024). 이들은 여러 웹 문서를 읽고 하나의 답을 새로 써 주는 시스템을 생성형 엔진이라고 불렀고, 그 답 안에서 내 콘텐츠가 얼마나 보이는지(가시성)를 높이는 방법을 다뤘습니다. 연구진이 만든 벤치마크로 실험했더니 내용을 고치는 방식에 따라 가시성이 최대 40%까지 올라갔는데요, 문장에 통계 수치를 넣거나 출처를 밝히거나 전문가의 말을 인용하는 방식은 효과가 있었고, 키워드를 반복해 채워 넣는 옛 방식은 오히려 가시성을 떨어뜨렸다고 보고했습니다. 효과의 크기는 분야마다 달라 분야별로 접근해야 한다는 점도 함께 짚었습니다.

이 개념이 겨냥하는 화면은 2024년 10월 출시된 ChatGPT 검색, 퍼플렉시티, 그리고 구글이 2025년 5월 미국 전체에 연 AI 모드처럼 링크 목록 없이 답부터 내놓는 곳들입니다(OpenAI, 2024; Reid, 2025a).

시장이 실제로 얼마나 움직였나

시장조사 기관 가트너는 2024년 2월 2026년까지 전통적인 검색엔진의 검색량이 25% 줄고 그 몫이 AI 챗봇과 가상 비서로 옮겨갈 것이라고 전망했습니다. 담당 애널리스트 앨런 앤틴은 생성형 AI가 사람들이 예전에 검색창에 치던 질문을 대신 받는 '대체 답변 엔진'이 되고 있다고 설명했습니다(Gartner, 2024).

실제 배치도 빠르게 진행됐습니다. 아래 표는 이 글에서 확인한 공식 발표를 시간순으로 정리한 것입니다.

방문자 수가 어떻게 달라졌는지는 앞서 본 퓨 리서치와 에이허프스의 두 조사의 통계 결과입니다.

퓨 리서치 조사에서 AI 요약이 뜬 검색의 26%는 사용자가 아무 링크도 누르지 않고 검색을 끝냈고, 요약이 없을 때 그 비율은 16%였습니다. 요약이 뜨면 검색 열 번마다 한 번꼴로 사람들이 화면에서 답만 읽고 자리를 떠났고, 그만큼 웹사이트로 오는 방문이 줄었습니다.

검색엔진과 웹사이트는 원래 글을 가져가는 대신 방문자를 돌려보내는 관계였습니다. 콘텐츠 전송 업체 클라우드플레어는 2025년 7월 이 관계가 무너졌다고 발표했는데요, 자사 망을 지나는 요청에서 각 회사의 크롤러가 페이지를 가져간 횟수를 그 회사가 사이트로 돌려보낸 방문 횟수로 나눠 비교했습니다. 2025년 6월 19일부터 26일까지 앤스로픽은 페이지를 7만 900번 가져가는 동안 방문을 1건 돌려보냈고, 가장 낮은 미스트랄은 반대로 가져간 횟수보다 돌려보낸 방문이 10배 많았습니다(Cloudflare, 2025). 클라우드플레어는 같은 날 새로 등록되는 도메인에서 AI 크롤러를 기본 차단하는 정책으로 바꿨습니다. 다만 앱에서 들어온 방문은 출처 표시가 없어 집계에서 빠지므로 이 비율이 실제보다 부풀려졌을 수 있다고 클라우드플레어 스스로 밝혔습니다. 회사마다 편차는 크지만, 글이 읽히는 양에 견줘 사이트가 돌려받는 방문이 줄었다는 점은 앞의 두 조사와 같습니다.

구글은 클릭이 줄었다는 진단에 동의하지 않습니다. 구글 검색을 총괄하는 엘리자베스 리드는 2025년 8월 구글 검색이 웹사이트로 보내는 전체 클릭 수가 1년 전과 견줘 대체로 안정적이고, 사용자가 곧바로 되돌아 나오지 않는 '질 좋은 클릭'은 오히려 조금 늘었다고 밝혔습니다. 트래픽이 크게 줄었다는 외부 보고는 방법론에 결함이 있거나 일부 사례일 뿐이라고도 했습니다(Reid, 2025b). 다만 구글은 근거 수치를 공개하지 않았습니다. 앞의 조사들이 표본 수와 측정 방법을 함께 밝힌 것과는 다른 점입니다. 클릭이 실제로 얼마나 줄었는지는 아직 논쟁 중입니다. 다만 AI가 답을 먼저 보여 주는 화면이 검색의 기본 모습이 됐다는 점은 양쪽이 함께 말하고 있습니다. 구글도 2025년 5월 AI 오버뷰가 나오는 유형의 질문에서 검색 이용이 10% 이상 늘었다고 밝혔습니다(Reid, 2025a).

세 가지의 차이를 한눈에

세 방식은 서로를 대체하지 않습니다. 색인이 되지 않으면 요약도 인용도 없습니다.

답으로 인용되려면 웹사이트가 갖춰야 할 것

앞의 자료들을 종합하면 요구 조건은 여섯 가지로 모입니다. 새로운 기술이 필요한 것은 거의 없고, 대부분은 검색엔진이 원래 요구하던 것을 더 엄격하게 지키는 일입니다.

1. AI 크롤러가 들어올 수 있어야 합니다

답에 인용되려면 먼저 읽혀야 합니다. OpenAI는 용도별로 크롤러를 나눠 운영하는데요, OAI-SearchBot은 ChatGPT 검색 결과에 사이트를 노출하는 데 쓰이고, GPTBot은 모델 학습용 수집에 쓰이며, ChatGPT-User는 사용자가 질문한 순간 페이지를 여는 동작이라 robots.txt 규칙이 적용되지 않을 수 있다고 설명했습니다(OpenAI, 2025). 학습에는 쓰이고 싶지 않지만 검색에는 나오고 싶다면 GPTBot만 막고 OAI-SearchBot은 열어 두는 식으로 구분해야 합니다. 구글도 학습 제외용 Google-Extended 설정은 AI 오버뷰 노출과 별개라고 안내했습니다(Google Search Central, 2025a). 2025년 7월 이후 클라우드플레어를 쓰는 신규 도메인은 AI 크롤러가 기본으로 차단되므로, 사이트가 어느 회사 망을 지나는지에 따라 내가 설정한 적 없는 차단이 걸려 있을 수 있습니다.

2. 첫 문단이 질문에 바로 답해야 합니다

답변 상자와 AI 요약은 페이지 전체가 아니라 답이 되는 문장을 뽑아 씁니다. 사람이 검색 화면에서 요약만 읽고 끝내는 비율이 26%까지 올라간 상황에서는, 답이 페이지 아래쪽에 묻혀 있으면 발췌될 기회 자체가 줄어듭니다. 소제목을 사람이 실제로 검색창에 치는 질문 형태로 쓰고, 그 바로 아래 두세 문장 안에 결론을 두고, 근거와 설명은 그 뒤에 이어 붙이는 구성이 발췌에 유리합니다.

3. 문장 안에 근거를 넣어야 합니다

GEO 논문의 실험에서 가시성을 올린 방법은 통계 수치 넣기, 출처 밝히기, 전문가의 말 인용하기였습니다(Aggarwal 외, 2024). 생성형 엔진이 근거가 붙은 문장을 골라 쓴다고 볼 수 있습니다. 한편 스탠퍼드대 연구진은 2023년에 Bing Chat·NeevaAI·퍼플렉시티·YouChat 네 서비스의 답을 사람이 직접 검증했는데요, 생성된 문장 가운데 인용된 출처가 실제로 뒷받침하는 문장은 51.5%뿐이었고, 붙어 있는 인용 가운데 해당 문장을 실제로 지지하는 인용은 74.5%였다고 보고했습니다(Liu 외, 2023). 엔진이 출처를 이렇게 자주 잘못 붙이는 만큼, 내 페이지의 문장은 숫자와 출처가 한 문장 안에 붙어 있어 잘라 써도 뜻이 흐트러지지 않아야 합니다.

4. 구조화 데이터로 사실을 기계가 읽게 해야 합니다

구조화 데이터는 페이지 정보를 정해진 형식으로 표시해 검색엔진이 내용의 뜻을 파악하도록 돕는 표기법입니다. 구글은 이것이 페이지의 의미를 이해하는 명시적 단서가 되고 풍부한 검색 결과로 이어질 수 있지만 노출을 보장하지는 않으며, 화면에 보이지 않는 정보를 마크업에 넣지 말라고 안내했습니다(Google Search Central, 2025b). 한 가지 주의할 점이 있습니다. 질문과 답변(FAQ) 마크업을 넣으면 검색 결과에 접이식 질문이 펼쳐지던 기능은 2023년 8월부터 잘 알려진 정부·보건 사이트에만 남고 일반 사이트에서는 사라졌습니다(Google Search Central, 2023). 그래도 조직·글·저자·상품 같은 기본 마크업은 사실 정보를 기계가 오해 없이 읽도록 여전히 돕습니다.

5. 누가 어떤 경험으로 썼는지 드러나야 합니다

가트너는 검색량 감소를 전망하면서 기업이 할 일로 고객에게 실제로 쓸모 있는 고유한 콘텐츠를 만들고, 그 콘텐츠가 전문성·경험·권위·신뢰를 계속 보여 줘야 한다고 권고했습니다(Gartner, 2024). 구글이 품질 평가 지침에 '경험'을 더한 이유도 같습니다. 글에 저자 이름과 소속, 작성일과 갱신일, 직접 해 본 경험이 드러나면 사람 평가자와 요약 시스템 모두 그 페이지를 더욱 신뢰할 수 있게 됩니다.

6. 색인과 스니펫이 막혀 있지 않아야 합니다

구글은 AI 오버뷰와 AI 모드의 자격 조건을 색인되어 있고 스니펫 노출이 가능한 페이지라고 못 박았습니다. 반대로 nosnippet이나 max-snippet 같은 스니펫 제한 설정은 AI 기능에서도 그대로 적용되어 노출을 줄입니다. AI 기능에서 들어온 방문은 서치 콘솔의 일반 웹 검색 실적 안에 함께 잡히므로 따로 볼 도구는 없습니다(Google Search Central, 2025a).

위 여섯 가지를 우리 사이트에 대입하면 점검 항목은 다음과 같습니다.

• robots.txt에서 OAI-SearchBot·PerplexityBot 같은 검색용 크롤러를 막고 있지 않은지 확인

• CDN(클라우드플레어 등)에 걸린 AI 크롤러 기본 차단 설정 확인

• 주요 페이지의 첫 문단이 방문자의 질문에 두세 문장으로 바로 답하는지 확인

• 숫자·출처·인용이 문장 안에 붙어 있어 잘라 써도 뜻이 서는지 점검

• 조직·글·저자의 구조화 데이터가 화면에 보이는 내용과 일치하는지 확인

• 글마다 저자와 작성일·갱신일이 표시되는지 확인

• 색인 차단(noindex)·스니펫 제한이 의도치 않게 걸려 있지 않은지 확인

• 서치 콘솔에서 AI 기능을 포함한 클릭 추이를 정기적으로 확인

정리하며

검색엔진이 읽을 수 있게 만드는 SEO는 여전히 매우 중요합니다. 이것이 잘되어 있지 않으면, 검색결과나 AI 응답에 모두 노출이 되지 않습니다. 그리고 이제는 검색의 범위를 넓혀서 AI 답변 상자에 내 문장이 뽑히는 AEO를 챙겨야 하고, 생성된 답에 내 사이트가 출처로 인용되도록 GEO까지 함께 챙겨야 합니다.

그래서 실제로 손봐야 할 곳을 세 단계로 나눠 정리하면 다음과 같습니다. 앞 단계가 막혀 있으면 뒤 단계는 시작도 되지 않으므로 순서대로 짚는 편이 좋습니다.

• SEO는 읽히게 만드는 일입니다. 색인 차단(noindex)과 스니펫 제한이 걸려 있지 않은지 먼저 확인하고, robots.txt와 CDN 설정에서 검색용 AI 크롤러(OAI-SearchBot 등)를 막고 있지 않은지 봅니다. 학습용 크롤러만 막고 싶다면 GPTBot처럼 용도가 다른 크롤러를 구분해 설정합니다.

• AEO는 뽑히게 만드는 일입니다. 소제목을 사람들이 실제로 검색창에 치는 질문으로 쓰고, 그 바로 아래 두세 문장 안에 답을 먼저 적습니다. 발췌되는 것은 페이지 전체가 아니라 그 몇 문장이라, 답이 아래로 내려갈수록 뽑힐 기회가 줄어듭니다.

• GEO는 인용되게 만드는 일입니다. 숫자와 출처, 전문가의 말을 문장 안에 넣고 저자와 작성일·갱신일을 함께 밝힙니다. 반대로 키워드를 반복해 채워 넣는 예전 방식은 GEO 논문 실험에서 오히려 가시성을 떨어뜨렸으니 쓰지 않습니다.

세 단계 모두 새로운 기술이 필요한 일은 아닙니다. 검색엔진이 원래 요구하던 것을 더 엄격하게 지키고, 문장 하나가 잘려 나가도 뜻이 서도록 쓰는 일에 가깝습니다.

참고 자료

학술 문헌

• Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A. (2024). GEO: Generative engine optimization. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 24). arXiv:2311.09735.

• Liu, N. F., Zhang, T., & Liang, P. (2023). Evaluating verifiability in generative search engines. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023. arXiv:2304.09848.

조사 기관·공식 문서

• Chapekis, A., & Lieb, A. (2025, July 22). Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. Pew Research Center.

• Gartner. (2024, February 19). Gartner predicts search engine volume will drop 25% by 2026, due to AI chatbots and other virtual agents [보도자료].

• Google Search Central. (2022, December). E-A-T gets an extra E for Experience. Google Search Central Blog.

• Google Search Central. (2023, August 8). Changes to HowTo and FAQ rich results. Google Search Central Blog.

• Google Search Central. (2025a). AI features and your website. Google Search Central 문서.

• Google Search Central. (2025b). Introduction to structured data markup in Google Search. Google Search Central 문서.

• OpenAI. (2024, October 31). Introducing ChatGPT search.

• OpenAI. (2025). Overview of OpenAI crawlers. OpenAI 개발자 문서.

• Reid, E. (2024, May 14). Generative AI in Search: Let Google do the searching for you. Google The Keyword.

• Reid, E. (2025a, May 20). AI Mode in Google Search: Updates from Google I/O 2025. Google The Keyword.

• Reid, E. (2025b, August 6). AI in Search is driving more queries and higher quality clicks. Google The Keyword.

업계·언론 자료

• Cloudflare. (2025, July 1). Content Independence Day: No AI crawl without compensation.

• Cloudflare. (2025, July 1). The crawl before the fall of referrals: understanding AI's impact on content providers. Cloudflare Radar 분석(크롤 대비 방문 비율 정의와 수치).

• Law, R. (2025, April 17). AI Overviews reduce clicks by 34.5%. Ahrefs.

• llmstxt.org. (2026). The /llms.txt file. 제안 명세(제안자 Jeremy Howard, 2024년 9월).

• Schwartz, B. (2025, June 17). Google says no AI system currently uses LLMs.txt. Search Engine Roundtable.

• 아세안익스프레스. (2025년 3월). 네이버, 3월 27일 'AI 브리핑' 도입: 검색 요약·콘텐츠 추천.