GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization)라는 단어가 콘퍼런스마다, 뉴스레터마다 등장하면서 “SEO는 이제 구식”이라는 말이 퍼지고 있다. 컨설팅 시장엔 이미 ‘GEO 전문가’가 등장했고, 일부 기업은 별도 예산을 편성하기 시작했다.
그런데 이 용어들은 어디서 왔고, 구글은 실제로 어떻게 보고 있을까. 결론부터 말하면, 구글의 공식 입장은 꽤 단호하다.
GEO는 어디서 나온 말일까
GEO라는 학술 용어는 2023년 11월 프린스턴대·조지아텍·앨런AI연구소·IIT 델리 연구팀이 arXiv에 올린 논문에서 처음 등장했다. 이 논문은 이듬해 2024년 세계 최대 데이터 마이닝 학술대회인 ACM KDD 2024에서 정식 발표됐다.
논문의 핵심 문제의식은 이렇다. ChatGPT, Perplexity, 구글 AI Overviews 같은 생성형 검색 엔진은 여러 출처를 종합해 답변을 만들어낸다. 이 과정에서 콘텐츠 제작자는 자신의 글이 언제, 어떻게 인용되는지 거의 통제할 수 없다. 연구팀은 이 불균형을 해결하기 위해 생성형 AI 답변 내 가시성을 높이는 최적화 전략을 체계화하고 이를 GEO라 불렀다.
연구팀의 실험 결과, 인용 추가·통계 삽입·구체적 수치 제시 같은 전략이 생성형 AI 답변 내 콘텐츠 가시성을 최대 40%까지 높일 수 있다는 것이 확인됐다. 다만 효과는 도메인마다 달랐고, “보편적인 공식은 없다”는 것이 논문의 결론이기도 하다.
AEO는 GEO보다 느슨하게 쓰이는 업계 용어다. AI가 질문에 직접 답을 생성하는 ‘답변 엔진’ 시대에 맞춘 최적화 전략을 총칭한다. 학술적 정의보다는 마케팅·컨설팅 시장에서 만들어진 개념에 가깝다.
구글이 직접 내린 정의
구글은 2026년 5월 15일 공식 개발자 문서 “Optimizing your website for generative AI features on Google Search“를 통해 이 논쟁에 직접 답했다.
문서는 GEO·AEO를 “AI 검색 경험에서의 가시성 향상 작업을 설명하는 데 쓰이는 용어”라고 소개한 뒤 이렇게 선을 긋는다.
구글 검색 관점에서, 생성형 AI 검색을 위한 최적화는
검색 경험 최적화이며, 따라서 여전히 SEO다.
구글 AI Overviews와 AI Mode 같은 생성형 AI 기능이 구글의 핵심 검색 랭킹 시스템을 그대로 사용하기 때문이라는 설명도 함께 달았다. AI 답변을 만드는 두 가지 핵심 메커니즘, RAG(검색 증강 생성)와 Query Fan-out은 모두 기존 웹 인덱스와 랭킹 알고리즘 위에서 작동한다는 것이다.
한마디로, AI 답변을 잘 받고 싶다면 결국 검색에서 잘 노출되는 콘텐츠를 만들어야 한다는 뜻이다.
그런데 AI 검색이 실제로 달라진 건 맞다
구글의 입장이 “기존대로 해라”는 뜻은 아니다. AI 검색이 사용자 행동을 바꾸고 있다는 데이터는 이미 쌓이고 있다.
Pew Research Center가 미국 성인의 실제 구글 검색 6만 8,879건을 분석했다(2025년 7월 발표). AI 요약이 뜬 페이지에서 링크를 클릭한 비율은 8%, AI 요약이 없는 페이지에서는 15%였다. AI 요약 안의 링크를 직접 클릭한 비율은 고작 1%였다.
로이터 저널리즘 연구소가 Chartbeat 데이터를 분석한 결과, 전 세계 2,500개 이상 퍼블리셔 사이트의 구글 검색 유입 트래픽이 2025년 한 해 동안 33% 줄었다.
반대로 ChatGPT·Perplexity 같은 AI 플랫폼에서 오는 트래픽은 어떨까. 빠르게 늘고 있지만 절대 규모는 아직 작다. Chartbeat에 따르면 AI 플랫폼 전체에서 오는 트래픽은 퍼블리셔 전체 페이지뷰의 1% 미만이다.
AI 검색 시대에 “노출”의 의미 자체가 바뀌고 있다. 검색 결과 1위에 오르더라도 AI 요약이 그 위에 펼쳐지면 클릭은 줄어든다. “보이는 것”과 “클릭을 받는 것”이 점점 분리되고 있다.
실무자가 지금 챙겨야 할 것
구글의 공식 입장은 GEO·AEO에 대해 오래된 기준을 다시 세운다. 바로 콘텐츠 품질.
즉, SEO 기본기. 크롤 가능한 구조, 색인 가능한 콘텐츠, 페이지 경험은 여전히 AI 답변 노출의 전제 조건이라는 것이다. 거기에 더해 구글이 강조하는 것은 하나다. “누구나 쓸 수 있는 내용이 아닌, 당신만 쓸 수 있는 내용.”
GEO 컨설팅을 받기 전에, 전담 컨설턴트를 뽑기 전에, 먼저 이 질문을 던져보는 것이 순서다. “우리 콘텐츠에 우리만 쓸 수 있는 관점이 있는가?” 구글이 공식 문서로 밝힌 GEO 가이드를 바탕으로 다음 편에서는 구글 AI 검색의 실제 작동 원리인 RAG와 Query Fan-out을 구체적으로 살펴본다.
FAQ
구글 기준으로는 다르지 않습니다. AI Overviews·AI Mode는 구글의 기존 검색 랭킹 시스템을 그대로 활용하기 때문에, 기존 SEO 작업이 AI 검색 노출에도 직접 영향을 줍니다. 다만 AI 답변 내 인용 가능성을 높이려면 ‘직접 경험 기반의 구체적 콘텐츠’를 강화하는 것이 효과적이라는 학술 연구 결과가 있습니다.
구글이 공식적으로 GEO를 SEO의 다른 이름으로 정의한 만큼, ‘GEO 전용’이라고 홍보하는 서비스의 실체를 꼼꼼히 따져볼 필요가 있습니다. 기존 SEO 원칙과 실질적으로 다른 무언가를 제시하는지 확인하세요.
단기 해법은 없습니다. AI 답변에 인용되는 콘텐츠를 만드는 것이 새로운 ‘노출’ 전략이 되고 있지만, 클릭 유도는 더 어려워졌습니다. AI 요약에 인용될 만큼 신뢰도 높고 구체적인 콘텐츠를 쌓는 것이 중장기 전략입니다.
구글은 공식 문서에서 “llms.txt 및 AI용 특수 파일을 새로 만들 필요가 없다”고 명시했습니다. 자세한 내용은 이 시리즈 4편에서 다룹니다.
이 시리즈는 구글 공식 입장을 중심으로 다루지만, 필요에 따라 타 생성형 검색 엔진의 사례도 함께 살펴봅니다. 각 플랫폼의 작동 방식이 다르기 때문에, 구글 외 플랫폼에는 별도 검토가 필요합니다.
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