AI가 우리 브랜드를 추천하게 만드는 법 10초 요약

AEO는 전통적인 검색창 안에서 AI가 내 답변을 요약해주게 만드는 것
GEO는 생성형 AI가 대화 도중 내 브랜드나 정보를 언급하게 만드는 것을 의미해요.
구글에 따르면 "AI 기능을 위한 AEO는 별도로 존재하지 않으며, 기존 SEO 원칙을 잘지키는 것이 중요하다"고 공식 발표했습니다.
반면, 생성형 AI는 작동 방식이 다르므로 GEO는 SEO와 다른 별도의 최적화 전략이 필요함을 시사했어요.
AEO, GEO를 위해 콘텐츠 작성 시 두괄식 답변 구조로 글을 쓰되 통계와 인용을 반드시 포함하세요.

마케터 여러분, 오늘 업무 중에 검색은 어떻게 하셨나요?

혹시 구글보다 챗GPT를 먼저 켜진 않나요? 아니면 검색창 바로 아래에서 AI가 요약해 주는 파란색 답변 박스를 먼저 읽고 계시진 않나요? 이제 사람들은 정보를 찾기 위해 여러 링크를 클릭하지 않습니다. 검색창 안에서 즉시 답을 얻는 제로 클릭 시대가 이미 시작되었으니까요.

이제는 마케팅도 단순한 상위 노출이 아니라, AI가 내놓는 답변의 '출처'가 되는 것을 목표로 잡아야 해요. 이를 위해 반드시 구분해야 할 개념인 AEO와 GEO에 대해 요약해 보았습니다. 제가 AEO를 처음 공부하면서 헷갈렸던 내용까지 자세히 정리했으니, 읽어 보시면 개념 정립에 도움이 되실 거예요.

AEO란 무엇인가요?

AEO는 답변 엔진 최적화(Answer Engine Optimization)를 의미합니다. 요즘의 마케팅에서 말하는 AEO는 구글, 네이버 등 포털 검색 최상단에 제공되는 ‘AI 요약’에 잘 걸리는 일이라고 이해됩니다. 즉, 답변 엔진 최적화란 구글의 'AI 개요', 네이버 ‘AI브리핑’ 등이 사용자에게 즉각적이고 간결한 정답을 제공하도록 돕는 일련의 과정을 의미합니다.

(좌) 기존의 검색 결과, (우) 구글 AI개요 / 우측 이미지의 AI 개요에 잘 나오게 하는 것이 요즘 마케팅이 주목하는 AEO 라고 할 수 있어요.

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막간 지식

명칭에서 알 수 있듯, AEO는 ‘좋은 답변’을 목표로 합니다. 따라서 AEO를 이야기할 때 시리(Siri)와 같은 음성 AI에 대한 답변 최적화, 구글 추천 스니펫 최적화가 함께 언급되기도 해요. 하지만 지금 단계에서는 ‘검색엔진의 AI 요약’까지로 좁혀서 생각해주시면 됩니다.

AEO를 위해 마케터가 해야 할 일은 무엇일까?

구글 曰 "AEO는 따로 없다"

많은 마케터가 AEO를 새로운 기술로 오해하지만, 2025년 7월 'Google Search Central Live'에서 구글의 게리 일리스는 이렇게 말했습니다. "구글의 AI 개요나 AI 모드도 기존 검색과 동일한 크롤링, 색인, 랭킹 시스템을 사용합니다. 따라서 별도의 AEO 기술은 필요하지 않으며, SEO를 잘하는 것이 곧 AEO입니다." 아래 사진처럼 구글의 공식 웹사이트에서도 같은 내용을 확인할 수 있어요.

구글은 SEO만 잘하면 AI 노출은 따라온다고 말하지만, 실무를 하는 마케터 입장에선 조금 막연하게 느껴지기도 합니다. 그래서 많은 마케팅 전문 매체들은 구글의 원칙 위에 'AI가 좋아하는 콘텐츠 구조'를 적용하는 것을 권장합니다. 구글의 공식 입장과 전문가들의 실질적인 팁을 모아, 마케터 여러분이 실무에서 바로 써먹을 수 있는 AEO 액션 플랜을 정리했습니다.

Action 1. 고객의 질문을 '소제목'으로, 정답을 '첫 문장'에 배치

AI는 사용자의 질문에 대해 가장 직접적이고 명확한 답을 제공하는 문단을 찾습니다.

실무 적용 방법:

질문형 소제목: "AEO의 정의"라고 쓰지 마세요. 고객이 검색창이나 챗GPT에 물어볼 법한 문장인 "AEO가 마케팅에 왜 중요한가요?"를 소제목으로 잡으세요.
50자 이내의 즉답: 소제목 바로 아래 첫 문장은 "AEO는 ~입니다" 로 시작하세요. AI가 긁어가기 가장 좋은 형태입니다.
마케터 팁: 고객센터(CS)에 가장 많이 들어오는 질문 리스트를 확보해, 그 질문들을 그대로 블로그 글의 소제목으로 활용해 보세요.

Action 2. 불렛 포인트나 표 활용하기

기술적인 구조화도 중요하지만, 마케터가 글의 모양을 잘 잡는 것도 도움이 됩니다.

실무 적용 방법:

줄글 대신 리스트 + 표 활용: "첫째는 무엇이고 둘째는 무엇이다"라고 길게 쓰는 대신, 불렛 포인트(•)나 숫자 리스트(1, 2, 3) 기능을 적극 활용하세요. AI는 나열된 정보를 '핵심 요약'으로 인식해 인용할 확률이 높아집니다.

Action 3. E-E-A-T 점검

근거: Google '검색 품질 평가자 가이드라인(Search Quality Evaluator Guidelines)'

SEO에서 빠지지 않는 EEAT. 구글의 검색 알고리즘은 경험, 전문성, 권위성, 신뢰성(E-E-A-T)을 기반으로 움직입니다. 콘텐츠 작성 시 아래 내용들을 포함해 보세요.

실무 적용 방법:

Experience (경험): 콘텐츠 작성자가 해당 주제를 직접 겪었는가? → 직접 겪은 사람의 관점에서 콘텐츠 작성
Expertise (전문성): 작성자가 해당 분야의 전문 지식이나 기술을 갖췄는가? → 콘텐츠 작성자의 전문 프로필 추가 또는 다양한 인용구 삽입
Authoritativeness (권위성): 해당 웹사이트나 작성자가 그 주제의 '대표적인 정보원'으로 인정받는가? → 권위가 높은 제 3자 사이트에 우리 사이트 링크 걸기
Trustworthiness (신뢰성): 페이지가 정확하고, 정직하며, 안전한가? → 회사 소개 페이지 생성 또는 웹사이트 푸터 등에 회사 주소, 전화번호 등 신원 밝히기 - 가장 중요

GEO란 무엇인가요?

GEO는 '생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization)'입니다. 2023년 말, 프린스턴 대학교 연구진이 처음 제안한 개념이에요. GPT, 클로드, 퍼플렉시티, 제미나이와 같은 생성형 AI 모델이 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 인용하거나 추천하도록 유도하는 전략입니다.

예를 들어 사용자가 "2026년 마케팅 트렌드"를 물었을 때 AI가 답변을 작성하며 출처로 우리 블로그의 통계 자료를 링크하는 것이 GEO의 목표입니다. 즉, GEO란 AI에게 우리 브랜드가 해당 분야의 '권위 있는 지식'임을 학습시키는 과정이라고 할 수 있어요.

아래 논문 요약을 통해, GEO를 더 잘 이해할 수 있어요. 이 논문은 GEO 라는 용어를 가장 처음 제시하고, 현재 생성형 엔진 최적화를 설명할 때 자주 인용되는 프리스턴 대학교의 논문이에요.

논문 제목: GEO (생성형 엔진 최적화)
논문에서 정의한 GEO의 의미

논문은 GEO를 "콘텐츠 제작자가 생성형 엔진(GE)의 답변 내에서 자신의 콘텐츠 가시성을 높일 수 있도록 돕는 새로운 패러다임이자, 유연한 *블랙박스 최적화 프레임워크"라고 정의합니다.

*구글 검색 알고리즘처럼 명확한 규칙이 공개되어 있지 않은 AI(블랙박스)를 상대로, 콘텐츠의 스타일이나 구성을 수정하여 AI가 내 글을 더 잘 선택하게 만드는 일련의 과정

연구 방법

- 질문 던짐: "스위스 초콜릿의 비결은?"
- 소스 경쟁: 구글 검색 상위 5개 사이트가 경쟁합니다. 이때 4개는 원본 그대로, 1개는 통계와 전문가 인용구로 무장
- AI 판단: GPT-3.5 와 유사한 자체 실험 환경 및 퍼플렉시티가 이 5개 소스를 모두 읽고 답변을 작성
- 검증: 다양한 분야의 10,000개 질문을 기반으로 이 과정을 반복 테스트
- 결과: AI는 GEO 전략을 쓴 사이트가 더 신뢰도 높다고 판단하여, 답변을 생성할 때 해당 내용을 집중적으로 인용. GEO 미적용 원본 대비, 노출 빈도 최대 40% 상승.

GEO를 위해 마케터가 해야 할 일은 무엇일까?

프린스턴 대학의 연구 결과에 따르면 인용구 추가, 출처 표기, 통계 추가 3가지 전략을 사용했을 때 AI 답변 내 가시성이 최대 40%까지 상승했어요.

인용구 추가: 본문에 관련 분야 전문가나 권위 있는 인물의 말을 인용부호("")와 함께 넣는 것을 의미합니다. 가시성이 가장 크게 향상되었다고 해요.
출처 표기: 내 주장을 뒷받침할 수 있는 신뢰할 수 있는 외부 소스를 콘텐츠 내에 명시하는 것을 말해요.
통계 추가: 구체적인 정량적 데이터를 포함하세요. AI는 팩트 기반의 답변을 생성하려 하므로, 구체적 수치가 있는 콘텐츠를 우선적으로 가져다 씁니다.

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왜 이런 결과가 나왔을까?

생성형 AI 모델(LLM)은 학습된 데이터 내에서 '신뢰할 수 있고(Credible)', '정보 밀도가 높은(Informative)' 텍스트를 선호하도록 설계되어 있기 때문에 이런 결과가 나왔어요.

AEO SEO GEO 차이점 완벽 정리

1AEO vs SEO vs GEO – Key Differences Comparison.png

AEO GEO 관련 자주 묻는 질문

Q. AEO랑 GEO, 둘 다 잡으려면 어떤 걸 해야할까요?

A. 두괄식 답변 구조로 글을 쓰되, 통계와 인용을 반드시 포함하세요.

Q. 상위 노출 1위 같은 순위가 없는데, GEO 성과는 어떻게 보고하나요?

A. 순위 대신 점유율로 보고하세요. 아래 지표를 추적하세요.

인용 빈도: 주요 질문을 던졌을 때 AI가 우리 브랜드를 출처로 언급하는 비율.
브랜드 멘션: AI가 우리 브랜드를 긍정적으로 묘사하는지, 단순 나열하는지 분석.
AI 리퍼럴 트래픽: 구글 애널리틱스(GA4) 등에서 챗GPT, 퍼플렉시티 등 AI 소스로부터 들어오는 유입량 별도 체크.

Q. 중소기업이나 스타트업도 GEO로 대기업을 이길 수 있나요?

A. 네, 가능합니다. 프린스턴 대학의 연구결과에 따르면 검색 순위가 낮은 웹사이트라도 전문적인 통계와 독자적인 인사이트를 담으면 AI가 대기업보다 우선 인용하는 현상이 발견되었어요.