박 세용 
2025년, 검색 환경은 또 한 번 근본적으로 변화하고있습니다. 여전히 많은 기업들이 Google 상위 노출을 목표로 SEO 전략을 수립하고 있으나, 이제 그것만으로는 충분하지 않다는 것은 분명한 것 같습니다. ChatGPT, Perplexity, Google의 AI Overviews 등 생성형 AI 기반의 검색 도구가 일상화되면서 사용자의 검색 행태가 달라졌고, 이에 따라 검색 최적화 전략 역시 새롭게 정의될 필요가 생겼기 때문입니다.
이런 변화 속에서 두 가지 단어들이 최근 주목 받고 있습니다. 바로 AEO(Answer Engine Optimization)와 GEO(Generative Engine Optimization)입니다. 이 두 용어는 유사한 의미로 사용이 되기도 하고, 컨셉상 겹치는 부분도 있어서 헷갈리기도 하지만, 실제 이 둘은 검색 환경과 사용자 행동의 변화에 맞춰 서로 다른 전략적 방향을 지니는 개념이라고 봐야합니다. 적어도 현재까지는 그렇습니다. 따라서, 지금 우리가 이들을 어떻게 이해하고 활용하느냐에 따라, 브랜드의 온라인 가시성은 극적으로 달라질 수 있습니다.
우선 AEO는 전통적인 검색 최적화 개념 안에 포함되어 있던 개념으로 Google이 2014년부터 본격적으로 도입했던 ‘Featured Snippet’ 기능에서 출발합니다. 이 기능은 사용자의 질문형 쿼리(의도가 분명해서 단답형 답변이 가능한 질문)에 대해 단일 웹페이지에서 정답을 추출해 상단에 배치함으로써, 기존의 검색 결과 클릭 유도보다는 즉답 제공에 무게를 실은 것입니다. 따라서 처음의 AEO는 사용자가 특정 질문을 했을 때, 그에 대한 명확하고 직접적인 답변을 제공하는 콘텐츠를 구조화하여 구글 검색 결과 상단의 featured snippet이나 answer box에 노출되도록 하는 것을 목적으로 출발했습니다.
이후 AEO는 특히 모바일 환경이나 음성 검색(Voice Search)에서 유용하였으며, 이에 따라 다수의 브랜드들이 자사 콘텐츠를 이 “0번 결과”(Position Zero)에 노출시키기 위한 콘텐츠 최적화 전략을 개발해 왔습니다. 예를 들어 기아자동차의 Ask Kia (https://www.kia.com/dm/discover-kia/ask.html) 같은 채널 콘텐츠들이 AEO를 고려하여 만들어진 콘텐츠라고 할 수 있습니다.
AEO가 출현한 이후에 나타난 Google SGE(Search Generative Experience)나 Bing Copilot, Perplexity와 같은 AI 기반 검색 도구 역시 이러한 직접적인 답변을 우선적으로 표출하기 때문에, 콘텐츠를 짧고 명료하게 구조화하고 FAQ schema, HowTo markup 등을 적용하는 방식이 주요 대응 전략이 라고 알려져왔습니다.
실제로 AEO에 성공한 콘텐츠는 트래픽을 단기간에 급격히 증가시키는 사례를 다수 만들었습니다. 국내에서도 위에서 언급한 Kia의 Ask Kia 콘텐츠나 지금은 닫혔으나 삼성전자 글로벌 페이지에 있었던 What is 채널 등은 AEO를 통해 안정적인 트래픽 성장을 만들었던 성공적인 사례라고 할 수 있습니다. 2018년이후 SEMrush, Ahrefs 등 다양한 SEO 도구들이 AEO에 최적화된 콘텐츠 구조를 분석할 수 있도록 기능을 강화한 것도 이와 같은 시장의 수요 때문이었습니다. 브랜드의 인지도를 단기간에 끌어올리는 데 유효하다는 점에서, AEO는 분명 지난 10년간 중요한 SEO의 한 전략요소였습니다.
그러나 이러한 AEO 중심 전략은 구조적으로 한계를 가질 수밖에 없습니다. Featured Snippet은 단일한 정답을 노출하는 구조이기 때문에, 콘텐츠 작성자가 제공한 풍부한 맥락이나 브랜드의 고유 관점이 배제되는 경우가 많습니다. 또한, 사용자가 해당 스니펫만 읽고 클릭하지 않는 ‘제로 클릭(Zero Click)’ 현상이 가속화되면서 실제 트래픽 증가로 연결되지 않는 문제도 브랜드들에게는 큰 고민이었습니다. 2023년 모즈의 설립자인 랜드 퓌시킨이 새롭게 설립한 SparkToro의 연구에 따르면, 미국 내 모바일 검색의 65% 이상이 클릭 없이 끝나는 것으로 나타났습니다. 이러한 상황은 콘텐츠가 단지 ‘답’으로 쓰이고, 브랜드는 실질적 유입이나 전환 없이 노출만 되는 결과로 이어질 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, AEO는 단기적 성과를 위한 가시성 확보 측면에서 여전히 유의미한 전략입니다. 특히 음성 검색 환경, People Also Ask 박스, FAQ 기반 검색에서는 AEO가 실질적인 효과를 낼 수 있으며, 이를 위한 구조화 전략(FAQPage, HowTo, QAPage 스키마 적용 등)은 기술적으로 충분히 정립되어 있습니다. 콘텐츠의 첫 단락에 50~100자 이내로 핵심 답변을 요약하고, H2/H3 구조를 활용한 질문 중심 서술, 불릿 포인트와 리스트, 테이블 등을 적극 활용하는 것이 주요한 AEO 최적화 방식입니다.
반면 GEO는 전혀 다른 전략적 접근을 요구합니다. 생성형 AI, 즉 ChatGPT, Claude, Gemini, Bing Copilot 등은 사용자의 질문에 대해 새롭게 답변을 생성해냅니다. 이 과정에서 AI는 다양한 출처에서 학습한 언어 패턴과 의미 구조를 기반으로 답변을 구성하며, 반드시 원문을 인용하지 않습니다. GEO는 AI가 어떤 콘텐츠를 학습하고, 어떤 문장을 생성할 때 그 언어적 기반으로 내 콘텐츠가 사용되도록 만드는 것을 목표로 합니다.
따라서 GEO는 단순히 검색에 노출되는 것이 아니라, AI 언어 모델 내에 콘텐츠가 내재화되도록 만드는 전략입니다. 이를 위해서는 더 깊이 있는 통찰, 독창적인 프레임워크, 고유한 의견과 내러티브가 필요합니다. 콘텐츠는 길고 서술적이어야 하며, 단순한 FAQ나 정의보다는 산업 트렌드, 비교 분석, 프레임워크 제시 등 스토리텔링이 강조됩니다. 특히 GEO에 적합한 콘텐츠가 되기 위해서는 Executive Summary로 시작해, 각 섹션마다 핵심 요점을 정리하고, 마지막에는 AI가 학습하기 쉬운 언어 구조로 전체 요약을 제공하는 것이 효과적입니다.
또한 GEO 전략에서는 단지 웹사이트 내에 콘텐츠를 구축하는 데 그치지 않고, AI 모델의 학습 소스로 활용될 가능성이 높은 위키나, Reddit, Quora, Medium, 전문 커뮤니티 등 외부 채널에도 콘텐츠를 분산시키는 것이 중요합니다. 이는 실제로 OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 LLM 개발사들이 공개적으로 크롤링 혹은 라이선스 계약을 통해 해당 채널을 활용하고 있다는 사실에 근거를 찾아 볼 수 있습니다. 그래서 브랜드의 입장에서 GEO의 효과를 높이기 위해서는 브랜드 키워드가 포함된 질 높은 콘텐츠를 이러한 커뮤니티 채널에 배포하고, 사용자 간 상호작용을 유도하여 AI가 주목할 수 있는 노출 기반을 확보하는 것이 중요합니다. 이런 부분이 AEO와 GEO가 실무적인 차원에서 달라지는 부분이기도 합니다.
실제로 2025년 4월 기준, GEO(Generative Engine Optimization)는 월간 약 4,400회의 검색량을 기록하며 전년 대비 128%의 성장률을 보이고 있습니다. 반면 AEO는 같은 기간 2,400회의 검색량으로 전년 대비 10% 감소하였습니다. 이는 마케터와 실무자들이 AI 기반 검색 환경에서 GEO의 중요성을 점차 인식하고 있다는 구체적인 증거입니다.
GEO 실행을 위한 체크리스트를 만들어본다면 아래와 같습니다.
(1) 콘텐츠 구조화
□ E-E-A-T 요소 강화 (경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)
□ 구조화된 데이터(Schema Markup) 적용
□ FAQ 섹션과 How-to 가이드 포함
□ 통계와 출처 명시
(2) 기술적 최적화
□ AI 크롤러 허용 (GPTBot 등)
□ 명확한 메타데이터 작성
□ 모바일 최적화 및 페이지 속도 개선
(3) 콘텐츠 배포
□ Reddit, Quora 등 AI 학습 소스 활용
□ 업계 권위 있는 매체 기고
□ 일관된 브랜드 메시지 유지
이상의 내용을 종합해보면, 기업은 현실적인 이유에서 AEO와 GEO를 이분법적으로 구분하는 대신 통합적 전략으로 접근해야 합니다. 콘텐츠의 도입부에서는 AEO를 고려하여 짧고 명확한 정의나 요약을 제공하고, 본문에서는 GEO를 염두에 둔 깊이 있는 해석, 인사이트, 데이터 기반의 서술을 포함하는 방식이 효과적입니다. 이른바 ‘AEO로 시작해 GEO로 확장하는’ 방식이 현실적인 콘텐츠 전략의 정답이 되고 있습니다. 콘텐츠의 말미에는 실행 가능한 인사이트 요약, 관련 리소스 링크, 사례 중심 정리를 추가하면 GEO 대응 효과가 더 강화될 수 있습니다.
결론적으로, GEO는 AI 생성 콘텐츠 시대에 있어 가장 근본적인 전략이자 미래지향적 접근입니다. 브랜드의 전문성과 관점을 AI가 흡수하여 재생산하도록 만드는 GEO는, 클릭이 줄어드는 시대에도 브랜드 영향력을 확장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 동시에 AEO는 특정 질의에 대해 여전히 중요한 노출 기회를 제공하며, 특히 거래 의도가 뚜렷한 쿼리에서는 여전히 강력한 ROI를 제공합니다.
2025년 이후의 검색은 단순한 정보 검색을 넘어, AI를 통한 이해와 해석의 영역으로 이동하고 있습니다. 이제 중요한 것은 검색 상단에 노출되는 것이 아니라, 사용자의 질문에 대한 AI의 응답 속에서 우리의 콘텐츠가 어떻게 재구성되고 있는가입니다. AEO는 우리가 ‘답’으로 인식되는 길이며, GEO는 우리가 ‘지식’으로 내재화되는 길입니다. 이 둘 모두를 전략적으로 이해하고 실행할 때, 우리는 AI 시대의 검색 환경 속에서 진정한 의미의 가시성과 영향력을 확보할 수 있습니다.
