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홍은표 · 넥스트티 대표 · SEO/GEO 컨설턴트 | 작성 2026-10-16
30초 요약
GEO(생성형 엔진 최적화) 대행업체는 AI 답변을 직접 측정한 자료와 자사 성과로 검증해야 합니다. 최근에는 기존 SEO의 방법을 새 용어로 바꾸어 설명하는 사례가 있습니다. AI의 판단 방식이 이미 밝혀진 것처럼 설명하는 사례도 있습니다. 이 글은 특정 회사를 평가하지 않습니다. 실제로 AI 검색을 분석하는지 확인하는 기준을 넥스트티의 측정 자료와 함께 정리합니다.
GEO는 SEO와 기반이 같지만 결과물과 측정 방법이 다릅니다. 검색엔진이 문서를 모으고, 구조를 읽고, 믿을 만한 출처를 고른다는 점은 같습니다. 그래서 사이트 구조·구조화 데이터·문서 품질 같은 SEO의 기본기는 GEO에도 필요합니다. 차이는 결과물에 있습니다. SEO의 결과는 순위가 매겨진 링크 목록입니다. GEO의 결과는 AI가 여러 자료를 요약해 새로 쓴 답변입니다. 같은 질문에도 답변과 출처가 매번 달라질 수 있습니다.
| 구분 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 결과물 | 순위가 매겨진 링크 목록 | AI가 새로 쓴 답변과 출처 링크 |
| 재현성 | 비교적 안정적인 순위 | 질문마다 달라지는 답변·출처 |
| 성과 단위 | 순위·노출·클릭 | 언급·인용·답변 속 설명 |
| 측정 방법 | 검색어별 순위 조회 | AI별 반복 측정과 비율 비교 |
질문의 형태에 따라 결과도 크게 달라집니다. OptiGEO가 브랜드 30곳을 측정한 결과입니다. 회사 이름 없이 업종이나 고민을 물은 질문(답변 25,251건)에서 회사 언급률은 6.1%였습니다. 회사 이름을 넣은 질문에서는 85.9%였습니다(참고치). 이름을 넣은 질문의 결과만 보면 실제보다 높게 볼 수 있습니다.
브랜드 30곳, 2026년 6~9월
출처: OptiGEO 측정. 회사 이름을 넣은 질문은 6곳·368건으로 표본이 작아 참고치입니다. 원문 측정 글
문제는 SEO의 방법에 새 이름을 붙이고, AI 답변에서 효과가 검증된 것처럼 설명하는 데 있습니다. SEO의 방법을 GEO에 쓰는 것 자체는 문제가 아닙니다. 아래 표처럼 이름은 새롭지만 기존 SEO 작업과 겹치는 부분이 많은 경우가 있습니다.
| GEO에서 쓰는 이름 | 기존 SEO 작업 | 확인할 자료 |
|---|---|---|
| 지식 구조화(온톨로지 등) | 엔티티 정리, 구조화 데이터, 주제 클러스터 | 적용 전후 AI 답변 변화 |
| 프롬프트 공략 | 검색어 조사, 검색 의도 분류 | 실제 질문의 반복 측정 결과 |
| AI 신뢰 신호 | 저자 정보, 출처 표기, 외부 언급 | AI별 인용 출처 분석 |
| AI 친화 콘텐츠 | 질문형 소제목, 요약, 표 | 같은 질문의 인용 변화 |
엔티티와 관계를 정리하는 작업은 SEO에서도 꾸준히 써 온 방법입니다. 이름이 새롭고 설명이 추상적일수록 같은 질문의 답변이 어떻게 바뀌었는지 자료를 요청해야 합니다.
2023년 GEO라는 용어를 제시한 연구도 같은 방식을 썼습니다. 전략별로 적용 이전과 이후의 노출 변화를 실험해 최대 40% 개선을 보고했습니다. 효과가 분야마다 다르다는 점도 함께 밝혔습니다.
Google은 검색 센터 문서에서 AI 개요·AI 모드에 표시되기 위한 추가 요구사항이나 특별한 최적화는 없다고 설명합니다. SEO 권장사항이 그대로 중요하다는 입장입니다. 이 설명은 Google 검색의 AI 기능에 한정되며, ChatGPT·Perplexity 같은 다른 AI 서비스의 결과는 따로 측정해 확인합니다.
"GEO는 SEO와 같다"는 주장의 어느 부분이 맞고 어느 부분이 빠졌는지는 「"GEO는 없다"? 절반만 맞다」에 정리했습니다. 이 글은 그 다음 질문, 곧 대행업체를 무엇으로 검증하는지를 다룹니다.
AI가 화면에 보여 주는 추론 과정은 실제 판단 과정과 같다고 보장되지 않습니다. AI가 실행한 검색어나 확인한 문서 수는 관찰할 수 있는 자료입니다. 그러나 추론 문장만으로 특정 브랜드가 빠진 이유를 단정하기는 어렵습니다. Anthropic은 추론 모델이 사용한 힌트를 추론 과정에 밝히는지 실험했습니다. 밝힌 비율은 Claude 3.7 Sonnet 25%, DeepSeek R1 39%였습니다. 추론 문장은 AI가 판단을 설명한 «출력»이며, 판단 자체를 들여다본 자료가 아닙니다.
힌트 유형 평균
출처: Anthropic, 「Reasoning models don't always say what they think」(2025). 힌트를 사용한 나머지 경우에는 이를 밝히지 않았습니다.
질문 한 번의 결과라는 점도 한계입니다. 같은 질문을 다시 하면 AI가 만드는 검색어와 후보 브랜드가 달라질 수 있습니다. 추론 기록은 사례로 참고하고, 원인의 근거로는 여러 번 측정한 결과를 씁니다.
인용이 줄어든 것은 관찰이고, 콘텐츠가 원인이라는 것은 검증이 필요한 가설입니다. 인용 감소 사례를 들어 콘텐츠 구조를 원인으로 설명하는 경우가 있습니다. 이는 관찰에서 원인과 해법으로 바로 넘어가는 설명입니다. AI 서비스의 인용 방식, 질문 구성, 경쟁 문서의 변화 같은 다른 원인을 먼저 배제해야 합니다.
2·3단계를 건너뛰면 원인과 해법이 가설로 남습니다.
AI 서비스 쪽의 변화가 큰 원인이 될 수 있습니다. OptiGEO가 같은 질문 895개를 2026년 8월과 9월에 연속 측정했습니다. ChatGPT 답변 1건당 인용은 14.0개에서 2.8개로 약 80% 줄었습니다. 9월 중 출처 집계 방식을 보정했습니다. 본문 인용과 별도 출처 목록을 합쳐 중복 주소를 뺀 기준으로도 13.6개에서 3.5개로 줄었습니다. 집계 방식만의 차이로 보기는 어렵습니다. 측정은 로그인하지 않은 상태의 답변이며, 로그인한 화면의 출처 표시는 다를 수 있습니다. 한편 답변당 브랜드 언급은 3.4개에서 3.5개로 거의 같았습니다. 같은 기간 Gemini의 인용은 4.9개에서 6.4개로 늘었습니다. 이 기간에 ChatGPT 인용이 줄었다면 서비스의 인용 방식 변화를 먼저 확인해야 합니다.
2026년 8월 → 9월
출처: OptiGEO 측정(금융·법률·의료 질문 중심, 로그인하지 않은 상태). 다른 업종에서는 수치가 달라질 수 있습니다. 원문 측정 글
GEO 대행업체라면 자사 이름이 AI 답변에 나오는지부터 반복 측정해 보여 줄 수 있어야 합니다. 고객에게 권하는 방법을 자사에 먼저 적용하는 것이 기본적인 검증입니다. 넥스트티는 2026년 3월부터 같은 질문을 반복해 묻습니다. 질문은 「국내 생성형엔진최적화 업체 추천해줘」(실제 입력 문장)입니다. 회사 이름 없이 넥스트티의 핵심 업종을 묻는 문장이라 기준 질문으로 정했습니다. 질문 하나의 결과이므로 업종 전체의 노출을 대표하지는 않습니다. 답변에 넥스트티나 OptiGEO가 나오는지와 넥스트티·OptiGEO 사이트가 인용되는지를 따로 기록합니다.
「국내 생성형엔진최적화 업체 추천해줘」, AI 서비스별 합계
출처: 넥스트티 OptiGEO 측정(2026년 3~9월). 3월은 ChatGPT·Gemini·Perplexity 3종입니다. 구글 AI 모드는 4월부터, 네이버 AI는 7월부터 포함했고 5월에는 Gemini 측정이 없습니다. 6월은 측정 기록이 없고, 9월 Claude 2회는 비교를 위해 제외했습니다. 월별 측정 횟수와 AI 구성이 달라 방향을 보는 자료입니다.
| 측정 월 | 측정 | 언급 | 사이트 인용 |
|---|---|---|---|
| 3월 | 21회 | 13회(61.9%) | 11회(52.4%) |
| 4월 | 12회 | 9회(75.0%) | 9회(75.0%) |
| 5월 | 9회 | 3회(33.3%) | 4회(44.4%) |
| 7월 | 27회 | 17회(63.0%) | 22회(81.5%) |
| 8월 | 76회 | 63회(82.9%) | 60회(78.9%) |
| 9월 | 49회 | 40회(81.6%) | 29회(59.2%) |
5월 언급률은 33.3%로 떨어졌고, 8~9월에는 80%대였습니다. 이 결과를 넥스트티 작업의 효과로 단정하지 않습니다. 같은 기간 AI 서비스와 경쟁 문서도 함께 바뀌었기 때문입니다. 다만 같은 질문을 계속 측정해 왔기 때문에 언제 오르고 내렸는지 확인할 수 있습니다.
언급과 인용도 따로 보아야 합니다. ChatGPT만 보면 8월에는 19회 중 언급 15회, 사이트 인용 8회였습니다. 9월에는 11회 중 언급 11회, 사이트 인용 3회였습니다. 측정 횟수는 적지만 앞에서 본 ChatGPT 인용 감소와 같은 방향으로 보입니다.
GEO 대행업체에는 같은 질문을 AI별로 반복해 물은 측정 자료와 그 조건을 요청합니다. AI 서비스마다 인용하는 출처가 달라, 한 서비스의 결과로 전체를 설명할 수 없기 때문입니다. 회사가 언급되고 출처가 표시된 답변 1,228건에서 공식 사이트 인용 비율은 서비스마다 달랐습니다.
답변 1,228건, 2026년 6~9월
출처: OptiGEO 측정(브랜드 30곳, ChatGPT·Gemini·구글 AI 모드·Perplexity·Claude). 전체 평균은 41.3%입니다. Gemini는 출처 주소가 중계 주소로 표시되는 경우가 있어 실제보다 낮게 집계되었을 수 있습니다. 원문 측정 글
분석은 출처까지 넓혀야 합니다. 인용된 사이트를 모으면 AI가 근거로 삼은 자료의 유형이 보입니다. 출처에서 출발한 판단은 추론 문장을 해석한 판단보다 다시 확인하기 쉽습니다.
업체를 고를 때는 다음 여섯 가지 자료를 요청합니다. 앞의 세 가지는 측정 역량을, 뒤의 세 가지는 설명의 근거를 확인하는 항목입니다.
새로운 개념은 GEO를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 대행을 맡기는 기준은 개념의 정교함이 아니라 측정 자료와 증명된 성과입니다. AI 검색은 빠르게 바뀌고 있어, 같은 질문을 꾸준히 측정하는 업체가 변화를 더 빨리 확인할 수 있습니다.
해석할 때 주의할 점
용어는 GEO 용어 정리에서 확인할 수 있습니다. AI 유입 측정 방법은 GA4 AI 유입 글에 정리했습니다. 이 글의 근거는 2026년 3~9월 OptiGEO 측정 결과와 공개 연구 자료입니다. 작성 기준일은 2026년 10월 16일입니다.
