SEO·AEO·GEO는 무엇이 다를까: AI 검색 시대의 노출 전략

예전에는 Google이나 네이버 검색 결과의 상단에 노출되는 것이 목표였습니다. 이제는 AI Overview, AI Mode와 여러 답변형 서비스가 웹 문서를 요약해 답을 만들면서 AEO와 GEO라는 표현도 자주 보입니다.

새로운 이름이 등장하면 기존 SEO가 끝났거나 AI만을 위한 별도 파일과 문장 형식이 필요하다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 2026년 Google의 공식 입장은 더 단순합니다. 생성형 AI 검색도 기존 검색 색인과 품질 시스템을 기반으로 하므로 기본 SEO가 여전히 중요하고, AEO와 GEO 역시 검색 경험을 개선하는 SEO의 연장선이라는 것입니다.

이 글은 2026년 7월 22일 기준으로 SEO, AEO, GEO가 보통 어떤 의미로 사용되는지와 실제 사이트에서 무엇을 준비해야 하는지를 정리합니다.

세 용어를 한눈에 보면

용어 | 보통 사용하는 의미 | 주요 노출 형태 | 핵심 질문
SEO | Search Engine Optimization | 일반 검색 결과, 이미지·동영상·지역 검색 | 검색엔진이 페이지를 찾고 이해하고 신뢰할 수 있는가
AEO | Answer Engine Optimization | 추천 스니펫, 음성·문답형 결과, 직접 답변 | 질문에 답하는 부분을 명확히 찾을 수 있는가
GEO | Generative Engine Optimization | 생성형 AI가 조합한 답변과 출처 링크 | AI가 참고할 만한 독창적이고 검증 가능한 정보가 있는가

AEO와 GEO는 업계에서 사용하는 설명용 용어이며 모든 검색 서비스가 합의한 별도의 표준이나 순위 시스템 이름은 아닙니다. Google은 공식 가이드에서 AEO와 GEO를 생성형 AI 검색에서의 노출을 설명하는 용어로 인정하면서도, Google 관점에서는 결국 검색 경험을 최적화하는 SEO라고 설명합니다.

SEO는 검색 결과에 들어갈 기본 자격을 만든다

검색엔진이 페이지를 발견하지 못하거나 내용을 해석하지 못하면 일반 검색은 물론 AI 검색에도 등장하기 어렵습니다. SEO의 첫 역할은 사이트가 수집되고 색인될 수 있는 기술적 기반을 만드는 것입니다.

기본 항목은 다음과 같습니다.

검색로봇이 페이지에 접근할 수 있는지 확인한다.

올바른 상태 코드, canonical URL과 사이트맵을 사용한다.

페이지마다 내용에 맞는 고유한 title과 description을 작성한다.

제목, 문단, 목록과 표를 의미에 맞는 HTML로 구성한다.

중요한 페이지가 내부 링크로 연결돼 있는지 확인한다.

모바일에서도 빠르고 읽기 쉬운 화면을 제공한다.

이미지에 의미 있는 대체 텍스트를 제공한다.

구조화 데이터는 화면에 보이는 실제 내용과 일치시킨다.

네이버 서치어드바이저 역시 XML 사이트맵과 RSS가 검색로봇의 수집을 돕고, 고유한 제목과 의미에 맞는 HTML 구조가 콘텐츠 이해에 중요하다고 안내합니다. 다만 사이트 최적화 점수가 높다는 사실만으로 검색 상위 노출이 보장되지는 않습니다.

AEO는 질문에 답할 수 있는 구조를 만든다

AEO는 사용자가 질문했을 때 검색 시스템이 답에 해당하는 부분을 쉽게 찾도록 내용을 정리하는 접근입니다. 별도의 짧은 글만 양산하는 것이 아니라 긴 문서 안에서도 질문과 답의 관계를 분명하게 만드는 작업에 가깝습니다.

예를 들어 '앱 개발 비용은 얼마인가요?'라는 글이라면 다음 구조가 유용합니다.

첫 문단에서 비용이 달라지는 핵심 변수를 짧게 답한다.

기능 범위, 플랫폼, 디자인, 운영과 같은 변수를 항목별로 설명한다.

간단한 프로젝트별 예상 범위를 표로 비교한다.

견적에 포함되거나 빠지는 항목을 명확히 적는다.

실제 견적 사례와 계산 방식을 제공한다.

이 구조는 검색엔진만을 위한 것이 아닙니다. 급하게 답을 찾는 사람은 요약을 읽고, 판단 근거가 필요한 사람은 아래의 표와 사례를 이어서 읽을 수 있습니다.

AEO를 한다며 모든 제목을 질문형으로 바꾸거나 한 문장을 지나치게 잘게 쪼갤 필요는 없습니다. 문서 길이와 단락은 AI가 아니라 독자가 이해하기 좋은 수준으로 결정해야 합니다.

GEO는 복사할 수 없는 근거를 만든다

생성형 AI는 여러 자료를 조합해 답할 수 있으므로 어디서나 볼 수 있는 설명을 다시 요약한 글의 가치는 낮아집니다. GEO에서 중요한 것은 AI처럼 문장을 쓰는 것이 아니라 다른 출처가 대신 제공하기 어려운 정보입니다.

Google의 생성형 AI 검색 가이드는 독창적인 관점, 직접 경험, 고품질 이미지와 영상, 일반적인 요약을 넘어선 비범용 콘텐츠를 강조합니다.

듀오랩스 같은 개발 회사라면 다음 자료가 차별화될 수 있습니다.

실제 장애의 원인과 수정 전후 코드

프로젝트 범위별 견적 항목과 의사결정 과정

브라우저·기기별 테스트 결과와 재현 조건

기술을 선택한 이유와 선택하지 않은 대안

고객 정보는 제거한 일정·운영 지표와 실패 사례

직접 만든 체크리스트, 계산식과 비교표

문제를 해결한 날짜와 이후 달라진 내용

'React란 무엇인가'를 다시 정리한 글보다 'Google 번역이 React DOM을 바꿨을 때 실제로 발생한 오류와 방어 방법'이 더 독창적인 정보가 됩니다. 경험이 담긴 콘텐츠는 일반 검색 사용자에게도 유용하고 생성형 답변이 근거로 삼을 이유도 분명합니다.

AI 검색은 콘텐츠를 어떻게 찾을까

Google은 생성형 AI 검색 기능이 기본 검색 색인과 품질 시스템을 바탕으로 관련 문서를 가져온다고 설명합니다. 사용자의 질문 하나를 여러 관련 검색으로 확장하는 query fan-out을 사용할 수 있고, 검색된 최신 웹페이지를 근거로 답변을 만드는 RAG 방식을 설명하고 있습니다.

이 구조에서 중요한 점은 세 가지입니다.

페이지가 먼저 수집되고 색인돼야 한다.

넓고 후속적인 질문에도 도움이 되는 깊이 있는 내용이 필요하다.

답변의 근거가 될 수 있는 고유한 정보와 명확한 출처가 필요하다.

하나의 핵심 글에서 비용, 기간, 선택 기준, 실패 사례와 FAQ를 연결하면 관련 질문이 확장돼도 사이트 안에서 답을 찾을 가능성이 커집니다. 검색어의 모든 변형마다 얕은 페이지를 만드는 방식은 사용자 가치가 없을 뿐 아니라 대량 생성 콘텐츠 정책과 충돌할 수 있습니다.

2026년 기준, 하지 않아도 되는 AI 검색 최적화

Google 노출을 위해 llms.txt를 만들 필요는 없다

llms.txt는 AI 서비스에 사이트 정보를 전달하자는 제안에서 등장한 파일입니다. 다른 서비스가 이를 사용할 수는 있지만 Google은 검색과 생성형 AI 기능에서 llms.txt를 사용하지 않으며, 파일을 둬도 Google 노출이나 순위에 도움도 불이익도 없다고 명시합니다.

따라서 사이트맵, robots.txt, 내부 링크와 색인 문제를 해결하지 않은 채 llms.txt부터 만드는 것은 우선순위가 뒤바뀐 작업입니다.

AI가 읽기 좋게 모든 문장을 조각낼 필요는 없다

Google은 콘텐츠를 작은 조각으로 나눠야 한다는 요구가 없고 이상적인 페이지 길이도 없다고 설명합니다. 짧은 답, 긴 설명, 표와 사례를 독자가 자연스럽게 읽도록 구성하면 됩니다.

AI 전용 문체로 다시 쓸 필요는 없다

검색 시스템은 동의어와 일반적인 의미를 이해할 수 있습니다. 가능한 모든 긴 검색어를 반복하거나 '결론적으로', '핵심은' 같은 표현을 기계적으로 넣는다고 AI 노출이 보장되지 않습니다.

특별한 AI용 구조화 데이터는 없다

구조화 데이터는 기존 검색의 리치 결과와 콘텐츠 이해에 여전히 유용하지만, 생성형 AI 검색만을 위한 특별한 schema.org 마크업은 없습니다. 화면에 없는 평가, 가격이나 FAQ를 마크업으로만 추가해서는 안 됩니다.

가짜 언급과 대량 콘텐츠는 위험하다

여러 사이트와 커뮤니티에 인위적으로 브랜드명을 반복하거나 AI로 비슷한 페이지를 대량 발행하는 것은 장기적인 전략이 아닙니다. Google은 사용자 가치를 더하지 않는 대규모 생성 콘텐츠가 스팸 정책을 위반할 수 있다고 안내합니다.

실제로 해야 할 일

1. 수집과 색인을 확인한다

Google Search Console과 네이버 서치어드바이저에서 주요 URL이 수집되고 색인됐는지 확인합니다. robots.txt, noindex, canonical, 리다이렉트와 서버 오류를 점검하고 XML 사이트맵과 RSS를 최신 상태로 유지합니다.

2. 검색 의도별 핵심 페이지를 만든다

서비스 이름만 나열하지 말고 고객이 결정할 때 묻는 질문을 중심으로 글을 만듭니다.

비용은 무엇으로 달라지는가

기간은 얼마나 필요한가

어떤 기술과 업체를 선택해야 하는가

실패하는 프로젝트에는 어떤 공통점이 있는가

계약 전에 어떤 자료를 준비해야 하는가

한 글이 하나의 질문에 답하되 관련 후속 질문으로 자연스럽게 연결되도록 내부 링크를 구성합니다.

3. 직접 경험과 근거를 추가한다

작성자의 판단, 날짜, 실험 환경, 실패 조건, 원본 화면과 계산 방법을 남깁니다. 외부 통계를 인용하면 조사 기관, 표본, 국가와 기준 연도를 함께 적어야 합니다.

4. 텍스트 이외의 자료를 제공한다

비교표, 흐름도, 실제 화면, 영상과 다운로드 가능한 체크리스트는 내용을 더 정확히 전달합니다. 중요한 설명을 이미지에만 넣지 말고 본문 텍스트와 대체 텍스트로도 제공해야 합니다.

5. 작성자와 업데이트 정보를 투명하게 표시한다

누가 어떤 경험을 바탕으로 작성했는지, 언제 검토했는지, 무엇이 바뀌었는지 표시합니다. AI를 조사와 구성에 사용했다면 최종 사실 확인과 판단을 사람이 어떻게 했는지도 필요에 따라 설명할 수 있습니다.

6. 실제 고객 행동으로 평가한다

AI 답변에 브랜드명이 보이는지만 확인하지 말고 자연 검색 노출, 클릭, 브랜드 검색 증가, 상담과 유효 문의를 봅니다. 질문을 본 사람이 나중에 회사명을 검색하거나 직접 방문할 수 있으므로 Search Console, GA4와 CRM을 함께 확인합니다.

Search Console에서 AI 노출을 측정할 수 있을까

Google은 2026년 6월 생성형 AI 기능 전용 성과 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 AI Overview, AI Mode와 Discover의 생성형 AI 영역에 URL이 나타난 횟수, 페이지, 국가, 기기와 날짜를 보여 줍니다.

다만 발표 시점에는 일부 사이트를 대상으로 순차 테스트 중이므로 모든 Search Console 계정에 보인다고 가정하면 안 됩니다. 전용 보고서가 없는 사이트는 기존 검색 성과, 페이지별 유입, 브랜드 검색과 전환 변화를 함께 관찰해야 합니다.

듀오랩스 블로그에 적용한다면

기술 블로그와 마케팅 콘텐츠를 따로 쌓기보다 실제 고객의 결정 과정으로 연결할 수 있습니다.

예를 들어 '앱 개발'이라는 큰 주제 아래 다음 글을 묶을 수 있습니다.

앱 개발 비용과 일정

Flutter와 React Native 선택 기준

앱 개발사 견적서 비교 방법

출시 후 마케팅과 첫 사용자 확보

실제 배포·운영 장애와 해결 사례

비용을 검색한 사업자는 기술 선택 글로 이동하고, 기술을 비교한 담당자는 견적과 상담 준비 글로 이동합니다. 이런 주제 묶음은 검색엔진에도 사이트의 전문 영역을 이해시키고 독자에게도 다음 행동을 안내합니다.

기존의 네이버 서치어드바이저 등록부터 사이트맵 제출까지는 기술적 발견과 색인 단계에 해당합니다. 이 글에서 설명한 독창적인 콘텐츠와 내부 연결은 그다음 단계입니다.

30일 실행 순서

1주 차: 기술 상태 확인

Search Console과 네이버 서치어드바이저에서 색인, 사이트맵, robots.txt, canonical, 모바일 화면과 주요 오류를 점검합니다.

2주 차: 기존 글 정리

제목과 설명이 중복된 페이지, 내용이 얕은 글, 내부 링크가 없는 글을 찾습니다. 삭제부터 하지 말고 통합, 보강, 리다이렉트 여부를 결정합니다.

3주 차: 경험 기반 핵심 글 발행

영업 과정에서 자주 받는 질문 하나를 고르고 실제 사례, 비교표, 계산 방법과 결론이 있는 글을 만듭니다. 일반적인 정보를 반복하기보다 듀오랩스가 직접 판단할 수 있는 내용을 넣습니다.

4주 차: 연결과 측정

관련 기술 글, 서비스 페이지와 사례를 내부 링크로 연결합니다. Search Console의 노출과 검색어, GA4의 참여와 상담 전환을 기록하고 한 달 뒤 업데이트할 항목을 정합니다.

정리

SEO는 검색엔진이 페이지를 발견하고 이해할 수 있는 기반입니다. AEO는 질문에 대한 답을 명확한 구조로 제공하는 접근이고, GEO는 생성형 답변이 참고할 만한 독창적인 경험과 근거를 만드는 데 초점을 둡니다.

그러나 세 가지를 완전히 다른 작업으로 분리할 필요는 없습니다. 검색로봇이 접근 가능한 기술 구조, 사람에게 도움이 되는 명확한 답, 다른 사이트가 대신 만들 수 없는 실제 경험을 한 페이지에 함께 담는 것이 가장 현실적인 전략입니다.

2026년의 AI 검색 최적화는 llms.txt나 AI 전용 문체 같은 단기적인 비법보다 기본 SEO, 독창적인 콘텐츠, 정확한 출처와 지속적인 측정에 가깝습니다. 검색엔진이 아니라 고객의 질문에 가장 좋은 답을 만드는 일이 결국 세 영역의 공통점입니다.

참고 자료

Google 생성형 AI 검색 최적화 공식 가이드

Google AI 생성 콘텐츠 사용 안내

Google Search SEO 기본 가이드

Google Search Console 생성형 AI 성과 보고서 발표

네이버 서치어드바이저 사이트 최적화 안내