GEO, AEO... 정말 새로운 걸까? SEO와 뭐가 다른지 팩트체크

1. 서론: 또 새로운 용어가 나타났다

최근 마케팅 업계와 개발 커뮤니티에서 GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization)라는 용어가 2024년도 후반 부터 확산되고 있습니다. ChatGPT, Gemini 같은 생성형 AI의 등장과 함께 "이제는 SEO가 아니라 GEO 시대"라는 주장이 곳곳에서 들립니다.

"GEO 대응 안 하면 AI 시대에 뒤처집니다!"
"AEO 최적화로 Featured Snippet 점유율을 높이세요!"
"SEO는 끝났다, 이제는 GEO다!"

과연 그럴까요? 정말 우리는 새로운 패러다임에 적응하기 위해 또 다른 컨설팅을 받아야 할까요?

결론부터 말하자면, 아닙니다. GEO와 AEO는 새로운 개념이 아니며, 사실상 SEO의 본질과 크게 다르지 않습니다. 이 글에서는 왜 그렇게 생각하는지, 그리고 이러한 용어들이 어떻게 만들어지고 확산되는지 팩트체크해보겠습니다.

2. GEO, AEO란 무엇인가?

먼저 용어를 정리해봅시다.

2.1 GEO (Generative Engine Optimization)

생성형 AI 엔진(ChatGPT, Gemini, Claude 등)이 답변을 생성할 때 당신의 콘텐츠를 참조하고 인용하도록 만드는 최적화 작업을 의미합니다.

예시:

ChatGPT에게 "webpack이 느린 이유"를 물어봤을 때 당신의 블로그 글을 참조하는 것
Perplexity AI가 검색 결과에 당신의 사이트를 소스로 표시하는 것

실제 사례:

아래는 Perplexity AI에서 "webpack이 느린 이유"를 검색했을 때, 실제로 이 블로그의 글이 출처로 인용된 예시입니다:

이런 식으로 AI 검색 엔진이 답변을 생성할 때 당신의 콘텐츠를 참조하도록 만드는 것이 GEO의 목표입니다. 그런데 과연 이를 위해 "특별한 최적화"가 필요할까요?

2.2 AEO (Answer Engine Optimization)

검색 엔진이 직접 답변을 제공하는 기능(Featured Snippet, People Also Ask, Knowledge Panel 등)에 최적화하는 작업입니다.

예시:

Google 검색에서 "CORS란?"을 검색했을 때 최상단에 박스 형태로 나오는 답변
"서울 날씨"를 검색했을 때 바로 보이는 날씨 정보

뭔가 새로워 보이나요? 정말?...

3. 이게 정말 새로운 걸까? - 팩트체크

3.1 AEO는 2015년부터 존재했다

Google의 Featured Snippet은 2015년(Before GPT Moment)에 이미 등장했습니다. 당시에도 "Position Zero"라는 용어로 불리며 SEO 전문가들이 최적화 방법을 연구했습니다.

2015년 SEO 베스트 프랙티스:

명확한 제목 구조 (H1, H2, H3)
질문-답변 형식의 콘텐츠
구조화된 데이터 (Schema.org)
간결하고 정확한 답변 제공

2025년 AEO 베스트 프랙티스:

명확한 제목 구조 (H1, H2, H3)
질문-답변 형식의 콘텐츠
구조화된 데이터 (Schema.org)
간결하고 정확한 답변 제공

뭐가 다른가요? 똑같습니다.

3.2 GEO는 SEO의 자연스러운 확장일 뿐

생성형 AI가 콘텐츠를 참조하는 기준은 무엇일까요?

권위성: 신뢰할 수 있는 소스인가?
정확성: 정보가 정확하고 최신인가?
구조화: 정보가 잘 구조화되어 있는가?
접근성: 크롤링이 가능한가?

이게 익숙하지 않나요? 맞습니다. 20년 전부터 SEO에서 말해온 것들입니다.

Google의 E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) 원칙이 생성형 AI에서도 그대로 적용될 뿐입니다.

3.3 실제 AI는 어떻게 학습하는가?

여기서 중요한 사실 하나를 짚고 넘어가야 합니다.

ChatGPT나 Gemini는 실시간으로 당신의 사이트를 크롤링하지 않습니다. 이들은 학습 데이터셋으로 학습되며, 대부분의 경우 인터넷 전체를 크롤링한 Common Crawl 같은 데이터를 사용합니다.

그렇다면 GEO 최적화는 무엇을 의미하는가?

결국 검색 엔진에 잘 노출되는 것
Common Crawl 같은 데이터셋에 포함되는 것
즉, SEO가 잘 되어 있으면 자동으로 GEO도 된다

4. SEO와 무엇이 다른가? - 기존 SEO 글과 비교

제가 이전에 작성한 현실적이고 효과적인 SEO 최적화 방법 - 기술편에서 다룬 내용을 다시 살펴봅시다.

4.1 SEO 기본 체크리스트 (2024년)

robots.txt, sitemap.xml
- 검색 엔진이 크롤링할 수 있도록 설정
meta 태그
- title, description, canonical 등 기본 메타데이터
시멘틱 태그
- header, main, article, section 등 의미있는 HTML 구조
JSON-LD 구조화 데이터
- 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하도록 돕는 스키마
좋은 콘텐츠
- 사용자에게 가치있는 정보 제공

4.2 GEO/AEO 체크리스트 (2025년)

크롤링 가능성
- robots.txt로 AI 봇 허용 (결국 SEO와 동일)
명확한 메타데이터
- title, description (결국 SEO와 동일)
구조화된 콘텐츠
- 시멘틱 태그, 명확한 제목 구조 (결국 SEO와 동일)
구조화된 데이터
- JSON-LD (결국 SEO와 동일)
좋은 콘텐츠
- 정확하고 가치있는 정보 (결국 SEO와 동일)

4.3 대부분 동일하지만, 약간의 뉘앙스 차이는 있습니다

기본적으로 실제로 해야 할 일은 똑같습니다. 하지만 '최적화의 타겟'이 미세하게 이동한 것은 사실입니다.

이 차이를 이해하면 굳이 컨설팅을 받지 않아도 스스로 적용 가능합니다.

구분	기존 SEO (검색엔진 최적화)	GEO / AEO (AI 답변 최적화)
목표	검색 결과 상위 노출 & 클릭 유도	AI 답변의 '인용(출처)'로 채택되기
형식	키워드 반복, 체류 시간을 위한 긴 서론	질문-답변(Q&A) 구조, 팩트 위주의 명료함
스타일	때로는 감성적 스토리텔링이 유효함	구조화된 데이터 (표, 리스트, 요약) 선호
핵심	"이 글을 클릭해 보세요"	"이 글에 정답이 있습니다"

시각적으로 정리하면:

겉보기에는 달라 보이지만, 실제로는 99% 동일한 작업입니다. 단지 강조점이 약간 다를 뿐입니다.

실무 적용 팁:

서론을 짧게 유지
- SEO: 체류 시간을 위해 긴 서론도 OK
- GEO/AEO: AI는 빠르게 핵심을 찾으므로, 핵심 답변을 상단에 배치
표와 리스트를 적극 활용
- AI 모델은 구조화된 데이터를 선호합니다
- 문단보다는 불릿 포인트, 표 형식이 유리
질문-답변 형식 사용
- "Next.js란 무엇인가?" → "Next.js는 React 기반의..."
- Featured Snippet과 AI 인용 모두에 유리
출처와 날짜 명시
- AI는 신뢰할 수 있는 출처를 선호
- 작성일, 수정일, 작성자 정보를 명확히

4.4 하지만 이것도 전혀 새로운 것은 아닙니다

위의 "차이점"들을 보셨나요? 사실 이것들도:

이미 현대 SEO 베스트 프랙티스입니다
- 구조화된 데이터, 명확한 답변, 출처 명시는 2015년부터 권장되던 것
Google의 E-E-A-T 원칙과 동일합니다
- Experience (경험), Expertise (전문성), Authoritativeness (권위), Trustworthiness (신뢰성)
- AI 시대 이전부터 강조되던 핵심 원칙
특별히 새로운 기술이나 방법이 아닙니다
- 단지 "왜" 해야 하는지에 대한 이유가 하나 더 추가된 것뿐

결론: 이전 SEO 글에서 다룬 내용만 제대로 적용해도 GEO, AEO는 자동으로 달성됩니다. 추가 비용이나 새로운 도구가 필요하지 않습니다.

5. 왜 이렇게 호들갑일까? - 마케팅의 진실

5.1 새로운 용어 = 새로운 시장

마케팅 업계의 오래된 전략입니다:

새로운 기술 트렌드가 나타난다 (생성형 AI)
기존 개념에 새로운 용어를 붙인다 (GEO, AEO)
"이제 이게 대세다"라고 홍보한다
컨설팅, 교육, 도구를 판다

실제 사례:

2010년대: "소셜 미디어 최적화(SMO)" → 사실상 SNS 마케팅
2020년대 초: "음성 검색 최적화(VSO)" → 사실상 Featured Snippet 최적화
2020년대 중반: "AEO, GEO" → 사실상 SEO

패턴이 보이시나요?

10년마다 반복되는 마케팅 사이클:

새로운 기술 등장 → 기존 SEO에 새 이름 붙이기 → "혁신적" 컨설팅 판매 → 결국 SEO로 회귀

이 패턴은 계속 반복될 것입니다. 중요한 것은 본질을 꿰뚫어보는 눈입니다.

5.2 "GEO 컨설팅" 서비스의 실체

많은 "GEO 전문가"들이 제공하는 서비스를 보면:

구조화된 데이터 추가 (이미 SEO에서 하던 것)
제목과 부제목 최적화 (이미 SEO에서 하던 것)
FAQ 형식 콘텐츠 추가 (이미 SEO에서 하던 것)
콘텐츠 품질 개선 (이미 SEO에서 하던 것)

새로운 게 뭐가 있나요? 없습니다.

5.3 실제 AI 회사들의 입장

OpenAI, Google, Anthropic 같은 AI 회사들은 "GEO"라는 용어를 공식적으로 사용하지 않습니다. 그들의 공식 가이드라인은:

정확한 정보 제공
명확한 소스 표시
구조화된 데이터 사용
접근 가능한 콘텐츠

즉, 기존 SEO 베스트 프랙티스와 동일합니다.

6. 그렇다면 우리는 무엇을 해야 하나?

6.1 기본에 충실하자

새로운 용어에 현혹되지 말고, SEO의 본질에 집중하세요:

1. 사용자를 위한 콘텐츠

검색 엔진이나 AI를 위한 콘텐츠가 아닙니다
실제 사람이 읽고 도움이 되는 콘텐츠를 만드세요

2. 기술적 기초

robots.txt, sitemap.xml 제대로 설정
적절한 meta 태그 사용
시멘틱 HTML 구조
(선택) JSON-LD 구조화 데이터

3. 지속적인 개선

콘텐츠를 최신 상태로 유지
사용자 피드백 반영
성능 모니터링

이 세 가지만 제대로 하면, SEO도, AEO도, GEO도 자동으로 해결됩니다.

6.2 실제로 변한 것은?

물론 AI 시대에 약간의 변화는 있습니다:

1. 답변의 길이

Featured Snippet: 40-60 단어
AI 응답에 인용될 내용: 더 상세해도 OK

2. 인용 소스 명시

작성자 정보, 출처, 날짜를 명확히 표시
E-E-A-T 원칙이 더 중요해짐

3. 자연스러운 언어

질문-답변 형식의 자연스러운 작성
키워드 스터핑 대신 맥락 중심

하지만 이것들도 사실 이미 현대 SEO에서 권장하던 것들입니다.

6.3 추가 비용을 들일 필요가 있나?

대부분의 경우 NO입니다.

"GEO 컨설팅"에 수백만 원을 지불하기 전에, 먼저:

기존 SEO가 제대로 되어 있는지 확인하세요
제 이전 글의 체크리스트를 따라하세요
좋은 콘텐츠를 만드는 데 집중하세요

이것만으로도 충분합니다.

7. 실전 비교: 바로 이 글이 예시입니다

추상적인 예시 대신, 지금 읽고 계신 이 블로그 글을 예시로 살펴봅시다.

7.1 이 글의 메타데이터

전통적 SEO 접근 (2020년):

<title>SEO vs GEO vs AEO 차이점 완벽 정리 | 검색엔진최적화 가이드</title>
<meta
  name="description"
  content="SEO, GEO, AEO 차이점과 최적화 방법을 알아보세요.
  검색엔진최적화 전문가가 알려드리는 실전 팁과 가이드"
/>
<meta name="keywords" content="SEO, GEO, AEO, 검색엔진최적화, AI, 마케팅, 차이점, 비교, 가이드" />

"GEO 최적화" 접근 (2025년, GEO 컨설턴트가 권장하는 방식):

<title>GEO, AEO... 정말 새로운 걸까? SEO와 뭐가 다른지 팩트체크</title>
<meta
  name="description"
  content="GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization)가
  최근 마케팅 업계를 뜨겁게 달구고 있습니다. 하지만 정말 새로운 걸까요?
  SEO와 무엇이 다른지, 왜 이렇게 호들갑인지 팩트체크해봅니다."
/>
<meta name="keywords" content="SEO, GEO, AEO, 검색 엔진 최적화, AI, 마케팅" />

차이점:

항목	2020년 SEO	2025년 "GEO 최적화"
제목 스타일	키워드 나열형 (SEO vs GEO vs AEO)	질문형 (정말 새로운 걸까?)
Description	키워드 중심, 짧고 간결	자연스러운 문장, 약간 더 길게
키워드 구분	쉼표로 촘촘히 나열	띄어쓰기 있는 자연스러운 형태

🤔 그런데 이게 진짜 차이일까요?

사실 이 두 가지는 둘 다 좋은 SEO 접근법입니다:

질문형 제목: 2015년부터 권장되던 방식 (사용자 의도 반영)
자연스러운 description: 2018년부터 권장되던 방식 (키워드 스터핑 지양)
띄어쓰기 있는 키워드: 검색 엔진이 이미 동의어로 인식함

결론: 2025년 "GEO 최적화"는 사실상 2018년 이후 권장되던 현대적 SEO 방식일 뿐입니다.

7.2 이 글의 구조 분석

이 글은 의도적으로 "GEO/AEO 친화적"으로 작성되었습니다. 어떤 부분이 그런지 살펴볼까요?

GEO/AEO에 최적화된 요소

명확한 질문 형식 제목
- "GEO, AEO... 정말 새로운 걸까?" ← AI가 찾기 쉬운 질문 형식
서론에서 바로 핵심 답변
- 1번 섹션 마지막: "결론부터 말하자면, 아닙니다."
- AI가 빠르게 답을 찾을 수 있도록 상단에 배치
구조화된 데이터 (표, 리스트)
- 4.3 섹션의 비교 표
- 번호 매겨진 리스트, 불릿 포인트 적극 활용
명확한 섹션 구조
- H2, H3로 계층 구조 명확히
- 각 섹션이 독립적으로 이해 가능

🤔 그런데 이게 "GEO 최적화"인가요, 아니면 그냥 "좋은 글"인가요?

정답: 그냥 좋은 글입니다.

질문 형식 제목 → 독자의 관심을 끄는 기본 작문법
서론에 핵심 배치 → 역피라미드 구조 (1900년대 신문 기사부터 사용)
표와 리스트 → 가독성을 위한 기본 편집 기법
명확한 구조 → 모든 기술 문서의 기본

7.3 만약 "구식 SEO"로만 작성했다면?

나쁜 예 (키워드 스터핑, 긴 서론):

안녕하세요, 여러분! 오늘은 정말 중요한 이야기를 해보려고 합니다.
요즘 SEO 업계가 들썩이고 있는데요, GEO와 AEO라는 새로운 용어가
등장했습니다. GEO는 Generative Engine Optimization이고,
AEO는 Answer Engine Optimization입니다.

저도 처음에는 이게 뭔가 했는데, 알아보니 정말 놀라웠습니다.
GEO SEO AEO 차이점 비교 분석 최적화 방법 팁 가이드...
(키워드 나열 계속...)

그래서 오늘은 이에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
(여기까지 스크롤 3번...)

좋은 예 (이 글처럼):

## 1. 서론: 또 새로운 용어가 나타났다

최근 마케팅 업계에서 GEO, AEO라는 용어가 급격히 확산되고 있습니다.

결론부터 말하자면, **아닙니다.** GEO와 AEO는 새로운 개념이 아니며,
사실상 SEO의 본질과 크게 다르지 않습니다.

7.4 핵심 인사이트

이 글 자체가 증명합니다:

"GEO 최적화"라는 특별한 기법은 없습니다
독자에게 가치있는 정보를 명확하게 전달하는 것
그게 SEO든 GEO든 동일하게 작동합니다

만약 ChatGPT에게 "GEO와 SEO의 차이점은?"이라고 물어본다면:

이 글의 4.3 섹션 비교표를 인용할 가능성 ↑ (구조화되어 있음)
이 글의 서론 "결론부터" 부분을 인용할 가능성 ↑ (명확한 답변)
출처로 이 블로그를 표시할 가능성 ↑ (신뢰할 수 있는 정보)

이게 GEO 최적화인가요? 아닙니다. 그냥 좋은 글입니다.

8. 주의해야 할 함정들

8.1 "AI 전용 메타태그" 사기

일부 업체들이 "AI 검색에 최적화된 특별한 메타태그"를 판매합니다. 예:

<meta name="ai-optimized" content="true" /> <meta name="gpt-friendly" content="yes" />

이것은 아무 의미가 없습니다. 표준이 아니며, AI 모델들도 읽지 않습니다.

8.2 "GEO 점수" 측정 도구

"당신의 사이트 GEO 점수: 45/100" 같은 도구들이 등장하고 있습니다.

이러한 점수는 대부분:

자체적으로 정한 기준일 뿐
실제 AI 모델과 무관
SEO 점수를 재포장한 것

8.3 과도한 AI 봇 타겟팅

User-Agent를 확인해서 AI 봇에게만 특별한 콘텐츠를 보여주는 것은:

검색 엔진 스팸 정책 위반 가능성
실제 사용자 경험 저하
장기적으로 역효과

모든 방문자에게 같은 품질의 콘텐츠를 제공하세요.

9. 미래는 어떻게 될까?

9.1 AI 검색의 성장

AI 기반 검색이 성장하는 것은 사실입니다:

ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews
사용자들이 직접 답을 얻는 경향 증가

9.2 하지만 본질은 변하지 않는다

어떤 기술이 나오든, 검색의 본질은 동일합니다:

신뢰할 수 있는 정보
정확하고 최신의 콘텐츠
사용자 친화적인 구조
접근 가능한 형태

이것이 1998년 Google 검색의 원칙이었고, 2025년 AI 검색의 원칙이며, 2035년에도 마찬가지일 것입니다.

9.3 실제 대응 전략

장기적으로 다음에 집중하세요:

1. 브랜드 구축

신뢰할 수 있는 정보 소스로 인정받기
전문성 있는 콘텐츠 생산
커뮤니티와 소통

2. 다양한 채널

검색 엔진에만 의존하지 않기
뉴스레터, SNS, 커뮤니티 등 직접 채널 구축
다양한 유입 경로 확보

3. 콘텐츠 품질

AI가 쉽게 생성할 수 없는 깊이 있는 콘텐츠
실제 경험과 인사이트 공유
독자에게 진짜 가치 제공

10. 결론

10.1 핵심 요약

GEO, AEO는 새로운 것이 아닙니다
- SEO의 기본 원칙과 동일
- 2015년부터 이미 존재하던 개념들의 재포장
대부분의 GEO 컨설팅은 불필요합니다
- 기존 SEO를 제대로 하면 충분
- 추가 비용을 들일 필요 없음
본질에 집중하세요
- 사용자를 위한 좋은 콘텐츠
- 기술적 기초 (robots.txt, sitemap, meta 태그)
- 지속적인 개선과 업데이트
새로운 용어에 현혹되지 마세요
- 마케팅 용어일 뿐
- 실제로 해야 할 일은 변하지 않음

10.2 실천 가이드

오늘부터 할 수 있는 것:

제 이전 SEO 글의 체크리스트를 따라하세요
사용자에게 진짜 도움이 되는 콘텐츠를 만드세요
기술적 기초를 탄탄히 하세요
정기적으로 콘텐츠를 업데이트하세요

하지 말아야 할 것:

"GEO 컨설팅"에 큰 돈을 쓰지 마세요
검증되지 않은 "AI 최적화 도구"를 사지 마세요
키워드 스터핑이나 스팸성 최적화를 하지 마세요
AI 봇만을 위한 별도 콘텐츠를 만들지 마세요

10.3 마지막 정리

SEO든 GEO든 AEO든, 결국 중요한 것은 사람을 위한 콘텐츠를 만드는 것입니다.

검색 엔진도, AI 모델도, 결국 사람에게 유용한 정보를 찾아주기 위해 존재합니다. 사람에게 가치있는 콘텐츠를 만들면, 자연스럽게 검색 엔진에도, AI에도 잘 노출됩니다.

새로운 용어와 마케팅에 현혹되지 말고, 본질에 집중하세요. 그것이 가장 현실적이고 효과적인 방법입니다.

참고 자료: