GEO·AEO라는 말과 검색 회사들이 한 말
요점
- 2024년 논문 「GEO: 생성형 엔진 최적화」에서 믿을 만한 출처의 인용문을 넣은 문서는 답에 드는 몫이 19.5에서 27.8로 올랐고, 검색어를 되풀이한 문서는 17.8로 내려갔다.
- 2025년 네이버 AI 랩 연구자가 참여한 C-SEO Bench 연구는 여러 사이트가 경쟁하는 조건에서 같은 종류의 기법 대부분이 효과가 없고 노출을 떨어뜨리기도 한다고 보고했다.
- 구글은 2026년 5월 안내서에 생성형 AI 검색에 맞추는 일도 「여전히 검색엔진 최적화」이며, 콘텐츠를 조각내거나 llms.txt 같은 AI 텍스트 파일을 만들거나 진정성 없는 언급을 구하는 전술은 무시해도 된다고 적었다.
- 구글 스팸 정책의 2026년 9월 2일 갱신본은 구글 검색 안의 생성형 AI 답변을 조작하려는 시도도 스팸으로 본다.
이름이 붙은 논문
프린스턴대학교 등의 연구진은 2023년 11월 논문을 공개하고 2024년 8월 데이터마이닝 학회 KDD에서 「GEO: 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization)」를 발표했다. 연구진은 챗지피티나 퍼플렉시티처럼 문서를 찾아 답을 지어 주는 검색을 「생성 엔진」이라 부르고, 그 답에 자기 문서가 더 많이 들어가게 고치는 일을 생성형 엔진 최적화라고 이름 지었다. 검색엔진 최적화(SEO)의 이름을 본뜬 말이다.
연구진은 여러 출처에서 모은 질문 1만 개를 시험 자료로 삼고, 같은 내용의 문서를 아홉 가지 방법으로 고쳐 생성형 검색엔진에 넣었다. 문서가 답에서 차지하는 몫을 위치까지 따져 잰 값은 이랬다.
| 문서를 고친 방법 | 답에서 차지한 몫 |
|---|---|
| 손대지 않은 문서 | 19.5 |
| 관련 출처의 인용문 넣기 | 27.8 |
| 통계 넣기 | 25.9 |
| 문장을 매끄럽게 고치기 | 25.1 |
| 출처 밝히기 | 24.9 |
| 권위 있는 문체로 바꾸기 | 21.8 |
| 검색어 되풀이하기 | 17.8 |
연구진은 이 결과를 초록에서 「최대 40퍼센트」로 요약했다. 검색 최적화의 오래된 수법인 낱말 반복은 손대지 않은 문서보다 낮았다.
반대 결과
2025년 네이버 AI 랩의 윤상두가 참여한 연구진은 여러 사이트가 같은 질문을 두고 경쟁하는 조건에서 대화형 검색을 겨냥한 최적화 기법들을 다시 시험했다. 연구 결과는 C-SEO Bench라는 이름으로 NeurIPS 2025에 실렸다. 대부분의 기법은 효과가 없었고 노출을 떨어뜨린 경우도 잦았으며, 예전부터 쓰던 검색 최적화가 더 효과적이었다. 같은 기법을 쓰는 사이트가 늘수록 모두의 이득이 줄었다.
조작을 시험한 연구도 있다. 2024년 하버드대학교의 아우논 쿠마르와 히마빈두 라카라주는 상품 정보 페이지에 기계로 찾아낸 문자열을 넣어 언어 모델이 그 상품을 맨 먼저 추천할 가능성을 높였다. 스위스 취리히연방공과대학교의 프레드리크 네스타스와 동료들은 웹페이지에 속임수 문구를 넣어 실제 서비스의 언어 모델이 공격자의 상품을 권하게 만들었고, 모두가 이런 공격을 하면 모든 사람이 받는 답이 나빠진다고 적었다. 구글 스팸 정책의 2026년 9월 2일 갱신본은 구글 검색 안의 생성형 AI 답변을 조작하려는 시도를 스팸으로 본다.
구글이 2026년 5월에 한 말
구글은 2026년 5월 15일 「생성형 AI 기능에 맞게 웹사이트 최적화하기」를 냈다.
- 「생성형 AI 검색을 위해 특별한 방식으로 작성할 필요는 없습니다.」 AI 시스템은 동의어와 사용자가 찾는 내용의 일반적인 의미를 이해한다고 적었다.
- 생성형 AI 검색을 위해 새로운 기계 가독형 파일이나 AI 텍스트 파일, 마크업을 만들 필요가 없다. 구글 검색은 llms.txt 같은 파일을 쓰지 않는다.
- 콘텐츠를 「청크」로 쪼개거나, 불필요한 AI 텍스트 파일을 만들거나, 진정성 없는 언급을 추구하는 전술은 무시해도 된다.
- 구조화된 데이터는 생성형 AI 검색에 꼭 필요하지 않다. 검색 전반과 리치 결과를 위해서는 계속 쓴다.
- 「Google 검색의 관점에서 생성형 AI 검색에 최적화하는 것은 검색 환경에 최적화하는 것이므로 여전히 검색엔진 최적화입니다.」
- 순위 상승을 약속하거나 구글의 「내부」 측정항목을 쓴다고 주장하는 서드 파티 도구를 주의하라. 「어떤 서드 파티 도구도 Google의 내부 순위 또는 AI 시스템에 액세스할 수 없습니다.」
llms.txt는 2024년 9월 3일 미국 개발자 제러미 하워드가 제안한 파일이다. 웹사이트 맨 위 경로에 사이트 요약과 중요한 페이지 목록을 마크다운으로 적어 두자는 취지였다.
인용에 값을 매긴 네이버
네이버는 2026년 8월 7일 발표문에서 AI 브리핑 인용 수와 주제 전문성, 활동을 기준으로 매달 약 3,000명의 창작자를 골라 기본 월 30만 원, 주제별 상위자에게 월 300만 원, 최상위에게 월 1,000만 원을 준다고 밝혔다. 한 해 예산은 약 200억 원이다. 대상은 블로그, 카페, 지식 문답, 유료 콘텐츠의 창작자다.
가게에게 남는 것
GEO, AEO라는 이름으로 팔리는 상품이 무엇을 하는지는 상품마다 다르다. 구글은 AEO나 GEO라는 이름의 조언을 받으면 구글 공식 안내와 맞는지 견주어 보라고 적었다. GEO 논문에서 답에 더 실린 문서는 출처와 수치와 인용문이 적힌 문서였고, C-SEO Bench에서 기법의 효과가 사라진 것은 여러 사이트가 같은 기법을 함께 쓰는 조건이었다. 가게가 직접 할 일은 가게 정보 통일, 메뉴 텍스트, 페이지 쓰는 법에 정리했다.