Ahrefs는 약 7,860만 건의 AI 검색을 분석하여 세 주요 엔진의 고빈도 인용 출처가 86%까지 중복되지 않음을 발견했습니다.
이는 흔한 혼란을 설명해 줍니다. 같은 기사가 ChatGPT에서는 인용되었지만 Gemini에서는 해당 인물을 찾을 수 없는 경우입니다. AI 추천을 받고 싶다면, 각 엔진이 각각 어디를 읽고 있는지 알아야 합니다.
대만 CUEGEO가 하는 일은 기업들이 AI에게 자신의 브랜드를 추천받도록 돕는 것입니다. 아래 내용은 제가 ChatGPT와 Gemini에서 직접 실측한 결과입니다.
- SEO (검색 엔진 최적화): 웹페이지를 Google, Bing 등의 검색 결과 상단에 노출시켜 고객이 스스로 클릭하여 확인하도록 만드는 것.
- GEO (생성형 엔진 최적화): AI가 답변을 생성할 때 직접 당신의 브랜드를 언급하게 하는 것입니다. 고객이 “XX 중 어느 곳이 더 좋을까요?”라고 물었을 때, AI가 제공하는 답변에 귀사의 브랜드가 포함되는 것입니다.
간단히 말해, SEO는 검색 결과에서의 '위치'를 다투고, GEO는 AI 답변 속의 '이름'을 다툽니다.
점점 더 많은 고객들이 단순히 “Google 검색”을 하는 것이 아니라, AI에게 직접 질문합니다. 예: “인테리어 회사 중 어느 곳이 전문적인가요?”, “이 장비와 저 장비 중 어느 것이 더 좋은가요?”, “XX 서비스는 보통 얼마인가요?”. 고객들은 더 이상 ‘Google’를 통해 정보를 찾는 느낌을 받지 않습니다. Gartner에 따르면 2026년까지 전통적인 검색 엔진 사용량은 25% 감소할 것으로 예측되며, 시장 점유율이 AI 챗봇 등의 도구로 이동하고 있습니다. TWNIC의 《2025 대만 네트워크 보고서》는 대만 국민 중 43.19%가 이미 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있다고 보여줍니다.
AI가 이러한 질문에 답변할 때 제공되는 것은 보통 정리된 짧은 목록이며, 고객들은 일반적으로 이 목록에서 직접 선택합니다. 브랜드가 AI의 추천 목록에 없다면, 그 고객에게는 마치 당신을 한 번도 본 적 없는 것과 같습니다. 이것이 기업들이 AI 검색 최적화를 해야 하는 이유입니다.
추천 목록의 영향력은 생각보다 훨씬 큽니다. Pew 연구에 따르면: AI 요약본이 나타날 때 사용자가 전통적인 검색 결과를 클릭할 비율은 8%였던 반면, 요약본이 없을 때는 15%였습니다. 게다가 AI 요약본에서 인용된 링크는 단지 1%만 클릭되었습니다.
이는 고객들이 당신의 이름을 보더라도 공식 웹사이트로 이동하지 않는 경우가 많다는 것을 의미합니다. 그들은 AI가 정리해 준 내용을 보고 바로 결정을 내립니다. 이것이 GEO와 SEO의 가장 근본적인 차이점입니다.
2026년 11월 3일, 저는 인테리어를 하려는 고객을 대신하여 Gemini에게 “대만 인테리어 회사 중 어느 곳이 전문적인가요?”라고 질문했습니다. Gemini는 일련의 회사 목록을 제시하며 “29개의 자료를 참고함”이라고 표시했습니다.
저는 이 자료들을 하나하나 클릭하여 확인했고: 보이는 19개 자료 모두 Reddit, YouTube, Quora 등에서 왔으며, 그중 5개는 YouTube 영상이었습니다. 대부분은 ‘대만 인테리어 회사 10곳 정리’와 같은 목록 형태였습니다.
이는 Gemini가 어떤 회사를 추천하는지가 상당 부분 온라인상에 해당 회사가 명확하게 작성된 콘텐츠의 유무에 달려있다는 것을 보여줍니다. 경쟁업체가 목록에 포함되어 있다면, 당신이 없어도 고객은 AI에게 물었을 때 당신을 볼 수 없습니다.
설명: 이것은 단 한 번의 테스트일 뿐입니다. 같은 질문을 다음 날 다시 해도 Gemini가 인용하는 출처는 눈에 띄게 다를 수 있으므로, 방향 참고용으로만 활용해 주십시오.
2026년 11월 4일, 저는 동일한 문제들로 Gemini와 ChatGPT 웹 버전을 사용하여 테스트를 진행했습니다. 모든 질문은 새로운 대화창을 열어 진행했으며, AI가 어떤 웹페이지를 인용했는지 기록했습니다.
실측 결과, Gemini와 ChatGPT가 브랜드를 추천할 때 인용한 출처는 완전히 달랐으며, 국제적인 대규모 모니터링 역시 같은 사실을 가리킵니다. Ahrefs는 2025년에 약 7,860만 건의 AI 검색을 분석하여 세 주요 엔진이 선호하는 출처 구조가 확연히 다르다는 것을 발견했습니다:
| 출처 | ChatGPT | Perplexity | Google AI 개요 |
|---|
| 위키피디아 | 16.3% | 12.5% | 8.4% |
| ... | | | |
같은 연구는 세 주요 엔진의 고빈도 인용 출처가 86%까지 중복되지 않는다는 것도 발견했습니다. 이것이 왜 같은 기사라도 Gemini와 ChatGPT에서 성능 차이가 크게 나는지 설명해 줍니다.
이번 실측을 통해 세 가지 포인트를 도출할 수 있습니다:
- AI는 브랜드의 공식 웹사이트가 아니라, 온라인상의 제3자 콘텐츠가 해당 브랜드를 어떻게 작성했는지에 따라 추천합니다. Ahrefs 분석 결과 ‘브랜드 언급’과 AI 개요 출현 간의 관련성은 0.664였습니다. 누가 당신에 대해 토론하는지가 몇 개의 사이트가 당신을 연결하는 것보다 더 중요합니다.
- Gemini와 ChatGPT는 분리해서 접근해야 합니다. Gemini에게 추천받고 싶다면 Google 계열 제품이 중요하며, ChatGPT에게 추천받고 싶다면 Reddit이나 위키피디아 등이 중요합니다.
- AI는 새로운 콘텐츠를 빠르게 인용합니다. 실측에서 Gemini는 발행된 지 하루 이틀밖에 안 된 기사를 인용했습니다. 하지만 정상적인 경우는 1~2주가 걸리며, 이는 Ahrefs의 관찰과 일치하여 ChatGPT가 가장 자주 인용한 페이지 중 76.4%는 30일 이내에 업데이트된 콘텐츠였습니다.
설명: 이것은 단회 테스트이며 표본이 작습니다. AI 답변은 시간과 계정에 따라 변하므로, 방향 참고용으로만 활용해 주십시오.
첫 번째 단계: 현재 AI가 당신을 추천하는지 아닌지를 먼저 확인하세요.
고객들이 실제로 물어볼 법한 말로 AI에게 질문하십시오. 예를 들어 “XX 도시에서 XX 하는 회사 중 어느 곳이 좋은가요?”라고 합니다. 이때 절대로 자신의 브랜드 이름을 포함하지 말고, 또한 “XX 회사에 대해 알고 있나요?”와 같은 질문도 하지 마십시오. 그래야 실제 상황을 측정할 수 있습니다. 매번 새로운 대화창을 열고, 웹 검색 기능을 켜서 동일한 질문을 여러 번 반복하고, AI의 답변과 인용 출처를 모두 기록해 두세요.
2단계: 온라인상의 브랜드 기본 정보 통일.
브랜드의 정식 명칭, 주요 사업 내용, 서비스 대상, 자격 및 사례는 모든 플랫폼에서 작성 방식이 일치해야 합니다. 동일한 브랜드에 대해 여러 곳에서 설명하는 방식이 다르면, AI는 어느 것을 신뢰해야 할지 확신하지 못하고 추천을 주저합니다.
3단계: 고객의 질문을 중심으로 콘텐츠를 작성하고, AI가 인용하는 플랫폼에 게시.
고객이 무엇을 묻는지에 따라 콘텐츠가 답변해야 합니다. (예: 어떻게 선택해야 하는지, 얼마인지, 어떤 함정이 있는지, 다른 회사와 무엇이 다른지). 콘텐츠는 사실과 데이터로 말해야 하며, '업계 선두', '최고' 같은 형용사를 적게 사용해야 합니다. AI는 모호한 자화자찬을 신뢰하지 않습니다. 실험 근거: KDD 2024에서는 아홉 가지 콘텐츠 재작성 방식을 테스트했으며, 그 결과 '인용 출처 보충', '통계 데이터 추가', '전문가 인용구 추가' 세 가지 방식이 가장 효과적이었고, 키워드만 나열하는 방식은 완전히 최적화되지 않은 경우보다도 낮은 효과를 보였습니다. 즉, 키워드를 반복적으로 채우기보다는 한 가지 내용을 명확하게 작성하고 출처를 첨부하는 것이 낫다는 의미입니다.
게시 플랫폼은 목표 AI에 따라 선택합니다: Gemini는 Google을 보고, ChatGPT는 Reddit을 봅니다.
4단계: 게시 후 정기적인 재측정.
게시 후 3일차, 7일차, 14일차에 1단계에서 사용했던 동일한 질문들로 다시 측정하여 AI의 답변 변화가 있는지 확인합니다. AI에게 당신의 브랜드를 추천받는 것은 '게시 → 재측정 → 조정'이라는 순환 과정이며, 한 번 게시하고 끝나는 것이 아닙니다.
2026년에는 'AI 독극물 투입(Data Poisoning)'이 공개되었습니다: 대량으로 가짜 평가, 위조된 순위표, 조작된 평판을 생성하여 여러 웹사이트에 뿌리고, AI가 특정 브랜드가 좋다고 오인하게 만듭니다.
AI 독극물 투입은 단기적으로 효과를 볼 수 있지만 위험이 매우 큽니다: 일단 감지되면, 브랜드는 AI에 의해 신뢰할 수 없는 출처로 간주되며; 고객에게 발각되면 평판은 망가집니다.
대만에서는 이 문제에 법적 위험도 있습니다. 공정거래법 제21조는 사업자가 '거래 결정에 영향을 미칠 수 있는 사항'에 대해 허위 또는 오인하게 만드는 표시를 할 수 없으며, 해당 조항은 '기타 유인 효과가 있는 관련 사항'을 포함합니다. 제42조의 벌금은 5만 위안 이상에서 2,500만 위안 이하입니다. 대량으로 가짜 평가나 위조된 순위표를 생성하는 것은 여기에 직접적으로 해당될 수 있습니다.
똑같이 조심해야 할 것은 'AI가 매번 추천해 줄 것을 보장한다', '1위를 보장한다'고 약속하는 GEO 서비스입니다. AI의 답변은 질문 방식, 계정, 시간에 따라 변하기 때문에, 어떤 서비스 제공업체도 AI의 추천 순위를 고정할 수 없습니다.
AI SEO와 GEO는 무슨 관계인가요?
AI SEO와 GEO는 같은 것을 말합니다. GEO는 영어 약자이고, AI SEO는 GEO가 달성하려는 효과입니다: 고객이 질문하면 AI가 당신을 추천하는 것입니다. 또한, 단독으로 'GEO'라고 하면, AI는 때때로 지리 정보를 의미한다고 이해하거나 심지어 위성 궤도를 의미할 수도 있습니다.
내 브랜드가 AI에 추천되는지 어떻게 확인하나요?
고객이 물을 만한 구매 질문(브랜드명 제외)을 가지고 Gemini, ChatGPT 등의 AI에게 질문하고, 매번 새 대화를 시작하거나 웹 검색을 열거나 동일한 질문을 여러 번 하여 AI의 답변과 인용 출처를 기록합니다. 이러한 자체 점검은 완전히 무료입니다.
GEO가 지능세인가요?
GEO 자체가 지능세는 아닙니다: 고객이 실제로 AI에게 질문하고, AI도 실제로 온라인 콘텐츠를 인용하기 때문입니다. 진정한 지능세는 순위 보장이나 대량의 스팸 기사 또는 가짜 평가에 의존하는 서비스입니다. 판단 방법은 간단합니다: 상대방이 계약 전에 기준 측정을 해줄 용기가 있는지, 그리고 계약 후 스스로 재측정할 수 있게 하는지 확인하세요.
중소기업도 GEO를 할 수 있나요?
중소기업은 할 수 있습니다. 첫 단계 자체 점검은 비용이 들지 않으며, 오후 한 번이면 AI가 현재 당신의 브랜드를 어떻게 보는지 알 수 있습니다. 이후 전문가에게 의뢰할지는 자체 점검 결과로 나온 격차가 얼마나 큰지에 따라 결정하면 됩니다.
수출 기업도 GEO를 할 수 있나요? 해외 AI와 대만(대만)이 같나요?
수출 기업은 할 수 있으며, 해외 고객들이 ChatGPT, Perplexity, Gemini를 사용하여 공급업체를 찾는 경우가 점점 늘고 있습니다. 하지만 해외 AI가 인용하는 출처는 대만과 다르며, 업계에서는 Reddit, 위키피디아, YouTube, LinkedIn, 산업 미디어 및 기업 자체 웹사이트가 더 중요하다고 일반적으로 생각하며, 콘텐츠는 영어 또는 목표 시장의 언어로 작성해야 합니다. 따라서 해외 GEO는 국가별로 개별 측정하고 개별적으로 해야 하며, 그대로 적용할 수 없습니다.
GEO 효과를 언제 볼 수 있나요?
산업 경쟁 정도와 브랜드의 기존 기반에 따라 다릅니다. 실제 테스트에서 새로 게시된 콘텐츠는 가장 빨리 1~2일 만에 AI가 인용할 수 있지만, AI 답변에 안정적으로 나타나려면 매월 지속적인 노력이 필요합니다.
GEO가 매번 추천을 보장하나요?
아닙니다. GEO는 추구하는 목표이지, 약속이 아닙니다. GEO가 할 수 있는 것은 AI가 당신의 브랜드를 더 잘 이해하고 신뢰하게 만들어, 결과적으로 추천될 확률을 높이는 것입니다.
고객이 ChatGPT나 Gemini에 질문했을 때 AI가 당신의 브랜드를 추천하는지 확인하고 싶다면?
시중에 이미 전문 GEO 모니터링 서비스가 있습니다. 이 서비스는 AI의 답변, 인용 출처, 브랜드 노출 위치를 정리하여 보고서로 제공하므로 직접 수동으로 기록할 필요가 없습니다. 대만에는 현재 CUEGEO, TAKI cloud GEO 등의 업체들이 진출해 있으며, 각 회사가 다루는 엔진과 지표 정의가 다르니, 선택하기 전에 두 가지 사항을 확인해야 합니다: 보고서가 구체적인 질문과 출처로 역추적(trace back)이 가능한지, 그리고 상대방이 계약 전에 먼저 기준 측정을 해줄 용기가 있는지.
- Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A.（2024）。GEO: Generative Engine Optimization. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '24), 5–16. https://doi.org/10.1145/3637528.3671900
- Gartner（2024년 2월 19일）。Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents. Gartner Newsroom.
- 재단법인 대만 네트워크 정보 센터 (TWNIC)（2025년）。《2025 대만 네트워크 보고서: 효과적 역량 강화의 새로운 단계》. 국립양명교통대학교 주관.
- Pew Research Center（2025년 7월）。Google 사용자는 검색 결과에 AI 요약이 나타날 때 링크를 클릭할 가능성이 낮다.
- Stox, P., & Law, R.（2025년 9월）。ChatGPT, Perplexity 및 AI Overview에 대한 7860만 건 검색에서 가장 많이 언급된 상위 10개 도메인. Ahrefs.
- NewsGuard。AI 추적 센터: 미공개 AI 생성 뉴스 웹사이트 (2025년 10월 24일 업데이트).
- Chen, T. 외（2025년）。MIRAGE: Misleading Retrieval-Augmented Generation via Black-box and Query-agnostic Poisoning Attacks. arXiv:2512.08289.
- 공정거래위원회。《공정거래법》 제 21조, 제 42조.
