SEO 다음은 AEO다 : AEO 최적화 가이드

🔍 콘텐츠 노출의 흐름은 어떻게 달라지고 있을까?

콘텐츠가 사람들에게 노출되는 과정은 크게 두 갈래로 나뉜다. 하나는 사용자가 뚜렷한 요구를 드러내지 않아도 플랫폼이 암묵적 의도를 읽어 추천하는 경우이다. SNS 알고리즘이나 OTT/커머스의 개인화 추천이 이에 해당된다. 다른 하나는 사용자가 검색·질문처럼 목적을 명확하게 표현하는 경우로, 전통적으로 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)가 이 영역을 담당해 왔다.

AI의 부상 이후 시장 전반에 변화가 있었지만, 암묵적 의도를 다루는 기술은 대부분 물밑에서 작동해 눈에 띄는 외형적인 체감이 크지 않다. 반면, 검색 영역에서는 네이버의 ‘AI 브리핑’, 구글의 ‘AI Overview’와 ‘AI Mode’ 확대가 SEO에서 “AI가 답을 구성하고 문서·콘텐츠를 선택·편집해 제시하는 AEO로의 전환”을 분명히 보여준다.

챗GPT가 처음 등장했을 때는 검색엔진의 점유율이 곧 위협받을 것처럼 보였으나, 실제로는 잠시의 흔들림이 있었을 뿐 구글과 네이버의 영향력은 여전히 견고하다. 두 기업이 AEO에 진심이었던 덕분이다. 이제 본격적으로 AEO가 무엇인지, 그리고 어떻게 하면 AEO 친화적인 콘텐츠를 갖출 수 있는지 살펴보자.

❓AEO? GEO? SEO와는 무엇이 다를까?

AI시대에 접어들면서 AEO(Answer Engine Optimization), GEO(Generative Engine Optimization) 같은 키워드들이 새롭게 등장했다. 두 개념 모두 기존 SEO의 연장선에 있지만, 콘텐츠가 AI에게 ‘어떻게 읽히는가’에 따라 방향이 달라진다. 아래 표를 보면 세 방식의 차이를 한눈에 비교할 수 있다.

• AEO는 AI가 사용자의 질문에 답을 구성할 때, 참고·인용할 수 있는 출처 기반 콘텐츠를 최적화하는 개념이다. 즉, AI가 여러 문서를 조합해 답변을 만들 때 우리 콘텐츠가 그 근거로 선택되도록 설계하는 것이 핵심이다.

• GEO는 ChatGPT, Gemini처럼 AI가 독립적으로 답변을 생성하는 환경에서의 최적화다. 단순히 검색에 인용되는 수준을 넘어, AI가 학습 가능한 정보 구조를 갖춘 콘텐츠를 만드는 전략에 가깝다.

이처럼 GEO는 생성형 AI 서비스에서 독립된 UX로 작동하는 반면, AEO는 구글과 네이버 같은 기존 검색 플랫폼 내에서 검색 기능의 확장형 형태로 구현되고 있다.

🌍 시장의 흐름: 왜 구글과 네이버는 AEO에 집중할까?

2023년 이후 생성형 AI가 빠르게 대중화되면서 검색 시장의 판도 역시 요동쳤다. 특히 ChatGPT의 등장은 사용자 검색 경험 기대치를 바꿔놓았고, 기존 검색 강자들도 위기감을 느끼며 본격적인 대응에 나섰다. 핵심 비즈니스 모델인 ‘검색’을 지키기 위해 구글은 AI Overview(2024년 5월)를, 네이버는 AI 브리핑(2025년 3월)을 출시했다.

• 구글은 2025 I/O(구글 개발자 콘퍼런스)에서 AI Overview를 “지난 10년간 가장 성공적인 론칭”이라 평가하며 기능 제공 국가를 대폭 확대했다. 또한 차세대 인터페이스인 AI Mode를 공개하며 검색 경험을 완전히 새롭게 정의하고 있다.

• 네이버는 AI 브리핑 도입 후, 플레이스 입점 업체의 사용자 평균 체류시간이 10.4%, 클릭률이 27.4%, 예약·주문 건수는 8% 증가했다고 발표했다. 사용자의 탐색과 선택 과정을 실질적으로 개선했다는 분석이다.

다만 두 기능 모두 아직 전체 검색에 적용된 것은 아니다. 2025년 9월 기준, 구글의 AI Overview는 전체 검색의 약 44.4%에 노출되고 있으며(출시 초기 대비 18.4% 증가), 네이버는 현재 약 8%에서 연내 20%까지 확대할 예정이라고 밝혔다.

이처럼 기존 검색 강자들은 생성형 AI 서비스의 확산을 위협이 아닌 기회로 전환했다. 단순히 기존 SEO 전략을 유지하는 대신, 자사 생태계 안에서 AI가 직접 답을 제시하는 구조를 만들어내며 AEO 중심의 경쟁력 강화 전략으로 전환한 것이다. 결국 구글과 네이버는 이를 통해 검색 시장의 주도권을 지키는 동시에, 새로운 AI 검색 시대에도 브랜드 노출의 중심을 유지하고 있다.

⚙️ AEO는 어떻게 작동할까?

AEO는 전통 정보검색(IR)과 대규모 언어모델(LLM)을 결합해, 사용자의 질문 의도를 파악하고 문단 단위로 답변을 재구성하는 시스템이다. 그 과정은 다음과 같은 단계로 요약된다.

1️⃣ 질문 이해

AI는 검색어를 단순 키워드가 아닌 의도로 해석한다. 예를 들어 ‘고구마 보관법’을 검색하면 단순히 페이지를 나열하지 않고, ‘냉장 보관 vs 실온 보관’과 같은 잠재 의도를 먼저 파악하는 것이다.

2️⃣ 콘텐츠 후보군 수집

SEO에서 중요한 관련성, 신뢰성, 권위성(E-E-A-T) 지표를 바탕으로 문서를 수집한다. 다만 페이지 전체가 아니라 답변에 활용 가능한 문단이나 문장 단위의 패시지를 추출한다. 이때 추출된 패시지들은 이후 AI 답변의 재료가 된다.

3️⃣ 답변 조립

LLM은 추출된 패시지를 요약 및 재구성하여 사용자가 이해하기 쉬운 형태의 답변(Overview)을 생성한다. 이 과정에서 중복된 내용은 제거하고 핵심만 압축한다.

4️⃣ 출처 표시

생성된 답변에는 인용 링크와 근거 문서를 함께 제시해 신뢰성을 확보한다. 쿼리 유형이나 주제 복잡도에 따라 인용 형식과 범위는 달라질 수 있다.

주목할 점은 AEO에서는 SEO 1페이지에 노출되지 않는 문서도 충분히 인용될 수 있다는 점이다. 실제 분석에 따르면, 21~30위 구간 문서의 인용률은 400% 증가, 31~100위 구간은 200% 증가한 것으로 보고되었다. 하지만 이를 “AEO와 SEO의 원리가 완전히 다르다”라고 오해해서는 안 된다. AEO 역시 SEO의 크롤링과 인덱싱 구조 위에서 작동하며, 차이는 사용자의 쿼리 맥락 이해와 답변 재구성 과정에 있다.

🧱 AEO 최적화, 그 방법은?

AEO 시대의 경쟁력은 AI가 답변을 생성할 때 우리 콘텐츠를 얼마나 자주 인용하는가에 달려 있다. 상위 노출보다 ‘AI가 읽기 좋은 구조와 품질’을 갖춘 콘텐츠가 더 중요해진 셈이다. 이를 위해서는 기존 SEO 문법 위에 AI 친화적 콘텐츠 전략을 더해야 한다.

1️⃣ 기본에 충실하라 – SEO는 여전히 기본이다

E-E-A-T(경험·전문성·권위성·신뢰성) 확보는 열번, 백번 강조해도 지나치지 않다. 구글은 공식 가이드라인에서 “Google 시스템이 보상하는 콘텐츠를 만들기 위해선, ‘누가, 어떻게, 왜 만들었는가’의 관점에서 콘텐츠를 점검하라”고 권장한다. 이는 곧 작성자의 신뢰도(Who), 제작 과정의 투명성(How), 그리고 생성 의도(Why)를 명확히 드러낼수록 AI가 신뢰할 가능성이 높다는 뜻이다.

2️⃣ 패시지 인덱싱(Passage Indexing)을 겨냥한 콘텐츠 원자화

긴 글 안에 핵심 정보를 숨겨두는 대신, 질문-답변 단위로 쪼개고 각 문단이 독립된 의미를 갖도록 구성하는 것이 중요하다. 이른바 ‘콘텐츠 원자화(Atomization)’ 전략이다. 이는 롱폼 영상을 잘라 숏폼으로 재편집하되, 각 숏폼 안에서도 기승전결이 성립되도록 만드는 것과 같다. AI는 이런 구조의 콘텐츠에서 특정 문단(패시지)을 인용하기 훨씬 쉽다.

3️⃣ AI가 이해하기 쉬운 콘텐츠는 ‘AI가 정제한 콘텐츠‘

2025년 9월 발표된 논문 <When Content is Goliath and Algorithm is David>는 흥미로운 결과를 제시했다.

쉽게 말해 AI가 한 번 다듬은 문장은 AI가 더 잘 이해하고 더 자주 인용한다는 뜻이다. 위 표에서 볼 수 있듯, LLM이 정제한 텍스트는 인용 수(NumCite)가 평균 2.1회 증가했다. 이는 마치 초고를 편집자가 다듬었을 때 문장의 전달력이 높아지는 것과 같은 원리다. 결국 문법적 구조와 논리 흐름이 정제된 글일수록 AI의 ‘답변 재료’로 선택될 확률은 높아진다.

(참고로, 이 문장들도 AI가 한 번 다듬은 버전이다. 과연 AEO 인용률이 오를지 실험해볼 일만 남았다.)

🏁 AI 시대, AEO 전략 한눈에 정리하기