SEO GEO, 검색 순위와 AI 인용은 얼마나 겹칠까·서치서울 강연 요약 5편: First Page Digital 사례

SEO와 GEO를 함께 고민하는 마케터라면 검색 결과 상위에 노출되는 것만으로 AI 답변에도 등장할 수 있을지 궁금하실 겁니다. 기존 SEO 전략을 그대로 활용해도 될까요, 아니면 GEO를 위한 별도의 접근이 필요할까요?

지난 9월, 서구권과 아시아의 마케터들이 서울에 모여 AI 검색 트렌드를 나누는 글로벌 SEO & GEO 마케팅 국제 컨퍼런스, 2026 서치서울(Search Seoul)이 열렸습니다. First Page Digital의 Fabian Seow 연사는 「SEO 성과는 AI 검색에서도 통할까?」라는 강연에서 SEO가 GEO로 이어지는 부분과 그렇지 않은 부분을 짚었습니다.

강연 내용을 바탕으로 기존 SEO 전략 중 AI 검색에서도 효과를 발휘하는 것은 무엇인지, GEO를 위해 새롭게 챙겨야 할 것은 무엇인지 살펴보겠습니다.

SEO GEO, 검색 순위가 높으면 AI에도 잘 나올까?

결론부터 말하면 관련은 있지만, 전부는 아닙니다. 연구 결과 주요 키워드에서 검색 순위 3위 안에 들면 AI가 그 사이트를 추천할 가능성이 높았고, 4~10위, 11~30위로 내려갈수록 가능성이 낮아졌습니다. 여기까지만 보면 “SEO를 잘하면 GEO도 된다”고 말할 수 있겠죠. 그런데 검색 결과 1페이지에 없는 사이트가 AI에게 선택되는 경우도 여전히 있었습니다.

한 고객사는 모든 목표 키워드에서 3위 안에 들고, AI도 이 회사를 최고의 서비스 업체로 추천하는데요. 그런데 AI가 출처로 인용하는 횟수는 3위에 그쳤습니다. 이 회사보다 훨씬 자주 인용되는 사이트가 두 곳 있었기 때문입니다. SEO에 들일 돈으로 차라리 그 두 사이트의 추천 글에서 1위로 소개되게 한다면 GEO 결과는 더 좋지 않을까요?

이 밖에도 눈여겨볼 발견이 몇 가지 더 있었습니다.

• 사이트 규모는 상관없었습니다. SEO에서는 페이지가 많은 큰 사이트가 유리하지만, AI 추천은 사이트 규모와 관계없이 고르게 나뉘었고 오히려 중소형 사이트가 살짝 앞섰습니다.
• 사람들은 AI에 더 길게 묻습니다. 원하는 조건을 붙여 걸러내고, 대화하듯 주고받기 때문이죠. SEO용으로 맞춰 둔 페이지가 그대로 들어맞지 않을 수 있습니다.
• AI가 자주 인용하는 사이트는 다른 키워드를 노렸습니다. Ahrefs로 살펴보니, 많이 인용되는 사이트 다섯 곳 중 두 곳은 고객사들이 중요하게 여기던 ‘최고’, ‘베스트’ 키워드가 아니라 별로 신경 쓰지 않던 키워드를 공략하고 있었습니다.

순위와 AI 노출 사이에 관계는 있지만, 순위만으로는 AI가 누구를 고르는지 다 설명되지 않는다는 뜻입니다.

AI가 웹을 검색해 답을 만드는 네 단계

그렇다면 SEO는 AI 답변의 어느 지점에 영향을 줄까요? AI가 답을 만드는 길은 크게 두 가지입니다. 이미 학습한 학습 데이터에서 꺼내거나, 웹을 검색해서 보완하거나요. 먼저 웹 검색 쪽을 네 단계로 나눠볼 수 있습니다.

1단계. 질문을 쪼개고 보탠다

“AI는 여러분의 프롬프트 전체를 그대로 검색에 던져 넣지 않습니다.”

Fabian Seow, First Page Digital

AI는 질문을 여러 검색어로 쪼개고, 필요한 조건을 스스로 덧붙여 찾습니다. 이를 쿼리 팬아웃이라고 하는데요. 예를 들어 “스포츠 부상에 좋은 최고의 물리치료 클리닉”이라고만 물어도, AI는 답에 필요하다고 판단하면 ‘가격’ 같은 조건을 붙여 따로 검색합니다. 이렇게 나눠 찾은 검색어마다 상위 결과가 AI만의 검색 결과 페이지가 되니, 이 단계에 들려면 결국 검색 순위가 높아야 합니다. 또 AI마다 정보를 찾는 검색엔진이 다르다는 점도 챙겨야 합니다.

2단계. 후보를 다시 고른다

AI는 검색 결과를 전부 쓰지 않고 제목, 설명, 검색 스니펫(페이지 미리보기)을 보고 한 번 더 고릅니다. 연사의 데이터에서도 AI는 상위 5~6개 결과 중 필요한 정보가 없어 보이는 곳은 건너뛰었습니다. 질문에 딱 맞게 답하도록 글을 짜서 구글의 추천 스니펫을 노리던 것과 비슷한 기술이 필요한 셈이죠.

3단계. 페이지 내용을 가져온다

후보를 정하면 AI는 페이지를 열어 내용을 가져옵니다. 여기서 걸림돌은 기술 SEO 영역입니다. JavaScript 때문에 내용이 안 보이거나, Cloudflare 같은 보안 설정이 해외에서 오는 AI 접근을 막을 수도 있어요. 이렇게 내용을 못 가져와 제목, 설명, 스니펫만으로 답을 만든 경우도 꽤 많았습니다. 그래도 인용은 될 수 있지만, 우리가 원하는 내용과 맥락으로 언급되려면 막힌 곳을 풀어야 합니다. 나아가 AI가 사이트에 들어와 직접 기능을 쓰고 구매까지 돕는 에이전틱 브라우저가 늘고 있어, AI가 쉽게 쓸 수 있는 사이트를 만드는 것이 다음 과제라고 할 수 있습니다.

4단계. 필요한 부분만 떼어 쓴다

AI는 페이지 전체가 아니라 필요한 부분, 즉 청크만 떼어 씁니다. 그래서 “위 문단을 참고하세요”처럼 다른 곳에 기대지 않고 그 부분만 읽어도 이해되게 답을 쓰는 것이 도움이 됩니다. 다만 AI는 앞뒤 문단까지 함께 읽을 만큼 똑똑해서 모든 내용을 억지로 잘게 쪼갤 필요는 없고, 반대로 답이 페이지 곳곳에 흩어져 있어서도 안 됩니다. 이렇게 모은 내용을 AI가 원래 알던 지식과 합쳐 답을 쓰고 출처를 붙입니다.

여기까지는 모두 SEO와 겹치는 부분입니다. 정리하자면 지금까지 SEO로 쌓아 온 온페이지, 기술, 링크 빌딩 역량이 AI 검색에서도 그대로 쓰인다고 할 수 있습니다.

AI가 브랜드 이름으로 직접 찾기 시작했다

“AI는 무엇이 최고인지는 모르지만, 무엇이 가장 안전한 선택인지는 압니다.”

Fabian Seow, First Page Digital

더 흥미로운 변화는 사이트 바깥, 즉 오프도메인에서 일어나고 있습니다. 1년 전만 해도 AI는 질문을 검색어 한두 개로만 바꿔 찾았지만, 지금은 네 개에서 여덟 개까지 쪼개 찾습니다. 특히 유료 모델에서 그렇고, 무료 모델은 비용 때문에 학습 데이터에 더 기대는 편이라고 해요.

그리고 이 검색어 안에 특정 브랜드 이름이 직접 등장하기 시작했습니다. 한 업계 전문가의 분석에 따르면, AI가 구글의 site: 검색 기능으로 특정 브랜드 사이트를 콕 집어 찾는 경우도 늘고 있다고 하는데요. AI가 이미 믿을 만한 출처로 여기는 브랜드라면 다른 경쟁자보다 한발 앞서 출발하는 셈입니다.

AI 오버뷰에 싱가포르에서 와인을 어디서 사면 좋을지 묻자 다섯 곳을 추천했는데, 세 곳은 검색으로 찾아 링크를 단 곳이었고, 나머지 두 곳은 링크 없이 이름만 나왔습니다. 이 두 곳은 싱가포르에서 이미 잘 알려진 온라인 와인 판매처로, AI가 학습 데이터에서 바로 꺼낸 답이었습니다. 확인할 필요조차 없을 만큼 잘 알려져 있었던 거죠.

연사는 이를 컨셉 근접성이라는 말로 설명했습니다. 브랜드가 믿을 만한 여러 플랫폼에서 특정 특징과 함께 자주 언급될수록, AI 안에서 브랜드와 그 특징의 거리가 가까워진다는 겁니다. 디지털 PR, 비교·추천 글, 디렉토리 등록에 전문 인증과 파트너십까지 더해지면 AI는 결국 이 브랜드를 추천해도 안전한 답으로 여기게 되죠. AI에게 추천받으려면 우리 사이트 밖에서 어떤 특징과 함께, 누구에게 언급되는지를 관리해야 합니다.

산업마다, AI마다 인용 기준은 다르다

“누군가의 플레이북을 그대로 따르면 안 됩니다.”

Fabian Seow, First Page Digital

마지막으로 GEO는 산업마다, AI마다 크게 다르다는 점입니다. 핀테크에서는 인용이 거의 전부 제3자 사이트였지만, 미용·에스테틱에서는 브랜드 사이트가 주로 인용됐습니다. 제품을 비교할 기준이 분명하고 비교하기 쉬운 분야에서는 제3자 출처가, 비교 콘텐츠가 잘 만들어지지 않는 분야에서는 브랜드 자체가 더 많이 쓰였다고 합니다.

한 외과 의사의 사례는 AI마다 기준이 얼마나 다른지 보여 줍니다.

• ChatGPT: 병원 소속 여부를 봤습니다. 병원 디렉토리에 프로필이 없는 의사는 걸러졌고, 이 의사가 병원을 옮겨 이전 병원 사이트에서 빠지자 곧바로 인용도 사라졌습니다.
• Claude: 병원은 보지 않고 의사 이름으로 된 자체 웹사이트만 봤습니다.
• AI 오버뷰: 해당 분야 학술 논문에 저자로 이름이 오른 의사만 추천했습니다.

그래서 연사는 남의 성공 공식을 그대로 가져오기보다 우리 데이터를 믿으라고 당부했습니다. 프롬프트 추적 도구에서 어떤 출처가 인용되는지, 질문이 어떤 검색어로 쪼개지는지, 어떤 스니펫이 쓰이는지를 직접 확인하라는 거죠. 지금까지 SEO GEO를 “순위를 올리면 AI도 따라오겠지”로 생각했다면, 앞으로는 “우리 업종에서 AI는 무엇을 근거로 고르는가”부터 확인해 보세요.

편집자 노트: 비교하기 쉬운 제품은 바깥에서 언급되는 방식이 중요합니다

강연에서 눈여겨볼 대목은 비교하기 쉬운 제품일수록 AI가 브랜드 사이트보다 제3자 출처를 인용한다는 점입니다. 사람들의 검색에서도 비슷한 모습이 보이는데요. 리스닝마인드로 조회해 보면 ‘로봇청소기 추천’은 월 2만 1,163회 검색되고, 함께 찾는 말에는 ‘순위’(월 833회), ‘디시’(월 773회)처럼 다른 사람의 비교와 후기를 찾는 검색어와, ‘물걸레’(월 426회), ‘가성비’(월 393회), ‘국산’(월 226회)처럼 조건을 붙인 검색어가 섞여 있습니다(최근 3개월 월평균). 로봇청소기 브랜드라면 우리 사이트를 다듬는 것만큼, 비교 글과 커뮤니티에서 ‘물걸레’나 ‘국산’ 같은 조건과 함께 언급되는지가 중요하다는 뜻이죠.

우리 제품도 같은 방법으로 살펴볼 수 있습니다. 리스닝마인드에 카테고리 키워드를 넣으면 검색량과 함께, 사람들이 어떤 조건을 붙여 찾는지, 어떤 비교·후기 검색으로 이어지는지 볼 수 있습니다. 무료 체험에서 우리 제품의 카테고리는 사람들이 어떻게 인식하고 있는지 확인해 보세요.

※ 해당 글은 서치서울 2026의 「SEO 성과는 AI 검색에서도 통할까?(Rankings, Visibility, Citations: Does SEO Performance Translate to AI Search?)」강연을 요약 및 재편집한 글입니다.

SEO GEO 자주 묻는 질문

참고 자료
· Fabian Seow(First Page Digital), 서치서울 강연 「SEO 성과는 AI 검색에서도 통할까?(Rankings, Visibility, Citations: Does SEO Performance Translate to AI Search?)」