개요
오늘날 전 세계 10명 중 1명은 AI 검색을 사용한다. 채팅형 검색창에 질문을 한 줄 던지면, 알고리즘은 수십억 개의 문서를 훑어 핵심을 즉시 요약한다.
1. AI 검색 확산이 불러온 대전환
이 한 번의 경험만으로도 이용자는 더 이상 ‘블루 링크’를 차례차례 클릭하지 않는다. 실제로 미국 퍼블리셔 트래픽 분석 결과, AI 답변이 표시된 후 2차 클릭률이 최대 60%까지 하락했다.
이제 포털에 키워드를 입력해 URL을 고르는 시대에서, AI에게 “대답"만 받아가는 시대로 이동하고 있다.
2. 키워드 기반 검색의 구조적 한계와 AEO의 해법
키워드는 사용자의 ‘의도’를 온전히 담아내기 어렵고, 원하는 답을 얻기까지 긴 탐색 경로가 필요해 피로감을 유발한다.
AEO(Answer Engine Optimization) 는 이러한 문제를 질문–답변(Q&A) 형태로 구조화해 해결한다. AI와 포털이 한눈에 “완결된 문장"을 추출할 수 있도록 FAQ, HowTo, 구조화 데이터(schema)를 재조명하고 있다.
3. GEO 부상과 구글·Perplexity의 ‘생성형 답변’ 경쟁
2025년 구글은 검색광고의 상징이던 ‘블루 링크’ 일부를 AI Overviews 로 대체했고, AI Mode 로 모바일 검색 UX도 바꾸고 있다.
동시에 Perplexity AI 는 월간 활성 사용자 2,200만 명을 돌파하며 “검색 결과 페이지 없이 답을 주는” 모델의 상업 가능성을 입증했다.
구글·마이크로소프트·오픈AI·퍼플렉시티 간 ‘생성형 답변’ 경쟁은 “콘텐츠가 LLM에게 얼마나 매끄럽게 읽히는가"를 새로운 승부처로 만들었다. 이를 겨냥한 최적화 관점이 바로 GEO(Generative Engine Optimization) 다.
4. LLMO: AI가 이해하기 좋은 맥락을 설계하라
LLMO(Large Language Model Optimization) 는 SEO의 링크 최적화에 대응하는 “AI 이해 최적화"다.
문단을 40–70 단어로 제한해 요약성을 높이고, 첫 문장에 핵심 정보를 배치하며, 능동·간결 문장으로 맥락 손실을 최소화한다.
5. ‘키워드 선점’에서 ‘정답 선점’으로: 실전 전략
AI 친화 메타데이터
FAQ, HowTo, Product Schema 등 구조화 데이터 삽입
문단·문장 설계
한 문단–한 주제, 능동태·짧은 구문, 핵심은 첫 1–2문장
다중 포맷 제공
텍스트·표·이미지·리치미디어로 AI의 “응답 옵션” 확장
신뢰성 시그널 강화
E-E-A-T·YMYL 가이드에 맞춘 출처·저자·1차 자료 명시
성과 지표 전환
키워드 순위보다 AI 요약 노출률·정확도·전환율(XTR) 모니터링
결국 브랜드와 퍼블리셔는 “누가 더 많은 키워드를 차지했는가"가 아니라 “누가 AI에게 더 정확하고 믿을 만한 답을 제공했는가” 로 성과를 재정의해야 한다.