생성형 AI가 검색의 새로운 접점으로 자리 잡으면서 SEO의 경쟁 방식도 달라지고 있습니다. 과거에는 검색 결과에서 몇 위에 노출되는지가 핵심이었다면, 이제는 ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode와 같은 AI 검색 환경에서 어떤 브랜드가 답변에 언급되고, 어떤 웹페이지가 출처로 인용되는지가 중요한 문제가 되고 있습니다.
최근 발표된 Behzad Hussain의 워킹페이퍼 'The AI Citation Gap: How Brand Demand, Authority, and Knowledge Panels Decide Which of 1,000 US Personal Injury Law Firms AI Assistants Cite'는 이러한 변화를 데이터로 살펴본 연구입니다. 연구자는 미국 개인상해법(Personal Injury) 분야의 상위 1,000개 로펌을 대상으로 ChatGPT, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode에서 나타나는 브랜드 언급과 인용을 분석했습니다.
이 연구가 GEO(Generative Engine Optimization)에 주는 가장 중요한 시사점은 GEO를 단순한 콘텐츠 최적화 작업으로 이해해서는 안 된다는 것입니다. 연구 결과를 보면 AI가 특정 브랜드나 기업을 답변에 포함시키기 위해서는 먼저 해당 브랜드와 웹페이지가 검색·검색 인프라에서 충분히 발견되고 신뢰받을 수 있어야 하며, 그 위에 브랜드 수요와 다양한 외부 출처가 결합되는 구조가 나타납니다.
GEO의 출발점은 콘텐츠가 아니라 ‘검색될 수 있는 권위’
GEO에 대해 이야기할 때 흔히 AI가 이해하기 쉬운 콘텐츠를 만드는 것부터 생각하게 됩니다. 질문에 직접 답하는 콘텐츠를 만들고, 통계나 인용을 넣고, 구조화 데이터를 적용하며, FAQ를 구성하는 방식 등이 대표적입니다. 물론 이러한 콘텐츠 요소도 중요할 수 있습니다. 실제로 이 논문이 검토한 기존 GEO 연구에서도 통계, 인용구, 출처와 같은 권위성을 나타내는 콘텐츠 요소를 추가하는 방식이 생성형 답변에서의 가시성을 높일 수 있다는 결과가 소개됩니다.
그러나 이번 연구에서 더 강하게 나타난 것은 콘텐츠 자체의 최적화보다 도메인 권위도(Domain Authority)였습니다. 994개 로펌을 대상으로 분석했을 때 도메인 권위도와 AI 언급량의 상관계수는 0.80으로 나타났으며, 권위도 상위 10%에 해당하는 로펌의 AI 언급량 중앙값은 148회였던 반면 하위 10%는 4회에 그쳤습니다. 이는 GEO를 다음과 같은 구조로 이해할 필요가 있음을 보여줍니다.
- 웹 권위 → 검색·검색결과에서의 발견 → AI의 검색·검색 후보군 진입 → AI 답변에서의 언급·인용
논문 역시 이러한 결과를 바탕으로 AEO나 GEO가 기존 SEO를 대체하는 별도의 영역이라기보다는, 기존 검색 권위 위에 추가되는 ‘Citation Conversion Layer’에 가깝다고 해석합니다. 따라서 GEO를 시작할 때 가장 먼저 확인해야 할 질문은 “AI가 좋아할 만한 콘텐츠를 충분히 만들었는가?”가 아니라 “AI가 우리 콘텐츠를 발견하고 참고할 만큼 웹상에서 충분한 권위를 확보하고 있는가?”가 될 필요가 있습니다.
GEO를 위해서는 기존 SEO의 권위 구축을 계속해야 합니다
연구 결과를 보면 AI 언급량과 관련된 주요 신호에는 도메인 권위도뿐만 아니라 자연검색 트래픽, referring domains, backlinks 등이 함께 포함되어 있습니다.
구체적으로 전체 AI 언급량과의 상관관계는 도메인 권위도 0.80, 유기적 트래픽 0.77, referring domains 0.71, backlinks 0.66으로 나타났습니다. 반면 브랜드 검색량은 0.44, Schema Completeness는 0.20 수준이었습니다. 즉, GEO를 한다는 이유로 기존 SEO의 링크 구축이나 디지털 PR, 전문 매체 노출 등을 뒤로 미룰 필요가 없습니다. 오히려 이 연구의 결과만 놓고 보면 이러한 활동이 AI 검색 시대에도 여전히 중요한 기반 작업이라고 볼 수 있습니다.
논문은 특히 referring domain 확보, 디지털 PR, 기존의 오프페이지 SEO 활동을 과거의 SEO 전략으로 치부해서는 안 된다고 강조합니다. AI가 정보를 생성하기 전에 먼저 웹에서 후보 정보를 검색하기 때문에, 검색 단계에서 높은 권위를 가진 페이지가 AI의 인용 후보가 될 가능성이 높아진다는 것입니다. 따라서 GEO 전략을 수립할 때는 콘텐츠 제작 예산만 별도로 생각하기보다 SEO Authority를 구축하는 활동과 GEO를 하나의 연결된 투자로 보는 관점이 필요합니다.
이성규
브랜드 검색량도 GEO의 중요한 자산
이번 연구에서 두 번째로 주목할 만한 결과는 Brand Demand, 즉 브랜드 검색 수요입니다. 브랜드 검색량과 AI 언급량 사이에는 양의 관계가 나타났으며, 특히 중요한 것은 도메인 권위도를 통제한 이후에도 브랜드 검색량이 AI 언급량과 유의미한 관계를 유지했다는 점입니다. 다변량 분석에서 Authority의 표준화 계수는 0.73이었고, Brand Demand는 0.13으로 나타났습니다.
논문에서는 다른 변수들을 통제했을 때 브랜드 검색 수요가 두 배가 되면 예상 AI 언급량이 약 5% 증가하는 것으로 분석했습니다. 또한 이러한 브랜드 검색 수요와 AI 언급량의 관계는 ChatGPT, Gemini, AI Overview, AI Mode 모두에서 나타났습니다.
여기서 중요한 점은 브랜드 검색을 단순한 브랜딩 지표로만 볼 필요가 없다는 것입니다. 연구의 해석을 따르면 브랜드에 대한 검색 수요가 형성되면 검색 시스템이 해당 브랜드를 하나의 독립적인 엔티티로 인식하고 관련 정보를 검색할 가능성이 높아지며, 이것이 다시 AI 답변에서의 가시성과 연결될 수 있습니다. 따라서 GEO 전략에서는 특정 키워드에 대한 검색 노출뿐 아니라 사람들이 브랜드 자체를 검색하도록 만드는 활동도 함께 고려할 필요가 있습니다. 예를 들어 브랜드 캠페인, 전문가 콘텐츠, PR, 오프라인 활동, 업계 커뮤니티 활동 등이 단순히 브랜드 인지도를 높이는 데 그치지 않고 브랜드 검색 수요로 연결된다면, 이러한 활동은 SEO와 GEO 모두에 영향을 줄 가능성이 있습니다.
AI가 우리 브랜드를 설명할 때 ‘남의 사이트’만 참고하게 두지 마세요
이 논문에서 GEO 관점에서 특히 흥미로운 개념은 인용매개율, Citation Intermediation Ratio(CIR)입니다. CIR은 쉽게 말해 AI가 특정 브랜드를 언급할 때 그 근거가 되는 인용 페이지가 자사 사이트에 있는지, 아니면 외부 사이트에 있는지를 측정하는 지표입니다. 논문에서는 CIR을 1 - own-site citation share로 정의합니다. CIR이 높을수록 AI가 해당 기업을 설명할 때 외부 사이트에 더 의존한다는 의미입니다.
그 결과는 상당히 인상적입니다. 954개 로펌의 AI citation source를 분석한 결과, 중앙값 CIR은 0.72로 나타났습니다. 즉 전형적인 로펌의 AI citation footprint 중 약 72%가 자사 도메인이 아닌 외부 도메인에 존재했습니다.
전체 citation source의 평균 구성도 흥미롭습니다. 자사 웹사이트가 26.7%, 법률 디렉토리가 24.3%, 소셜·비디오 플랫폼이 5.9%, 레퍼런스 사이트가 2.6%, 기타 웹이 40.5%였습니다. 이 결과는 GEO에서 단순히 “우리 브랜드가 AI 답변에 등장하는가?”만 확인해서는 부족하다는 점을 보여줍니다. 더 중요한 질문은 “AI가 우리 브랜드를 설명할 때 어떤 웹페이지를 근거로 사용하고 있는가?”입니다.
그래서 ‘Owned Content’가 중요
예를 들어 어떤 기업에 대해 AI가 답변하면서 해당 기업의 서비스, 전문성, 대표자, 성과 등을 설명한다고 가정해 보겠습니다. 그런데 AI가 참고하는 자료가 모두 뉴스 기사, 디렉터리, 리뷰 사이트 등에 있다면 해당 기업은 AI 검색에서 자신에 대한 서술권을 상당 부분 외부에 의존하게 됩니다.
반대로 자사 웹사이트에 충분한 정보와 근거가 축적되어 있다면 AI가 해당 기업을 설명할 때 사용할 수 있는 Owned Citation Surface를 확보할 수 있습니다. 따라서 자사 웹사이트에는 단순한 회사 소개 페이지뿐 아니라 다음과 같은 콘텐츠 자산을 구축하는 것이 중요합니다.
- 전문가 및 저자 프로필
- 기업 및 브랜드의 상세 정보
- 제품·서비스별 전문 콘텐츠
- 독자적인 연구와 통계
- 고객 사례와 프로젝트 사례
- 전문 분야별 근거 자료
- 수상·인증·자격 정보
- 언론 보도 및 외부 평가
- 출처와 참고문헌이 명확한 전문 콘텐츠
논문에서도 전문가 소개, 사례 결과, 전문 분야별 증거 페이지, 자사 도메인의 언론 보도 등을 구축해 검색 시스템이 자사 사이트를 직접적인 인용 후보로 선택할 수 있도록 하는 것을 권장합니다. GEO 콘텐츠 전략은 단순히 “AI가 읽기 좋은 글”을 많이 생산하는 것에서 벗어나 “AI가 우리 브랜드를 설명할 때 직접 참고할 수 있는 원천 자료를 구축하는 것”으로 확장될 필요가 있습니다.
외부 사이트를 소홀히 해서도 안 됩니다
여기에서 한 가지 중요한 균형점이 필요합니다. AI가 자사 웹사이트를 인용하도록 만드는 것이 중요하다고 해서 외부 사이트의 중요성이 줄어드는 것은 아닙니다. 오히려 이번 연구에서는 외부 사이트가 AI citation에서 매우 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났습니다.
특히 개인상해법 분야에서는 법률 디렉터리가 AI citation의 약 24~25%를 지속적으로 차지했습니다. 연구에서는 SuperLawyers, Justia, Avvo, Martindale, FindLaw, Lawyers.com, Yelp 등과 같은 디렉터리 및 리뷰 사이트를 별도의 citation surface로 분류했습니다. GEO에서는 Owned Surface와 Rented Surface를 함께 관리하는 전략이 필요합니다.
Owned Surface에는 공식 웹사이트, 블로그, 연구자료, 전문가 프로필 등이 포함되고, Rented Surface에는 업계 디렉터리, 언론, 리뷰 사이트, 소셜미디어, 동영상 플랫폼 등이 포함될 수 있습니다.
논문이 제안하는 Citation Surface Optimization(CSO) 역시 바로 이러한 관점에서 출발합니다. AI가 우리 브랜드를 어디에서 발견하고 어디를 인용하는지 파악하고, 자사와 외부의 다양한 citation surface를 의도적으로 관리하자는 접근입니다.
GEO 성과는 AI마다 따로 측정해야
또 하나 중요한 발견은 AI 검색 서비스 간에 상당한 공통점이 있으면서도 분명한 차이가 존재한다는 것입니다. 이번 연구에서는 ChatGPT, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode의 네 가지 환경을 분석했습니다. 기업별 AI 언급량을 비교했을 때 네 서비스 간 상관관계는 0.70~0.88로 나타나 전반적으로 어떤 기업이 중요한 기업인지에 대해서는 상당한 공통점이 있었습니다.
하지만 특정 서비스에서 보인다고 해서 다른 AI 서비스에서도 자동으로 보이는 것은 아니었습니다. 연구에서는 Google 계열 AI에서는 한 번이라도 언급됐지만 ChatGPT에서는 한 번도 언급되지 않은 로펌이 126개였으며, 반대의 경우는 14개에 불과했습니다. 따라서 GEO 성과를 하나의 “AI Visibility Score”로만 관리하는 것은 충분하지 않을 수 있습니다. 즉, “AI에 나오느냐”보다 “어떤 AI에서, 어떤 질문에, 어떤 페이지가 인용되느냐”를 측정하는 것이 중요합니다.
Knowledge Panel이 있다고 해서 AI Citation이 자동으로 늘어나는 것은 아닙니다
이번 연구에서 예상과 다른 결과를 보여준 부분도 있습니다. Person Entity Panel은 AI citation과 사실상 관계가 없는 것으로 나타났습니다. 또한 Google Business Panel이 충분히 구축된 기업은 오히려 AI 언급량이 낮은 경향을 보였습니다. Business Panel이 의미 있는 수준으로 구축된 기업의 AI 언급량 중앙값은 19회였고, 그렇지 않은 기업은 36회였습니다. 다른 요인을 통제한 분석에서도 Business Panel의 계수는 음(-)의 방향으로 나타났습니다.
다만 이 결과를 “Business Panel을 구축하면 안 된다”는 의미로 해석해서는 안 됩니다. 논문 역시 이를 패널 자체가 AI 노출에 불리한 요인이라기보다, Local/Maps 영역에서 발견되는 기업과 Open Web에서 검색되는 기업 사이의 ‘surface substitution’ 현상일 가능성으로 해석합니다. 또한 연구 설계상 인과관계를 증명한 것이 아니라는 점도 명시하고 있습니다. Knowledge Panel이나 Business Panel은 각각의 목적에 맞게 관리하되, 이러한 패널의 존재 자체를 GEO 성과와 동일시하지 않는 것이 중요합니다.
GEO 콘텐츠는 어떤 방향으로 만들어야 할까
이번 연구가 직접적으로 “어떤 콘텐츠 포맷이 가장 높은 AI citation을 만든다”고 실험한 것은 아닙니다. 따라서 특정 콘텐츠 형식을 무조건적인 GEO 공식으로 제시하기보다는, 연구에서 확인된 Retrieval과 Authority의 구조에 맞춰 콘텐츠를 설계하는 것이 적절합니다.
가장 중요한 것은 AI가 참고할 수 있는 구체적인 사실과 근거를 제공하는 것입니다. 기업이나 브랜드가 무엇을 하는지뿐만 아니라 어떤 전문성을 가지고 있는지, 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 어떤 사례를 수행했는지, 누가 해당 내용을 작성했는지 등을 명확하게 제시할 필요가 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 콘텐츠가 하나의 방향이 될 수 있습니다.
- 원천 데이터를 제공하는 콘텐츠에서는 직접 조사하거나 분석한 데이터를 제시하고, 데이터의 수집 방법과 기준을 함께 설명하는 것이 좋습니다.
- 전문가 콘텐츠에서는 작성자의 이름과 전문성, 경력, 자격 등을 명확히 제시하고 콘텐츠에서 어떤 역할을 담당했는지 보여주는 것이 좋습니다.
- 사례 콘텐츠에서는 단순히 “성공적인 프로젝트였습니다”라고 설명하기보다 문제, 접근 방법, 결과, 수치 등 구체적인 근거를 제공하는 것이 중요합니다.
- 전문 정보 콘텐츠에서는 주장과 근거를 구분하고, 참고한 연구나 자료를 명시해 AI가 해당 내용을 하나의 검증 가능한 정보로 이해할 수 있도록 만드는 것이 좋습니다.
다만 이러한 콘텐츠 요소들이 이번 연구에서 Domain Authority보다 더 강력한 AI citation 요인으로 입증된 것은 아닙니다. 연구에서 Schema Completeness의 AI 언급량과의 상관관계는 0.20 수준이었으며, 연구 자체도 Authority가 AI citation을 설명하는 가장 강한 신호라는 점을 강조합니다.
GEO KPI도 기존 SEO와 달라져야 합니다
기존 SEO에서는 일반적으로 검색순위 → 노출 → 클릭 → 전환의 흐름을 측정합니다. 하지만 생성형 검색에서는 그 앞에 새로운 단계가 추가됩니다.
- 검색·검색 후보군 → AI 언급 → Citation → 브랜드 검색 → 클릭 → 전환
따라서 GEO를 운영한다면 다음과 같은 지표를 별도로 관리해 볼 수 있습니다.
AI Mention Rate : 특정 질문군에서 브랜드가 AI 답변에 얼마나 자주 등장하는지를 측정합니다.
Citation Rate : 브랜드가 언급된 답변 가운데 자사 또는 특정 페이지가 실제 출처로 인용되는 비율을 확인합니다.
Citation Surface : AI가 브랜드를 설명할 때 어떤 사이트를 사용하는지 구분합니다. 자사 웹사이트, 뉴스 및 미디어, 업계 디렉터리, 리뷰 플랫폼, 소셜미디어, 동영상 플랫폼, 기타 웹사이트
Citation Intermediation Ratio : AI citation 중 외부 사이트가 차지하는 비중을 추적합니다.
Assistant Coverage : ChatGPT, Gemini, AI Overview, AI Mode 등 주요 AI 환경에서 브랜드가 얼마나 폭넓게 발견되는지 확인합니다.
이렇게 보면 GEO의 목표를 단순히 “AI에 많이 등장하기”로 정의하는 것보다 “AI가 우리 브랜드를 신뢰할 수 있는 정보로 발견하고, 가능하면 우리가 직접 관리하는 원천 페이지를 인용하도록 만드는 것”으로 구체화할 수 있습니다.
‘GEO를 하면 매출이 오른다’는 연구로 읽어서는 안 됩니다
이 부분은 특히 중요합니다. 이번 연구가 측정한 것은 AI Mention과 Citation입니다. 따라서 이 연구만으로 GEO → 트래픽 증가 → 리드 증가 → 매출 증가라는 인과관계를 확인했다고 볼 수는 없습니다. 논문 역시 한계점에서 “Mentions are not clicks or cases”라고 명시하고 있습니다. AI 답변에서 브랜드가 언급됐다는 사실은 실제 사용자가 클릭하거나 문의하거나 계약을 체결했다는 의미가 아닙니다. 또한 연구 자체가 횡단면적 관찰 연구이기 때문에 인과관계를 주장하지 않는다고 설명합니다.
따라서 이 논문의 가장 적절한 활용법은 GEO가 매출을 직접적으로 증가시킨다는 증거로 사용하는 것이 아니라, AI 검색에서 브랜드와 콘텐츠가 어떤 조건에서 발견되고 인용되는지를 이해하는 자료로 활용하는 것입니다.
논문을 바탕으로 정리한 GEO 실무 체크리스트
결국 이 연구가 GEO 실무자에게 주는 메시지를 정리하면 다음과 같습니다.
① 먼저 웹 권위를 점검해야 합니다 : 우리 사이트의 Domain Authority와 referring domains는 어느 정도인지, 업계에서 우리 브랜드를 언급하는 신뢰할 만한 사이트가 충분한지 확인할 필요가 있습니다.
② 브랜드 검색 수요를 키워야 합니다 : 사람들이 특정 제품이나 서비스를 검색할 때뿐만 아니라 브랜드 이름 자체를 검색하는지를 살펴볼 필요가 있습니다.
③ AI가 직접 인용할 수 있는 자사 콘텐츠를 구축해야 합니다 : 전문가 프로필, 연구자료, 사례 연구, 원천 데이터, 전문 분야별 페이지 등 우리 브랜드를 설명하는 1차적인 정보 자산을 충분히 확보하는 것이 중요합니다.
④ 외부 Citation Surface도 관리해야 합니다 : 업계 디렉터리, 리뷰 사이트, 뉴스, 전문 미디어, 소셜미디어 등에서 우리 브랜드에 대한 정보가 어떻게 형성되어 있는지 확인해야 합니다.
⑤ AI별로 GEO 성과를 측정해야 합니다 : ChatGPT에서 잘 노출된다는 이유만으로 전체 AI 검색에서 잘 노출된다고 판단해서는 안 됩니다. ChatGPT, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode를 각각 확인하는 방식이 필요합니다.
⑥ ‘언급’과 ‘인용’을 구분해야 합니다 : AI가 우리 브랜드를 언급했다는 것과 우리 웹페이지를 실제 출처로 인용했다는 것은 다른 지표입니다.
⑦ Citation의 소유권도 관리해야 합니다 : 외부 사이트의 인용이 많다고 무조건 나쁜 것은 아니지만, 장기적으로는 AI가 우리 브랜드를 설명할 때 참고할 수 있는 자사 원천 콘텐츠의 비중을 높이는 것도 중요한 과제가 될 수 있습니다.
GEO의 핵심은 ‘AI가 신뢰할 수 있는 브랜드’를 만드는 것
'The AI Citation Gap'이 GEO에 주는 가장 중요한 메시지는 GEO를 콘텐츠 작성 기술로만 바라봐서는 안 된다는 것입니다. 이번 연구에서 가장 강하게 나타난 신호는 Domain Authority였고, 그 다음으로 중요한 통제 가능한 신호는 Brand Demand였습니다. 또한 AI citation의 상당 부분이 자사 웹사이트가 아닌 디렉터리, 미디어, 기타 외부 사이트에서 발생하고 있었습니다.
따라서 GEO 전략은 다음과 같이 확장해서 생각할 필요가 있습니다.
SEO Authority + Brand Demand + Entity/Expertise + Owned Content + Third-party Citations + AI별 측정
결국 생성형 검색 시대의 경쟁은 단순히 “누가 AI가 좋아하는 글을 더 많이 만드는가”의 경쟁이 아닙니다.
“AI가 누구를 중요한 정보원으로 발견하고, 누구를 답변에 포함하며, 그 답변을 뒷받침하기 위해 어떤 출처를 선택하는가”의 경쟁에 가깝습니다. 그리고 이 연구는 그 과정에서 기존 SEO의 권위가 여전히 중요하며, 브랜드 수요가 추가적인 신호로 작용하고, 자사와 외부의 다양한 Citation Surface를 함께 관리해야 한다는 점을 보여줍니다.
다만 이 연구는 2026년 8월 미국 개인상해법 시장의 1,000개 도메인을 대상으로 한 관찰 연구이며, 하나의 상용 플랫폼이 추적한 쿼리를 기반으로 했습니다. 따라서 한국 시장이나 다른 산업에서 동일한 수치가 그대로 재현된다고 볼 수는 없습니다. 연구자가 지적하듯 AI 답변은 실행 시점에 따라 변동할 수 있고, 이번 연구는 실제 AI 사용자의 전체 대화를 측정한 것도 아닙니다.
그럼에도 불구하고 GEO를 바라보는 관점에서는 상당히 중요한 시사점을 제공합니다.
GEO의 질문은 이제 “AI에게 어떤 콘텐츠를 보여줄 것인가?”에서 “AI가 우리 브랜드를 신뢰할 만한 정보원으로 발견하도록 무엇을 구축해야 하는가?”로 바뀌고 있습니다.
