결론부터 말씀드리면: AI 기반 검색은 ‘한 사이트’가 아니라 ‘문서 집합’을 봅니다
AI 검색(또는 AI 요약)은 보통 여러 출처의 정보를 바탕으로 요약/합성하는 형태로 동작합니다. Google도 AI Overviews가 “핵심 정보를 제공하고, 더 깊이 보기 위한 링크를 함께 제공”한다고 공식 문서에서 설명합니다.
그래서 “어느 사이트가 1등인가?”만으로 설명되지 않습니다.
오히려 AI가 보는 것은 전체 문서에서 반복되는 신호와 일관성입니다.
생성형 AI가 답을 만드는 방식: RAG(검색+생성) 관점에서 이해하기
RAG는 무엇인가요?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 답을 만들 때 외부 문서에서 관련 내용을 먼저 찾아(retrieval) 그 근거로 답을 생성(generation)하는 대표적인 방법입니다.
중요: “모든 AI 검색이 무조건 RAG”라고 단정하긴 어렵지만,
실제 제품/서비스에서 검색 단계 + 생성 단계를 결합하는 구조는 매우 흔합니다.
(1) 여러 웹사이트·문서에서 “정보 조각”을 동시에 찾습니다
AI는 한 문서만 보는 게 아니라, 여러 문서에서 관련 구절을 찾아 근거 후보를 묶습니다. 이게 바로 “한 사이트를 1등으로 골라 답한다”와 다른 지점입니다.
(2) 반복되는 내용과 일관된 정의를 더 신뢰하는 경향이 있습니다
AI는 보통 다음 신호에 강하게 반응합니다.
- 여러 문서에서 동일한 주장/정의가 반복되는가
- 문서마다 표현이 달라도 핵심 의미가 일관적인가
- 특정 용어(브랜드/개념)가 같은 맥락으로 설명되는가
이건 “글을 예쁘게 쓰는 기술”보다, 정보를 안정적으로 축적하는 방식에 가깝습니다. (RAG 연구/서베이에서도 ‘여러 문서 기반’ 설정이 성능과 오류 양상에 영향을 준다는 논의가 꾸준히 나옵니다.)
(3) 출처가 다양하게 분산될수록 ‘신호’가 강해집니다
공식 문서, 업계 매체, 블로그, 커뮤니티, Q&A 등 서로 성격이 다른 채널에서 비슷한 설명이 반복되면, “전체 문서 집합의 신호”가 강해지는 편입니다.
(그래서 AI 시대에는 ‘한 개의 완벽한 글’보다 ‘일관된 여러 글’이 더 유리해지는 경우가 많습니다.)
“AI가 답변을 긁어가게 써라”는 말이 절반만 맞는 이유
AEO나 GEO를 이야기할 때 흔히 이런 조언을 합니다.
“AI가 바로 가져가서 답할 수 있도록
글을 Q&A 형태로 쓰고, 구조화해서 작성하세요.”
하지만 이 원칙은
AI 시대에 갑자기 등장한 새로운 규칙이 아닙니다.
이미 SEO 시대,
Featured Snippet(추천 스니펫)을 최적화할 때부터
Google은 “웹페이지의 일부를 상단 박스로 보여주는 방식”을 통해
명확한 정의와 구조화된 답변을 선호해 왔습니다.
즉,
AEO나 GEO에서 강조하는 글쓰기 방식은
“AI를 위한 특별한 글쓰기”라기보다
원래 정보성 콘텐츠라면 지켜야 했던 SEO의 기본기에 가깝습니다.
SEO 와 GEO의 진짜 차이는 ‘방향’이 아니라 ‘평가 단위’에 있습니다
SEO, AEO, GEO를 서로 다른 전략처럼 구분하지만,
본질적으로 추구하는 방향은 크게 다르지 않습니다.
차이는 콘텐츠의 형식이 아니라
어떻게 평가되고, 어떤 단위로 신호가 해석되는가에 있습니다.
SEO (Search Engine Optimization)
- 평가 단위: 개별 페이지
- 목표: 검색 결과에서 클릭을 만들기
- 핵심: 키워드·의도 매칭, 내부 링크, 기술 SEO, E-E-A-T 등 랭킹 신호 최적화
AEO (Answer Engine Optimization)
- 평가 단위: 질문에 대한 ‘즉답 가능성’
- 목표: AI 요약/답변에서 대표 근거로 인용되기
- 핵심: 정의·기준·절차를 짧고 명확하게 제시해 질문 의도를 즉시 해결
GEO (Generative Engine Optimization)
- 평가 단위: 문서 집합 전체
- 목표: 생성형 검색 환경에서 브랜드·개념이 일관되게 등장하도록 만들기
- 핵심: 한 페이지가 아니라 여러 페이지·채널에서 동일한 메시지를 반복해 신호를 축적
정리하면,
AEO와 GEO는 SEO와 다른 길을 가는 전략이 아니라, SEO가 추구해 온 원칙이 AI 환경에서 ‘문서 집합 단위’로 확장된 형태라고 보는 편이 더 정확합니다
