SEO의 역사 — SEO 마케팅은 어떻게 GEO 마케팅이 되었나 (구글·네이버 30여 년 연표)

SEO의 역사, 결국 검색엔진이 보상한 것의 역사 — GEO 마케팅은 그 최신 장입니다

SEO의 역사를 한 줄로 요약하면 “검색엔진이 보상하는 것이 바뀌어 온 역사”입니다. 그리고 GEO 마케팅(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)은 그 흐름에서 완전히 분리된 새 기술이 아니라, 검색엔진이 보상하는 대상이 ‘순위’에서 ‘AI 답변 안의 인용’으로 한 번 더 이동한 장면입니다. 이 구분이 중요한 이유는, 많은 의사결정이 “SEO는 끝났으니 다 버리고 GEO를 새로 사야 하는가”라는 잘못된 질문 위에서 내려지기 때문입니다.

실제로 검색엔진 회사들의 공식 입장은 명확한 편입니다. 구글은 공식 문서 Optimizing your website for generative AI features on Google Search에서 “From Google Search’s perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO”라고 적었습니다(최종 수정 2026-07-10). 네이버는 2026년 5월 26일 공개한 AI 시대에 사용자의 선택을 받는 콘텐츠 작성 가이드 FAQ에서, 현재 검색 상위에 노출되는 글이 AI 브리핑에 인용될 확률이 높다고 설명했습니다. 두 회사 모두 “기존 검색 최적화와 별개의 비법”을 말하지 않았습니다.

그렇다고 아무것도 안 바뀐 것은 아닙니다. 파란 링크 10개를 두고 벌이던 경쟁이 답변 하나에 붙는 출처 목록을 두고 벌이는 경쟁으로 바뀌었고, 그에 따라 측정 단위와 보고 방식이 달라졌습니다. 아래에서는 30여 년을 시대별로 나누어, 각 시대에 검색엔진이 보상한 것과 그 시대를 끝낸 사건을 1차 자료 기준으로 정리합니다.

이 글이 답하는 질문

• SEO는 어디서 시작됐고, ‘SEO’라는 말은 언제부터 쓰였나
• 검색엔진이 보상한 것은 무엇에서 무엇으로 바뀌어 왔나
• GEO는 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가
• 한국은 왜 ‘블로그 상위노출’이라는 다른 길을 걸었나
• AI 답변 시대에 성과는 무엇으로 재야 하나

연도와 수치는 공개 자료로 확인한 것만 적었고, 가능한 한 1차 자료(구글·네이버 공식 블로그, 논문, 공시 문서)를 기준으로 했습니다. 언론 보도로만 확인되는 것은 “보도됐다”로, 출처끼리 엇갈리는 것은 “엇갈린다”로 썼습니다.

시대별로 한눈에 보면 어떻게 되나요?

아래 표가 이 글 전체의 지도입니다. 각 시대는 “검색엔진이 무엇을 세었는가”로 구분되고, 그 시대는 보통 그 보상 구조가 조작당했기 때문에 끝났습니다.

표에서 가장 눈여겨볼 열은 마지막 열입니다. 조작이 가능한 신호는 예외 없이 막혀 왔습니다. 1990년대의 숨김 텍스트, 2000년대의 링크 매매, 2020년대의 대량 생성 콘텐츠는 기법만 다를 뿐 같은 자리에 섰고, 모두 같은 방식으로 정리됐습니다. 이 패턴은 지금의 GEO를 판단할 때도 그대로 적용됩니다.

1990~1997년, 검색엔진은 어떻게 시작됐고 ‘SEO’라는 말은 언제 나왔나요?

검색의 출발점은 웹이 아니라 파일이었습니다. 1990년의 Archie는 익명 FTP 서버의 파일명을 색인한 도구였고, 웹 문서를 수집한 것이 아니었습니다(인터넷 명예의 전당 앨런 엠티지 항목). “최초의 웹 검색엔진”이라는 흔한 설명과는 범위가 다릅니다.

웹을 대상으로 한 수집·검색 도구는 1993년 6월부터 12월 사이에 World Wide Web Wanderer, Aliweb, JumpStation 같은 형태로 등장했습니다. 그리고 1994년 4월 20일 WebCrawler가 웹 페이지 본문 전체를 색인한 첫 검색엔진으로 공개됐고, 같은 해 7월 20일 Lycos가 문서 5만 4천 건으로 시작했습니다(Lycos 창시자 마이클 멀딘의 1997년 IEEE Expert 글). 1994년 2월에는 제리 양과 데이비드 파일로가 사람이 직접 분류하는 웹 안내를 시작했고(이후 Yahoo!), 1995년 3월 법인이 됐습니다(Yahoo! 공식 연혁). 1995년 12월에는 AltaVista가 공개 서비스를 시작합니다.

페이지 안의 단어를 세던 시절

이 시기 검색엔진은 페이지 안에 어떤 단어가 몇 번 나오는지를 중심으로 순위를 매겼습니다. 외부에서 그 페이지를 어떻게 평가하는지를 볼 방법이 사실상 없었기 때문입니다. 그래서 키워드 반복, 메타 키워드 채우기, 배경과 같은 색의 숨김 텍스트가 효과를 냈습니다. 콘텐츠의 가치와 순위가 분리될 수 있었던 첫 번째 구간입니다.

‘SEO’라는 말의 기원은 단정할 수 없습니다

누가 처음 ‘Search Engine Optimization’이라고 불렀는지는 출처끼리 엇갈립니다. 밥 헤이먼과 릴런드 하든은 1995년 여름 자신들이 그 이름을 붙였다고 회고했고, 검은 배경에 검은 글씨로 키워드를 반복해 1위를 만든 일화를 함께 전합니다. 다만 이는 본인들의 회고이고, 반론도 존재합니다.

문서로 확인되는 가장 이른 기록 중 하나는 1997년 2월 15일 웨이백머신 캡처에 남은 “search engine optimization recommendations”라는 서비스 항목입니다. 이것이 ‘최초’라고 단정할 수는 없습니다. 대니 설리번은 2004년에 최초 사용자는 확인하지 못했으며 1997년 초·중반부터 쓰였다고 정리했습니다. 이 글도 그 선을 넘지 않습니다.

한편 검색으로 돈을 버는 구조도 이 시기에 설계됩니다. GoTo.com은 1998년 2월 클릭당 입찰 방식의 검색광고 모델을 발표하고 1998년 6월 1일 정식 출시했습니다(SEC 제출 문서). 자연 검색과 유료 검색이라는 두 축이 이때 갈라졌습니다.

1998~2010년, 왜 ‘링크’가 검색의 기준이 됐나요?

페이지 안의 단어를 세는 방식이 조작에 취약했기 때문에, 다음 세대는 페이지 바깥의 신호를 보기 시작했습니다. 1998년 4월 세르게이 브린과 래리 페이지는 WWW7에서 The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine을 발표하며 PageRank를 제시했습니다. 페이지 2,400만 개 규모의 프로토타입이었습니다. 핵심 발상은 단순합니다. 다른 문서가 링크로 가리키는 문서는 그만큼 추천받은 것으로 본다는 것입니다.

2000년 6월 26일 Yahoo!가 구글을 기본 검색 결과 제공자로 선정하면서 구글은 사용자 규모를 확보했고, 2000년 10월 23일 AdWords 셀프서비스를 출시하며 수익 모델을 붙였습니다.

링크가 곧 순위가 되자

2000년 12월 11일 출시된 Google Toolbar는 지금 보고 있는 페이지의 PageRank를 숫자로 보여 줬습니다. 보이지 않던 평가 점수가 숫자로 보이기 시작했고, 링크를 인위적으로 늘리는 조작은 이후 구글 웹스팸 대응의 주요 대상이 됩니다. 툴바 PageRank는 2013년 12월을 마지막으로 갱신이 멈췄고 2016년 3월 공식 제거된 것으로 보도됐습니다.

조작이 커지면 알고리즘이 움직입니다. 2003년 11월 연말 쇼핑 시즌 직전에 대규모 순위 변동이 일어났고 업계는 이를 “Florida”라고 불렀습니다. 이 이름은 웹마스터들이 붙인 별명이며 구글의 공식 발표는 없었습니다. 2005년 1월 18일에는 댓글 스팸 대응으로 rel=”nofollow”가 도입됐고 MSN Search와 Yahoo!가 지지했습니다.

수집과 색인을 ‘협의’하기 시작한 시기

같은 시기에 사이트와 검색엔진이 서로 신호를 주고받는 표준도 자리 잡습니다. 2005년 6월 2일 Google Sitemaps 베타가 시작됐고, 2006년 11월 16일 Yahoo!와 Microsoft가 합류해 sitemaps.org 공동 프로토콜이 됐습니다. 2007년 5월 16일에는 이미지·지도·도서·동영상·뉴스를 웹 결과에 섞는 Universal Search가 발표되면서, 검색 결과 화면이 ‘링크 10개’에서 벗어나기 시작했습니다. 지금의 AI 답변도 이 흐름의 연장선에 있습니다.

2009년 2월 12일 도입된 rel=”canonical”은 중복 문서 문제를 다루는 표준이 됐는데, 구글은 이를 지시가 아니라 “강하게 존중하는 힌트”로 설명했습니다. 같은 해 9월 21일 구글은 keywords 메타태그를 웹 랭킹에 쓰지 않으며, 남용 때문에 수년 전부터 무시해 왔다고 공식 확인했습니다. 1990년대의 대표 기법이 이미 오래전에 효력을 잃었다는 사실이 공식 확인된 날입니다. 2010년 6월 8일 완료된 Caffeine은 랭킹이 아니라 색인 시스템 교체였고, 구글은 “50% 더 신선한 결과”라고 설명했습니다.

2011~2014년, 품질과 의미는 어떻게 기준이 됐나요?

2011년부터는 조작 가능한 신호를 걷어내고 문서 자체의 품질과 쿼리의 의미를 보는 쪽으로 무게가 옮겨 갑니다. 2011년 2월 24일 구글은 저품질·복제 콘텐츠 사이트의 순위를 내리는 업데이트를 발표했습니다(이후 Panda로 불림). 발표문에는 이름이 없었고, 미국 쿼리의 11.8%에 영향을 준다고 밝혔습니다. 2012년 4월 24일에는 웹스팸 알고리즘(이후 Penguin)이 적용돼 영어 쿼리 약 3.1%에 영향을 줬습니다. 구글은 이 변경이 키워드 스터핑부터 링크 조작(link schemes)까지 순위를 부풀리는 웹스팸을 겨냥한다고 설명했습니다.

같은 시기에 기계가 문서를 이해하도록 돕는 공용어도 만들어집니다. 2011년 6월 2일 Google·Bing·Yahoo! 3사가 schema.org를 출범시켰고(Yandex는 2011년 11월 합류), 2012년 5월 16일 구글은 Knowledge Graph를 발표하며 “things, not strings”를 내세웠습니다. 당시 객체 5억 개 이상, 사실 35억 개 이상 규모였습니다. 문자열 매칭에서 개체 이해로 넘어가는 선언이었고, 오늘날 구조화 데이터 실무의 뿌리가 여기 있습니다.

키워드 데이터가 사라진 사건

실무를 가장 크게 바꾼 것은 알고리즘이 아니라 데이터였습니다. 2011년 10월 18일 구글은 로그인 사용자의 검색을 SSL로 암호화했고, 사이트는 유입 검색어를 받지 못하게 됐습니다. 이른바 “(not provided)”의 시작입니다. 2013년 9월에는 광고 클릭을 제외한 모든 검색이 암호화돼 사실상 전부가 가려진 것으로 보도됐습니다.

결과적으로 “어떤 키워드로 몇 위”를 중심에 두던 보고 방식이 흔들렸고, SEO는 개별 키워드 순위에서 주제 단위의 품질과 커버리지로 이동할 수밖에 없었습니다. 측정 지표가 사라지면 일하는 방식이 바뀐다는 점에서, 지금 AI 답변 시대에 벌어지는 일과 구조가 같습니다.

의미 이해와 신뢰 기준의 등장

2013년 9월 26일 구글은 쿼리 전체의 의미를 이해하도록 핵심 알고리즘을 교체한 Hummingbird를 발표했고, 실제 적용은 약 한 달 전부터였다고 보도됐습니다. 2014년 1월에는 featured snippets(추천 스니펫)가 도입됐습니다. 구글이 2018년 글에서 밝힌 시점입니다. 검색 결과 상단에 ‘답변’이 직접 표시되기 시작했다는 점에서, AI 개요의 직접적인 선배입니다.

2014년 8월 6일 구글은 HTTPS를 랭킹 신호로 쓴다고 밝히면서 동시에 “매우 가벼운 신호, 전 세계 쿼리의 1% 미만”이라고 명시했습니다. 신호의 존재와 무게를 구분해야 한다는 좋은 사례입니다. 신뢰 기준인 E-A-T는 2014년 7월 유출된 평가자 가이드라인에서 확인된 것으로 보도됐고, 2015년 11월 19일 구글이 가이드라인 전체를 공식 공개하면서 누구나 읽을 수 있게 됐습니다.

2015~2022년, 기계학습과 ‘경험·신뢰’는 무엇을 바꿨나요?

이 시기의 변화는 하나의 업데이트가 아니라 검색이 작동하는 방식 자체의 교체였습니다. 2015년 4월 21일 모바일 친화성 업데이트가 적용됐습니다. 모바일 검색 순위에만, 페이지 단위로 적용된다고 사전에 안내됐습니다. 2015년 10월 26일에는 구글의 첫 딥러닝 검색 시스템인 RankBrain이 공개됐습니다.

2016년 11월 4일 모바일 우선 색인 실험이 발표됐고, 전환 완료는 2023년 10월 31일에 공지됐습니다. 7년이 걸린 전환입니다. 2019년 10월 25일에는 BERT가 검색에 적용돼 출시 당시 미국 영어 검색 10건 중 1건에 영향을 줬고, 2019년 12월 한국어를 포함한 70여 개 언어로 확대된 것으로 보도됐습니다.

경험(Experience)이 들어오다

2020년 5월 28일 구글은 Core Web Vitals를 포함한 페이지 경험 신호를 예고했고 모바일 적용은 2021년 6월 시작됐습니다. 2021년 5월 18일에는 MUM이 발표됐습니다. 2022년 8월 18일 유용한 콘텐츠 업데이트가 발표됐고, 2024년 3월 핵심 순위 시스템에 통합됐습니다. 그리고 2022년 12월 15일, E-A-T에 Experience(경험)가 더해져 E-E-A-T가 됐습니다.

이 8년을 한 문장으로 묶으면, 검색엔진이 규칙으로 판정하던 일을 학습 모델로 판정하기 시작했다는 것입니다. 규칙은 거꾸로 추적하기 쉽지만 학습 모델은 훨씬 어렵습니다. “무슨 조건을 맞추면 오르나”라는 질문이 점점 답하기 어려워진 이유이고, 동시에 “사람에게 실제로 유용한가”라는 기준이 실무적으로도 가장 현실적인 전략이 된 이유입니다.

한국은 왜 ‘SEO = 블로그 상위노출’이 됐나요?

한국의 검색 시장은 구글과 다른 구조로 성장했고, 그래서 SEO라는 말의 의미도 달라졌습니다. 1996년 3월 20일 한글과컴퓨터의 심마니가 개통돼 국내 첫 상용 검색엔진으로 통용됩니다. 네이버 검색의 첫 오픈 시점은 삼성SDS 사내벤처 시절로, 출처에 따라 1997년 12월 또는 1998년 1월 3일로 엇갈립니다. 법인인 네이버컴 설립은 1999년 6월입니다.

2000년에는 네이버가 통합검색을 도입합니다(네이버는 스스로 “세계 최초”라고 표현하며, 정확한 월은 확인되지 않습니다). 같은 해 9월 12일 구글은 한국어 검색 지원을 시작했는데, 당시 한국어 웹페이지는 약 1천만 개 규모였습니다. 이어 2002년 지식iN(2002년 10월 7일로 보도), 2003년 네이버 블로그가 등장합니다.

네이버 스스로 밝힌 ‘내부 콘텐츠’ 전략

왜 이런 구조가 됐는지는 네이버가 직접 설명한 적이 있습니다. 2017년 8월 30일 공식 블로그 글 웹문서검색 이야기에서 네이버는, 초기에는 외부 한글 웹문서가 적어 네이버 내부의 콘텐츠 생산 환경에 집중했고, 2015년부터 검색 등록 방식을 없애고 로봇 수집으로 전환했다고 밝혔습니다.

이 한 문단이 한국 디지털 마케팅의 많은 것을 설명합니다. 외부 웹사이트를 수집해 순위를 매기는 일이 오랫동안 주된 전장이 아니었기 때문에, 한국에서 ‘SEO’는 사실상 블로그·카페 상위노출 작업과 같은 말로 통용돼 왔습니다.

그 사이 네이버의 품질 알고리즘도 발전합니다. 2012년 11월 리브라(블로그 신뢰도 반영), 2013년 11월 소나(원본 문서 판별)가 언론 보도로 알려졌습니다(공식 블로그에서는 확인되지 않습니다). 2016년 7월 29일에는 출처(블로그)의 주제별 신뢰도·인기도를 보는 C-Rank가 공식 해설로 공개됐고, 2018년 6월 12일 문서 단위로 주제 적합도·경험·충실성·독창성·적시성을 평가하는 D.I.A.가 소개됐습니다(첫 적용일은 비공개). 2020년 11월 18일 D.I.A.+가 이어졌습니다.

외부 웹사이트를 향한 전환

2017년 6월 28일 네이버 웹마스터도구가 정식 오픈했고, 2019년 10월 22일 서치어드바이저로 개편됐습니다(웹마스터도구는 그 안의 도구로 남았습니다). 2021년 2월 18일에는 SOLID 웹사이트 랭킹 업데이트가 공개됐는데, 공식 정보·구조적으로 잘 정리된 문서·올바른 내부 링크를 우대한다고 설명했습니다. 2021년 6월 스마트블록 베타를 거쳐 2021년 10월 28일 에어서치가 공개됐습니다.

2024년 2월 28일에는 생성형 AI 활용 문서에 대한 정책이 나왔습니다. 좋은 문서라면 생성 방식과 관계없이 노출될 수 있고, AI를 이용한 자동 대량 생성은 어뷰징으로 본다는 내용입니다. 구글의 2023년 2월 8일 지침과 같은 방향입니다.

점유율은 어느 지표로 보느냐에 따라 달라집니다

위 수치는 인터넷트렌드의 검색엔진 유입 구성비이며(조회일 2026-10-04), 로거가 설치된 국내 사이트로 들어온 검색엔진 유입 방문을 기준으로 합니다. 쿼리 점유율이 아니고, 값은 재계산될 수 있습니다. 같은 시장을 StatCounter의 페이지뷰 기준으로 보면 2026년 9월 구글 47.97%, 네이버 43.06%로 순서가 달라집니다. 즉 어느 지표로 보느냐에 따라 1위가 바뀝니다.

2022~2026년, 생성형 AI는 언제 검색창 안으로 들어왔나요?

생성형 AI는 2022년 11월 30일 ChatGPT 공개 이후 약 3년에 걸쳐 검색 제품 안으로 들어왔습니다. 글로벌과 국내의 시점을 아래 표에 나란히 정리했습니다.

표에서 구글 쪽 두 항목은 이름이 비슷해 자주 섞입니다. AI 개요는 평소 보던 검색 결과 맨 위에 AI 요약이 붙는 기능이고, AI 모드는 검색 결과 목록 대신 AI와 대화하듯 묻고 답하는 별도 탭입니다. 한국어 AI 개요는 2024년 12월 5일에 나왔고, AI 모드 한국어 제공은 2025년 9월 8일에 발표됐습니다. 그러니 한국 구글 검색 결과에 AI 답변이 정식으로 붙기 시작한 건 AI 모드보다 9개월 이른 2024년 12월입니다. 우리 사이트의 구글 유입이 언제부터 달라졌는지 따져 볼 때도 이 시점부터 보는 게 맞습니다.

‘GEO’라는 이름은 어디서 나왔고, 그 논문은 무엇을 말했나요?

GEO라는 용어가 학술적으로 제시된 것은 2023년입니다. Aggarwal 외의 논문 GEO: Generative Engine Optimization이 arXiv에 2023년 11월 16일 v1으로 올라왔고 KDD 2024에 게재됐습니다. 저자 소속은 v3 기준 IIT 델리, 프린스턴대, 그리고 독립연구자(시애틀)입니다.

무엇을 실험했나

연구진은 여러 분야에 걸친 쿼리 1만 개로 GEO-bench를 만들고, gpt-3.5-turbo로 구성한 시뮬레이션 생성 엔진(검색 상위 5개 출처를 요약하는 구조)에서 콘텐츠 수정 방식들을 비교했습니다. 즉 상당 부분이 실제 상용 엔진이 아니라 재현 환경에서의 측정입니다. 다만 실제 엔진인 Perplexity.ai에서도 최대 37%의 가시성 개선을 보고했습니다.

무엇이 효과가 있었고, 무엇이 없었나

논문은 “our top-performing methods, Cite Sources, Quotation Addition, and Statistics Addition, achieved a relative improvement of 30-40% on the Position-Adjusted Word Count metric and 15-30% on the Subjective Impression metric”이라고 적었습니다. 즉 출처 인용, 인용문 추가, 통계 추가가 상위 방법이었습니다. 반대로 키워드 스터핑은 Position-Adjusted Word Count가 19.5에서 17.8로 오히려 떨어졌습니다. 1990년대의 기법이 2023년 실험에서도 통하지 않았다는 점이 흥미롭습니다.

기회 구조에 관한 수치도 있습니다. 출처 인용(Cite Sources) 적용 시 검색 5위 출처의 가시성은 +115.1%, 1위 출처는 −30.3%였습니다. 이미 1위인 곳보다, 상위권 언저리에 있는 곳에 상대적으로 더 큰 변화가 나타났다는 뜻입니다.

용어로는 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)도 함께 쓰입니다. 2017~2018년 음성검색·추천 스니펫 맥락에서 쓰이기 시작했다는 기록이 있으나 창시자 주장은 엇갈립니다. 2024년 9월 3일에는 제러미 하워드가 llms.txt를 제안했습니다. 다만 이 파일의 지위에 대해서는 다음 장에서 구글의 공식 입장을 확인할 필요가 있습니다.

검색엔진 회사들은 GEO를 뭐라고 말했나요?

구글과 네이버 모두 “생성형 AI용 별도 최적화”를 사실상 부정했습니다. 구글은 2025년 5월 21일 Search Central 글 Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search에서 기존 SEO 조언이 그대로 유효하다고 밝혔고, 2025년 8월에는 대니 설리번이 “Good SEO is good GEO”라고 말한 것으로 보도됐습니다.

가장 명시적인 것은 2026년 공식 문서 Optimizing your website for generative AI features on Google Search입니다(2026년 5월 공개로 보도, 최종 수정 2026-07-10). 이 문서는 “From Google Search’s perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO”라고 적고, “Prioritize effective SEO strategies over ‘AEO/GEO hacks'”를 권합니다.

구글이 ‘무시해도 된다’고 적은 것

• LLMS.txt 같은 AI 전용 텍스트 파일·특별 마크업 — 문서는 “Google Search ignores them”이라고 적었습니다.
• 콘텐츠를 잘게 쪼개는 작업(chunking) — 별도로 할 필요가 없다고 설명합니다.
• 생성형 AI 전용 특별 schema.org 마크업 — 다만 구조화 데이터 자체는 리치 결과용으로 계속 쓰는 것이 좋다고 덧붙였습니다.

네이버의 2026년 5월 26일 가이드도 결이 같습니다. 직접 경험한 지식 / 일관된 주제 / 거짓 없는 진정성(대가 표기, 인용 시 원문 링크) / 읽기 쉬운 구조 / 최신성 유지라는 5원칙을 제시하고, 무분별한 복제·생성, 과도한 광고, 무관한 키워드 삽입, 본문과 무관한 미디어, 부정확한 정보를 지양하라고 적었습니다. FAQ에서는 검색 상위 노출 글이 AI 브리핑에 인용될 확률이 높다는 점, AI 도구 사용 자체가 패널티는 아니라는 점, 이미지 속 핵심 정보는 텍스트로도 써야 인용에 유리하다는 점을 밝혔습니다.

2026년 7월 6일 네이버가 공개한 웹 콘텐츠 스팸 사례는 클로킹, 백링크 악용, 만료 도메인 악용, 저품질 대량 생성, 스크래핑을 들었습니다. 목록을 보면 1990년대 숨김 텍스트, 2000년대 링크 매매, 2020년대 대량 생성이 한 줄로 이어집니다. 기법은 바뀌어도 결국 막혀 왔다는 30년의 패턴이 그대로 반복되는 셈이고, 이 관점은 GEO의 기본은 결국 SEO라는 결론으로 이어집니다. 같은 이유로 대량 생성 방식의 효율과 위험은 함께 따져야 할 문제입니다.

AI 때문에 클릭이 줄었나요, 검색이 줄었나요?

조사마다 다른 것을 쟀기 때문에, 수치를 섞지 않고 따로 읽어야 합니다. 먼저 자주 인용되는 “25% 감소”는 2024년 2월 19일 가트너의 예측입니다. “2026년까지 전통적인 검색엔진 검색량이 25% 줄어든다”는 전망이었고, 실측 결과가 아닙니다.

반대 방향의 실제 숫자도 있습니다. 알파벳의 2026년 1분기 실적 자료에 따르면 검색 쿼리는 사상 최고였고 Search & other 매출은 19% 성장했습니다. 구글 검색 총괄 리즈 리드는 2025년 8월 6일 전체 오가닉 클릭이 전년 대비 “비교적 안정적”이라고 밝혔습니다(수치는 공개하지 않은 회사 측 주장입니다).

조사별로 기간·표본·지표를 분리해 읽기

이 네 조사를 합쳐 하나의 문장으로 만들면 안 됩니다. 표본도 기간도 지표도 다릅니다. 다만 방향은 읽힙니다. 검색이 줄어든 것이 아니라, AI 답변이 뜨는 검색에서 클릭이 줄었습니다. 그리고 그 안에서 인용된 브랜드는 오히려 유리하다는 관측이 있습니다.

측정 환경도 따라 바뀌었습니다. 2026년 6월 구글 서치 콘솔에 생성형 AI 성과 보고서가 추가돼 AI 개요·AI 모드 노출 수를 볼 수 있게 됐습니다. 성과 단위가 클릭에서 노출·인용으로 옮겨 가는 흐름이 도구 레벨에서도 확인되는 셈이고, 실무에서는 AI 답변 내 점유율(SoV) 측정처럼 별도 체계를 같이 두는 경우가 많습니다.

30년 동안 바뀌지 않은 것과 바뀐 것은 무엇인가요?

연표를 다 읽고 나면 남는 것은 네 가지 상수와 세 가지 변수입니다. 먼저 바뀌지 않은 것입니다.

다음은 바뀐 것입니다. 전략의 방향보다 보고서의 모양이 더 크게 바뀌었다는 점이 핵심입니다.

네이버 블로그에만 쌓은 글은 왜 ChatGPT가 읽지 못하나요?

국내 사업자에게 특히 중요한 사실이 하나 있습니다. 네이버 블로그의 robots.txt는 GPTBot·OAI-SearchBot·PerplexityBot·Google-Extended·ClaudeBot·Claude-SearchBot·CCBot 등 주요 AI 봇을 전면 차단하고 있습니다(2025년 7월 보도, 2026-10-04 직접 확인). Googlebot은 차단하지 않습니다.

흔한 오해 7가지, 사실은 무엇인가요?

연표를 정리하면서 가장 자주 마주친 오해들을 ‘오해 → 사실’ 형태로 묶었습니다.

그래서 지금 무엇을 해야 하나요?

SEO를 잘하던 곳이 GEO도 잘할 가능성이 높습니다. 이유는 단순합니다. AI 답변의 출처가 되려면 그 문서가 먼저 수집되고 색인돼야 하고, 검색에서 상위에 놓일 만한 신뢰를 확보해야 하기 때문입니다. 네이버가 “현재 검색 상위에 노출되는 글이 AI 브리핑에 인용될 확률이 높다”고 적은 것, 구글이 “still SEO”라고 쓴 것은 모두 이 전제를 말합니다.

그럼에도 새로 챙길 것은 있습니다. 첫째, 인용될 수 있는 문장입니다. 질문에 대한 답을 근거와 함께 분명한 문장으로 적어 두는 것입니다. 네이버 가이드가 ‘읽기 쉬운 구조’를 원칙으로 꼽은 것과 같은 방향입니다. 둘째, 출처와 통계입니다. 논문에서 상위 방법으로 꼽힌 것이 출처 인용·인용문·통계 추가였다는 점은 참고할 만합니다. 셋째, 웹사이트입니다. 네이버 블로그만으로는 외부 AI의 수집 대상이 되지 못합니다. 넷째, 측정 단위입니다. 순위만 보던 보고서에 노출·인용을 추가해야 상황이 보입니다.

반대로 하지 않아도 되는 것도 분명해졌습니다. 구글 문서 기준으로 llms.txt 같은 AI 전용 파일, 콘텐츠 청킹, 생성형 AI 전용 특별 마크업은 검색에서 무시됩니다. 구조화 데이터는 리치 결과용으로 계속 쓰면 됩니다. ‘AEO/GEO 핵’보다 효과적인 SEO 전략을 우선하라는 것이 구글 문서의 권고입니다. 전체 방법론을 순서대로 보려면 GEO 마케팅 방법론 쪽이 참고가 됩니다.

30년 연표를 관통하는 한 문장으로 마무리합니다. 검색엔진이 보상하는 대상은 계속 바뀌었지만, 사람에게 실제로 쓸모 있는 원본을 만들고 기계가 읽을 수 있게 두는 일은 한 번도 바뀌지 않았습니다. 자사 상황에 맞는 측정 설계나 우선순위가 필요하다면 BPXG로 문의해 주시면 됩니다.

자주 묻는 질문

참고 자료

본문의 연도·수치를 확인한 주요 1차 자료입니다. 나머지 출처는 본문 링크로 달았습니다(확인 기준일 2026-10-04).

• Google Search Central — Optimizing your website for generative AI features on Google Search
• 네이버 검색 공식 블로그 — AI 시대에 사용자의 선택을 받는 콘텐츠 작성 가이드(2026-05-26)
• arXiv · KDD 2024 — GEO: Generative Engine Optimization
• Stanford InfoLab — The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine(1998)
• Google Search Central Blog — Google does not use the keywords meta tag in web ranking(2009)
• Google Official Blog — Finding more high-quality sites in search(2011, Panda)
• Google Search Central Blog — Another step to reward high-quality sites(2012, Penguin)
• Google Search Central Blog — Introducing schema.org(2011)
• Google Search Central — Creating helpful, reliable, people-first content
• 네이버 검색 공식 블로그 — 웹문서검색 이야기(2017-08-30)
• 네이버 검색 공식 블로그 — C-Rank 해설(2016-07-29)
• 네이버 검색 공식 블로그 — D.I.A. 소개(2018-06-12)
• 네이버 검색 공식 블로그 — AI 브리핑 출시(2025-03)
• Google 코리아 블로그 — 한국어 AI 개요 출시(2024-12-05)
• Google 코리아 블로그 — AI 모드 한국어 제공(2025-09)
• Pew Research Center — Google users are less likely to click on links when an AI summary appears(2025-07-22)
• Alphabet — 2026년 1분기 실적 발표(SEC)
• 인터넷트렌드 — 검색엔진 유입 점유율