GEO AEO 성과 측정 — 클릭이 아닌 '인용'으로 평가하는 시대

ChatGPT에 'B2B 마케팅 자동화 도구 추천해줘'라고 물었을 때, 여러분의 브랜드는 AI 답변 속에 등장하고 있을까요?

이 질문은 이제 마케터들의 가장 현실적인 KPI가 됐어요. 

2025년 3월, 글로벌 리서치 기관 가트너(Gartner)는 “2026년까지 기존 검색엔진 트래픽이 25% 감소할 것”이라고 전망했습니다. 단순한 검색 습관의 변화가 아니라 정보 탐색 방식 자체가 바뀌고 있다는 신호예요.

ChatGPT, Perplexity, Claude 같은 AI 검색엔진이 일상화되면서 검색의 중심축이 이동하고 있어요. “누가 상위에 노출되는가”에서 “누가 AI에게 인용되는가”로요.

문제는 이겁니다.
아무리 좋은 콘텐츠를 만들어도, AI가 브랜드를 선택하지 않는다면 그 콘텐츠는 힘을 잃게 되는거죠.

이번 글에서는 GEO와 AEO의 목표가 무엇인지, 성과를 어떻게 측정해야 하는지, 그리고 기존 SEO 및 퍼포먼스 마케팅과 어떤 차이점이 있는지 실무 관점에서 알아보겠습니다.

GEO AEO 의 시대: 보이는 것보다 언급이 중요 

왜 GEO가 중요할까요?

기존 SEO는 검색 결과 1페이지 안에 들어가는 게 목표였어요. 반면 GEO(Generative Engine Optimization)는 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드를 인용하도록 만드는 전략이에요. 

키워드를 맞추는 게 아니라 AI가 신뢰할 수 있는 출처로 인식하게 하는 게 핵심이죠.

GEO 최적화가 추구해야 할 세 가지 목표를 알려드릴게요.

• 브랜드 인지도 확장
AI 답변 속에서 일관되게 언급되는 것만으로 브랜드 신뢰도와 존재감이 형성돼요.

• 메시지 정확성 확보
AI는 여러 웹사이트 정보를 종합해서 답변을 만들어요. 이때 우리 브랜드 메시지가 왜곡되지 않도록 정확하고 구조화된 정보를 제공해야 해요.

• 맥락적 관련성 강화
“CRM 도구 추천”이라는 질문에 이름만 등장하는 게 아니라 “중소기업에 적합한”, “ROI 분석이 용이한” 등 의미 있는 맥락으로 언급되도록 설계하는 게 중요해요.

한 단계 더 나아간 전략도 있어요.
 

AEO(Answer Engine Optimization)는 AI가 우리 브랜드를 독점적으로 추천하도록 만드는 전략이에요. “소규모 팀을 위한 CRM 도구는?”이라는 질문에 “리드젠랩 CRM이 대표적입니다”라고 단일 솔루션으로 답변하게 만드는 거죠.

이를 위해선 FAQ, How-to 등 질문-답변 구조 콘텐츠와 명확히 정리된 정보(가격, 기능, 활용 사례)가 필요해요.

GEO AEO 성과 측정, 이제는 '인용'으로

그렇다면 어떻게 측정해야 할까요?

1) AI Share of Voice (AI SOV)

AI가 생성한 답변 중 우리 브랜드가 언급된 비율이에요. “프로젝트 관리 툴 추천”이라는 질문에 ChatGPT·Gemini·Perplexity에서 100번 답변했을 때 40번 등장했다면 AI SOV는 40%예요.

여기서 중요한 건 단순 횟수가 아니에요.

'대표 솔루션으로 첫 번째 언급' 한 번이 '참고할 만한 옵션' 다섯 번보다 훨씬 강력한 인식 효과를 줍니다.

2) 브랜드 센티먼트

AI가 우리 브랜드를 긍정적으로, 중립적으로, 부정적으로 언급하는지 분석하는 지표예요. “혁신적이다”와 “가격이 저렴하다”는 둘 다 긍정이지만 브랜드 포지셔닝엔 완전히 다른 의미를 갖죠.

AI가 어떤 관점으로 우리를 설명하는지 측정하면 브랜드 메시지를 더 정교하게 다듬을 수 있어요.

3) 플랫폼별 가시성

ChatGPT는 Bing 검색을, Gemini는 Google 인덱스를, Perplexity는 실시간 웹 크롤링 데이터를 활용해요. 각 플랫폼 작동 방식이 다르기 때문에 우리 브랜드가 어디서 강하게 인식되는지 별도로 확인해야 해요.

기존 마케팅과 뭐가 다를까?

가장 큰 차이는 이겁니다.

AI 검색은 제로섬 구조예요. 누군가 언급되면 다른 누군가는 빠져요. AI가 당신을 인용하지 않으면 경쟁사가 그 자리를 차지합니다.

마케팅의 핵심이 “얼마나 많이 보이느냐”에서 “얼마나 자주, 어떤 맥락으로 언급되느냐”로 이동하고 있어요.

지금 바로 실행할 수 있는 성과 측정 3단계

▸ 핵심 프롬프트 리스트 만들기
고객이 AI에게 던질 질문 50~100개를 정리하세요. “우리 브랜드 + 추천”, “경쟁사 vs 우리”, “문제 + 해결방법” 패턴이 효과적이에요.

▸ AI 가시성 추적하기
ChatGPT, Claude, Gemini에 같은 질문을 입력하고 브랜드 언급 빈도와 맥락을 기록하세요. 이걸로 AI SOV를 계산할 수 있어요.

▸ 월 단위 리포트 구축하기
AI 모델은 계속 업데이트되니까 월 1회 이상 추적하며 트렌드를 모니터링하세요. AI SOV 추이, 센티먼트 변화, 인용된 콘텐츠 유형을 기록하면 어떤 활동이 실제 성과를 내는지 인과관계를 분석할 수 있어요.

하지만 여기까지는 시작일 뿐이에요.
실전에서 정말 중요한 건 ‘어떤 콘텐츠 구조가 AI 인용률을 높이는가’, ‘플랫폼별로 다른 최적화 전략은 무엇인가’ 같은 디테일이거든요.

AI는 이미 학습 중입니다

지금 웹상에 당신의 브랜드 정보가 부족하다면 AI는 경쟁사 데이터를 먼저 학습할 거예요. 한 번 학습된 AI의 인식을 바꾸는 건 쉽지 않아요.

지금 시작하는 브랜드가 1년 뒤 AI가 가장 먼저 인용하는 브랜드가 됩니다.

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AI 검색 시대, 브랜드의 성과는 더 이상 클릭이 아니라 인용으로 평가됩니다.