GEO는 이제 뭐가 진짜 통하는 걸까?

GEO 연구 45편을 모아 보면, 지금까지 여러 연구에서 반복해서 확인된 것은 두 가지다. 글이 질문과 관련 있어야 하고, 관련 내용이 문서 안에서 적절한 위치에 있어야 한다. 반면 특정 문장 작성법이나 키워드 같은 방법이 모든 AI에서 안정적으로 통한다는 결론은 아직 없다.

왜 GEO 논문이 이렇게 많아졌을까

2023년 11월 처음 나온 연구는 글을 손보면 AI의 인용이 늘어날 수 있다는 가능성을 확인하는 수준이었다. 이후 연구에서는 그런 손질이 경쟁이 있는 상황에서도 통하는지, 다른 AI에서도 같은 결과가 나오는지를 따져 보기 시작했다.

2025년에는 특정 방법이 여러 분야에서 그대로 통하는지 검증하는 연구가 나왔다. 54개 기법·분야 조합을 살펴본 결과, 유의미한 것은 3개뿐이었다. 질문 약 1,900개와 문서 16,360개를 대상으로 한 C-SEO Bench의 결과다.

2026년에는 검색이 켜지는 단계부터 AI가 사실을 받아들이는 과정과 사용자의 행동까지 전체 과정을 측정하는 연구로 범위가 넓어졌다.

그래서 실제로 통하는 방법은 뭘까

가장 반복해서 확인된 것은 주제 관련성과 문서 안에서의 위치다. 질문이 묻는 내용과 글의 주제가 맞아야 하고, 관련 정보가 문서 안에서 적절한 자리에 있어야 한다는 결과가 여러 모델에서 나왔다.

반대로 인용을 얻기 위해 본문만 다시 쓰는 방법은 항상 좋은 결과를 내지 않았다. SAGEO Arena 측정에서는 오히려 상위20 노출이 9% 줄었고, 재순위 후 상위10 노출은 16% 줄었다. 최종 인용도 6% 줄었다.

키워드를 많이 넣는 방식도 효과가 없거나 역효과가 난다는 결과가 여러 연구에서 나왔다. 현장 실험에서 가장 높은 성과는 1.82배였지만, 위약 대조 p=0.16으로 통계적으로 유의하다고 확인되지는 않았다.

구글에서 나오면 AI에서도 나올까

그렇다고 검색 결과에 잘 나오는 것과 AI가 인용하는 것이 같은 일이라고 보기도 어렵다. 빙과 퍼플렉시티가 같은 질문에서 인용한 도메인의 겹침은 26%였고, 구글 AI 개요가 인용한 도메인의 53%는 오가닉 검색 상위 10위 밖에 있었다.

구글 오가닉, AI 개요, 제미나이가 인용한 URL을 비교한 결과도 자카드 유사도가 0.11~0.18에 그쳤다. 같은 질문을 해도 어떤 AI를 쓰느냐에 따라 참고하는 주소가 달라질 수 있다는 뜻이다.

4,706개 질의의 도메인 커버리지를 비교한 조사에서도 AI 개요는 18%, 오가닉 검색은 45%였다. 검색에서 보이는 사이트와 AI 답변에서 참고되는 사이트가 완전히 같은 구조는 아니라는 점을 보여준다.

한 번 나왔다고 믿어도 될까

한 번의 결과만 보고 노출 여부를 판단하는 것도 조심해야 한다. 같은 질문을 반복했을 때 끝까지 나온 브랜드는 31.4%뿐이었다.

출처 수준의 일간 자카드 유사도는 0.34~0.42였고, 2개월 동안 채택 결정이 바뀐 비율은 9~28%였다. 챗GPT에서는 같은 질문을 반복했을 때 57.8%가 웹검색 자체를 실행하지 않았다.

그래서 연구 저자는 최소 7~8회 반복 측정을 권장한다. 한 번의 결과보다 여러 번 측정했을 때 반복해서 나타나는지를 보는 방식이 필요하다는 뜻이다.

실제 업종 키워드를 4개 AI 엔진에서 재본 측정에서도 결과는 날마다 달랐다. 9월 15일에는 노출이 0곳이던 결과가 9월 16일 챗GPT 답변에서는 인용 31건으로 바뀌었고, 그중 자사 홈페이지 인용은 10건이었다.

이런 변화가 있기 때문에 한 번 안 나왔다고 해서 계속 안 나오는 것으로 볼 수도 없고, 한 번 많이 인용됐다고 해서 계속 그렇게 나올 것으로 단정하기도 어렵다.

AI가 출처를 달았으면 믿어도 될까

인용이 붙었다는 사실과 그 인용이 답변의 내용을 완전히 뒷받침한다는 것은 같은 말이 아니다. 연구에서는 AI가 단 인용 문장 가운데 완전히 뒷받침된 비율이 51.5%였고, 인용 정확도는 74.5%였다.

신뢰할 수 있는 출처의 비율도 연구에 따라 71.4~86.3%로 나타났다. 주장 98,020건을 분석한 조사에서는 근거가 충분하지 않은 주장도 11% 있었다.

국내 이용 행태에서도 답변을 한 번 보고 끝내지 않는 모습이 나타났다. 오픈서베이의 2026년 7월 조사에서는 생성형 AI를 3개월 이상 사용한 이용자 가운데 결과를 본 뒤 이어서 질문하는 이용자가 42.3%였다.

결국 지금까지의 연구에서 분명하게 말할 수 있는 범위는 생각보다 좁다. 질문과 관련된 내용을 담고, 그 내용을 문서 안에서 적절한 위치에 두는 것은 여러 연구에서 반복해서 확인됐다.

그 밖의 방법은 조건에 따라 결과가 달라질 수 있다. 특히 한 번의 측정만으로 특정 방법이 통한다고 판단하기에는 AI의 검색과 인용 결과 자체가 흔들린다.

그래서 지금의 GEO는 하나의 비법을 찾는 문제라기보다, 어떤 질문에서 어떤 내용이 반복해서 선택되는지를 여러 번 확인하는 문제에 가깝다.

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자료 출처

• Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023-2026)(arXiv, 2026.7.15, 45편 리뷰)
• 같은 논문 전문(HTML판)
• 같은 논문 PDF
• The First Critical Survey of GEO Reviewed 45 Studies and Found No Technique With a Stable, Cross-Platform Causal Effect(AskedAbout, 2026.7)
• alphaXiv 논문 요약 페이지