# 우리 가게 홈페이지는 AI 검색에서 어디까지 가고 있나?

_GEO는 순위 하나를 올리는 일이 아니라 검색부터 고객 행동까지 이어지는 9단계 과정이다._

> 45편의 연구를 보면 본문을 고쳐도 인출 단계에서 9% 줄어든 사례가 있고, 클릭·매출까지 확인한 연구는 2편뿐이다. 우리 페이지가 어디에서 막히는지부터 봐야 한다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/geo-nine-stage-pipeline-breaks-where
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-27

GEO는 홈페이지 순위를 한 번 올리는 일이 아니다. AI가 검색을 켜고, 페이지를 읽고, 후보로 뽑고, 인용하고, 정보를 맞게 옮긴 뒤 고객이 움직이는 과정 전체를 봐야 한다. 45편의 연구 가운데 클릭이나 매출까지 확인한 연구는 2편(4.4%)뿐이어서, 아직은 앞단계에서 무엇이 일어나는지부터 확인하는 일이 중요하다.

GEO에서 가장 먼저 볼 것은 인용 문구가 아니라 우리 페이지가 AI 검색에 들어갈 수 있는 상태인지다.

## AI가 우리 가게를 답변에 넣으려면 어디부터 시작하나?

AI가 고객의 질문을 받았다고 해서 항상 웹검색을 하는 것은 아니다. 검색을 켠 뒤에도 우리 페이지를 읽고 저장해야 하며, 검색 후보에 들어간 다음 다시 답변에 사용할 문서로 뽑혀야 한다.

그 뒤에야 인용이 붙고, 답변에서 눈에 띄는 위치에 놓이며, 가격이나 주소 같은 정보가 제대로 옮겨지고, 근거가 맞는지 확인하는 단계가 이어진다. 마지막은 고객이 실제로 클릭하거나 방문하거나 구매하는 단계다.

| 단계 | 무슨 일이 일어나나 | 사장님이 물을 법한 질문 | 45편 중 다룬 연구 수 |
|---|---|---|---|
| ① 검색 활성화 | AI가 이 질문에 웹검색을 켤지 결정 | 우리 업종 질문에서 AI가 검색을 켜기는 하나 | 2~3편 |
| ② 크롤링·색인 | AI 봇이 우리 페이지를 읽고 저장하나 | 로봇이 우리 홈페이지를 막고 있진 않나 | 1편 |
| ③ 인출 | 검색 후보 목록에 오르나 | 후보에는 오르나 | 3~4편 |
| ④ 재순위·문맥배정 | 후보 중 일부만 답변 재료로 뽑히나 | 뽑힌 문서 안에 우리가 있나 | 8~10편 |
| ⑤ 인용 | 답변에 우리 이름·링크가 실제로 나오나 | 이름이라도 나오나 | 15편 이상 |
| ⑥ 두드러짐 | 답 앞쪽에 크게 나오나 구석에 묻히나 | 눈에 띄게 나오나 | 10편 |
| ⑦ 사실 흡수 | AI가 우리 정보를 맞게 옮기나 | 가격·주소가 틀리지 않나 | 2~3편 |
| ⑧ 신뢰도 | 인용한 내용이 실제 근거가 있나 | 근거 없는 말을 우리 이름으로 하진 않나 | 4~5편 |
| ⑨ 사용자 행동 | 고객이 실제로 클릭·방문·구매하나 | 그래서 매출이 느나 | 1~2편 |

## 그럼 우리 가게는 어느 단계에서 막힐 가능성이 큰가?

45편의 연구를 단계별로 보면 모든 과정이 똑같이 잘 연구된 것은 아니다. 인용 단계는 15편 이상이 다뤘지만, 크롤링·색인은 1편뿐이고 사용자 행동까지 확인한 연구도 1~2편에 그쳤다.

특히 앞부분이 중요하다. 우리 페이지가 검색 후보에 들어가지 못하면 이후에 인용 문구를 아무리 다듬어도 답변에 등장할 기회 자체가 생기지 않는다.

| 단계 | 증거 강도 | 핵심 수치 |
|---|---|---|
| 검색 활성화 | 중간 | 구글 AI 개요 활성화율 전체 13.7%, 질문형 질문에서는 64.7% |
| 크롤링·색인 | 매우 약함 | 처음부터 끝까지 실제 웹에서 확인한 연구 1편뿐 |
| 인출 | 역효과 확인 | 본문만 다듬어도 상위 20위 노출 9%↓ |
| 재순위·문맥배정 | 인출보다 더 나쁨 | 재순위 뒤 상위 10위 16%↓ |
| 인용(이미 문맥에 든 뒤) | 가장 강함 | 인용 관련 지표 19.3→27.2(약 41%↑) |
| 두드러짐 | 중간 | 통계·정의를 넣으면 답 앞쪽에 배치되는 정도 상승 |
| 사실 흡수·신뢰도 | 약함 | 주장 98,020개 중 약 11% 근거 부족 |
| 사용자 행동 | 거의 없음 | 45편 중 2편(4.4%)만 측정 |

## 홈페이지 글을 잘 고치면 후보에 더 잘 올라가나?

여기서 생각과 다른 결과가 나온다. 한 실험에서는 본문만 다듬었는데 상위 20위 노출이 9% 줄었고, 재순위를 거친 뒤 상위 10위 노출은 16% 줄었다.

최종 인용까지 가면 감소폭은 6%였다. 여러 방법과 업종을 조합한 54개 실험에서도 유의미하게 긍정적인 조합은 3개뿐이었고, 단순한 키워드 반복은 효과가 없거나 역효과가 났다.

즉, 글을 고친다는 사실만으로 AI 검색에서 더 잘 보인다고 볼 수 없다. 어떤 단계에서 어떤 조치를 하는지가 따로 확인돼야 한다.

| 조치 | 효과 | 표본 |
|---|---|---|
| 본문만 최적화 | 상위 20위 노출 9%↓ | 검색·인출 실험 |
| 재순위 이후 상위 10위 | 16%↓ | 동일 실험 |
| 최종 인용까지 | 6%↓ | 동일 실험 |
| 전통 검색최적화식 조치 | 대화형 최적화 조치보다 인용 순위에 더 큰 영향 | 질의 약 1,900개·문서 16,360개 |
| 방법·업종 조합 54개 중 유의미하게 긍정 | 3개뿐 | 동일 벤치마크 |
| 단순 키워드 반복 | 효과 없음 또는 역효과 | 여러 실험 종합 |

## 인용만 되면 고객에게도 정확하게 전달되나?

그렇지도 않다. AI 답변에 우리 이름이나 홈페이지가 등장해도 그 옆의 설명이 모두 맞는 것은 아니다.

검토 결과 완전히 근거로 뒷받침된 문장은 51.5%였다. 인용이 실제 주장과 일치하는 비율은 74.5%였고, 전체 98,020개 주장 가운데 약 11%는 근거가 부족했다.

문서에 지시문을 심어 추천을 유도하는 조작 실험도 있었다. 허위 추천 유도 성공률이 34.0%에서 59.4%로 변했고, 문서에 지시문을 넣었을 때 순위가 약 3순위 상승한 사례도 확인됐다.

| 확인 항목 | 수치 |
|---|---|
| 완전히 근거로 뒷받침된 문장 | 51.5% |
| 인용이 실제 주장과 일치하는 비율 | 74.5% |
| 근거 부족 주장(전체 98,020개 중) | 약 11% |
| AI가 쓴 글이라고 표시된 페이지 비율 | 약 16% |
| 조작 실험: 허위 추천 유도 성공률 | 34.0%→59.4% |
| 문서에 지시문을 심었을 때 순위 변화 | 약 3순위 상승 |

## 그래서 AI에 나오면 고객이 실제로 오나?

여기까지 가면 가장 궁금한 것은 결국 고객 행동이다. 그런데 이 부분은 아직 확인된 연구가 매우 적다.

45편 가운데 클릭이나 전환까지 측정한 연구는 2편뿐이다. 한 연구에서는 AI 추천 후 트래픽이 보정 후 1.82배였지만 위약 검정 p=0.16이라는 한계가 있었고, 다른 산업 사례에서는 대조군 대비 실제 서비스 트래픽이 20% 증가했지만 인과관계 설명이 충분하지 않았다.

따라서 인용이나 노출이 늘었다는 사실만으로 매출 증가까지 바로 이어진다고 볼 수는 없다.

| 연구 | 측정한 것 | 결과 | 한계 |
|---|---|---|---|
| 준실험 A | AI 추천 후 트래픽 | 보정 후 1.82배(95% 신뢰구간 1.31~2.54) | 위약 검정 p=0.16, 인과 확정 어려움 |
| 산업 사례 B | 실제 서비스 트래픽 | 대조군 대비 20%↑ | 인과 설명 구체성 부족 |
| 45편 전체 | 클릭·전환까지 측정 | 2편(4.4%) | 나머지는 인용·노출까지만 확인 |

## 우리 페이지는 실제로 읽히고 있나?

직접 확인한 결과에서도 앞단계의 문제가 먼저 보였다. 9월 15일 4개 생성엔진에 관련 질문을 던졌을 때 인용은 0곳이었다.

9월 16일 챗GPT 답변에 실제로 걸린 출처 31건을 분석했을 때는 자기 회사 홈페이지 10건, 정부 자료 3건, 티스토리 1건이었고 네이버 블로그와 브런치는 0건이었다. 9월 20일에는 네이버 블로그·스마트스토어·네이버쇼핑이 AI 봇 9종을 전부 막고 있는 것도 확인됐다.

이 결과가 보여주는 것은 단순하다. 인용될 문장을 고치기 전에 AI가 해당 페이지를 읽을 수 있는지부터 확인해야 한다는 것이다.

| 날짜 | 확인 내용 | 결과 |
|---|---|---|
| 9/15 | 4개 생성엔진에 관련 질문 | 인용 0곳 |
| 9/16 | 챗GPT 답변 인용 31건 분석 | 자사 홈페이지 10·정부 3·티스토리 1, 네이버 블로그·브런치 0 |
| 9/20 | 네이버 블로그 등 로봇 확인 | AI 봇 9종 전부 차단 |

## GEO는 어디부터 손봐야 하나?

가게 입장에서는 9단계를 한꺼번에 고치려고 할 필요가 없다. 먼저 검색이 실제로 켜지는지, AI 봇이 페이지를 읽을 수 있는지, 검색 후보에 들어가는지를 확인해야 한다.

그다음 인용과 두드러짐을 보고, 가격·주소 같은 정보가 제대로 전달되는지 확인해야 한다. 마지막으로 고객의 클릭이나 방문까지 연결되는지를 봐야 한다.

지금까지 나온 연구만 놓고 보면 GEO의 가장 큰 빈틈은 마지막 매출 단계가 아니라 그보다 앞선 과정에도 있다. 우리 가게가 어느 단계에서 멈추는지 먼저 찾아야 다음에 무엇을 고칠지 결정할 수 있다.

요점 ① GEO는 9단계 과정이며 크롤링·색인을 다룬 연구는 1편뿐이다. ② 본문 최적화 뒤 상위 20위 노출이 9%, 재순위 뒤 상위 10위가 16% 줄어든 사례가 있다. ③ 완전히 근거로 뒷받침된 문장은 51.5%, 근거 부족 주장은 약 11%였다. ④ 45편 중 클릭·전환까지 측정한 연구는 2편(4.4%)뿐이었다.

## 같이 읽을 글

 

- GEO는 정말 글만 잘 고치면 될까?

- GEO 연구 45건을 모아보니, 뭐가 진짜 효과가 있을까?

- 검색에 걸렸는데 왜 AI 답변에는 안 나올까?

- AI가 우리 홈페이지를 안 읽는 이유는 뭘까?
 

## 자료 출처

 

- Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization(arXiv 2607.14035, 2026.7 제출, 연구 45편·2023.11~2026.7 종합)

- 위 서베이 전문(HTML판, arXiv 2607.14035v1)

- Survey of 45 studies finds GEO rewrites can cut a page's AI retrieval 16%(ppc.land, 2026)

- GEO: Generative Engine Optimization(KDD 2024, arXiv 2311.09735, 가시성 최대 40% 상승 보고)

- C-SEO Bench: Does Conversational SEO Work?(NeurIPS 2025, arXiv 2506.11097, 질의 약 1,900개·문서 16,360개·방법-업종 조합 54개)