AEO/GEO 이해하기

이 페이지는 AEO/GEO가 처음인 분을 위한 배경 설명입니다. 아래 예시는 모두 이 API로 실제 수집한 데이터입니다.

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검색이 바뀌고 있습니다

사람들이 구글에 “중고차 시세”를 검색하는 대신, ChatGPT에 이렇게 묻기 시작했습니다.

“2000만원대 중고 SUV 추천해줘”

AI는 링크 10개를 주지 않습니다. 답 하나를 줍니다 — 특정 모델을 추천하고, 특정 플랫폼을 언급하고, 특정 웹페이지를 근거로 인용합니다. 이 변화는 데이터로도 보입니다: 네이버에서 “중고차” 검색량은 최근 1년 사이 1/3 넘게 줄었습니다(이 API의 네이버 추이 데이터 실측값).

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AEO/GEO란

AEO(Answer Engine Optimization) 또는 GEO(Generative Engine Optimization)는 그 “답 하나”에 우리 브랜드가 들어가게 만드는 일입니다. 목표는 두 가지입니다.

1. 언급(mention) — AI가 답변에서 우리 브랜드·상품을 직접 말하는 것
2. 인용(citation) — AI가 우리 웹페이지를 답변의 근거로 링크하는 것

기존 SEO가 “검색 결과 1페이지에 올라가기”였다면, AEO는 “AI의 답변 문장 안에 들어가기”입니다.

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AI는 어떻게 답을 만드나

측정하려면 먼저 AI의 답변 생성 과정을 알아야 합니다. 실제 수집 데이터로 보면:

1. 사용자가 구어체로 묻습니다 — “중고 전기차 살 때 주의할 점 알려줘”
2. AI가 내부적으로 검색 쿼리를 만들어 던집니다 — “중고 전기차 구매 주의사항 배터리 성능 점검” (이것이 fan-out입니다. 사람의 검색어가 아니라 AI의 검색어입니다)
3. 검색된 웹페이지 중 몇 개를 읽고 인용하며 답을 만듭니다
4. 답변에 특정 브랜드·상품이 언급됩니다

이 파이프라인의 각 지점이 곧 측정 지점이고, 이 API의 구조와 1:1로 대응합니다.

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무엇을 측정하나 — 질문과 API의 대응

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왜 반복 측정이 필요한가

AI 답변은 비결정적입니다 — 같은 질문을 두 번 던지면 다른 답이 나올 수 있습니다. 그래서 “우리 브랜드가 언급되나?”는 예/아니오가 아니라 확률입니다. 이 API의 프롬프트 실행이 같은 프롬프트 × 모델 조합을 최대 100회 반복 실행할 수 있는 이유이고(repeatCount), 노출률은 “100번 중 몇 번 언급됐나”로 측정합니다. 모델마다 행동도 다릅니다. 실측 예시로, 유튜브 콘텐츠는 Perplexity가 38번 인용하는 동안 ChatGPT는 1번 인용했습니다. 어느 모델에서 보이고 싶은지에 따라 전략이 달라집니다 — 지원 모델 참고.

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용어 정리

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