사람들은 더이상 검색엔진을 사용하지 않습니다. 궁금한 것들을 구글, 네이버와 같은 검색엔진이 아닌 Gemini, chatGPT, Claude, Perplexity 등 AI에게 물어보고 있습니다. 다시 말하면 잠재 고객들은 제품 정보를 검색 엔진을 통해 웹사이트에 방문해서 탐색하는 것이 아닌 AI에게 질문하고 요약된 답변으로 바로 소비하는 방식을 선호한다는 의미이기도 합니다.
AI 검색 시대, 우리 브랜드는 AI의 답변 속에 얼마나 자주, 얼마나 정확하게 등장하고 있을까요? 자주, 정확하게 등장하기 위해서 어떻게 대응해야 할까요?
AEO가 뭔가요? SEO랑 뭐가 다른가요?
AEO는 Answer Engine Optimization의 약자로 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude 같은 AI 답변이나 검색 엔진에서 우리 콘텐츠가 답변에 활용되도록 최적화하는 전략입니다. 기존의 SEO(Search Engine Optimization)는 주로 검색 결과에서 우리 페이지 링크가 상단에 노출되도록 만드는 것이 목표였던 것을 생각해보면 AEO는 SEO를 대체하는 개념은 아닙니다. 오히려 기존 콘텐츠가 AI 환경에서도 잘 이용될 수 있도록 확장하는 전략으로 볼 수 있습니다. 즉, AEO는 클릭 없이도 사용자 질문에 즉시 답할 수 있도록 콘텐츠의 구조와 질을 개선하는 것입니다.
왜 지금 AEO가 중요한 이유는 무엇인가요?
사용자의 검색 환경이 급변하고 있기 때문입니다. 2025년 기준으로 AI 검색 트래픽이 저네 검색의 30% 이상 차지할 정도로 급성장중입니다. 이제 잠재 고객들은 정보를 검색할 때 여러 사이트를 직접 방문하는 대신, AI에게 질문하고 요약된 답변을 바로 소비하는 방식을 선호하기 시작했습니다.
이런 소비 방식에 맞춰 기존의 Naver와 Google같은 검색 엔진 역시 검색 결과를 단순한 링크 목록이 아 종합적인 답변의 형태로 제공하고 있습니다.
고객이 AI에게 "최고의 클라우드 보안 솔루션은?"이라고 물으면, AI가 경쟁사만 언급한다면? 결국 매출 손실로 이어질 수 있습니다.. 반대로 AEO를 잘하면 브랜드 인지도가 폭발적으로 상승하고, 트래픽 없이도 리드(잠재고객)가 유입됩니다.
AEO 어떻게 해야 하나요?
가장 중요한 목표는 AI가 이해하고 인용하기 쉬운 형태로 콘텐츠를 구성하는 것입니다.
1.질문-답변(Q&A) 구조로 작성하기
고객이 AI에게 물어볼 법한 질문을 소제목으로 사용하고, 그 아래 명확하고 간결한 답변을 제공합니다. 홈페이지 FAQ, 블로그, 제품 상세 페이지 모두 이러한 구조로 재정비하는 것이 효과적입니다.
2.결론을 앞에 두기(Bottom Line Up Front)
AI는 긴 글에서 핵심 정보를 추출합니다. 결론·핵심 답변을 문단 첫 문장에 배치하면 AI가 인용할 가능성이 높아집니다.
3.E-E-A-T 기반의 신뢰성 강화
경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위(Authoritativeness), 신뢰성(Trustworthiness)을 갖춘 콘텐츠가 AI에게도 신뢰할 수 있는 출처로 평가받습니다. 작성자 정보, 데이터 기반 주장, 외부 출처 명시가 중요합니다. AI는 저자 프로필, 출처 링크, 최신 업데이트 날짜를 확인합니다. "2026년 2월 업데이트" 표시와 전문가 인용을 잊지 마세요. Google의 E-E-A-T 기준을 AI도 따릅니다.
4.구조화 데이터 적용
SEO 관점에서 사용해오던 메타 태그와 사이트맵 역시 AI가 이해할 수 있는 정보 구조로 재설계할 필요가 있습니다. 메타 태그는 title, description을 넘어 "주요 질문 키워드"를 명시적으로 포함해 AI가 페이지 주제를 빠르게 파악하게 합니다. 사이트맵은 XML뿐 아니라 AI 스캔에 최적화된 "질문 중심 사이트맵"으로 확장합니다. 예를 들어 FAQ 페이지와 블로그를 "Question-Answer" 카테고리로 분류하여 AI에게 알려줄 수 있습니다.
여기에 더해, 콘텐츠의 의미와 관계를 명확히 전달할 수 있도록 JSON-LD 기반의 구조화 데이터를 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다. 제품 페이지에 가격·리뷰·전문가 정보를, 블로그에 작성자 프로필·업데이트 날짜를 스키마로 삽입하면 AI가 이를 "구조화된 사실"로 이해하고, 우선 인용합니다.
AEO 성과는 어떻게 측정할 수 있나요?
AEO의 성과는 단순한 검색 순위가 아니라, AI 답변에 얼마나 자주 등장하는지, 그리고 그 노출이 실제 유입과 전환으로 이어지는지를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 위해 AI 응답 내 언급 여부, 구조화 데이터 적용 수준, 그리고 AI 기반 유입 트래픽을 핵심 지표로 삼는 것이 효과적입니다.
■ AI 인용 모니터링: 핵심 키워드/브랜드명으로 직접 질문해서 인용 여부 체크
■ AI 인용 모니터링: 핵심 키워드/브랜드명으로 직접 질문해서 인용 여부 체크
■ Google AI Overview 추적: Search Console에서 관련 노출/클릭 변화 확인
■ AI 플랫폼 리퍼럴 분석: GA4에서 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity 등 유입 변화 확인
■ 브랜드 검색량/직접 방문: 인지도 상승이 이어지는지 추세 확인
지금 당장 할 수 있는 AEO 실행방안 뭐가 있을까요?
리소스가 많지 않아도 아래 4단계 로드맵으로 부담 없이 AEO를 시작할 수 있습니다.
1단계: 채널 현황 점검
. 할 일: FAQ, 블로그, 제품 페이지를 10개씩 훑어보며 "질문 제목인가? 첫 문단에 답이 있나?" 체크
. 목표: "이 페이지는 AI가 읽기 쉬움/어려움" 라벨링 완료
. 체크리스트: H2에 질문 형태 제목 있는가? 첫 문단 100자 이내 답변 있는가?
2단계: 고객 질문 50개 뽑기
기존에 서비스센터나 1:1 문의 등을 통해 수집된 고객 문의, Search Console에서 확인할 수 있는 검색 유입 키워드, AI에게 물어볼만한 질문을 선별합니다.
3단계: 기존 콘텐츠 수정 및 신규 콘텐츠 발행
기존 콘텐츠는 물론 신규 콘텐츠 역시 위에서 언급한 AI가 이해하고 인용하기 쉬운 형태로 콘텐츠로 변경해야 합니다. Q&A 형식이나, 구조적 데이터를 적용합니다.
4단계: 현재 인용 베이스라인 측정 및 주기적인 점검
심 키워드와 고객 질문을 ChatGPT, Perplexity, Gemini 등에 직접 입력하여 인용 여부, 답변 정확도, 출처 링크 노출 상태를 기록하고, 동시에 AI 플랫폼 기반 Referral 트래픽을 함께 수집합니다. 이 데이터를 월 단위로 누적해 나가면, 콘텐츠 개선에 따른 AI 인용률의 변화를 정량적으로 추적할 수 있습니다.
마치며: 고객이 묻고, AI가 답변하는 시대
AEO는 한 번 세팅하고 끝나는 프로젝트가 아닙니다. AI 모델은 지속적으로 업데이트되고, 타사의 콘텐츠도 끊임없이 변화합니다. 오늘 인용되던 답변이 내일은 다른 출처로 교체될 수 있습니다. AEO는 단순한 기술 최적화가 아니라, 기업의 디지털 채널 전략 전반을 AI 의 눈높이에 맞춰보세요.
