SEO·AEO·GEO는 무엇이 다르고, 기관 홍보 담당자는 챗GPT·제미나이·네이버에 우리 기관이 나오게 하려면 무엇부터 해야 하나요?

SEO(검색 최적화) — 네이버·구글 검색 결과 목록에서 우리 페이지가 위에 오게 하는 일입니다. 검색어를 정하고, 그 말로 제목과 첫 문단을 쓰는 것이 기본입니다.

AEO(답변 최적화) — 검색창 위에 뜨는 요약 답이나 챗GPT 답의 출처 칸에 우리 페이지가 근거로 걸리게 하는 일입니다. 질문형 제목과, 첫 문장에 바로 답하는 한 줄이 중요합니다.

GEO(생성형 AI 최적화) — 챗GPT·제미나이·클로드가 답변을 생성할 때 우리 기관을 언급하거나 추천하게 하는 일입니다. AI는 여러 곳에 적힌 사실을 모아서 답을 만들기 때문에, 우리 사이트 밖에 우리 이름이 어떻게 적혀 있는지도 봅니다.

이름은 셋이지만 재료는 같습니다. 대상·지역·인원·기간 같은 사실이 분명하게 정리된 우리 기관 페이지입니다.

시장조사기관 가트너는 2024년 2월 보도자료에서, AI 챗봇 같은 도구가 답을 대신하면서 2026년까지 기존 검색 엔진 검색량이 25% 줄어들 것으로 내다봤습니다. 예측이라 그대로 믿을 숫자는 아니지만, 묻는 곳이 바뀌고 있다는 방향은 현장에서도 느껴집니다. (출처: Gartner 보도자료 「Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents」, 2024-02-19, gartner.com)

기관 담당자에게 이 변화는 구체적입니다. 교육 담당자가 「부산에서 공무원 AI 교육 해 주는 곳」을 AI에게 물었을 때, 답에 우리 기관이 빠지면 비교 목록에도 오르지 못합니다.

부산AI코딩스쿨은 기관·학부모가 실제로 묻는 질문을 정해 두고, 엔진마다 같은 방법으로 물어 답에 우리 이름이나 페이지가 나오는지 매일 기록합니다. 2026년 10월 26일 기준 숫자입니다.

제미나이 65문항 중 53개(82%) · 챗GPT 웹검색 10월 15일~26일 102문항 중 40개(약 39%) · 네이버 1페이지 정해 둔 검색어 10개 중 4개 · 클로드 54문항 중 1개(2%).

엔진마다 하루에 묻는 문항 수와 누적 기간이 달라서 숫자를 그대로 줄 세울 수는 없습니다. 클로드 누적에는 측정 기준을 바꾸기 전 기록도 섞여 있습니다. 그래도 「같은 사이트인데 엔진마다 결과가 다르다」는 것은 분명하게 보였습니다.

원인은 아직 확인하는 중입니다. 저희가 세운 가설은 엔진이 읽어 가는 곳의 차이입니다. 제미나이는 구글 검색 결과를 함께 써서 우리 페이지를 잘 찾았을 가능성이 높고, 클로드는 우리 사이트 밖에 우리 이름이 적힌 글이 적은 영향을 받았을 수 있습니다. 그래서 다음 단계로 함께 일한 기관의 공지·후기 글에 우리 이름과 링크가 적히도록 부탁하고, 그 전후를 다시 잴 계획입니다.

① 측정 — 실제로 받는 질문 20~30개를 정합니다. 전화·메일로 자주 오는 질문이 가장 좋은 재료입니다. 엔진마다 같은 질문을 묻고 표에 적습니다. 칸은 날짜, 엔진 이름, 웹 검색을 켰는지, 질문 원문, 우리 이름이 나왔는지, 근거로 걸린 페이지 주소, 같은 질문을 몇 번 물었는지면 충분합니다.

질문은 담당자가 쓰는 말이 아니라 묻는 사람의 말로 적어야 합니다. 예를 들면 「우리 구 청소년 코딩 수업 어디서 하나요」, 「공무원 대상 생성형 AI 교육 해 주는 곳」, 「○○ 사업 신청 서류가 뭐예요」처럼요. 기관 이름을 넣은 질문과 빼고 묻는 질문을 둘 다 넣어야, 이미 우리를 아는 사람과 처음 찾는 사람 쪽을 같이 볼 수 있습니다.

② 원인 — 안 나온 질문마다 먼저 세 가지를 점검합니다. 답이 되는 페이지가 아예 없는지, 페이지는 있는데 문장이 답 모양이 아닌지, 우리 사이트 밖에 언급이 없는지입니다. 셋 다 아니면 검색 엔진이 아직 페이지를 읽어 가지 않았거나(색인), 사이트 접근이 막혔을 수도 있습니다. 이때는 검색 엔진 관리 도구에서 페이지가 등록됐는지부터 확인합니다.

③ 고치기 — 질문을 제목으로 쓰고, 첫 문장에 한 줄로 답합니다. 대상·인원·기간·지역처럼 숫자와 고유명사를 넣고, 자주 묻는 질문을 페이지 아래에 붙입니다. 함께 일한 기관의 공지나 후기 글에 우리 이름과 링크를 남겨 달라고 부탁하는 것도 이 단계입니다.

④ 다시 재기 — 2~4주 뒤 같은 질문을, 처음 표와 같은 칸(엔진·웹 검색 여부·질문 원문·횟수)으로 다시 묻고 전과 비교합니다. 재는 방법을 바꾸면 좋아졌는지 알 수 없습니다.

「AI 검색 1위 보장」을 내거는 곳은 조심하시는 게 좋습니다. 답은 엔진과 질문, 날짜에 따라 계속 바뀌기 때문에 누구도 보장할 수 없습니다.

같은 문장을 페이지만 바꿔 여러 장 만드는 것, 검색어를 문장 없이 늘어놓는 것, 사실과 다른 후기를 올리는 것은 오히려 신뢰를 깎습니다. 공공기관이라면 더 그렇습니다.

부산AI코딩스쿨의 「AI 검색 노출(AEO·GEO) 실무」 교육은 홍보 담당자가 자기 기관의 질문으로 3시간 동안 첫 측정과 페이지 고치기를 직접 해 보고, 2~4주 뒤 다시 잴 계획까지 세우는 실습입니다. 교육이 끝나면 담당자 손에 측정표와 고칠 페이지 목록이 남습니다.