AI 시대, SEO는 끝났나?

AEO 시대에 챗GPT한테 내 글 간택(?) 당하는 법

AEO(Answer Engine Optimization)로의 전환기

올해초에 네이버 블로그 검색 유입을 분석하다가 특이한 걸 보게 됐다. ‘chatgpt’로 찍혀 있는 유입 경로가 있었다. 정확히 어떤 프롬프트로 들어온 건지 당연히 알 수는 없었지만, 시간이 지나며 GPT를 통한 유입량이 분명히 늘고 있다는 걸 실감할 수 있었다.

2025년 4월, 구글 검색 점유율이 처음으로 90% 아래로 떨어졌고(약 89.66%), 이는 AI 기반 검색이 기존 검색을 빠르게 잠식하고 있다는 신호다.

“SEO 전문가의 시대는 끝났다.”

여러 매체를 통해 SEO 에 대한 비관적인 전망을 처음 들었을 때, 생성형AI의 등장과 함께 자연스러운 현상이라 생각하면서 동시에 궁금했다. 그러면 SEO는 진짜 끝난 걸까? 그리고 AI는 어떤 기준으로 답변을 만들 때 내 콘텐츠를 선택하는 걸까? 오늘은 AEO(Answer Engine Optimization) 전략을 공유해보려고 한다. 지금도 콘텐츠로 실험하며 운영 중인 부분이다.

1. SEO, 정말 끝났나?

우선 두 가지 상충하는 관점을 살펴보자. 최근 지성에 맞게(ㅎㅎ) AI 를 통해 두 주장의 근거를 정리해 보았다.

✅ SEO의 종말이다

AI 검색의 부상: ChatGPT·Perplexity·구글 SGE의 등장으로 사용자가 검색 결과를 클릭하지 않고 AI 요약에 만족하는 “제로 클릭” 현상이 급증했다.

검색 트래픽 감소: 구글 AI Overview 도입 이후, 일부 업계 분석에서는 클릭률이 30% 이상 감소했다고 한다.

채용 시장 변화: 2024년 SEO 관련 채용 공고는 전년 대비 34% 감소했고, 특히 콘텐츠 작성자 직군이 AI 대체로 크게 줄었다.

✅ SEO는 진화 중일뿐

콘텐츠는 여전히 필수: AI 답변도 신뢰할 만한 웹 콘텐츠를 기반으로 생성된다. 고품질 콘텐츠 없이는 AI 답변이 성립할 수 없다.

역할의 고도화: SEO 전문가들은 사라지는 게 아니라 AEO·AIO 전문가로 진화하고 있다. 데이터 분석, 신뢰도 구축, AI 이해가 핵심 역량으로 떠올랐다.

채용 시장 신호: 콘텐츠 작성자는 줄었지만 SEO·AEO 전략가, Growth Architect 등 고급 역량 직군의 채용은 오히려 증가(58%↑)했다.

개인적으로 SEO가 끝난 건 아니라고 생각한다. 구조화된 콘텐츠, 신뢰할 수 있는 콘텐츠는 여전히 중요하다. 다만 “클릭 경쟁”에서 “AI 답변 인용 경쟁”으로 중심축이 이동하고 있을 뿐이다.

2. LLM은 어떤 콘텐츠를 선택해 답변에 인용하나?

LLM은 무슨 기준으로 사용자한테 제공할 답변을 긁어올까. 구글 검색엔진과 LLM이 어떻게 다른 로직을 갖고 있는지 정리해보자.

AI가 답변에 인용하는 콘텐츠는 신뢰도·권위·정보 가치가 핵심 기준이다. 내부의 알고리즘을 다 알수는 없지만, 정보의 정확성을 담보하기 위한 도메인의 신뢰도가 가장 중요한 것은 여전해 보인다.

ChatGPT와 Perplexity는 Bing 색인을 기반으로 하지만, Perplexity는 저품질 SEO 스팸을 배제하며 신뢰도 높은 출처를 우선한다. Google Gemini는 기존 SEO 신호(E-E-A-T)를 그대로 반영하지만, 중위권 사이트도 일부 인용해 다양한 관점을 보여준다.

여기서 가장 중요한 차이는 기존 SEO가 페이지 전체를 평가했다면, LLM은 문단·문장 단위의 독립성과 정보 완결성을 더 중시한다는 점이다. 이제 경쟁은 페이지가 아니라 작은 정보 단위가 AI에 선택되도록 만드는 것으로 바뀌고 있다.

또한 흥미로운 건 Gemini 의 경우 다양한 관점을 반영하기 위한 리서치를 진행한다는 것인데, 이는 오히려 유저의 검색 키워드가 중심이 되는 기존 SEO에서는 발견되기 어려운 콘텐츠가 선택된다는 뜻이기도 하다. 종합하면 아래와 같다.

OpenAI (ChatGPT)

- Bing 등 검색엔진 + 파트너 언론사 데이터

- 공신력 있는 공식 출처 우선- 일부 답변에 출처 링크 제공

- 자체 크롤링 X → Bing SEO 영향력 큼- 파트너 언론사 콘텐츠 유리

Perplexity AI

- 자체 크롤러 + Bing 색인 혼합

- 도메인 신뢰도·권위 기반 랭킹 (BM25, PageRank 변형)

- 클릭률·인기 지표 제외

- 저품질 SEO 스팸 배제 강화- “정확성·권위” 중점 평가

Google Gemini

- 구글 기존 랭킹 신호(E-E-A-T) 적용

- 관련성+권위+최신성+다양성 반영

- 개인화(위치·검색 이력)

- 전통 SEO와 유사하나 다양한 관점 확보 위해 중위권 출처도 인용

3. AEO(Answer Engine Optimization) 전략

이렇듯 LLM한테 내 콘텐츠를 간택(?) 받으려는 전략을 AEO라고 하고 이분야에 대한 수요가 새롭게 생겨나고 있다.

✅ 질문의도의 철저한 반영

AI는 사용자의 구체적인 질문 맥락을 파악해 답을 구성한다. 콘텐츠도 사용자가 실제로 묻는 질문 형태로 작성하는 게 좋다.
예를 들어 “최고의 CRM 소프트웨어 2025” 키워드만 나열하는 대신,
“스타트업에 필요한 CRM 기능은 무엇인가?”, “비개발자 팀이 쓰기 쉬운 CRM은?”처럼 실제 고민을 Q&A 형태로 풀어내면 AI가 선택할 확률이 높아진다.

생성형 AI는 자연어 질문에도 답할 수 있는 정보를 찾기 때문에 키워드 중심 최적화보다는 질문-답변 최적화가 중요하다. 실제 구글 검색을 이용할 때 전자와 같은 제목을 상단에서 자주 보았는데 AEO까지 고려한다면 이런 패턴으로 작성된 제목을 뜯어고쳐야 할 수도 있겠다.

✅ 한 문단 한 정보 원칙

AI는 웹페이지를 통째로 읽지 않고, 잘게 분절된 “청크(chunk)” 단위로 이해한다. 따라서 첫 문장은 명확한 요점으로 시작하고, 불필요한 배경설명은 최소화한다. 또한 정확한 정보와 신뢰성이 중요하므로 수치·연도·출처를 삽입한다.

예를 들어
❌ “이 제품은 가격이 저렴하다. 이런 점에서 추천된다.”
⭕ “이 제품은 2023년형 모델 중 가격이 가장 저렴(50만 원)하며, 주요 기능은 A, B, C다.”

✅ 콘텐츠 구조화 및 스키마 마크업

AI가 읽기 쉽도록 표·리스트로 정보를 정리하고, Schema 마크업을 적용하면 좋다. AI는 가격·스펙 같은 정형화된 정보를 더 정확히 추출하기 때문에, 구조화된 사실 정보가 있는 페이지가 확률이 높다.

✅ 객관적이고 풍부한 비교 정보 제공

AI는 여러 출처를 종합해 답변을 만든다. 따라서 경쟁사들의 기능·가격·장단점 비교를 객관적으로 제시하면 인용될 가능성이 높다. 당장 LLM 사용자로서 A랑 B 중에 뭐가 더 낫냐고 직관적으로 물어볼 때가 많다는 걸 생각해 보면 자연스러운 선택이다.

또한, 자사에 불리한 점도 인정하면 편향되지 않은 신뢰할 만한 출처로 평가되나 너무 홍보 위주의 글은 AI가 배제할 수 있다.

✅ 사이트 외부 평판 관리(E-E-A-T 강화)

AI는 웹 전반의 평판을 종합 평가한다. 내 콘텐츠뿐만 아니라 외부 콘텐츠도 관리해야 한다. 백링크를 강화하는 SEO 원칙과 별로 다르지 않다. 예를 들어 G2, Capterra 등 리뷰 플랫폼에서 긍정적인 리뷰를 확보하고, 위키피디아에 정보를 남기고, 온라인 신문 등 권위 있는 매체에 노출시킨다.

이런 신뢰가 쌓이면 AI가 신뢰도 높은 출처로 분류한다.

✅ LLM에게 질문하면서 모니터링-피드백 루프 반복하기

SEO와 마찬가지로 AEO도 지속적인 관리가 중요하다. Ahrefs Brand Radar나 RankScale.ai, Profound에서 사이트 언급량을 모니터링한다.

기존에 정기적으로 구글에 키워들을 검색하여 상단에 내 글이 있는지 확인해왔던 것처럼, 질문을 통해 어떤 질문에 등장하는지, 잘못 인용된 정보는 없는지 점검하고, 필요하면 즉시 콘텐츠를 업데이트해야 한다. 기존에는 타겟하고자 했던 핵심 키워드 위주로 검색했다면, 이제는 사용자의 세분화된 질문과 맥락을 다양하게 고려하여 테스트 해야 하므로 한층 복잡해졌다고 볼 수 있다.

종합하면 정보의 구성을 더 잘게 쪼개고 제목과 내용을 더 상황에 구체적으로 뾰족하게 작성하며, 기존과 같이 사이트 신뢰를 챙기고 주기적으로 LLM의 답변을 모니터링하는 것이 핵심이다.

정리

최근 AEO 관련 업계 동향을 보면 방향이 분명하다. SEO 부서는 기존 키워드 중심 전략에서 벗어나 AI가 인용하기 쉬운 콘텐츠를 제작하는 쪽으로 빠르게 전환하고 있다. 실제로 일부 대형 IT 기업과 SaaS 회사들은 이미 AI 검색 가시성 추적 도구(Brand Radar, RankScale.ai 등)를 도입해, 자사 브랜드가 Perplexity나 ChatGPT에서 얼마나 언급되는지 주기적으로 관리한다. FAQ형 Q&A, 비교표, 외부 리뷰 관리 같은 AEO 대응도 표준화되고 있다.

4. 정리: AI와 협업할 수 있는 인간

결국 도메인의 신뢰도가 가장 중요하다는 점은 변하지 않은 절대론이고, 그에 따라 SEO의 종말이라는 건 과한 언어라고 생각한다. 다만, 이제 관점은 이동했다. 단순히 검색 상위 노출인가? 에서 AI의 답변 속에 존재하는가, 존재한다면 얼마나 매력적으로 존재하는가? 로.

“AI와 협업할 수 있는 인간”

최근 자주 듣는 말이다. 이시대의 인재상은 AI에게 명령하고 사실을 판단할 수 있고 일의 흐름과 판을 짤 수 있는 역량을 가진 인간이라 한다. AI의 응답결과에 내 콘텐츠나 브랜드가 긍정적으로 참조되도록 전략을 짜는 AEO도 그 역량 중 하나가 아닌가 싶다.