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7단계로 보는 생성형 엔진 최적화.

누군가 AI 어시스턴트에게 질문하면, 어시스턴트는 웹을 검색하고 몇 개의 페이지를 읽은 뒤 하나의 답변을 씁니다. 생성형 엔진 최적화(GEO)는 우리 페이지가 어시스턴트가 읽고, 신뢰하고, 인용하는 페이지가 되도록 만드는 일입니다. 연구에서 밝혀진 것과 해야 할 일을 정리했습니다.

2026년 10월 13일 게시 · 2026년 10월 14일 업데이트 · Visibian

무엇이 바뀌었나.

검색 엔진은 링크 목록을 돌려줍니다. AI 어시스턴트는 하나의 답변을 돌려주며, 그 안에 몇 개의 브랜드 이름과 출처가 들어 있습니다. 그 답변에 우리 이름이 들어가는지는 결과 목록에서 페이지가 몇 번째에 있는지에 덜 좌우됩니다. 어시스턴트가 그 페이지에 닿아 이해하고, 확신을 갖고 인용할 수 있는지에 더 좌우됩니다.

이 용어는 프린스턴 대학교와 인도공과대학 델리 연구진이 2024년에 발표한 연구 “GEO: Generative Engine Optimization”에서 나왔으며, KDD 학회에 발표되었습니다(arXiv 2311.09735). 연구진은 모의 AI 검색 엔진을 대상으로 웹페이지 변경을 시험했습니다. 인용문, 통계, 출처를 더하자 주요 지표에서 답변 속 페이지의 가시성이 약 30~40% 올라갔고, Perplexity를 대상으로 한 소규모 테스트에서는 최대 37% 올라갔습니다. 키워드 채워 넣기는 도움이 되지 않았습니다.

이 숫자는 약속이 아니라 방향으로 읽으세요. 연구는 2023년 모델(대부분의 테스트에서 GPT-3.5)을 썼고, 결과는 주제에 따라 달랐습니다. 테스트의 모든 페이지를 한꺼번에 개선하자, 검색에서 1위였던 페이지는 가시성을 약 20~30% 잃었습니다. 중요한 것은 우리 자신의 결과입니다.

1. AI 크롤러를 들여보내세요.

어시스턴트가 우리 페이지를 가져가지 못하면 다른 것은 아무 의미가 없습니다. AI 회사마다 페이지를 가져가는 프로그램인 크롤러를 따로 보냅니다. 몇몇 회사는 검색용, 그 자리에서 사람의 질문에 답하기 위한 용도, 학습 데이터 수집용 크롤러를 따로 보내므로, 학습용 크롤러를 막는다고 다른 크롤러까지 막을 필요는 없습니다.

2026년 10월 14일 기준, 각 회사가 자사 크롤러에 대해 밝힌 내용:

  • OpenAI: OAI-SearchBot은 페이지를 ChatGPT 검색에 넣고, ChatGPT-User는 사람이 요청할 때 페이지를 가져오며, GPTBot은 학습 데이터를 수집합니다.
  • Anthropic: Claude-SearchBot은 Claude의 검색 결과를 개선하고, Claude-User는 사람이 Claude에게 물을 때 페이지를 가져오며, ClaudeBot은 학습 데이터를 수집합니다.
  • Perplexity: PerplexityBot은 Perplexity의 검색 결과를 만들며 기반 모델 학습에는 쓰이지 않습니다. Perplexity-User는 사람의 질문을 위해 페이지를 가져옵니다.
  • Google: AI Overviews와 AI Mode는 Googlebot이 크롤링하는 Google 검색의 일부입니다. Google-Extended는 Gemini 학습과 그라운딩을 위한 별도의 robots.txt 설정이며, Google은 이것이 “does not impact a site’s inclusion in Google Search”(사이트가 Google 검색에 포함되는지에는 영향을 주지 않는다)라고 밝힙니다.
  • Microsoft: Copilot은 검색어를 Bing 검색 서비스에 보내고 그 결과를 바탕으로 답변을 쓰므로, 중요한 것은 Bing의 크롤러인 Bingbot입니다.

두 곳을 확인하세요. robots.txt 파일, 그리고 사이트 앞단의 방화벽이나 보안 서비스입니다. 보안 서비스는 robots.txt가 허용해도 크롤러를 돌려보낼 수 있습니다. 그다음 주요 텍스트가 페이지 자체에 들어 있는지 확인하세요. 많은 크롤러가 스크립트를 실행하지 않고 페이지를 가져가므로, 스크립트가 실행된 뒤에야 나타나는 텍스트는 크롤러에 닿지 못할 수 있습니다.

무료 AI 준비도 점검은 약 20초 만에 사이트의 한 페이지에서 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity가 무엇을 읽을 수 있는지 보여 줍니다. 어떤 크롤러를 차단할지 정하려면 AI 크롤러별 차단 시 잃는 것을 참고하세요.

2. 답을 먼저 쓰세요.

어시스턴트는 페이지에서 짧은 구절을 가져다 씁니다. 그 자체로 질문에 답하고, 쉬운 말로 쓰였고, 위쪽에 있는 구절은 인용하기 쉽습니다.

  • 페이지와 주요 섹션은 2~3문장의 직접적인 답으로 시작하세요.
  • “비용은 얼마인가요?”처럼 사람들이 실제로 묻는 질문을 제목으로 쓰고, 제목 바로 아래 첫 문장에서 답하세요.
  • 문단은 짧게, 문단마다 생각 하나만 담으세요. 어느 문단이든 따로 인용되어도 뜻이 통해야 합니다.
  • 내용이 목록, 비교, 절차라면 목록, 표, 번호 매긴 단계를 쓰세요.

이런 습관은 사람 독자에게도 도움이 됩니다. 2026년 10월 기준으로, 각각이 단독으로 AI 답변을 얼마나 움직이는지 밝힌 공개 연구는 없습니다.

3. 모든 주장에 근거를 대세요.

2024년 연구에서 가장 큰 효과는 통계, 인용문, 출처 같은 근거를 더한 데서 나왔습니다. 막연한 주장은 건너뛰기 쉽고, 구체적이고 날짜와 출처가 있는 주장은 되풀이하기 쉽습니다.

  • 일반적인 주장을 숫자, 날짜, 출처를 밝힌 측정된 주장으로 바꾸세요.
  • 본문에서 출처를 밝히고, 연도와 원문 링크를 함께 적으세요.
  • 우리 회사 사람을 포함해 이름 있는 전문가의 말을 직함과 함께 인용하세요.
  • 자체 연구나 고객 성과에서 나온 우리만의 데이터를 공개하세요. 다른 어떤 페이지에도 없는 것을 어시스턴트에게 줄 수 있습니다.

수백만 건의 AI 답변을 분석한 연구에서 밝혀진 것과 어시스턴트별 출처는 AI에 인용되는 방법에서 확인하세요.

4. 우리가 누구인지 분명히 하세요.

어시스턴트는 페이지가 어느 회사에 관한 것인지, 믿어도 되는지를 판단해야 합니다. 한 곳에는 옛 회사명, 다른 곳에는 새 회사명이 있는 식으로 정보가 엇갈리면 두 판단 모두 어려워집니다.

  • 사이트, 각종 프로필, 디렉터리, 등록 정보 등 어디서나 회사를 같은 방식으로 설명하세요.
  • 글에는 작성자 이름을 밝히고, 그 사람을 소개하는 페이지를 두세요.
  • 우리 분야에서 어시스턴트가 이미 읽는 사이트, 즉 리뷰 사이트, 업계 매체, 포럼, 참고 페이지에서 언급되도록 하세요. 우리 사이트는 어시스턴트가 읽는 것의 일부일 뿐입니다.

Visibian Brand Intelligence에서는 출처 도메인으로 우리 분야의 답변이 어떤 사이트를 바탕으로 하는지, 환각 모니터링으로 어시스턴트가 우리를 어디서 잘못 설명하는지 볼 수 있습니다.

5. 구조화 데이터로 페이지에 라벨을 붙이세요.

구조화 데이터는 페이지가 무엇인지(기사, 제품, 회사, 질문 모음)를 기계에 알려 주는 코드 블록으로, 보통 JSON-LD로 씁니다. 2026년 10월 기준으로, 이것만으로 페이지가 인용된다는 공개된 근거는 거의 없습니다. 가치는 사실을 기계가 추측하지 않고 읽을 수 있는 형태로 분명히 밝히는 데 있습니다.

  • 사이트 전체에는 Organization과 WebSite
  • Article(author, datePublished, dateModified 포함)
  • FAQPage(페이지에 질문과 답이 실제로 보일 때만)
  • Product 또는 SoftwareApplication(페이지가 그것을 설명할 때)
  • BreadcrumbList(사이트에서 페이지의 위치를 나타냄)

무엇보다 중요한 규칙이 하나 있습니다. 구조화 데이터는 페이지에 보이는 내용과 일치해야 합니다. 독자가 볼 수 없는 것을 설명하는 라벨은 잘해야 무시되고, 나쁘면 오해를 낳습니다. Visibian의 Page Code는 Business와 에이전시 요금제에서 페이지별로 이 코드를 작성합니다.

6. 사람들이 묻는 질문에 답하세요.

사람들이 어시스턴트에게 쓰는 말로 짧은 질문과 답 섹션을 두면, 가져다 쓰기 쉬운 구절을 어시스턴트에게 줄 수 있습니다. 답은 짧고 완결되게, 목록은 중요한 질문으로만 채우고, 사실이 바뀌면 답도 고치세요.

7. 최신으로 유지하고 측정하세요.

어떤 어시스턴트는 누군가 질문하는 바로 그 순간 페이지를 가져가므로(1단계의 사용자 크롤러), 업데이트가 빠르게 답변에 반영될 수 있습니다. 무언가 바뀌면 가장 중요한 페이지를 고치고, ‘최종 업데이트’ 날짜는 페이지 자체가 바뀌었을 때만 바꾸세요.

그다음 측정하세요. AI 답변은 시도할 때마다 달라지므로, 한 질문을 한 번 묻는 것으로는 알 수 있는 게 거의 없습니다. 구매자가 쓰는 어시스턴트에 같은 질문을 정해진 일정으로 묻고, 오차 범위를 고려해 기간을 비교한 뒤에 변화라고 판단하세요.

출처.

  1. Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, Deshpande, “GEO: Generative Engine Optimization”, KDD 2024.
  2. OpenAI, “Overview of OpenAI crawlers”, 2026년 10월 14일 열람.
  3. Anthropic, “Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?”, 2026년 10월 14일 열람.
  4. Perplexity, “Perplexity crawlers”, 2026년 10월 14일 열람.
  5. Google, “Google’s common crawlers”, 2026년 7월 14일 최종 업데이트.
  6. Microsoft, “Data, privacy, and security for web search in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat”, 2026년 10월 14일 열람.

지금 어디에 서 있는지 확인하세요.

Visibian Brand Intelligence는 구매자의 질문을 매일 또는 매주 11개 AI 어시스턴트에 묻습니다. 우리가 얼마나 자주 언급되는지, 답변이 왜 우리를 빼는지, 우리가 한 변경이 숫자를 움직였는지 보여 줍니다. Visibian Academy는 7단계 전체의 바탕이 되는 원리를 가르치며, 실제 작업을 위한 Build Guide 8편을 제공합니다.

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마케터를 위해: 어시스턴트가 다른 브랜드를 말하고 우리를 빼는 이유.