2025 SEO·GEO·AI 검색 변화 이해하기

핵심 요약

2025년의 AI 검색 혁신은 SEO를 대체하기보다, SEO·브랜딩·디지털 PR을 확장하는 방향으로 진화시켰다.

LLM 답변의 기반은 여전히 웹 검색과 인덱싱이기 때문에, 탄탄한 SEO와 브랜드 신뢰 신호가 AI 검색 가시성의 핵심 토대다.

AEO/GEO는 기존 SEO를 버리는 새로운 학문이 아니라, AI 어시스턴트까지 포함해 "검색·발견 채널 전체"를 최적화하는 확장판에 가깝다.

2025년 SEO와 AI 검색의 큰 그림

2025년은 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude 같은 AI 어시스턴트가 폭발적으로 성장하며, "검색" 자체의 정의가 흔들린 해였다.

사용자들은 질문을 검색창이 아닌 대화형 인터페이스에 던지기 시작했고, 많은 마케터와 투자자가 "SEO 이후의 시대"를 이야기하며 AI 검색 최적화라는 새 영역에 몰려들었다.

그러나 실제로는, AI 어시스턴트가 답을 만드는 과정에 여전히 웹 검색이 깊게 통합되어 있었고, 구글은 AI Overviews·Gemini·UCP 같은 기능으로 반격에 나서며 검색 패권을 유지했다.

결국 판이 완전히 갈아엎어진 것이 아니라, 검색의 형태와 측정 방식이 바뀌었을 뿐, "좋은 정보·강한 브랜드·건강한 SEO"라는 본질은 더 중요해졌다.

GEO/AEO 열풍과 "SEO는 죽었다" 논쟁의 실제

2025년에는 GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization), AI SEO, LLMO 등 새로운 용어가 쏟아지며 마치 전혀 다른 직무가 생긴 것처럼 포장되었다.

이 과정에서 "SEO는 죽었다"는 문구가 다시 바이럴되었고, 신생 툴·에이전시·인플루언서들이 공포 마케팅과 과장된 약속으로 주목을 끌었다.

하지만 실제로 그들이 내세운 많은 "신개념 전략"은 구조화 데이터, 명확한 헤딩 구조, 잘 설계된 정보 구조, 키워드 최적화 등 기존 SEO 베스트 프랙티스를 새 이름으로 갈아 끼운 것에 가까웠다.

더 위험한 부류는 대량 AI 생성 페이지, 숨겨진 LLM 인스트럭션, 조작된 UGC 계정 운영 등, 검색 품질과 브랜드 신뢰를 장기적으로 망가뜨릴 전술을 GEO라는 이름으로 권장하기도 했다.

결론적으로 GEO/AEO는 SEO를 대체하는 것이 아니라, "AI 답변까지 포함해 검색 결과를 최적화하는 확장 범위" 정도로 이해하는 것이 현실적이다.

LLM 트래킹 붐과 그 구조적 한계

2025년에는 브랜드가 AI 답변 속에서 얼마나 언급·인용되는지를 추적하는 LLM 가시성 툴에 투자와 관심이 몰렸다.

Semrush, Ahrefs 같은 기존 SEO 툴뿐 아니라, Profound, Peec AI 같은 신생 툴이 "AI 검색 점유율"과 "브랜드 언급"을 수치화하려고 시도했다.

하지만 LLM 응답은 본질적으로 비결정적이고 개인화되어 있다는 문제가 있다.

같은 질문이라도 대화 히스토리, 사용자 메모리, 위치, 관심사 등에 따라 응답이 달라지고, 실제 유저들이 무엇을 얼마나 묻는지 전체 로그를 외부에서 정확히 알 수 없다.

따라서 이 도구들이 제공하는 프롬프트·언급량 데이터는 어디까지나 "방향을 보여주는 샘플"에 가깝고, 검색 볼륨처럼 정밀한 계량 지표로 착각하면 위험하다.

LLM 트래킹은 "참고용 레이더"로 쓰되, 절대적인 숫자보다 패턴·경쟁 구도·상대적 위치를 보는 용도로 활용하는 것이 현실적이다.

AI 검색과 전통 SEO의 관계: 분리된 것 같지만, 실제로는 붙어 있다

2025년 여러 연구와 실험을 통해, ChatGPT·Gemini 같은 LLM이 답변을 생성할 때 "검색엔진을 적극 활용한다"는 사실이 점점 더 명확해졌다.

LLM은 내부 파라미터(학습된 지식)만으로 답하지 않고, 최신 정보나 팩트가 필요할 때는 실제로 웹 검색을 실행해 그 결과를 기반으로 답을 조합한다.

특히 "grounding" 과정에서, 모델은 페이지 전체가 아니라 제한된 분량(예: 약 2,000단어 수준의 조각들)만 떼어와 그 안의 내용을 근거로 삼는다. 긴 글이라도 일부만 읽히는 셈이다.

또한 업계 경험상, 좋은 도메인에 잘 최적화된 글을 발행하면 몇 시간 안에 주요 LLM에서 인용되는 사례가 반복적으로 관찰되었다.

이는 "LLM에 보이려면 LLM을 위한 별도 SEO가 필요하다"기보다, 검색 인덱싱과 순위에서 잘 보이게 만드는 기존 SEO가 그대로 AI 답변 가시성의 핵심이라는 것을 시사한다.

무엇이 진짜로 새로워졌나 ①: Query Fan-Out 이해하기

진짜로 새로운 메커니즘 중 하나는 "Query Fan-Out"이다.

LLM이 "이건 최신 정보나 팩트가 필요하다"고 판단하면, 사용자의 질문을 여러 개의 하위 쿼리로 쪼개 동시다발적으로 검색엔진에 던진 후, 그 결과들을 합쳐 답을 만든다.

예를 들어 "2026년에 SEO 전략 어떻게 세워야 해?"라는 질문이 들어오면, 내부적으로는 "2026 SEO 트렌드, AI search 영향, GEO 사례, 구글 업데이트" 같은 여러 검색 쿼리로 분해될 수 있다.

이 과정을 에뮬레이션해 보여주는 도구들이 등장했는데, Gemini Grounding Model의 webSearchQueries, Dejan의 Queryfanout.ai, iPullRank의 Qforia, Profound의 Query Fanout 기능 등이 대표적이다.

다만 이 쿼리들은 매우 롱테일이고, 개인화·랜덤성이 강해 "각 문장을 개별 키워드 타깃으로 삼는" 방식은 거의 의미가 없다.

핵심은 수많은 팬아웃 쿼리들을 "테마별로 묶어" 어떤 주제·서브토픽이 반복적으로 등장하는지 보는 것이다. 이를 통해 AI가 어떤 지식 영역·관점을 중요하게 보는지 파악해, 해당 토픽 클러스터에서 가장 탄탄한 콘텐츠 집합을 갖추는 것이 목표가 된다.

즉, 팬아웃 데이터는 기존 키워드 리서치를 폐기하는 도구가 아니라, "우리가 이미 하던 토픽 클러스터링을 더 정교하게 만들어주는 추가 데이터 소스"에 가깝다.

무엇이 진짜로 새로워졌나 ②: 멀티모달 콘텐츠의 전략적 가치 상승

GPT-5, Gemini 3 같은 최신 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 영상까지 통합적으로 이해하는 멀티모달 구조를 갖고 있다.

이 말은 곧, 유튜브 영상의 자막, 팟캐스트의 음성 내용, 인포그래픽의 텍스트와 구조 등이 모두 LLM이 답을 만들 때 활용될 수 있는 "원료"가 된다는 뜻이다.

사실 구글은 이미 2019년 이후 오디오·영상·이미지 인덱싱을 꾸준히 강화해왔고, "Key Moments"나 Lens·멀티서치 같은 기능을 통해 다양한 포맷을 검색 결과에 노출해왔다.

차이는 역할이다. 예전에는 멀티미디어가 "검색 결과의 다른 진입로"였다면, AI 검색에서는 "모델이 답을 만들기 위해 참고하는 지식 소스" 그 자체가 된다.

따라서 텍스트 블로그만 운영하기보다, 같은 주제를 영상·팟캐스트·이미지·슬라이드 등 다양한 포맷으로 풀어내고, 가능한 한 텍스트로 전사·설명해 두는 것이 AI 시대의 가시성을 높이는 매우 효율적인 방법이 된다.

온사이트에서 명확하게 말하기: 브랜드·제품 정보를 LLM이 읽기 쉽게

AI 검색에서 인용을 잘 받기 위한 가장 단순하지만 강력한 전략은 "내가 원하는 정보를 내 자산에 분명한 문장으로 써 두는 것"이다.

브랜드가 어떤 사람/회사인지, 어떤 제품·서비스를 제공하는지, 가격·특징·차별점·타깃 고객은 무엇인지, 설립 연도·규모·위치는 어디인지 등 기본 정보조차 텍스트로 정리되어 있지 않은 사이트가 매우 많다.

또한 이런 정보가 히어로 이미지 안 텍스트, 모호한 슬로건, 디자인 위주의 랜딩 페이지 등에 묻혀 있으면, LLM과 검색엔진이 제대로 이해하기 어렵다.

명확한 소개 페이지, 제품/서비스 상세 페이지, FAQ, 신뢰를 보여주는 E-E-A-T 페이지(소개, 팀, 연혁, 인증, 리뷰·언론보도 등)를 체계적으로 갖추면, LLM이 브랜드를 설명할 때 공식 출처로 삼기 쉬워진다.

AI가 "이 브랜드는 누구냐?"는 질문에 답할 때, 내 사이트의 문장을 그대로 재구성해 보여주도록 만드는 것이 목표다.

오프사이트 활동과 디지털 PR의 비중이 더 커졌다

LLM은 한 브랜드를 이해하고 요약할 때, 자사 사이트만 보는 것이 아니라 다양한 제3자 출처를 함께 참조한다.

특히 Reddit, Quora, 페이스북 그룹, 링크드인 같은 커뮤니티와 G2 같은 리뷰 사이트는 AI 답변에서 자주 인용되는 대표적인 도메인으로 등장하고 있다.

이는 전통적인 "링크 빌딩" 중심의 오프사이트 SEO가 "브랜드 언급·공동 언급(co-citation)·평판 강화" 중심으로 재정렬되고 있음을 의미한다.

검색팀·PR팀·소셜팀·인플루언서팀이 협업해, 핵심 카테고리에서 관련 커뮤니티와 미디어에 자연스럽게 브랜드가 거론되도록 설계하는 것이 중요해졌다.

LLM 트래킹 도구들은 어떤 도메인과 페이지가 특정 카테고리에서 자주 인용되는지 보여주기 때문에, 이 데이터를 활용하면 "어디에 어떤 식으로 등장해야 AI가 우리를 신뢰할지"를 역으로 추적할 수 있다.

요약하자면, AI 검색 시대에는 "좋은 링크 몇 개"보다 "신뢰되는 곳들에서 반복적으로 언급되는 존재감 있는 브랜드"가 훨씬 더 큰 힘을 가진다.

에이전틱 커머스: AI가 직접 '장바구니'를 관리하는 세계

전자상거래 영역에서는 완전히 새로운 흐름인 '에이전틱 커머스'가 본격적으로 등장했다.

OpenAI의 Agentic Commerce Protocol(ACP)은 AI 에이전트가 사용자의 지갑·아이덴티티를 안전하게 관리하면서, 실제로 결제까지 수행할 수 있도록 규칙을 정의한다.

이에 대응해 구글은 Universal Commerce Protocol(UCP)을 내놓아, 온라인 상점의 재고, 가격, 배송비 같은 정보를 표준화된 형식으로 AI에 제공하고, AI가 사이트를 직접 방문하지 않고도 거래를 성사시킬 수 있게 한다.

이 변화는 e커머스 SEO의 목표를 "사람이 사이트에 와서 장바구니에 담게 만드는 것"에서, "AI 에이전트에게 우리가 신뢰할 만한 판매자라는 것을 기계적으로 증명하는 것"까지 확장시킨다.

따라서 상품 피드, 재고·가격 API, 배송 정보, 정책 등의 데이터 품질과 정확성이 곧 "AI 에이전트에게 선택받을 확률"을 좌우하는 새로운 최적화 축이 된다.

구글 vs ChatGPT: 누가 이기고 있나, 그리고 우리 전략은?

AI 검색이 떠올랐다고 해서 사용자가 갑자기 구글을 버린 것은 아니다.

여전히 전 세계 검색 트래픽의 90% 이상은 구글이 가져가고 있고, 전체 검색량도 증가하는 추세다. AI 어시스턴트가 차지하는 전체 웹 방문 비중은 1% 남짓이다.

사용자 상당수가 ChatGPT와 구글을 함께 쓰며, 심지어 ChatGPT 유저의 95% 이상이 여전히 구글을 방문한다는 데이터도 있다. AI는 새로운 토핑이지, 기존 피자를 완전히 대체한 것이 아니다.

오히려 구글은 AI Overviews·AI Mode·Web Guide를 통해 "ChatGPT 스타일 답변을 구글 안에 흡수"하고 있다. 사용자가 떠나기 전에, AI 경험을 검색 결과에 통합해 버린 셈이다.

반면 ChatGPT는 막대한 인프라 비용, 수익성, 법적·윤리적 리스크에 직면해 있고, 성장세도 둔화되는 신호가 나타나고 있다.

이 모든 것을 감안하면, 지금 시점에 "우리는 구글 SEO는 그만하고 GEO만 하겠다"는 식의 극단적인 피벗은 매우 위험하다.

가장 합리적인 전략은 "구글을 중심으로 한 SEO·콘텐츠·브랜딩·PR을 탄탄히 하면서, 그 결과가 자연스럽게 AI 답변에도 반영되도록 설계하는 것"이다.

인사이트

AI 검색은 SEO의 끝이 아니라, "SEO가 작동하는 무대가 넓어진 것"에 가깝다.

LLM은 마법처럼 아무것도 없는 곳에서 답을 만드는 존재가 아니라, 웹 검색과 외부 지식을 적극적으로 활용하는 "종합 정리기"다.

따라서 지금 해야 할 일은 대체로 익숙하다.

사이트 내에서 브랜드와 제품을 명확한 언어로 설명하고, 구조화와 E-E-A-T를 갖추고, 유저가 실제로 겪는 질문과 문제를 깊이 있게 해결해 주는 콘텐츠를 제공해야 한다.

동시에, 커뮤니티·리뷰·언론·인플루언서를 통해 "이 브랜드는 이 카테고리에서 자주 거론되는 존재"가 되도록 디지털 PR·소셜 전략을 강화해야 한다.

Query fan-out, LLM 트래킹, ACP/UCP 같은 새로운 개념과 도구는 이런 기본기를 더 정교하게 다듬고 우선순위를 조정하는 데 쓰면 된다.

"SEO vs GEO"라는 이분법을 버리고, "사람과 AI 모두에게 가장 좋은 답이 되는 브랜드"를 만드는 것이 2026년 이후를 대비하는 가장 현실적인 길이다.

출처 및 참고 : A Reflection on SEO, GEO & AI Search in 2025 - Lily Ray