1편 - 구글 검색팀이 직접 밝힌 GEO·AEO 방법 (2026)
위 글에 이어서 읽으시면 좋습니다.
앞서 1편에서 GEO·AEO의 정의와 콘텐츠 방향성에 대한 구글의 공식 입장을 정리했습니다.
이번 글에서는 구글 검색 팀이 실무자분들을 위해 직접 밝힌 GEO AEO 실무 팁과 디테일을 따로 정리했습니다.
구조화된 데이터의 활용법, AI가 답변을 만드는 메커니즘, 그리고 잘못된 SEO·GEO 서비스를 걸러내는 기준까지 — 끝까지 읽어보시고, AI 최적화 실무에 참고해보세요.
구글 “기술적 SEO는 워드프레스가 다 해줘요”
“SEO의 무게 중심은 기술에서 콘텐츠로 이동했어요”
초기에 SEO는 기술적 접근이 핵심이었습니다. 웹사이트가 검색엔진에 노출되려면 기술적 최적화가 필수였고, 그 작업에 상당한 시간과 전문 지식이 필요했습니다.
그런데 이제 워드프레스, 윅스, 웹플로우, 프레이머, 인블로그 같은 웹빌더나 CMS가 웬만한 테크니컬 SEO를 자동화해줍니다.
구글 검색팀은 이번 발표에서 이 변화를 직접 짚었습니다.
“지금은 WordPress, Wix 같은 CMS(콘텐츠 관리 시스템)를 사용하면 기술적인 SEO의 대부분은 크게 신경 쓰지 않아도 됩니다. CMS가 자동으로 처리해주기 때문입니다.”
구글은 덧붙였습니다.
콘텐츠가 웹에 존재하고 일반적으로 접근 가능한 상태라면, SEO 기술적인 부분에 대해 크게 걱정할 필요가 없다고 말입니다.
SEO의 초점은 이미 기술에서 콘텐츠로 완전히 이동했습니다.
구글 ‘LLMEO 같은 건 없다’
“AI 모델이 추가됐다고 해서, 각각 맞춤형 콘텐츠를 따로 만들 필요는 없어요”
구글 담당자들은 ChatGPT, Gemini 등 LLM별로 따로 맞춤형 GEO를 할 필요는 없다면서 알타비스타처럼 다양한 검색엔진이 공존하던 시절을 예로 들었습니다.
당시에도 각 검색엔진에 맞춰 여러 버전의 콘텐츠를 만들어야 한다는 얘기가 나오기도 했으나, 결국 제대로 된 방법은 아닌 것으로 드러났죠. 시간이 지나면서 모든 검색엔진은 유사한 목표를 향해 수렴했습니다.
지금도 마찬가지입니다. AI 형식이 추가됐다고 해서, AI용 콘텐츠를 기존 콘텐츠와 별도로 만들어야 한다는 논리는 구글이 지지하지 않는 방향입니다.
GEO·AEO에서 ‘구조화된 데이터’의 역할은?
필수는 아니지만, AI 답변 생성에 실질적으로 유리하다
구조화된 데이터(Structured Data)는 콘텐츠의 특정 정보를 검색엔진이 더 쉽게 이해할 수 있도록 표준화된 형식으로 표시하는 것입니다. JSON-LD 방식으로 스키마 마크업(Schema Markup)을 꼼꼼하게 해주는 것이 대표적이죠.
구글은 이것이 SEO 성공의 필수 요소는 아니다라고 조언했습니다. 그러나 동시에 “콘텐츠의 가시성을 높이고 AI 기반 검색에서 더 잘 활용될 수 있도록 돕는 유용한 도구”라고도 밝혔죠.
구조화된 데이터가 있으면 AI 시스템이 콘텐츠를 분석하고 답변을 생성할 때 정보를 더 정확하게 제공받을 수 있습니다. 검색 결과에서는 리치 스니펫(Rich Snippet)과 같은 향상된 표시로 이어져, 사용자에게 더 많은 정보를 노출하는 기회가 늘어납니다.
요약하면 이렇습니다. 구조화된 데이터는 반드시 해야 하는 것은 아니지만, 해두면 AI가 콘텐츠를 더 정확하게 이해하고 더 잘 활용할 수 있습니다.
쿼리 팬아웃 — AI 검색이 작동하는 방식
AI는 질문 하나를 받으면 검색을 여러 번 수행한다
구글 검색팀은 AI가 답변을 만드는 내부 메커니즘 중 하나로 쿼리 팬아웃(Query Fan-Out)을 설명했습니다.
사용자가 질문 하나를 던지면, AI는 그 질문에서 파생될 수 있는 여러 개의 세부 질문들을 스스로 생성하고, 각각에 대해 검색을 수행합니다.
그리고 그 결과를 종합해 하나의 답변으로 만들어냅니다. 사용자가 여러 번 검색해야 했던 과정을 AI가 대신 수행하는 것입니다.
쿼리 팬아웃 트래킹 툴
리드젠랩이 개발한 AI 답변 최적화 자동화 툴에서는 각 LLM이 프롬프트별로 쿼리 팬아웃을 어떻게 하는지를 모두 트래킹할 수 있습니다.
“강아지 유산균이나 영양제 추천해줘”라고 입력하면 ChatGPT는 영어로 '강아지용 프로바이오틱스 제품’을 찾아보고 클로드는 ‘강아지 장 건강 유산균 영양제 추천’, ‘개 프로바이오틱스 소화 건강 제품’ 등을 검색해보는 것을 알 수 있죠.
네이버 AI 브리핑 역시 한 줄의 프롬프트를 3개 이상의 쿼리로 팬아웃하여서 다중 검색을 해봅니다.
방문자의 질이 달라진다 — 전환율에 주목해야 하는 이유
쿼리 팬아웃 구조는 방문자의 성격도 바꿉니다.
AI가 여러 검색을 대신 수행하면서 사용자의 의도를 이미 정제해주기 때문에, 웹사이트에 도달하는 시점에 사용자는 처음부터 원하는 정보에 더 가까운 상태입니다.
구글은 이를 "더 나은 상태의 맥락적 인지를 가진 사용자가 방문하게 된다"고 표현했습니다.
클릭 수는 줄어들 수 있지만, 체류 시간과 전환율은 오히려 올라갈 수 있습니다.
각 웹사이트는 이메일 구독, 구매 완료, 상담 신청 등 자신에게 의미 있는 전환 기준을 스스로 정의하고 측정해야 합니다.
키워드별로 페이지 만들 필요는 이제 없다
구글 “사람에게 잘 읽히는 웹사이트와 콘텐츠를 만드세요”
GEO/AEO를 고려하면 웹사이트 전략도 달라져야 합니다.
과거에는 사용자가 입력할 수 있는 키워드별로 페이지를 따로 만드는 방식이 SEO의 일반적인 전략이었습니다.
구글은 이제 그럴 필요가 없다고 말합니다.
검색엔진은 사용자가 정확한 단어를 사용하지 않아도 의도를 파악할 수 있을 만큼 발전했습니다.
모든 가능한 문장에 대해 페이지를 만드는 대신, 콘텐츠의 핵심 주제에 집중하고 사람이 읽기에 자연스럽고 유용한 방식으로 작성하는 것이 중요하다는 게 구글이 반복해서 강조하는 것입니다.
SEO·GEO 전문가 및 에이전시 선택하는 기준은?
구글 “미팅에서 이런 말 나오면 다시 한 번 고려하세요”
구글 검색팀은 이번 영상에서 ‘외부 SEO·GEO 서비스를 선택할 때 주의해야 할 구체적인 상황’들을 직접 열거했습니다.
개념적인 경고가 아니라, 실제로 시장에서 흔히 보이는 패턴들을 콕 집어 말한 것입니다.
"콘텐츠의 평균 글자 수, 제목 길이가 중요해요."
구글은 이 방식을 직접 언급하며 문제를 지적했습니다. 검색 결과의 각 페이지는 고유하고 달라야 한다는 게 구글의 철학입니다. 무언가 특정한 평균에 맞추는 것이 아니라, 독창적인 콘텐츠를 만드는 것이 중요합니다. 특정 수치에 맞추려다 보면 개별 요소에만 집중하게 되어 전체적인 목표에서 벗어나게 된다고 구글은 짚었습니다.
"도메인 점수를 높여야 합니다", "스팸 등급을 관리해야 합니다."
구글은 이런 지표들은 마케팅 회사들이 자체적으로 만든 기준이라고 명확히 말했습니다. 구글이 웹사이트를 평가하는 공식 지표가 아닌 것입니다. 구글은 웹사이트를 하나의 숫자로 단순화해서 최적화하도록 하지 않습니다. 이런 숫자에 집중하다 보면 사용자에게 유용한 콘텐츠를 만드는 본질적인 목표에서 멀어질 수 있다고 구글은 주의를 당부했습니다.
"순위 상승을 보장합니다", "트래픽 증가를 보장합니다."
구글 상에서의 ‘상위 노출’을 보장한다는 표현에 구글은 단호하게 경계하는 입장입니다. 특정 순위, 트래픽, 장기적인 효과를 보장할 수 있는 사람은 아무도 없습니다. 이런 주장은 그냥 주장일 뿐입니다.
구글 가이드라인을 위반하는 방식은 스팸 조치로 이어진다
일부 도구나 서비스는 구글의 가이드라인에 위배되는 최적화 방법을 권장할 수 있습니다. 구글은 이런 경우 스팸 조치(spam action)로 이어질 수 있다고 직접 경고했습니다. 서비스를 선택할 때 해당 업체의 권장 사항이 구글의 스팸 정책에 위배되지 않는지 직접 물어보고 확인해야 합니다.
"구글이 이렇게 하라고 했다" — 반드시 원본을 확인하라
구글 검색팀이 영상에서 특히 강조한 부분입니다. 이 말을 들었다면, 구글이 직접 그렇게 말한 출처를 요구해야 합니다. 구글의 말을 잘못 해석하거나 과장해서 전달하는 경우가 많습니다.
구글은 이렇게 정리했습니다. 구글의 공식 가이드라인과 Search Console을 통해 기본 지식을 먼저 습득하면, 외부 업체의 조언이 올바른 방향인지 스스로 판단할 수 있게 됩니다.
구글 발표에서 실무자가 챙겨야 할 것들
구글 검색팀이 영상에서 직접 언급한 내용을 실무 관점에서 다시 정리하면 이렇습니다.
기술적 SEO는 CMS가 대신하는 시대가 되었습니다.
스키마 마크업 등 구조화된 데이터는 필수는 아니지만, AI 검색 환경에서 유리하게 작용합니다.
AI는 쿼리 팬아웃 구조로 여러 검색을 대신 수행하기 때문에, 키워드별 페이지 제작보다 콘텐츠의 핵심 주제에 집중하는 것이 중요해졌습니다.
외부 서비스를 선택할 때는 평균 지표 맞추기, 성과 보장 주장, 출처 없는 구글 언급을 레드플래그로 봐야 합니다. 그리고 성과 측정 기준 자체를 클릭 수에서 품질 전환으로 바꿔야 합니다.
새로운 용어와 새로운 서비스가 쏟아지는 시장에서, 구글이 직접 말한 내용을 기준점으로 삼는 것이 흔들리지 않는 가장 확실한 방법입니다.
본 콘텐츠는 구글 Search Central 공식 유튜브 채널에 공개된 구글 검색팀의 영상을 바탕으로 작성되었습니다.