AI 검색 최적화(GEO)란? ChatGPT·Perplexity·Gemini 시대의 검색 노출 전략

포스팅 개요

예전에는 인터넷에서 어떤 정보를 찾으려고 하면 대부분 Google이나 Naver에 검색어를 입력했습니다. 그리고 검색 결과 첫 페이지에 나타나는 여러 웹사이트 중 하나를 클릭해서 정보를 확인했습니다. 그래서 웹사이트를 운영하는 사람에게 가장 중요한 질문도 비교적 명확했습니다. "내 웹사이트를 검색 결과에서 어떻게 더 위에 올릴 것인가?" 였죠.

우리가 오랫동안 이야기해왔던 SEO(Search Engine Optimization), 즉 검색엔진 최적화도 기본적으로 이 문제를 해결하기 위한 방법이었습니다. 검색엔진이 내 페이지를 잘 이해하도록 만들고, 사용자가 검색하는 Keyword와 Search Intent에 맞는 좋은 콘텐츠를 만들어 검색 결과에서 더 높은 위치에 노출되도록 하는 것이죠.

그런데 ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews와 AI Mode, Gemini, Claude(클로드)처럼 생성형 AI를 기반으로 정보를 탐색하는 방법이 빠르게 늘어나면서 조금 다른 상황이 만들어지고 있습니다. 사용자가 더 이상 검색 결과 10개를 하나씩 확인하지 않을 수도 있기 때문입니다. 예를 들어 ChatGPT에게 "2026년 기업에서 AI Agent를 도입할 때 고려해야 할 사항을 조사해줘"라고 질문하면 ChatGPT가 여러 자료를 검색하고 내용을 종합해서 하나의 답변을 만들어줍니다. Perplexity도 비슷하게 여러 웹페이지의 내용을 종합하면서 근거가 되는 Source를 함께 보여줍니다. Google 역시 AI Overviews와 AI Mode를 통해 여러 검색 결과를 바탕으로 하나의 생성형 답변을 제공하고 있습니다.

그러면 웹사이트를 운영하는 사람 입장에서는 새로운 질문이 하나 생깁니다. Google 검색 결과에서 1등을 하는 것뿐만 아니라, ChatGPT, Perplexity, Gemini와 같은 생성형 AI가 답변을 만들 때 내 콘텐츠를 신뢰할 만한 Source로 선택하고 인용하게 만들려면 어떻게 해야 할까? 이러한 문제를 다루기 위해 등장한 개념이 GEO(Generative Engine Optimization), 생성형 엔진 최적화입니다.

이에 이번 포스팅에서는 생성형 AI 시대의 검색 노출 전략, GEO에 대해서 정리해보도록 하겠습니다.

---

포스팅 본문

[1]. GEO(Generative Engine Optimization)란 무엇인가?

GEO라는 용어가 본격적으로 알려진 계기는 Princeton University를 포함한 연구진이 발표한 "GEO: Generative Engine Optimization"이라는 연구입니다. 논문은 2023년 arXiv에 공개되었고 이후 KDD 2024에 게재되었습니다. 연구진은 기존 검색엔진과 조금 다른 형태의 시스템을 Generative Engine이라고 정의했습니다. Generative Engine은 단순히 관련 웹페이지의 목록을 보여주는 것이 아니라 여러 Source를 검색한 뒤, 생성형 모델이 내용을 읽고 하나의 답변으로 종합하면서 Source를 Citation 형태로 연결해주는 시스템입니다. 쉽게 표현하면 전통적인 검색은 다음과 같은 형태였습니다.

"사용자 질문 → 검색 → 웹페이지 Ranking → 사용자가 웹사이트를 선택 → 웹사이트에서 답을 찾음"

 

반면 Generative Search는 다음과 같은 구조에 조금 더 가깝습니다.

"사용자 질문 → 관련 정보 검색 → 여러 Source 검색 및 Retrieval → AI가 내용을 종합 → 하나의 답변 생성 → 근거 Source 인용"

 

여기에서 웹사이트의 경쟁 방식이 조금 달라집니다. 기존 SEO에서는 검색 결과에서 내 페이지가 몇 번째에 위치하는지가 굉장히 중요한 Visibility 지표였습니다. 반면 생성형 검색에서는 내 페이지가 반드시 검색 결과 첫 번째가 아니더라도 AI가 특정 주장이나 데이터를 설명하는 데 적합한 Source라고 판단한다면 답변의 Citation으로 사용될 수 있습니다.

GEO 원논문 역시 이 차이에 주목합니다. 전통적인 검색에서는 Rank를 기준으로 Visibility를 비교할 수 있지만, 생성형 답변에서는 여러 Source가 하나의 문단 안에 섞여서 사용될 수 있고 Source마다 인용되는 위치와 비중도 다르기 때문에 Visibility 자체를 다르게 정의해야 한다는 것입니다. 그렇기에 GEO(Generative Engine Optimization)는 ChatGPT, Perplexity, Google, Claude 등의 AI 검색과 같은 생성형 엔진이 답변을 생성할 때 내 콘텐츠를 발견하고, 이해하고, 신뢰할 만한 근거 Source로 선택하고 인용할 가능성을 높이기 위한 최적화 작업이라고 볼 수 있습니다.

---

[2]. 생성형 AI는 어떻게 Source를 찾을까?

GEO를 이해하려면 생성형 검색이 단순히 "LLM이 인터넷 전체를 외우고 있다"라는 방식으로 작동한다고 생각해서는 안 됩니다. 대표적인 AI Search 시스템에서는 사용자의 질문을 받은 뒤 Search Index나 외부 검색 시스템에서 관련 문서를 검색하고, 필요한 정보를 가져와 생성 모델의 답변에 Grounding하는 구조가 많이 사용됩니다. 흔히 이야기하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 연결되는 부분입니다. Google은 2026년 Generative AI Search 공식 가이드에서 Google Search의 생성형 AI 기능이 기존 Search Ranking 및 Quality System을 기반으로 관련 웹페이지를 Retrieval하고, 이를 이용해 답변을 Grounding한다고 설명합니다.

 

여기서 재미있는 것이 Query Fan-out입니다. 사용자가 "초보자가 뉴질랜드 남섬을 7일 동안 여행하려면 어떻게 일정을 짜야 할까?"라는 하나의 질문을 했다고 생각해보겠습니다. 생성형 검색에서는 이 질문을 그대로 한 번 검색하는 것으로 끝나지 않고, 내부적으로 여러 관련 질문을 만들어 정보를 찾을 수 있습니다.

• 뉴질랜드 남섬 7일 추천 일정
• 크라이스트처치 퀸스타운 이동시간
• 밀포드 사운드 당일치기 방법
• 뉴질랜드 남섬 렌터카 여행 주의사항
• 뉴질랜드 남섬 여행하기 좋은 계절

Google은 AI Mode와 AI Overviews가 이런 식으로 관련 Subtopic에 여러 Search Query를 동시에 실행하는 Query Fan-out 방식을 사용할 수 있다고 공개하고 있습니다. 이 부분은 GEO에서 상당히 중요합니다. 전통적인 SEO에서는 특정 Keyword의 Ranking을 중심으로 콘텐츠를 설계하는 경우가 많았습니다. 하지만 AI Search에서는 사용자가 입력한 하나의 문장 뒤에서 여러 개의 질문이 파생될 수 있습니다. 따라서 정확히 동일한 Keyword를 반복해서 넣는 것보다 하나의 주제에 대해 사용자가 실제로 궁금해할 질문들을 충분히 설명하고 있는가가 중요해질 수 있습니다.

단계	생성형 검색에서 일어날 수 있는 과정
1. 질문 이해	사용자의 질문, 의도, Context를 분석
2. Query 확장	필요한 경우 질문을 여러 Sub-query로 분해
3. Retrieval	Search Index 또는 외부 Search에서 관련 Source 탐색
4. Source 평가	질문과 관련성이 높고 답변을 뒷받침할 수 있는 정보를 선택
5. Answer Generation	여러 Source의 내용을 종합해 답변 생성
6. Citation	답변의 주장이나 추가 탐색을 위한 Source를 연결

 

물론 ChatGPT, Perplexity, Google, Microsoft의 내부 구현이 모두 동일한 것은 아니며 각 회사가 모든 Ranking Algorithm을 공개하고 있는 것도 아닙니다. 따라서 "AI 검색 알고리즘은 정확히 이렇게 동작한다"라고 단정하기보다는, 검색 → Retrieval → Source 선택 → 답변 생성 → Citation이라는 큰 흐름을 이해하는 것이 좋습니다.

---

[3]. 그렇다면 SEO와 GEO는 무엇이 다른가?

GEO 이야기가 나오면 가장 많이 따라오는 질문이 있습니다. "그러면 이제 SEO는 필요 없고 GEO를 해야 하는 것인가?"

개인적으로는 그렇게 보는 것은 적절하지 않은 것 같습니다. 오히려 GEO가 제대로 동작하려면 SEO의 기본이 먼저 되어 있어야 하는 경우가 많습니다. AI가 내 콘텐츠를 Source로 선택하기 전에 우선 웹페이지를 발견하고 읽을 수 있어야 하기 때문입니다.

Google측도 이 부분을 꽤나 명확하게 이야기하고 있습니다. Google의 Generative AI Search는 기존 Search Ranking과 Quality System에 기반을 두고 있으며, AI Overviews나 AI Mode에 노출되기 위한 별도의 기술 요구사항은 없습니다. 페이지가 Google Search에 Index되고 Snippet을 표시할 수 있어야 AI 기능에서도 Supporting Link로 사용될 수 있습니다.

구분	SEO	GEO
주요 대상	Search Engine	Generative / Answer Engine
대표 환경	Google, Bing 등의 검색 결과	ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Mode·AI Overviews, Copilot 등
대표 노출 방식	검색 결과의 웹페이지 Link	생성된 답변 안의 Source, Citation, Link
주요 목표	Ranking과 Organic Traffic 향상	AI 답변에서 Source로 활용되는 Visibility 향상
중요한 기반	Crawl, Index, Search Intent, Content Quality, Link 등	기존 SEO 기반 + Source로 사용할 만한 독창적이고 검증 가능한 정보
성과 측정	Ranking, Impression, CTR, Organic Traffic	AI Citation, Brand Mention, AI Referral, Query Coverage 등

 

개인적으로는 SEO와 GEO를 경쟁 관계로 보기보다 SEO가 "검색되고 발견될 수 있는 기반"을 만드는 일이라면, GEO는 그 위에서 "AI가 답변의 근거로 사용하고 싶을 만한 Source"가 되는 것을 고민하는 것으로 보는 것이 좋지 않을까 생각이 듭니다.

Google 역시 2026년 공식 가이드에서 AEO와 GEO라는 용어가 사용되고 있다는 점을 직접 언급하면서, Google Search 입장에서는 Generative AI Search 최적화 역시 결국 Search Experience를 최적화하는 것이므로 SEO의 연장선에 있다고 설명합니다.

---

[4]. GEO 연구에서는 어떤 콘텐츠가 실제로 잘 노출됐을까?

GEO에 대해서 이야기할 때 굉장히 많이 인용되는 숫자가 하나 있습니다. "GEO를 적용하면 생성형 엔진에서 Visibility를 최대 40% 높일 수 있다." 이 수치는 앞에서 소개한 GEO 원논문의 실험 결과에서 나온 것입니다. 연구진은 GEO-bench라는 Benchmark를 만들고 다양한 분야의 약 10,000개 Query를 이용해 여러 Content Optimization 방법을 실험했습니다. 여기에서 효과가 좋았던 방법 중 대표적인 것이 다음 세 가지였습니다.

• Cite Sources: 신뢰할 수 있는 Source를 근거로 제시
• Quotation Addition: 관련성이 높은 전문가나 Source의 인용을 추가
• Statistics Addition: 주장에 구체적인 수치와 통계를 추가

 

논문에서는 이러한 방식들이 Generative Engine에서 Source Visibility를 크게 향상시킬 수 있었으며, 전체적으로 최대 40% 수준의 개선을 관찰했다고 설명합니다. 실제 Perplexity를 이용한 실험에서도 Visibility 향상이 확인되었다고 합니다. 습니다. 개인적으로 이 결과를 볼 때 "AI는 통계를 좋아하니 숫자를 많이 집어넣으면 된다"라고 이해하는 것은 조금 관점이 다를 수 있다고 생각이 듭니다. 왜냐하면 더 중요한 것 AI가 다른 사람의 답변을 만들 때 근거로 사용하기 좋은 정보가 들어 있다는 것이 더 중요하지 않을까 생각이 들기 때문입니다.

 

예를 들어 다음 두 문장을 비교해보겠습니다.

 

A. 최근 기업에서 생성형 AI 사용이 많이 증가하고 있습니다.

B. 2026년 ○○기관의 조사에서는 조사 대상 기업 중 67%가 생성형 AI를 하나 이상의 업무 Process에 사용하고 있다고 응답했으며, 전년의 51%보다 16%p 증가했습니다.

 

두 문장이 같은 방향의 이야기를 하고 있더라도 B에는 조사 주체와 조사 시점, 정량적인 숫자가 존재합니다. AI가 "기업의 생성형 AI 도입이 증가하고 있다"라는 내용을 설명하면서 근거를 제시해야 한다면 B가 훨씬 사용하기 쉬운 형태입니다. 그렇기에  "생성형 AI에게도 근거로 활용할 가치가 있는 콘텐츠가 중요하다"는 부분이라고 생각합니다.

---

[5]. GEO를 대비하려면 무엇을 바꿔야 할까?

저도 블로그를 쓰는 입장으로서 고민하는 포인트인데요. 실제 블로그나 기업 웹사이트를 운영한다는 입장에서 무엇을 해야 할까요? 현재 공개된 연구와 Google, OpenAI 등의 공식 가이드를 종합해서 보면 굉장히 새로운 기술을 적용하는 것보다 기존 콘텐츠 전략을 조금 다른 관점에서 바라보는 것이 먼저인 것 같습니다.

1. 어디서나 볼 수 있는 내용을 다시 정리하는 것만으로는 부족하다

Google의 2026년 Generative AI Search 가이드에서 반복해서 강조하는 표현 중 하나가 non-commodity content입니다. 쉽게 말하면 인터넷 어디에서나 얻을 수 있는 내용을 다시 조합한 글보다 해당 사이트에서만 얻을 수 있는 정보가 필요하다는 의미입니다.

예를 들어 "RAG란 무엇인가?"를 기존 문서를 참고해서 다시 설명하는 콘텐츠도 필요할 수 있지만, 수백 개의 RAG Query를 실제 운영해보면서 실패한 사례, 검색 정확도를 높이기 위해 바꾼 구조, 실제 평가 데이터, 시행착오처럼 직접 경험해서 얻은 정보는 다른 사이트가 그대로 복제하기 어렵습니다. 개인 블로그라면 직접 테스트한 결과, 실제 사용 후기, 코드 실행 결과, 여러 제품을 비교하면서 발견한 차이 등이 여기에 해당할 수 있습니다. 기업이라면 자체 Survey, 데이터, Case Study, Research Report, 전문가의 해석 등이 강력한 Source가 될 수 있습니다. 그리고 글의 신뢰도를 올리기 위해서 통계 지표나, 주장할 수 있는 근거 등을 붙이면 더 좋겠죠. 비슷한 맥락으로 정보의 신뢰성과 최신성이 중요한 영역에는 작성일, 업데이트 날짜, 참고한 source를 명확히 하는 것이 좋겠습니다.

2. 하나의 주제를 충분한 Context와 함께 설명한다

생성형 검색에서는 하나의 질문에서 여러 Sub-query가 파생될 수 있습니다. 따라서 Keyword 하나를 반복하는 것보다 해당 Topic 주변의 실제 질문을 자연스럽게 설명하는 것이 중요합니다.

예를 들어 GEO를 설명한다면 GEO의 정의만 적는 것보다 SEO와의 차이, Generative Search의 동작 방식, Citation, Crawler, robots.txt, 성과 측정 방법까지 실제 독자가 이어서 궁금해할 내용을 같이 설명하는 식입니다. 그렇다고 억지로 연관 Keyword를 모두 집어넣어 글을 백과사전처럼 만들 필요는 없습니다. 현재 글의 주제를 이해하는 데 정말 필요한 내용인지를 기준으로 판단하는 것이 좋습니다. 또한, 글에 질문이 포함되어 있다면(예를 들어, GEO란 무엇인가?) 그에 대한 답(설명)이 같이 포함되어 있어야합니다.

 

그 외에도 여러 전략이 있겠지만은, 결국 근본적으로 누가봐도 '충분한 정보를 조사했고, 여러 레퍼런스를 참고해서, 시간을 들여 노력해서 글을 작성했다' 느낌이 보여야 하지 않을까 싶습니다.

---

[6]. GEO 성과는 무엇으로 측정해야 할까?

개인적으로 GEO에서 아직 가장 어려운 부분 중 하나가 Measurement라고 생각합니다. SEO에서는 Google Search Console 등을 통해 Impression, Click, CTR, 평균 Position을 비교적 명확하게 확인할 수 있습니다. 특정 Keyword에서 순위가 어떻게 변했는지도 여러 SEO Tool을 통해 추적할 수 있습니다. 하지만 Generative Search에서는 같은 질문이라도 모델이나 시점, 사용자의 Context에 따라 Source 구성이 달라질 수 있습니다.

그래서 GEO에서는 하나의 숫자보다 여러 지표를 같이 보는 것이 좋습니다.

• AI Citation: 주요 질문에서 내 Domain 또는 페이지가 Source로 인용되는가?
• Brand Mention: Link가 아니더라도 내 브랜드나 서비스가 답변에서 언급되는가?
• Query Coverage: 몇 개의 주요 질문에서 내 콘텐츠가 등장하는가?
• Engine Coverage: ChatGPT, Perplexity, Google 등 여러 Engine에서 노출되는가?
• AI Referral Traffic: 생성형 AI의 Citation을 통해 실제 방문자가 들어오는가?
• Conversion: AI를 통해 방문한 사용자가 가입, 문의, 구매 등의 행동까지 연결되는가?

 

Google은 2026년 6월 Search Console에 Generative AI Performance Report를 발표했고, 2026년 8월 31일부터 전 세계 사이트로 관련 Insight를 확대했다고 설명합니다. 이를 통해 AI Overviews와 AI Mode 등 생성형 AI 기능에서 사이트가 얼마나 노출되는지 별도로 확인할 수 있게 되었습니다.

Microsoft도 Bing Webmaster Tools에 AI Performance 기능을 공개해 Microsoft Copilot과 Bing의 AI Generated Summary 등에서 어떤 URL이 Citation으로 사용되었는지 확인할 수 있도록 하고 있습니다.

ChatGPT도 Referral URL에 utm_source=chatgpt.com을 포함하기 때문에 Analytics에서 ChatGPT Search를 통해 들어온 Traffic을 추적할 수 있다고 OpenAI가 안내하고 있습니다.

즉 앞으로는 웹사이트의 성과를 볼 때 Google Organic Traffic만 보는 것에서 조금 더 확장해서 "내 콘텐츠가 AI의 답변을 만드는 데 얼마나 영향력을 가지고 있는가?"를 같이 볼 필요가 있을 것 같습니다.

---

[7]. GEO에서 유심히 봐야할 것들

llms.txt를 만들면 GEO가 좋아질까?

 

최근 GEO 관련 글에서 자주 등장하는 것이 llms.txt입니다. 웹사이트의 주요 콘텐츠와 문서 위치를 LLM이 이해하기 쉽게 제공하자는 아이디어 자체는 흥미롭지만, 적어도 Google Search에서는 llms.txt가 AI Search Ranking을 높여주는 공식적인 최적화 방법은 아닙니다.

Google은 2026년 공식 문서에서 AI Search에 노출되기 위해 새로운 Machine-readable AI File이나 별도의 AI Markup이 필요하지 않다고 설명하고 있으며, 이후 문서 업데이트를 통해 llms.txt가 Google Search의 Visibility나 Ranking에 긍정적이거나 부정적인 영향을 주지 않는다고 별도로 명확히 했습니다.

GEO 전용 Schema가 있을까?

 

현재 Google 기준으로는 AI Overviews나 AI Mode에 노출되기 위한 별도의 "GEO Schema"는 없습니다. 기존 Structured Data는 Google이 페이지 내용을 이해하고 기존 Search Feature를 제공하는 데 여전히 유용하지만, 보이지 않는 내용을 Schema에 잔뜩 넣는 방식으로 AI에게 정보를 주려고 할 필요는 없습니다. Google도 Structured Data가 실제 페이지에 보이는 내용과 일치해야 한다고 안내하고 있습니다.

AI가 좋아하는 문장 길이와 Chunk 크기가 따로 있을까?

 

GEO 관련 글을 찾아보면 "40~60단어로 문단을 만들어라", "질문마다 정확히 하나의 Chunk를 만들어라" 같은 굉장히 구체적인 Rule이 등장하기도 합니다. 하지만 현재 공개된 주요 Search Engine의 공식 문서를 기준으로 이런 숫자가 범용적인 Ranking Rule이라고 확인된 것은 아닙니다. Google은 오히려 2026년 가이드에서 Generative AI Search를 위한 별도의 Chunking Hack보다 기존 SEO와 사람에게 도움이 되는 고유한 콘텐츠에 집중하라고 안내합니다.

AI로 콘텐츠를 엄청 많이 만들면 GEO에 유리할까?

 

 

AI를 사용해서 하루에 수백 개의 비슷한 글을 생성하더라도 모든 글이 이미 인터넷에 있는 내용을 다시 표현한 수준이라면 AI가 굳이 그 사이트를 근거 Source로 사용할 이유가 많지 않습니다. 오히려 앞으로 더 중요해질 가능성이 있는 것은 누구나 생성할 수 있는 텍스트의 양이 아니라 다른 곳에서는 얻기 어려운 정보의 양이라고 생각합니다. 직접 실험한 데이터, 실제 운영 경험, 실패 사례, 전문가의 분석, 독자적인 Survey, 최신 정보에 대한 빠른 업데이트처럼 복제하기 어려운 정보가 더 중요해지는 것이죠.

---

[8]. GEO를 보면서 개인적으로 중요하다고 생각한 변화

Ranking 경쟁에서 Source 경쟁으로

개인적으로 GEO를 보면서 가장 흥미로운 변화입니다. 검색엔진 시대에는 첫 페이지, 그중에서도 상위 몇 개의 Link에 들어가는 것이 굉장히 중요했습니다. 그래서 "몇 위인가?"가 상당히 직관적인 경쟁 기준이었습니다. 하지만 생성형 검색에서는 사용자가 웹사이트 목록을 보기 전에 AI의 답변을 먼저 보게 됩니다. 그 결과 웹사이트의 목표도 단순히 클릭을 받는 것을 넘어 "AI가 이 주제를 설명할 때 참고해야 할 Source가 되는 것"으로 조금씩 확장될 가능성이 있습니다.

콘텐츠의 양보다 Information Gain이 중요해질 수 있다

생성형 AI가 인터넷에 이미 존재하는 일반적인 설명을 굉장히 잘 만들어낼 수 있게 되면서 단순한 정보 요약 콘텐츠의 가치는 상대적으로 낮아질 수 있습니다. 반대로 AI가 스스로 만들어낼 수 없는 정보는 더 중요해질 수 있습니다.

• 직접 수행한 실험 결과
• 현업에서 실제로 겪은 문제
• 새로운 데이터
• 다른 Source를 연결해 만든 새로운 분석
• 전문가의 해석과 판단
• 공식 자료를 빠르게 찾아 검증한 최신 정보

이런 콘텐츠는 사람에게도 가치가 있고, AI가 답변을 만들 때 근거로 사용하기에도 가치가 있습니다.

SEO를 잘하는 사이트보다 '인용할 가치가 있는 사이트'가 되어야 한다

물론 SEO는 여전히 굉장히 중요합니다. Crawl이 안 되고 Index되지 않는 사이트를 AI가 안정적으로 발견하기는 어렵습니다.

하지만 SEO의 기본이 갖춰진 다음부터는 Keyword를 한 번 더 넣는 것보다 이런 질문을 해보는 편이 앞으로 더 중요할 수 있습니다. "이 글에는 다른 곳에 없는 정보가 있는가?", "주장에 근거가 있는가?", "어디에서 나온 정보인지 확인할 수 있는가?", "AI가 이 주제를 설명한다면 이 글의 어떤 부분을 Citation으로 사용하고 싶을까?", "사람이 이 글을 읽고 원문까지 추적할 수 있는가?"

개인적으로는 이 질문들이 GEO의 핵심에 상당히 가깝다고 생각합니다.

---

참고자료

• [1] GEO: Generative Engine Optimization - Pranjal Aggarwal et al., arXiv 2023 / KDD 2024
• [2] Optimizing your website for generative AI features on Google Search - Google Search Central, 2026
• [3] AI Features and Your Website - Google Search Central
• [4] Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console - Google Search Central, 2026.06
• [5] Publishers and Developers - FAQ / ChatGPT Search - OpenAI
• [6] Perplexity Crawlers - Perplexity Documentation
• [7] Google's common crawlers - Google-Extended - Google Crawling Infrastructure
• [8] Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview - Microsoft Bing, 2026.02

---

마무리

이번 포스팅에서는 최근 많이 이야기되고 있는 GEO, Generative Engine Optimization에 대해서 정리해봤습니다.

비록 부족한 글이지만 앞으로 AI 검색 시대에 콘텐츠와 웹사이트를 어떻게 운영해야 할지 고민하시는 분들에게 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

혹시라도 저에게 연락을 주시고 싶으시다면,

• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/lsjsj92/
• Email: lsjsj92@naver.com
• 블로그 댓글 또는 방명록

으로 부탁드립니다~