Google에서 상위 순위를 차지할 수 있을까요? AI는 신경 쓰지 않습니다. 지금 당신의 가시성에 중요한 것은 무엇일까요?

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게시일: 2025년 10월 8일 / 업데이트일: 2025년 10월 8일 – 저자: Konrad Wolfenstein

구글 검색 결과 상위권? AI는 신경 쓰지 않습니다. 지금 중요한 것은 가시성입니다. - 이미지: Xpert.Digital

SEO를 잊고 계신가요? 요즘 모두가 GEO에 대해 이야기하는 이유와 AI 검색 최적화 방법은 무엇일까요?

### 구글의 새로운 AI 검색은 혼돈 그 자체: 일관성 있는 결과는 단 9%에 불과합니다. 이것이 당신에게 의미하는 바는 무엇일까요? ### 구글의 AI 혁명: AI 답변이 상위 검색 결과와 거의 관련이 없는 이유는 무엇일까요? ###

구글의 AI 미래는 두 가지 모습을 갖고 있습니다. AI 모드와 개요의 결정적인 차이점을 알고 계십니까?

우리가 정보를 검색하는 방식은 구글 창립 이래 가장 큰 혁명을 겪고 있습니다. AI 개요(AI Overviews)와 새롭게 선보이는 실험적인 AI 모드(AI Mode)와 같은 AI 기반 기능들을 도입하면서, 구글은 인공지능이 검색을 보조하는 것을 넘어 주도하는 미래를 향해 나아가고 있습니다. 그러나 이러한 새로운 시스템에 대한 심층 분석은 많은 사람들을 놀라게 할 만한 현실을 드러냅니다. 예측 불가능한 변동성, 기존 검색 방식과의 근본적인 차이, 그리고 놀라울 정도로 낮은 일관성이 바로 그것입니다.

상상해 보세요. 똑같은 검색어를 입력해도 AI 모드는 90% 이상의 확률로 서로 다른 검색 결과를 제공합니다. 수년간의 SEO 노력의 결실인 검색 결과 상위 10위권 진입은 어떨까요? AI의 답변은 관련성이 떨어지는 경우가 많습니다. 실제 검색 결과와 AI 모드의 답변이 겹치는 비율은 고작 14%에 불과하기 때문입니다. 심지어 AI 모드와 AI 개요라는 두 AI 시스템조차 완전히 다른 규칙에 따라 작동하는 것처럼 보이며, 웹에서 도출하는 결론도 거의 일치하지 않습니다.

이 글에서는 데이터를 심층 분석하여 Google AI 모드, AI 개요, 그리고 기존 검색 결과 간의 기능, 출처 패턴 및 근본적인 차이점을 살펴봅니다. 기존 SEO 전략이 한계에 도달하고 새로운 개념인 생성형 검색 엔진 최적화(GEO)가 주목받는 이유를 탐구합니다. 이 분석을 통해 마케터, 콘텐츠 제작자, 그리고 온라인 가시성의 미래에 있어 이러한 지각변동이 진정으로 의미하는 바가 무엇인지 밝혀낼 것입니다.

ℹ️ 이 글은 Xpert.Digital(B2B/업계 인플루언서)과 SE Ranking(클라우드 기반 올인원 SEO 소프트웨어 – SaaS)의 협력으로 제작되었습니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

SE 순위 | AI 모드 연구: 변동성, 소스 패턴 및 AIO 및 유기적 검색 결과와의 차이점

복잡한 쿼리 마스터하기: 구글의 새로운 AI 탭 실제 사용법 - AI 모드와 AI 개요에서 사용자가 실제로 기대할 수 있는 것은 무엇일까요?

Google AI 모드란 무엇이며, AI 개요와는 어떻게 다른가요?

구글 AI 모드는 2025년 5월 미국에서 처음 출시된 실험적인 AI 기반 검색 기능입니다. 일반 검색 결과 위에 AI 요약 정보로 표시되는 AI 개요와 달리, AI 모드는 AI 기반 검색 환경을 제공하는 별도의 탭으로 제공됩니다. AI 모드는 구글의 최첨단 언어 모델인 제미니 2.5를 활용하여 대화형 후속 질문이 포함된 복잡한 다중 쿼리를 지원합니다. 이 시스템은 특수한 "쿼리 팬아웃" 기술을 사용하여 사용자의 쿼리를 여러 하위 주제로 분할하고 다양한 데이터 소스를 동시에 검색합니다.

AI 모드의 기술적 구현 방식은 어떻게 되나요?

AI 모드는 맞춤형 Gemini 2.5 Pro 버전을 기반으로 하며, 지식 그래프, 실시간 데이터, CommonCrawl, 수십억 개 제품의 쇼핑 데이터 등 구글이 보유한 다양한 데이터 소스에 접근합니다. 이 시스템은 고급 추론, 사고 및 멀티모달 기능을 활용하여 복잡한 질문에 답변하고 텍스트, 음성 및 이미지 입력을 지원합니다. 구글에 따르면 이 기능은 이미 월간 15억 명의 사용자를 확보하고 있으며 검색 참여도를 10% 향상시키고 있습니다.

결과의 변동성과 일관성

구글 AI 모드에서의 결과는 얼마나 변동성이 큰가요?

AI 모드의 변동성은 매우 심각합니다. 1만 개의 키워드를 대상으로 한 종합적인 연구 결과, 같은 날 동일한 검색어를 입력하더라도 서로 다른 웹사이트를 검색 결과로 보여주는 경우가 많았습니다. 세 번의 독립적인 테스트에서 정확한 URL이 일치하는 비율은 평균 9.2%에 불과했습니다. 이는 검색어가 동일하더라도 AI 모드가 완전히 다른 페이지를 선택하는 경우가 빈번하다는 것을 의미합니다. 더욱 심각한 것은, 전체 키워드의 21.2%는 세 번의 테스트에서 URL이 전혀 일치하지 않았고, 100% 일치하는 키워드는 단 0.1%에 그쳤다는 점입니다.

AI 모드에서 변동성이 왜 이렇게 높은가요?

높은 변동성은 여러 요인에서 비롯됩니다. 첫째, "쿼리 팬아웃" 기법으로 인해 시스템은 각 요청에 대해 수백 개의 병렬 검색을 수행하여 서로 다른 결과를 찾을 가능성이 있습니다. 또한 AI 모드는 쿼리에 지리적 정보가 포함되어 있지 않더라도 위치별 조정을 통합합니다. 시스템은 사용자의 위치에 따라 답변을 개인화하려고 시도하므로 다른 출처를 찾게 됩니다. 이러한 변동성은 다른 AI 시스템과 비교할 때도 분명하게 나타납니다. 다양한 AI 답변 엔진의 8만 개 질문을 분석한 결과, Google AI Overviews가 가장 높은 변동성을 보였으며, 새로운 도메인의 59.3%가 단 한 달 만에 나타났습니다.

도메인 변동성은 URL 변동성과 어떻게 다를까요?

URL 중복률은 9.2%에 불과하지만, 도메인을 고려하면 14.7%로 다소 개선됩니다. 이는 AI 모드가 동일 웹사이트의 여러 페이지를 참조할 수는 있지만, 여전히 일관성이 부족하다는 것을 의미합니다. 평균적으로 AI 모드는 동일 도메인에서 5.2개의 URL을 참조하는데, 이는 시스템이 신뢰할 수 있는 출처를 선택할 때 특정 웹사이트를 선호하는 경향이 있음을 시사합니다.

소스 패턴 및 링크 구조

일반적인 AI 모드 응답에는 몇 개의 소스가 포함되어 있습니까?

AI 모드 응답에는 평균 12.6개의 URL이 출처로 포함되어 있습니다. 총 9,734건의 응답에서 AI 모드는 답변을 뒷받침하기 위해 총 122,617개의 링크를 사용했습니다. 응답당 링크 수는 11~15개(35.4%)가 가장 많았고, 6~10개(30%), 16~20개(18.6%) 순이었습니다. 링크가 하나만 포함된 응답은 39건이었으며, 출처를 전혀 인용하지 않은 응답은 없었습니다.

AI 모드에서 제시되는 출처는 어떻게 답변하는가?

출처는 주로 세 가지 형식으로 표시됩니다. 전체 링크의 90.8%는 주요 답변 텍스트 오른쪽에 별도의 영역에 블록 링크 형태로 나타납니다. 8.9%는 기존 하이퍼링크처럼 답변 텍스트에 직접 통합된 인텍스트 링크입니다. 소위 AIM SERP 링크라는 새로운 범주가 있는데, 이는 일반 검색 결과와 유사하며 전체 링크의 0.3%를 차지합니다. 이 AIM SERP 링크는 두 가지 형태로 제공됩니다. 하나는 표준 검색 결과 블록처럼 보이는 최대 10개의 링크가 포함된 긴 버전이고, 다른 하나는 일반적으로 두 개의 링크가 포함된 "웹에서 빠르게 찾은 결과"라는 제목의 짧은 버전입니다.

AI 모드에서 가장 자주 인용되는 웹사이트는 무엇입니까?

구글은 6,971개의 링크(전체 인용의 5.7%)로 기술적으로 가장 많이 인용된 도메인입니다. 이러한 우위는 모든 데이터 세트에서 일관되게 나타나며 5.5%에서 5.7% 사이를 오르내립니다. 흥미로운 점은 구글 링크의 97.9%가 구글 지도 비즈니스 프로필을 가리키고 있으며, 이는 전체 응답의 9.2%에 해당합니다. 외부 웹사이트 중에서는 Indeed가 전체 인용의 1.8%로 가장 많고, 그 뒤를 Wikipedia(1.6%), Reddit(1.5%), YouTube(1.4%)가 잇습니다.

AI 모드와 AI 개요의 차이점

AI 모드와 AI 개요 간의 중복 영역은 얼마나 큽니까?

AI 모드와 AI 개요 간의 중복률은 예상외로 낮습니다. URL 수준에서 평균 중복률은 10.7%에 불과합니다. 키워드의 13.8%는 두 시스템에서 중복되는 URL이 전혀 없었으며, 100% 일치하는 URL을 가진 키워드는 하나도 없었습니다. 도메인을 고려하면 중복률은 16%로 약간 증가합니다. 이러한 낮은 수치는 두 시스템의 소스 선택 알고리즘에 근본적인 차이가 있음을 보여줍니다.

AI 모드와 AI 개요는 왜 그렇게 다른가요?

두 결과의 차이는 다양한 기술적, 전략적 요인에서 비롯됩니다. AI 모드는 향상된 추론 기능을 갖춘 Gemini 2.5 Pro를 사용하는 반면, AI 개요는 이전 버전을 기반으로 합니다. AI 모드의 "쿼리 확산" 접근 방식은 AI 개요보다 더 심층적인 웹 검색을 가능하게 합니다. 또한 AI 모드는 더 광범위한 소스를 고려하고 기존의 순위 신호에 덜 의존하는 것으로 보입니다. BrightEdge의 연구에 따르면 AI 모드 응답의 90%에서 브랜드가 나타나는 반면, AI 개요 응답에서는 43%에 불과합니다.

B2B 기업을 위한 SEO 및 GEO(AI 검색) 지원과 SaaS를 결합한 올인원 솔루션입니다

B2B 기업을 위한 SEO 및 GEO(AI 검색) 지원과 SaaS를 결합한 올인원 솔루션 - 이미지: Xpert.Digital

AI 검색이 모든 것을 바꿉니다: 이 SaaS 솔루션이 B2B 검색 순위를 어떻게 혁신적으로 바꿀까요?.

B2B 기업을 위한 디지털 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 인공지능(AI)의 등장으로 온라인 가시성의 규칙이 새롭게 정립되고 있습니다. 기업들은 디지털 세상에서 눈에 띄는 것뿐만 아니라, 적절한 의사결정권자에게 의미 있는 존재가 되는 것을 항상 과제로 삼아왔습니다. 전통적인 SEO 전략과 지역 마케팅(지오마케팅)은 복잡하고 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라, 끊임없이 변화하는 알고리즘과 치열한 경쟁 속에서 살아남아야 하는 어려운 과제입니다.

하지만 이 과정을 간소화할 뿐만 아니라 더욱 스마트하고 예측 가능하며 훨씬 효과적인 솔루션이 있다면 어떨까요? 바로 AI 검색 시대의 SEO 및 GEO 요구 사항에 맞춰 특별히 설계된 강력한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 플랫폼과 전문적인 B2B 지원의 결합이 필요한 이유입니다.

이 차세대 도구는 더 이상 수동적인 키워드 분석과 백링크 전략에만 의존하지 않습니다. 대신, 인공지능을 활용하여 검색 의도를 더욱 정확하게 파악하고, 지역 순위 결정 요소를 자동으로 최적화하며, 실시간 경쟁 분석을 수행합니다. 그 결과, B2B 기업은 데이터 기반의 선제적 전략을 통해 결정적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 즉, 검색 결과에 노출될 뿐만 아니라 해당 분야와 지역에서 최고의 권위자로 인식될 수 있습니다.

여기서는 B2B 지원과 AI 기반 SaaS 기술의 결합이 SEO 및 지역 마케팅을 어떻게 혁신하는지, 그리고 귀사가 이를 통해 디지털 공간에서 지속 가능한 성장을 이루는 데 어떻게 도움을 받을 수 있는지를 소개합니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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자연 검색 결과와의 비교

AI 모드 결과가 자연 검색 결과 상위 10위와 얼마나 겹치나요?

AI 모드와 일반 검색 결과 상위 10위 간의 중복은 미미합니다. 평균 URL 중복률은 14%에 불과하며, 이는 검색어당 약 2.5개의 동일한 URL이 있다는 것을 의미합니다. 분석된 키워드의 82.1%는 최소한 일부 중복을 보였고, 17.9%는 전혀 일치하지 않았습니다. 완전히 일치하는 키워드는 단 세 개뿐이었습니다. 이는 AI 모드가 구글이 일반 검색에서 가장 높은 순위를 차지하는 페이지를 거의 참조하지 않는다는 것을 의미합니다.

상위 20개 자연 검색 결과를 고려할 때 중복되는 부분이 개선됩니까?

역설적이게도 상위 20개 자연 검색 결과를 살펴보면 중복 현상이 더욱 심화됩니다. 평균 URL 중복률은 12%까지 떨어집니다. 이는 AI 모드가 자연 검색에서 11위에서 20위 사이에 랭크된 페이지는 거의 사용하지 않고, 기존 순위 구조에서 벗어난 소스를 선호한다는 것을 나타냅니다. 도메인 중복률은 18.6%이며, 쿼리당 평균 4.1개의 도메인이 공유됩니다.

이처럼 낮은 중복률은 SEO 전략에 어떤 의미를 가질까요?

최소한의 중복만 보이는 것은 AI 모드와 기존 구글 검색이 관련성과 권위에 대해 완전히 다른 기준을 적용한다는 것을 보여줍니다. 상위 10위 안에 드는 유기적 검색 결과 페이지라고 해서 AI 모드 결과에 자동으로 나타나는 것은 아닙니다. AI 모드는 기존 SEO 신호와는 다른 자체 규칙을 따릅니다. 따라서 기존 SEO 방식을 뛰어넘어 생성형 검색 엔진 최적화(GEO)에 초점을 맞춘 새로운 최적화 전략이 필요합니다.

가시성 및 사용자 행동에 미치는 영향

AI 모드는 사용자의 클릭 행동에 어떤 영향을 미치나요?

연구 결과는 클릭 행동에 극적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. AI 개요가 포함된 검색 결과 페이지(SERP)에서 일반 검색 결과로의 클릭률은 8%에 불과한 반면, AI 요소가 없는 기존 SERP에서는 15%입니다. AI 개요 내 링크된 원문을 직접 클릭하는 사용자는 단 1%에 그칩니다. AI 개요가 포함된 SERP를 본 사용자의 26%는 추가적인 상호 작용 없이 바로 인터넷 세션을 종료하는 반면, 기존 검색 결과에서는 이 수치가 16%에 불과합니다.

인공지능이 생성한 답변이 나타나는 데 영향을 미치는 요인은 무엇일까요?

검색어의 복잡성이 높아질수록 AI가 생성한 답변이 표시될 가능성이 커집니다. 10단어 이상으로 구성된 검색어의 경우 53%에서 AI 요약이 나타납니다. "무엇", "누구", "언제", "왜"와 같은 의문사는 60%의 경우에서 AI 요약을 제공합니다. 검색어가 길수록 AI 요약이 표시될 가능성이 높아지는 반면, 두 단어로만 구성된 검색어의 경우 AI 요약은 8%에서만 표시됩니다.

AI 가시성 추적 및 모니터링

AI의 가시성을 추적하는 데 사용할 수 있는 도구는 무엇입니까?

AI 노출도를 모니터링하는 데 특화된 여러 도구들이 등장했습니다. SE Ranking은 AI 개요, ChatGPT, 그리고 곧 출시될 AI 모드를 포함하는 포괄적인 AI 검색 툴킷을 제공합니다. 이 툴킷은 어떤 키워드가 AI 개요를 트리거하는지, 웹사이트가 AI 개요에 나타나는지, 그리고 시간이 지남에 따라 노출도가 어떻게 변화하는지 보여줍니다. Semrush 또한 Google AI 모드에서 브랜드 노출도를 분석하는 AI SEO 도구를 선보였습니다. Surfer는 다양한 AI 모델에서 브랜드 언급을 모니터링하는 AI 트래커를 제공합니다.

AI 모니터링에 있어 중요한 지표는 무엇인가요?

AI 모니터링에서 가장 중요한 지표로는 시장 점유율(경쟁사 대비 브랜드 인지도), 언급 횟수(브랜드 언급 빈도), 평균 순위(AI 응답에서의 평균 순위), 인용률(링크 빈도) 등이 있습니다. 또한, 지역 및 언어별 가시성이 다르기 때문에 지역별 및 언어별 분석도 중요합니다. 콘텐츠 격차 분석을 통해 경쟁사는 언급되지만 자사 브랜드는 언급되지 않는 영역을 파악할 수 있습니다.

생성 엔진 최적화(GEO) 전략

생성 엔진 최적화란 무엇이며 왜 중요한가요?

GEO(Generative Engine Optimization)는 Google AI 모드, ChatGPT, Perplexity와 같은 AI 기반 검색 엔진에 맞춰 콘텐츠와 브랜드 인지도를 최적화하는 작업입니다. 검색 결과 순위 향상에 초점을 맞추는 기존 SEO와 달리, GEO는 AI가 생성한 검색 결과에 브랜드가 노출되고 관련 대화에 참여하도록 하는 것을 목표로 합니다. GEO는 적절한 위치에 콘텐츠를 게시하고, 긍정적인 브랜드 언급을 수집하며, AI 크롤러가 데이터에 접근할 수 있도록 기술적 편의성을 확보하는 것을 포함합니다.

어떤 구체적인 지리적 전략이 성공으로 이어지는가?

성공적인 지역 최적화(GEO) 전략은 탄탄한 SEO 기반 위에 구축되지만, 그 이상의 것을 요구합니다. 웹사이트는 크롤링 및 인덱싱이 용이하고, 속도가 빠르며, 모바일 친화적이어야 합니다. AI 시스템이 신뢰할 수 있는 출처를 우선시하기 때문에 EEAT(경험, 전문성, 권위, 신뢰성)는 매우 중요합니다. 콘텐츠는 대화형으로 작성되어 직접적인 답변을 제공하고, 검색 의도에 기반한 쿼리를 반영하는 롱테일 키워드에 집중해야 합니다. 구조화된 데이터, 신뢰할 수 있는 출처의 인용, 그리고 플랫폼 전반에 걸쳐 일관된 브랜드 정보 또한 필수적입니다.

향후 전망과 과제

인공지능 검색은 어떻게 발전할까요?

구글은 이미 180개국에서 영어 버전으로 제공되고 있는 AI 모드를 점진적으로 더 많은 국가로 확대할 계획입니다. 인공지능 기반 검색을 통해 자율적인 구매 및 예약이 가능해지는 등 통합 기능이 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 고급 검색 기능인 딥 서치는 수백 개의 웹사이트를 탐색하여 몇 분 만에 포괄적이고 출처가 명확한 보고서를 생성합니다. 이러한 발전은 기존 검색 엔진이 대화형 AI 비서로 점차 대체될 수 있음을 시사합니다.

콘텐츠 제작자와 마케터는 어떤 어려움에 직면할까요?

AI 시스템의 높은 변동성 때문에 지속적인 노출을 보장하기 어렵습니다. 콘텐츠 전략은 단순한 키워드 타겟팅에서 벗어나 포괄적인 주제 범위와 권위를 확보하는 방향으로 발전해야 합니다. AI 검색 결과와 자연 검색 결과 간의 낮은 중복률로 인해 성공적인 SEO 전략이 자동으로 AI 노출로 이어지는 것은 아닙니다. 브랜드는 새로운 지표를 개발하고 지속적으로 성과를 모니터링하여 AI 검색 결과에서의 존재감을 파악하고 최적화해야 합니다.

조치 권고 사항

실제 적용에 있어 가장 중요한 연구 결과는 무엇인가요?

연구 결과는 AI 모드가 완전히 새로운 패러다임을 제시하며, 고유한 규칙과 전략을 요구한다는 점을 분명히 보여줍니다. 반복 테스트에서 URL 중복률이 9.2%에 불과할 정도로 변동성이 매우 크기 때문에 장기적인 계획 수립이 어렵지만, 지속적인 모니터링은 필수적입니다. 기존 검색 엔진 최적화(SEO)를 통한 자연 검색 결과와의 중복률이 14%에 그친다는 점은 전통적인 SEO 전략이 AI 검색 결과에서도 자동으로 이어지지 않음을 의미합니다. 기업은 콘텐츠 전략을 확장하고 신뢰성, 권위, 그리고 구조화된 정보에 집중해야 합니다.

기업들은 어떤 실질적인 조치를 취해야 할까요?

기업은 우선 AI 시스템에서의 현재 노출도를 측정하고 전문적인 추적 도구를 도입해야 합니다. 콘텐츠 전략은 키워드 최적화를 넘어 포괄적인 주제 범위, EEAT 원칙, 그리고 구조화된 데이터에 초점을 맞춰야 합니다. 구글 지도 비즈니스 프로필과 같은 구글 자체 서비스도 AI 검색 결과에 자주 나타나므로 최적화하는 것이 중요합니다. 현재의 AI 시스템과 미래의 발전을 모두 고려한 일관된 지리적 전략을 수립하는 것은 끊임없이 변화하는 검색 환경에서 장기적인 성공을 거두는 데 필수적입니다.

구글 AI 모드와 같은 AI 기술을 통한 검색의 혁신은 새로운 전략, 도구, 그리고 사고방식을 요구하는 근본적인 변화를 의미합니다. 이러한 변화를 조기에 이해하고 적절한 조치를 취하는 기업은 AI 기반 검색 환경에서 중요한 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.