SEO와 GEO는 정말 같을까? - 48개의 쿼리로 직접 검증해봤습니다.

AI가 인용한 사이트의 87%는 구글 검색 상위 10에 없었습니다(2026-08-14 실측). "AI 검색 최적화라는 게 결국 SEO 아닌가요?" 업계에서 가장 자주 나오는 반론입니다. 논리도 단순합니다 - AI가 웹을 검색해서 답한다면, 구글 검색 상위에 뜨는 곳이 AI에도 가장 많이 인용돼야 한다는 겁니다. 맞는 말처럼 들립니다.

그래서 재봤습니다. 같은 질문 48개를 구글과 생성형 AI 두 종에 똑같이 던지고, 각각 어느 사이트를 내놓는지 대조했습니다(2026-08-14 실측, 480회 호출, 실패 0건).

결과는 이렇습니다. 한 모델은 인용한 곳의 87%가 구글 검색 상위 10에 아예 없었습니다. 다른 모델은 63%였습니다. 그리고 두 AI끼리는 구글과 겹치는 것보다도 덜 겹쳤습니다.

어떻게 쟀나

질문은 "OO에서 피부과 잘하는 곳 추천해줘" 같은 지역형 추천 질의 48개입니다(문형 3종 × 지역 16). 실제 사람이 검색창이나 AI에 칠 법한 문장으로 골랐습니다.

구글은 검색 API로 상위 30위까지 받았고, AI는 검색 기능을 켠 상태로 각 질문을 다섯 번씩 물었습니다. 한 번만 물으면 우연히 나온 결과를 실력으로 오해하게 됩니다 - 저희 앞선 측정에서 AI가 인용하는 병원 명단은 나흘 만에 40%가 바뀌었습니다.

비교 단위는 도메인입니다. 페이지 단위로 세면 같은 사이트의 다른 페이지가 서로 다른 것으로 잡혀 겹침이 실제보다 낮게 나옵니다.

한 가지 기술적인 처리가 필요했습니다. 한쪽 모델의 인용 링크는 중계 주소에 싸여서 옵니다. 그대로 세면 모든 인용이 중계 서버 한 곳으로 뭉쳐 비교 자체가 무의미해집니다. 그래서 1,699건을 하나씩 따라가 실제 주소로 풀었습니다(미해소 0건).

AI는 구글이 띄우는 곳을 쓰고 있을까?

거의 안 씁니다. 그런데 모델에 따라 정도가 크게 다릅니다.

A 모델은 인용한 도메인의 87.1%가 구글 상위 10에 없었습니다. 범위를 상위 30까지 넓혀도 80.0%가 밖이었습니다. 겹침 지수(자카드)는 0.087입니다.

B 모델은 62.5%가 상위 10 밖이었고 겹침 지수는 0.294였습니다. A 모델보다 구글에 3.4배 가깝습니다.

참고로 해외에서 보고된 수치는 구글 AI Overviews 인용의 53%가 오가닉 상위 10 밖입니다. 저희 측정이 더 극단적입니다. 한국어, 그것도 지역 추천이라는 맥락에서는 분리가 더 크다는 뜻으로 보입니다.

디렉터리·포털 같은 플랫폼을 빼고 보면 차이가 더 벌어집니다. A 모델 90.0%, B 모델 72.1%가 구글 상위 밖이었습니다. 플랫폼은 구글에서도 상위에 잘 뜨기 때문에 겹침을 끌어올리고 있었던 겁니다.

두 AI는 서로 비슷할까?

아닙니다. 두 모델의 인용 도메인 겹침 지수는 0.080으로, 각자 구글과 겹치는 것보다도 낮았습니다. 해외에서 보고된 엔진 간 수치(0.11~0.18)보다도 낮습니다.

즉 한 AI에 맞춰 최적화해도 다른 AI에는 통하지 않습니다. "AI 검색 최적화"를 하나의 작업처럼 말하는 것 자체가 부정확합니다.

왜 이런 차이가 생길까?

가장 많이 인용된 사이트 목록을 나란히 놓으면 이유가 드러납니다.

구글 검색 상위에는 병원 예약·상담 플랫폼이 반복해서 올라옵니다. B 모델이 인용한 곳도 그와 거의 같은 플랫폼들입니다. 반면 A 모델이 가장 많이 인용한 곳은 피부과 관련 학회와 전문기관 사이트였습니다.

추정되는 기제는 단순합니다. B 모델은 구글 검색을 그대로 쓰기 때문에 구글이 띄우는 것을 인용하고, A 모델은 검색 경로가 달라 다른 종류의 사이트에 닿습니다. 검색 경로가 다르면 인용 대상이 다릅니다.

그래서 "AI 검색 최적화는 그냥 SEO"라는 말은 B 모델에 대해서는 절반쯤 맞고, A 모델에 대해서는 거의 틀립니다. 어느 쪽도 전부는 아닙니다.

다섯 번에 한 번은 아무 출처 없이 답한다

측정 중에 예상 못 한 것이 하나 나왔습니다. B 모델은 240회 중 51회(21%)를 검색을 아예 하지 않고 답했습니다. 당연히 출처도 0건입니다. 그런데도 답변은 1,700자가 넘게 나옵니다.

더 흥미로운 건 지역별로 갈린다는 점입니다. 경기·서울에서는 93%가 검색을 생략했고, 반대로 7개 지역에서는 생략이 한 번도 없었습니다. 학습 단계에서 이미 아는 지역은 찾아보지 않고 답합니다.

저희가 앞서 브랜드 지식을 측정했을 때, 검색을 끈 조건에서 AI는 "모른다"고 하지 않고 존재하지 않는 정보를 지어냈습니다. 지금 관측된 21%가 정확히 그 구간입니다. 의료기관을 추천하는 질문에서 출처 없는 답변이 다섯 번에 한 번 나온다는 뜻입니다.

그래서 무엇을 하면 되나

첫째, 검색 순위 하나로 AI 노출을 가늠하지 마세요. 구글 상위에 있어도 AI가 안 쓰는 경우가 대부분이고, 반대로 구글 상위에 없는데 AI가 쓰는 경우도 많습니다.

둘째, 모델별로 따로 확인하세요. 두 모델의 인용 대상이 이 정도로 다르면, 한 곳에서 잘 나온다고 다른 곳에서도 잘 나온다고 볼 근거가 없습니다.

셋째, 어디가 인용되고 있는지부터 보세요. 이 업종에서는 병원 홈페이지보다 플랫폼과 학회가 훨씬 많이 인용됐습니다. 그 구조를 모르고 자사 홈페이지만 다듬으면 인용되는 자리 자체를 놓칩니다.

저희 무료 SEO·GEO 진단은 사이트가 AI 크롤러에 접근 가능한지, 검색에 닿을 수 있는지를 실측으로 확인해 드립니다. 다만 어떤 조치도 특정 답변에서의 인용을 보장하지 않습니다. 저희가 보여드릴 수 있는 것은 전제 조건의 실측입니다. 이 실험의 설계와 원자료는 연구실에 공개돼 있습니다.

이 측정의 한계

정직하게 적어두겠습니다. 질문 48개는 전부 지역형 피부과 추천입니다. 한 업종, 한 가지 질문 유형이고, 그것도 상업적 추천이라는 특수한 맥락입니다. 정보를 묻는 질문이나 다른 업종에서 같은 결과가 나오리라고 가정하지 않습니다.

또한 이것은 한 시점의 측정입니다. 모델은 계속 바뀝니다. 저희는 최근에 같은 실험을 구형 모델과 최신 모델로 나눠 돌렸다가, 앞서 냈던 결론 두 개가 모델 세대 차이였다는 것을 확인하고 철회한 적이 있습니다. 이 수치도 다음 세대에서 달라질 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 어떤 모델로 측정했나요?
2026년 8월 기준 최신 상용 모델 두 종입니다. 검색 기능을 켠 상태로 측정했고, 원자료에는 정확한 모델 ID가 기록돼 있습니다. 구형 모델을 쓰면 모델 세대 차이가 결과에 섞이기 때문에 최신판으로 다시 수집했습니다.

Q. 겹침 지수(자카드)가 0.087이면 어느 정도인가요?
두 목록이 완전히 같으면 1, 하나도 겹치지 않으면 0입니다. 0.087은 열 곳 중 한 곳도 채 겹치지 않는 수준입니다. 참고로 해외에서 보고된 검색엔진 간 수치는 0.11~0.18입니다.

Q. 그럼 SEO는 필요 없다는 뜻인가요?
아닙니다. 저희 앞선 측정에서 검색에 색인되지 않은 사이트는 AI 인용이 거의 없었습니다. 검색에 닿는 것은 여전히 전제 조건입니다. 이 실험이 말하는 것은 순위가 인용을 결정하지 않는다는 것이지, 검색이 무관하다는 것이 아닙니다.

Q. 우리 회사도 같은 방식으로 확인할 수 있나요?
가능합니다. 고객이 실제로 칠 법한 질문 열 개 정도를 정하고, 같은 질문을 구글과 AI에 각각 던져 어느 사이트가 나오는지 대조하면 됩니다. 중요한 것은 한 번만 묻지 않는 것입니다. AI 답변은 회차마다 달라지므로 최소 다섯 번은 반복해야 경향이 보입니다.