- 2025년은 AI 기반 검색의 급성장으로 SEO 업계가 정체성 위기를 맞은 해로, ChatGPT와 Gemini 등 AI 어시스턴트의 부상이 Google의 독점 구조를 흔들었음
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GEO(Generative Engine Optimization) , AEO(Answer Engine Optimization) 등 새로운 용어가 난립하며 ‘SEO는 죽었다’는 주장이 확산됐지만, 실제로는 기존 SEO 기법의 재포장에 불과한 경우가 많았음
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LLM 추적 및 AI 검색 가시성 도구가 급증하고, Adobe의 Semrush 인수 등으로 AI 검색 시장에 대규모 자본이 유입됨
- AI 검색은 검색자 행동과 측정 지표를 변화시켰으나, 여전히 기본 SEO·브랜딩·디지털 PR 전략이 핵심임
- Google은 2025년 Gemini와 AI Overviews 개선으로 반등하며 시장 점유율을 유지했고, SEO와 AEO/GEO의 통합적 접근이 2026년에도 필수로 제시됨
2025년 SEO 산업의 격변
- 2025년은 SEO 업계 15년 중 가장 변동성이 큰 해로, ChatGPT·Gemini·Perplexity·Claude 등 AI 어시스턴트의 급성장이 Google의 비즈니스 모델을 위협함
- ChatGPT는 출시 2개월 만에 월간 1억 명을 돌파했고, 2025년 3월에는 주간 8억 명의 활성 사용자를 기록
- Google은 2022년 말 ChatGPT의 부상에 대응해 사상 첫 “Code Red”를 선언
- AI 검색 열풍으로 ‘SEO는 죽었다’는 담론이 재등장했고, 신규 마케팅 업체와 자칭 전문가들이 AI 검색 최적화를 내세워 시장을 과열시킴
GEO(AEO) 열풍과 허위 정보 확산
- 2025년은 GEO(Generative Engine Optimization) , AEO(Answer Engine Optimization) 등 새로운 약어가 난립한 시기
- 일부 GEO 도구는 인플루언서에게 금전적 보상을 제공하며 “SEO는 과거의 기술”이라는 허위 캠페인을 전개
- 다수의 신규 창업자와 ‘GEO 전문가’들이 등장했으나, OpenAI조차 “언어 모델의 작동 원리를 완전히 이해하지 못한다”고 밝힌 바 있음
- 이 과정에서 기존 SEO 기법을 새 이름으로 포장한 사례가 다수 등장
- 예: 구조화 데이터, 제목 태그, 키워드 URL 등 기존 SEO 기본 원칙을 ‘AI 검색 최적화’로 재포장
- 일부 GEO 권장사항은 대량 자동 생성 콘텐츠나 LLM 조작 시도 등 위험한 방식으로, Google의 스팸 정책 위반 및 알고리듬 패널티 위험을 초래
‘바이브 코딩’과 AI 도구 과잉
- Cursor, Claude Code, Lovable 등으로 비개발자도 AI 검색 도구를 쉽게 제작할 수 있게 되면서, 시장에 과잉 공급된 AI 검색 툴이 범람
- 기존 SEO 툴(Semrush, Ahrefs, Conductor, Similarweb)은 기존 고객 기반과 보안 인증을 활용해 AI 기능을 통합, 스타트업보다 경쟁 우위 확보
LLM 추적과 AI 검색 가시성 모니터링
- 2025년 AI 검색 마케팅에 대규모 벤처 자본이 유입
- Adobe는 19억 달러에 Semrush를 인수, “Generative Visibility” 확보 목적
- Profound, Peec AI 등 신흥 플랫폼이 등장, Peec AI는 2,100만 달러 시리즈 A 투자 유치
- 그러나 LLM 응답은 비결정적·개인화된 특성으로 인해 정확한 추적이 불가능
- 사용자 대화 이력, 메모리 설정, 지역 정보 등 요인으로 검색량 데이터의 신뢰성 저하
- LLM 추적 도구의 급증은 Google의 크롤링 부하 증가를 초래, Google은 SerpAPI 제소 및 대량 스크래핑 제한 조치 시행
AI 검색과 전통 SEO의 관계
- 여러 연구와 실험을 통해 AI 검색의 작동 원리가 점차 밝혀짐
- ChatGPT가 Google과 Bing을 병행 사용, GPT-5는 RAG(검색 기반 생성) 구조로 외부 검색 의존
- Google의 ‘grounding chunk’ 는 약 2,000단어 단위로 콘텐츠를 처리
- LLM이 인용하는 URL은 실시간 검색 인덱스에서 가져온 결과로, AI 가시성은 전통 SEO 인덱싱에 의존
- 실제 실험에서도 기존 SEO 최적화만으로도 LLM 인용이 발생, 별도의 GEO 조치 없이도 효과 확인
AI 검색의 구조적 변화와 핵심 인사이트
- AI 검색은 검색자 행동의 패러다임 전환을 이끌었으며, 검색 엔진보다 ‘정보 합성’ 중심으로 작동
- 클릭 기반 트래픽은 감소하지만, 브랜드 가시성·전환·수익 중심의 새로운 지표가 필요
- GEO/AEO는 SEO의 확장판으로, 기존 전략(SEO·소셜·디지털 PR)의 통합이 AI 검색 성공의 핵심 요인
주요 전술 변화: Query Fan-Out
- LLM은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 과정에서 쿼리를 다중 분해해 병렬 검색 수행
- Google Gemini의 groundingMetadata, Queryfanout.ai, Qforia, Profound 등 도구가 이 과정을 시각화
- Fan-out 쿼리는 개인화·비결정적·저빈도 특성을 가지므로, 개별 키워드보다 주제 클러스터 중심 최적화가 중요
- 이 데이터는 기존 키워드 리서치의 보완 도구로 활용 가능
멀티모달 콘텐츠와 AI 검색
- GPT-5, Gemini 3 등은 텍스트·이미지·오디오·비디오를 모두 인식
- Google은 이미 영상(Key Moments), 오디오(팟캐스트 인덱싱), 이미지(Lens·Multisearch) 분석 기능을 보유
- AI 검색에서는 이러한 멀티모달 자산이 LLM의 학습 데이터로 직접 활용, 브랜드 노출 확대에 기여
명확한 브랜드 정보 제공의 중요성
- 웹사이트·SNS·뉴스레터 등 자사 채널에서 명확한 브랜드 정보 제공이 AI 검색 인용 확률을 높임
- 불명확한 마케팅 언어 대신 직접적·일관된 설명이 필요
- Google Web Guide는 작성자의 DJ 프로필과 개인 사이트 정보를 결합해 AI 응답 생성
오프사이트 활동과 디지털 PR의 강화
- AI 검색은 브랜드 언급·평판·리뷰 등 외부 신호의 중요성을 크게 높임
- Reddit, Quora, LinkedIn, G2 등 UGC·리뷰 사이트가 주요 인용 출처
- 링크 획득보다 브랜드 언급과 공동 인용(co-citation) 확보가 핵심
전자상거래의 변화: ACP와 UCP
- OpenAI의 Agentic Commerce Protocol(ACP) 은 AI가 직접 결제·구매를 수행하도록 지원
- Google의 Universal Commerce Protocol(UCP) 은 상품 데이터를 AI가 즉시 이해할 수 있도록 표준화
- 전자상거래 SEO는 ‘클릭 최적화’에서 ‘에이전트 인식 최적화’로 전환, 정확한 API 피드 관리가 중요
Google의 반격과 시장 재편
- 2024년 AI Overviews의 오류(‘피자에 접착제’)로 비판받았던 Google은 2025년 Gemini 엔진 강화로 품질 개선
- AI Overviews는 미국 검색의 16~25%에 등장, 사용자 유지율 상승
- ChatGPT는 재정 압박·소송·사용자 감소 등 위기 직면
- 모바일 사용량 22% 감소, 반면 Gemini는 6.5억 MAU로 30% 성장
- ChatGPT 점유율은 87%→64.5%로 하락, Gemini는 18.2%로 상승
- Google은 UCP·Apple Siri 통합으로 생태계 확장
Google을 버리고 GEO로 전환하는 것은 위험
- 2025년에도 Google은 전 세계 검색 점유율 90.6% 유지, AI 플랫폼의 트래픽 비중은 1% 미만
- ChatGPT 사용자 95.3%가 여전히 Google을 이용
- 70%의 웹사이트가 ChatGPT 유입 트래픽을 2% 미만으로 보고
- Google은 여전히 유기적 트래픽의 주요 원천, AI 검색은 보완적 역할
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SEO와 AEO/GEO를 병행하며, Google 정책을 준수하고 명확·권위 있는 콘텐츠 제공이 최적 전략