AI 답변의 기준 · 공식 문서
GEO 사례, 공개 수치가 잰 것과 기대 범위 잡는 법
GEO 효과로 자주 옮겨지는 수치는 논문의 실험값이고, 잰 것은 AI 답변 문장 속 출처의 비중이지 방문이나 문의가 아닙니다. 구글·빙은 성공 사례 대신 노출과 인용을 세는 보고서를 공개했고, 우리 사이트의 기대 범위는 그 보고서의 전후 비교로 잡습니다.
GEO 제안서에는 대개 「효과가 났다」는 수치가 붙어 옵니다. 그 수치가 어느 엔진에서, 무엇을 센 것인지에 따라 우리 사이트에 옮길 수 있는 정도가 달라집니다.
이 편은 자주 옮겨지는 수치의 1차 원문인 논문과, 구글·빙이 직접 낸 측정 문서를 열어 무엇을 쟀는지만 적었습니다.
발견 01
자주 옮겨지는 GEO 수치는 논문의 실험값이고, 잰 것은 답변 속 출처의 비중입니다
Through systematic evaluation, we demonstrate that our proposed Generative Engine Optimization methods can boost visibility by up to 40% on diverse queries, providing beneficial strategies for content creators.
체계적인 평가로, 제안한 생성형 엔진 최적화 방법이 다양한 질의에서 노출 지표(visibility)를 최대 40%까지 높일 수 있음을 보였다.
| 확인할 조건 | 논문 원문 | 우리 사이트로 옮길 때 |
|---|---|---|
| 지표 | Performance was measured using two metrics: Position-Adjusted Word Count and Subjective Impression. The former considers word count and citation position in the GE’s response, while the latter computes multiple subjective factors, giving an overall impression score.성능은 위치 보정 단어 수와 주관적 인상 두 지표로 쟀다. 앞의 것은 생성형 엔진 답변에서 출처를 인용한 단어 수와 인용 위치를, 뒤의 것은 여러 주관적 요소를 모아 전체 인상 점수를 낸다. | 답변 문장 속 출처의 글자 비중과 모델이 매긴 인상 점수입니다. 실제 클릭·방문·문의는 지표에 없습니다 |
| 실험 엔진 | Due to context length limitations and quadratic scaling cost based on the context size of transformer models, only the top 5 sources are fetched from the Google search engine for every query. GPT-3.5 turbo was used for all experiments.문맥 길이 제한과 비용 때문에 질의마다 구글 검색 결과의 앞쪽 출처 5개만 가져왔다. 모든 실험에 GPT-3.5 turbo 를 썼다. | 연구진이 구성한 실험 엔진입니다. 출처 후보는 구글 검색 결과 몇 개로 정해져 있습니다 |
| 실제 서비스 시험 | Since perplexity.ai does not allow the user to specify source URLs, we instead provide source text as file uploads to perplexity.ai while ensuring all answers are generated only using the file sources provided.perplexity.ai 는 출처 URL 을 지정할 수 없어, 출처 원문을 파일로 올리고 그 파일만으로 답하게 했다. | URL 을 찾게 한 것이 아니라 원문을 파일로 올려 답하게 한 시험입니다 |
| 표본 | We evaluate all our methods on a subset of 200 samples of our test set.모든 방법을 테스트 세트 가운데 표본 200개로 평가했다. | 실제 서비스 시험은 테스트 세트의 일부로 했습니다 |
| 분야 차이 | Moreover, we show the efficacy of these strategies varies across domains, underscoring the need for domain-specific optimization methods.이 방법들의 효과는 분야마다 달라, 분야별 최적화 방법이 필요하다. | 같은 방법도 분야마다 효과가 달랐다고 연구진이 직접 적었습니다 |
| 키워드 반복 | Our observations, such as the ineffectiveness of traditional SEO methods like Keyword Stuffing, are further highlighted, as it performs 10% worse than the baseline.키워드 반복 같은 기존 SEO 방법은 효과가 없었고, 기준보다 10% 낮게 나왔다. | 키워드를 반복해 넣는 방법은 기준보다 낮게 나왔습니다 |
논문의 visibility 는 AI 답변 문장 가운데 그 출처에 기대는 글자의 비중입니다. 이미 출처 후보로 뽑힌 문서의 문장을 고쳐 그 비중이 얼마나 바뀌는지 잰 실험입니다.
그래서 이 수치는 우리 사이트의 방문이나 문의 증가 폭으로 옮길 수 없습니다. 논문이 보여 준 것은 출처 후보가 된 뒤 문장 구성이 답변 속 비중을 바꿀 수 있다는 점까지입니다.
발견 02
구글·빙이 공개한 것은 성공 사례가 아니라 측정 자리 3곳이고, 세는 것은 노출과 인용입니다
| 측정 자리 | 세는 것 | 문서가 적은 범위 | 원문 |
|---|---|---|---|
| 서치 콘솔 생성형 AI 실적 보고서 | AI 개요·AI 모드에서 사이트 링크가 보인 노출수 | 문서는 노출수를 적었습니다 | Impressions are how many times links to your site were shown to a user in a generative AI feature on Google Search.노출은 구글 검색의 생성형 AI 기능에서 내 사이트 링크가 사용자에게 표시된 횟수다. |
| 서치 콘솔 실적 보고서(웹) | AI 기능에 나온 몫이 전체 검색 트래픽에 합쳐진 값 | 일반 검색과 함께 셉니다 | Just like the rest of the search results page, sites appearing in AI features (such as AI Overviews and AI Mode) are included in the overall search traffic in Search Console.검색 결과 페이지의 다른 부분처럼, AI 기능(AI 개요·AI 모드)에 나온 사이트도 서치 콘솔의 전체 검색 트래픽에 포함된다. |
| 빙 웹마스터 도구 AI Performance | 코파일럿 등에서 인용된 페이지와 그라운딩 검색어 | 트래픽·클릭·참여가 아니라고 적었습니다 | The AI Performance Report in Bing Webmaster Tools shows how your site’s content is used in AI‑generated answers across Microsoft Copilot and partner experiences by highlighting which pages are cited, how visibility trends change over time, and the grounding queries associated with your content. It does not represent traffic, clicks, or user engagement.빙 웹마스터 도구의 AI Performance 보고서는 코파일럿과 파트너 환경의 AI 답변에서 사이트 콘텐츠가 어떻게 쓰이는지, 어떤 페이지가 인용됐는지, 노출 추이와 관련 그라운딩 검색어를 보여 준다. 트래픽·클릭·사용자 참여를 나타내지는 않는다. |
We've seen that when people click from search results pages with AI Overviews, these clicks are higher quality (meaning, users are more likely to spend more time on the site).
AI 개요가 있는 검색 결과 페이지에서 클릭해 들어온 방문은 질이 더 높았다(사이트에 더 오래 머무는 경향).
구글은 AI 개요가 있는 검색 결과에서 나간 클릭이 체류가 길었다고 적었습니다. 구글 전체를 본 관찰이고, 특정 사이트의 결과로 적은 문장은 아닙니다.
체류 시간과 전환은 같은 문서가 권한 대로 애널리틱스에서 우리 사이트 숫자로 직접 봅니다. 노출·인용 보고서와는 다른 칸에 둡니다.
In addition to Search Console, you could also track conversions and time spent on your site in other tools, such as Google Analytics.
서치 콘솔 말고도 구글 애널리틱스 같은 도구로 전환과 사이트 체류 시간을 볼 수 있다.
발견 03
받은 사례는 무엇을 쟀는지 5가지를 물어 보고 우리 사이트에 옮깁니다
| 묻는 질문 | 왜 묻나 | 근거 원문 |
|---|---|---|
| 어느 엔진에서 쟀나 | 실제 서비스인지, 연구용으로 구성한 실험 엔진인지에 따라 우리 사이트로 옮길 수 있는 정도가 다릅니다 | Due to context length limitations and quadratic scaling cost based on the context size of transformer models, only the top 5 sources are fetched from the Google search engine for every query.문맥 길이 제한과 비용 때문에 질의마다 구글 검색 결과의 앞쪽 출처 5개만 가져왔다. |
| 무엇을 셌나 | 노출·인용·클릭·문의는 서로 다른 숫자입니다. 인용이 늘어도 방문은 따로 재야 합니다 | It does not represent traffic, clicks, or user engagement.트래픽·클릭·사용자 참여를 나타내지 않는다. |
| 무엇과 비교했나 | 같은 길이의 조회 기간 전후를 비교했는지 봅니다. 기준선이 없으면 늘었다는 말을 확인할 수 없습니다 | See how your organic impressions from Search generative AI features changes over time구글 검색 생성형 AI 기능의 자연 검색 노출수가 시간에 따라 어떻게 바뀌는지 본다. |
| 업종이 같은가 | 같은 방법도 분야마다 결과가 다를 수 있습니다 | Moreover, we show the efficacy of these strategies varies across domains, underscoring the need for domain-specific optimization methods.이 방법들의 효과는 분야마다 달라, 분야별 최적화 방법이 필요하다. |
| 도구가 내부 데이터를 쓴다고 하나 | 검색엔진 내부 순위·AI 시스템에 접근하는 외부 도구는 없다고 구글이 적었습니다 | Be wary of third-party tools that promise ranking success or claim to use "internal" Google metrics. No third-party tool has access to our internal ranking or AI systems.순위 성과를 약속하거나 구글 「내부」 지표를 쓴다고 주장하는 외부 도구를 조심하라. 어떤 외부 도구도 구글 내부 순위·AI 시스템에 접근하지 못한다. |
5칸이 모두 채워진 사례라도 우리 사이트의 결과를 미리 정해 주지는 못합니다. 업종과 출발점이 다르기 때문입니다.
그래서 기대 범위는 남의 사례가 아니라 우리 보고서의 기준선에서 잡습니다. 지금 노출이 어느 페이지에서 나는지 알면, 작업 뒤 무엇이 바뀌었는지 같은 표로 볼 수 있습니다.
발견 04
B2B·B2C·B2G 는 같은 보고서에서 먼저 볼 숫자가 다릅니다
예시 ① 사례 수치가 붙은 GEO 제안을 받은 B2B SaaS 회사
제안서의 수치가 어느 엔진에서 무엇을 센 것인지 적혀 있지 않았습니다. 위 질문표를 보내 답을 받은 뒤 비교하기로 했습니다.
그사이 생성형 AI 실적 보고서에서 제품 문서 페이지의 노출수를 내보내 기준선으로 두었습니다.
예시 ② 상품 상세 페이지가 많은 쇼핑몰(B2C)
AI 기능 노출이 늘어도 매출과 바로 이어지는지는 다른 숫자입니다. 노출은 서치 콘솔에서, 구매는 애널리틱스에서 같은 조회 기간으로 봅니다.
빙 AI Performance 에서 인용된 상품 페이지 목록도 함께 내보내, 어떤 상품군이 출처로 쓰이는지 봅니다.
예시 ③ 제도 안내를 하는 공공기관 누리집(B2G)
공공기관은 노출 증가보다 정확한 페이지가 인용되는지가 먼저입니다. 인용된 페이지 목록에서 오래된 안내 페이지가 쓰이는지부터 봅니다.
옛 페이지가 인용되면 최신 페이지로 내용을 합치고, 다음 달 같은 목록을 다시 내보내 바뀌었는지 확인합니다.
그럼 우리 사이트의 기대 범위는 어떻게 잡나요?
- 서치 콘솔 생성형 AI 실적 보고서에서 지난 조회 기간의 노출수를 페이지별로 내보내 기준선으로 둡니다.
- 빙 웹마스터 도구 AI Performance 의 인용 페이지 목록을 같은 날 내보냅니다.
- 받은 사례마다 위 질문 5가지를 대 보고, 답이 빈 칸은 근거 자료를 요청합니다.
- 작업을 마친 뒤 같은 길이의 조회 기간으로 다시 내보내 페이지별로 전후를 비교합니다.
- 문의·구매는 애널리틱스에서 따로 보고, 노출·인용 숫자와 다른 칸에 적습니다.
조사 방법
- Aggarwal 외 6인(arXiv 2311.09735) 「GEO: Generative Engine Optimization」 (문서 수정일 2024-06-28) · 최종 확인일 2026-10-25 · https://arxiv.org/abs/2311.09735
- Search Console Help 「Generative AI performance report (Search)」 · 최종 확인일 2026-10-25 · https://support.google.com/webmasters/answer/16984139
- Google Search Central 「AI features and your website」 (문서 수정일 2025-12-10) · 최종 확인일 2026-10-25 · https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
- Google Search Central 「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」 (문서 수정일 2026-07-10) · 최종 확인일 2026-10-25 · https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
- Bing Webmaster Tools Help 「AI Performance in Bing Webmaster Tools」 · 최종 확인일 2026-10-25 · https://www.bing.com/webmasters/help/?topicid=9f8e7d6c
- 논문은 arXiv 에 공개된 마지막 판(v3)의 본문을 읽었습니다. 확인할 조건 6가지와 질문 5가지를 고르고 묶는 방식은 편집 판단입니다.
- 이 편은 공개된 1차 문서만 다뤘습니다. 업계 블로그·보도가 옮긴 수치는 1차 원문을 확인할 수 있을 때만 씁니다.
- 예시 ①②③은 이해를 돕기 위해 만든 가상 상황이며, 실제 기업·기관의 사례가 아닙니다.
- 원문은 영어판(hl=en)이고, 서치 콘솔 보고서 이름은 같은 문서 한국어판(hl=ko) 표기를 따랐습니다.