GEO 대행사가 말하지 않는 GEO 점수와 가시성의 비밀
이틀 전 2026년 7월 29일, 서치엔진랜드에 짧은 기사 하나가 올라왔다. 제목은 고스트 인용(Ghost citation). AI 검색이 내 콘텐츠는 갖다 쓰면서 정작 브랜드 이름은 쏙 빼놓는 현상을 가리키는 말이다.
기사에 따르면 AI 인용의 40%가 이런 식이다. 링크는 걸어주지만 브랜드 이름은 불러주지 않는다. 읽으며 든 생각은 하나였다. GEO 마케팅 대행사들이 그렇게 자신 있게 말하는 ‘가시성’이라는 게 사실은 이렇게 유령 같을 수 있다는 사실.
나는 금융회사에서 SEO와 GEO 실무를 하는 광고주(고객사)다. 최근 반 년 사이 GEO 솔루션을 팔거나 컨설팅한다는 제안서가 확실히 늘었다. 만나보면 다들 비슷한 말을 한다.
“이제 SEO는 끝났습니다. AI 검색 시대에는 GEO를 안 하면 브랜드가 통째로 사라집니다.”
마케팅 컨퍼런스에서도, 에이전시 제안서에서도 톤은 비슷하다. 그런데 정작 GEO 가시성 숫자를 붙잡고 들여다보면 이야기가 좀 다르다. 제안서를 꼼꼼히 살펴보니 문제는 크게 두 가지라는 걸 발견했다.
① 대행사가 클라이언트의 불안을 이용한 판매 방식.
② 그렇게 팔고 있는 GEO 점수 자체가 애초에 검증된 게 아니라는 현실. 순서대로 알아보자.
GEO, 요즘 왜 이렇게 시끄러운가
숫자만 보면 GEO 시장이 커지는 건 사실이다. GEO 시장 규모는 2025년 8억 4,800만 달러에서 2034년 337억 달러까지 성장할 것으로 전망된다. 연평균 성장률 50.5%다. 미국 마케터의 54%는 3~6개월 안에 GEO를 도입할 계획이라고 답했다.
국내도 마찬가지다. 2026년 6월, 한 마케팅 대행사 블로그에 이런 제목의 글이 올라왔다. ▶️’국내 기업 62%가 생성형 AI 검색 대응 위험·주의 단계’
그런데 이 62%라는 숫자의 출처를 따라가보면, 다른 GEO 컨설팅업체가 만든 자체 진단 계산기다. 이 통계를 소개한 에이전시 역시 바로 아래 문단에서 자사의 ‘AI AEO·GEO 서비스’를 팔고 있다.
마치 정수기 렌탈 업체가 우리집 수돗물 검사해주겠다며 찾아와 뿌옇게 탁한 사진을 들이밀고 바로 그 자리에서 렌탈 계약서를 꺼내는 것과 뭐가 다른가 하는 생각이 들었다. 진단 도구를 만든 사람이 곧 처방을 파는 사람이면, 그 진단은 이미 결론을 정해놓고 시작하는 셈이다.
GEO 대행사 제안서에 빠지지 않는 문장들
해외에서도 비슷한 지적이 나왔다. SEO 업계에서 오래 활동한 글렌 게이브(Glenn Gabe)는 이와 비슷한 현상에 대해 ‘마운트 AI(Mount AI)’라는 이름을 붙였다.
3개월 만에 AI 가시성이 2배로 늘었다는 케이스 스터디를 앞세우는 에이전시는 많은데, 그 방법이 무엇이었는지, 그 효과가 얼마나 지속됐는지는 보여주지 않는다는 거다. ▶️Seer Interactive: The Problem & The Fix on GEO case studies
3개월 반짝 2배가 됐다가 원상복귀되는 그래프를 ‘성과’라고 부를 수 있는지는 별개의 문제다. 왜 이런 그래프가 가능한지는 뒤에서 다시 나온다.
GEO 업체 검증 시 살펴볼 기준이 여러가지 있지만 가장 중요한 건 ‘측정·보고 체계’이다. 이 부분을 파고들면 이야기가 더 복잡해진다.
그 GEO 점수, 애초에 뭘 재는 건가
여기까지는 ‘파는 방식’의 문제였다. 그런데 자료를 더 찾다보니 이 의문을 정면으로 다루는 글을 하나 만났다. ‘No Hacks’라는 전문 블로그에 2026년 6월 18일 올라온 ‘How to Measure AI Search Visibility’라는 글이다. 첫 문장부터 세게 들어온다.
“AI 검색 가시성은 새로운 허영지표(vanity metric)가 됐고, 대부분의 팀은 엉뚱한 숫자를 재고 있다.”
쓴 사람은 슬로보단 마니치(Slobodan Manic). 팟캐스트를 운영하면서 AI 검색 실무자 6명을 인터뷰하고, 2026년에 나온 데이터를 모아 이 글을 썼다. ▶️How to Measure AI Search Visibility
지금 시장에 널린 ‘AI 가시성 트래킹’ 툴들은 다 비슷하게 작동한다. 미리 만들어둔 질문들(프롬프트)을 챗GPT, 퍼플렉시티, 구글 AI 오버뷰에 던지고, 내 브랜드가 몇 번 등장했는지 세어서 점수로 보여준다. 예전 순위 추적(rank tracking)이랑 비슷해 보이니까 잘 팔린다. 테크니컬 SEO 컨설턴트 조노 알더슨(Jono Alderson)은 이걸 더 직설적으로 말했다.
“현재의 GEO 툴은 그냥 기존 SEO 순위 추적 방식을 새로운 것에 복사해서 붙여 넣은거다. 딱 맞지도 않는다. 그래도 아무것도 안 하는 것보다는 낫다.”
‘아무것도 안 하는 것보다는 낫다’는 말이 핵심이다. Seer Interactive 창업자 윌 레이놀즈(Wil Reynolds)는 이 패턴이 처음이 아니라고 말한다.
“처음에 허영지표는 순위였다. 그다음 사람들은 ‘어? 저 순위에서 트래픽을 얻어야 하는데!’ 하고 깨달았다. 그다음엔 그 트래픽이 매출로 이어져야 한다는 걸 깨달았다. 그러니까 이건 몇 년 전에 우리가 SEO 시절 했던 일의 재방송일 뿐이다.”
노출에서 클릭으로, 클릭에서 매출로 넘어가는 데 SEO 업계는 20년 가까이 걸렸다. GEO는 그 학습 과정을 처음부터 다시 반복하고 있는 셈이다.
AI 검색에서 인용됐다고 추천된 건 아니다
No Hacks 글에서 제일 중요한 대목은 인용(citation)과 추천(recommendation)을 구분한 부분이다. 인용은 AI가 답변 아래에 내 페이지를 출처로 걸어주는 것이고, 추천은 AI가 사용자에게 ‘이걸 선택하라’고 말해주는 것이다. 지금 나오는 GEO 점수는 대부분 인용만 세고 그걸 추천인 것처럼 판다.
우리 같은 고객사들은 이 부분을 확실히 알아야 한다. 증거는 여러 개 나온다.
① SEO 전문가 릴리 레이(Lily Ray)는 2026년 4~6월까지 ‘비즈니스 소프트웨어 베스트’ 검색 100개의 AI 오버뷰 답변을 추적했다. 어떤 브랜드는 자기 홍보용 리스트클 출처로 콘텐츠를 작성했는데 출처에서 인용된 323건 중 224건이었다. 69%에서 정작 그 브랜드는 실제 추천 목록에서 빠졌다. 구글이 그 페이지를 읽고, 페이지 안에 적힌 경쟁사를 추천한 것이다. ▶️Lily Ray: Why Calling Yourself the Best Could Backfire
② Visibility Labs가 챗GPT 응답 2만 건을 테스트했더니, 검색 기능을 켜면 제품 추천이 80.2% 바뀌었고, 인용 여부와 추천 여부의 상관관계는 0.4에 불과했다. ▶️Search Engine Land: ChatGPT product recommendations change
③ 브라이트엣지(BrightEdge)가 AI 엔진 5개를 비교하니 엔진 간 출처 겹침은 1659%로 들쭉날쭉한데 실제 추천 브랜드 겹침은 3655%로 오히려 더 좁게 모였다. ▶️BrightEdge: AI search, same brands, different sources
④ 케빈 인딕(Kevin Indig)이 인용 370만 건을 분석하니, 인용된 URL의 91%가 오직 하나의 엔진에서만 등장했다. ▶️Kevin Indig: The Consensus Gap
Seer Interactive의 최고 AI책임자(Chief AI Officer) 알리사 샤프(Alisa Scharf)는 인용이라는 지표를 매우 낮게 평가한다.
“인용은 구글 검색 페이지 2번째 노출보다도 더 나쁜 지표다. 내 브랜드가 그 답변에 언급됐다는 뜻조차 아니기 때문이다. 우리는 이걸 구글 2페이지나 3페이지에 있는 것과 비슷한, 선행지표 정도로만 본다.”
그는 단계를 셋으로 나눴다.
① 인용, 웹페이지가 언급되는 것.
② 멘션, 브랜드가 언급되는 것.
③ 추천, 챗GPT나 클로드가 실제로 ‘이걸 선택하라’고 말하는 것.
지금 GEO 대행사가 파는 점수는 대부분 첫 단계에 머물러 있다.
한 번 물어본 답은 노이즈다
인용과 추천을 잘 구분해서 잰다 해도, 문제가 하나 더 있다. AI 답변은 물을 때마다 달라진다. 앞서 에이전시들이 보여주는 ‘3개월 만에 2배’ 케이스 스터디가 왜 미심쩍은지도 여기서 풀린다.
SparkToro의 랜드 피시킨(Rand Fishkin)이 이걸 숫자로 만들었다.
“질문을 하나 던져서 얻는 건 답 하나가 아니다. 수천, 수만 가지 가능한 답 중 하나를 얻는 것이다. 묻는 사람마다 다른 목록, 다른 개수, 다른 순서, 다른 추천을 받는다.”
그가 발견한 숫자는 이렇다. 클로드나 챗GPT에게 같은 질문을 평균 1,500번 던져야, 같은 브랜드 목록이 같은 순서로 두 번 나온다. 미팅 자리에서 스크린샷 한 장으로 ‘우리 브랜드가 1위로 나왔다’는 케이스 스터디를 만드는 게 왜 위험한지, 이 숫자 하나로 설명된다.
AI 검색 분석 업체 슈퍼라인즈(Superlines)의 자체 데이터도 같은 이야기를 하고 있다. 2026년 1월부터 5주간 추적했더니 브랜드 가시성이 35.9% 떨어졌다. 같은 브랜드인데 그록(Grok) 인용률 27.01%와 클로드 인용률 0%가 615배 차이 나는 것도, 결국 ‘AI 답변은 원래 흔들린다’는 하나의 현상이다. ▶️Superlines: AI Search Statistics 2026
글 서두에서 말한 고스트 인용, 인용의 40%가 브랜드명 없이 링크만 남는 현상도 같은 맥락이다. 분기에 한 번, 혹은 미팅 때 스크린샷 한 장으로 보여주는 GEO 리포트는 통계적으로 의미가 없다. 피시킨의 말대로 통계로 재려면 충분히 많이, 반복해서 물어야 한다.
그럼 우리 광고주(고객사)는 뭘 봐야 하나
No Hacks 글이 제시하는 대안은 세 가지다.
① 추천 점유율: 그냥 우리가 정한 프롬프트에 대한 인용률이나 점유율이 아니다. 얼마나 자주 ‘선택하라’라고 지목되는지 측정할 수 있는 ‘추천’ 점유율이다.
② 브랜드 정확도: AI가 내 브랜드를 애초에 정확하게 설명하고 있는지.
③ 실제 성과: 그 가시성이 리드나 매출 같은 진짜 행동으로 이어지는지.
윌 레이놀즈는 세 번째를 특히 강하게 짚었다.
“가시성이 높은 건 좋다. 그런데 누군가 실제로 행동을 취해야 거기서 돈을 번다. 이 두 지표를 같이 추적하지 않으면, 당신은 호구다.”
2025년 콘덕터(Conductor) 서베이에서 마케팅 리더의 62%가 AI 검색 최적화의 ROI를 측정할 수 없다고 답한 이유도 결국 이거다. 인용이나 언급을 세는 툴은 많은데, 그걸 리드나 매출로 연결해서 보여주는 툴은 거의 없다. ▶️GenOptima: How to Measure GEO ROI
브랜드 정확도를 먼저 봐야 한다는 지적도 새겨들을 만하다. 빙 웹마스터 도구를 만든 듀언 포레스터(Duane Forrester)는 이렇게 말했다.
“목표는 순위가 아니라, 그 질문에 대한 대표(canonical)로 인식되는 것이다. 여러분 회사가 AI에게 지식의 출처로 인식돼야 한다는 뜻이다.”
알리사 샤프는 이걸 실행 가능한 감사(audit)로 만들었다. 창립 연도, 본사 위치, 판매 제품, 경쟁사가 누구인지처럼 답이 정해진 객관적인 질문 목록을 만들고, 모델마다 어디서 맞고 어디서 틀리는지 정기적으로 확인하는 방식이다. ‘베스트 X로 뽑아달라’ 같은 주관적 질문이 아니라, 사실 관계부터 맞는지 봐야 한다는 것이다.
측정에는 사각지대도 두 개 있다.
① 모델의 학습 데이터 시점이다. 지금 콘텐츠를 아무리 고쳐도, AI가 학습 당시에 이미 굳혀버린 지식을 얼마나 움직이는지 확인할 방법이 마땅치 않다.
② 플랫폼 데이터 자체다. 오픈AI나 앤트로픽이 왜 그 브랜드를 추천했는지 로그를 공개할 이유가 없다. 구글과 마이크로소프트가 서치 콘솔, 빙 웹마스터 도구에 AI 노출 데이터를 조금씩 흘려주는 건, 검색엔진과 모델을 동시에 운영하는 생태계를 갖고 있어서다. 그마저도 노출 수일 뿐, 클릭이나 추천 여부는 안 보여준다.
스키마 마크업을 추가하면 AI 인용이 늘어난다는 통설도 이 글에서 깨진다. 2026년 Ahrefs가 페이지 1,885개를 분석했더니 스키마 추가로 인한 유의미한 인용 상승은 없었다.
구글은 정작 GEO에 대해 뭐라고 했을까
가장 흥미로운 건 구글의 태도다. 2025년 7월 구글 서치 센트럴 라이브 딥다이브 APAC 행사에서 구글의 게리 일리스(Gary Illyes)는 AI 오버뷰와 AI 모드가 정보를 수집하고 저장하고 제공하는 모든 과정에서 기존 검색과 동일한 시스템으로 작동한다고 말했다. AEO나 GEO를 위한 별도의 알고리즘 같은 건 없다는 뜻이다. ▶️Search Engine Journal: Google Search Central APAC 2025 기존에 하던 대로 품질 좋은 콘텐츠를 만들고 기술적 SEO를 잘하면 된다는 게 구글의 공식 입장이었다.
2026년 5월 15일, 구글은 한 발 더 나갔다. ‘AI 기능을 위한 웹사이트 최적화’ 가이드를 공식 발표하면서, AEO와 GEO라는 용어로 지난 2년간 쌓인 서사를 사실상 정리해버렸다. 결론은 ‘그냥 SEO를 잘하라’는 것이었다.
한 법률 전문 매체는 이 가이드를 두고 ‘GEO 벤더 피치덱의 절반을 죽였다’고 평했다. ▶️JDSupra: Google’s AI Optimization Guide Just Killed Half the AI Optimization Vendor Pitch Deck
GEO를 별도의 신비한 채널이라고 판 사람 입장에서는 곤란한 발표였을 것이다. 정작 그 채널의 주인인 구글은 “그런 채널 없다”고 말한 셈이니까. 그리고 정작 그 채널을 재는 방식도, 앞서 본 것처럼 검증된 게 별로 없다.
그렇다면 광고주는 GEO 대행사에게 뭘 요구해야 하나
그렇다고 GEO를 완전히 무시하자는 이야기는 아니다. 챗GPT 주간 활성 사용자가 9억 명을 넘고, 구글 AI 오버뷰가 월 15억 명에게 노출되는 건 사실이다. 사람들이 AI에게 뭔가를 묻고 답을 얻는 행동 자체는 이미 일상이 됐다. 문제는 이 변화를 파는 방식과 증명하는 방식이지, 변화 자체가 아니다. 지금까지 본 걸 정리하면 이렇다.
① 케이스 스터디를 받으면 ‘기간’과 ‘방법’을 반드시 묻는다. 3개월 만에 2배가 됐다는 그래프 뒤에 무엇이 있었는지, 그 효과가 지금도 유지되고 있는지를 확인한다.
② 인용 건수가 아니라 추천 점유율을 요구한다. 몇 번 언급됐는지 말고, 몇 번 ‘선택하라’는 답을 받았는지를 묻는다.
③ 한 번의 캡처가 아니라 반복 측정 방법론을 요구한다. 같은 질문을 몇 번, 얼마나 다른 방식으로 던져서 낸 숫자인지 확인한다.
④ 브랜드 정확도 감사부터 먼저 제안하는 곳인지 본다. 창립 연도, 제품, 경쟁사 같은 객관적 사실을 AI가 얼마나 정확히 알고 있는지부터 점검하는 곳이 순서를 제대로 아는 곳이다.
⑤ 가시성 숫자를 리드나 매출 같은 실제 성과와 같이 보고하는지 확인한다. 가시성만 자랑하고 성과는 따로 떼어놓는 보고서는 의심한다.
⑥ 플랫폼별로 숫자를 쪼개서 보여줄 수 있는지 묻는다. 그록에서 잘 나온다고 클로드에서도 잘 나오는 게 아니다.
⑦ 불안을 먼저 심어주는 진단 계산기는, 그 계산 기준이 공개돼 있는지 확인한다. 기준을 공개 못 하면 그 계산기는 영업 도구다.
⑧ 별도의 큰 GEO 예산을 새로 짜기 전에, 기존 SEO와 콘텐츠, PR 예산으로 이미 커버되는 부분은 없는지 먼저 계산한다. 구글 말대로 정말 ‘그냥 SEO’라면, 이미 하고 있는 일과 겹치는 부분이 상당할 것이다.
마무리
마케팅 에이전시가 GEO를 파는 건 당연하다. 돈이 되니까. 그게 그분들의 일이다. 다만 우리 같은 광고주는 팔리는 말과 검증된 숫자를 구분할 책임이 있다. 지금 시장에 떠도는 GEO 이야기의 상당수는 파는 방식도, 재는 방식도 아직 검증되지 않았다.
잊지 말자. GEO(AI 검색)라는 채널은 있다. 하지만 그 점수를 증명할 방법은 아직 없다.