AI 검색 엔지니어가 본 GEO: 무엇이 인용을 결정하는가

김윤기 라이너 엔지니어 | GEO 팩트체크 세미나 '실제 살펴보는 GEO 오해와 진실' 세 번째 강연

이  글은 2026년 5월 21일, 요즘IT가 라이너(Liner)의 후원을 받아 주최한 'GEO 팩트체크 세미나' 에서 세 번째 강연자로 나선 김윤기 라이너 엔지니어의 발표 내용을 1인칭 시점으로 정리한 글입니다.

안녕하세요. 저는 라이너에서 검색 엔진 엔지니어로 일하고 있는 김윤기라고 합니다. 저는 SEO나 GEO를 전문적으로 하는 사람은 아니어서 실제로 SEO, GEO 하시는 분들이 어떤 일을 하시는지는 정확히 모릅니다. 그런데 주변에서 SEO, GEO를 실행해 보시다가 기술적으로 맞는지에 대해 질문을 많이 해 주셔서 알게 되는 것들이 있는데요. 엔지니어의 관점에서는 명확한 사실들이 업계 실무자들에게는 다소 혼란스럽게 다가가는 경우가 있는 것 같습니다. 그래서 오늘은 실제 '검색 엔진이 어떻게 돌아가는가'라는 기술적 관점에서 GEO에 대한 인사이트를 공유해 드리고자 합니다.

본격적인 이야기에 앞서 저희 라이너를 짧게 소개해 드리자면, 전 세계 1,300만 명 이상의 사용자가 이용하는 AI 검색 서비스입니다. 전체 사용자의 95%가 해외 유저이며, 챗GPT처럼 대화형 검색 기능을 제공하면서도 '출처의 신뢰도'를 최우선으로 삼고 있습니다. 최근에는 정확한 출처를 필요로 하는 연구자들을 위해 특화된 자체 검색 엔진 'Liner Scholar'를 출시하기도 했습니다.

AI 검색은 어떻게 동작하는가

기존 구글과 같은 전통적인 검색 엔진에서는 정보 획득을 위해 주로 '키워드'를 입력했습니다. 예를 들어 GEO와 SEO의 차이가 궁금하다면 보통GEO vs SEO라고 검색했을 것입니다. 기존에는 이렇게 키워드로 검색해 나온 URL들을 사용자가 직접 클릭하고 정보를 취합해 인사이트를 도출해야 했습니다.

하지만 AI 검색 엔진에서는 다릅니다. 사용자는 “GEO와 SEO의 차이가 무엇이고, GEO를 위해 어떤 액션을 취할 수 있을까?”처럼 복잡한 서술형 질문을 던집니다. AI 검색 엔진은 이 과정을 대신 수행해 사용자에게 최종적인 인사이트를 바로 제공합니다.

초기 AI 검색 시장에서는 여전히 키워드 위주의 검색이 많았지만, 점차 서술형 프롬프트 입력이 주류가 되고 있습니다. 그렇다면 AI 검색 엔진은 이러한 복잡한 입력을 어떻게 이해하고, 검색을 수행하여, 답변을 생성할까요? 그 과정을 크게 3단계로 나누어 보겠습니다.

1단계: 쿼리 분해

복잡한 서술형 쿼리가 들어오면, AI는 이를 키워드 기반의 여러 쿼리로 잘게 쪼갭니다. 이를 앞선 강연에서도 언급된 '쿼리 팬아웃'이라고 합니다. 하나의 유저 쿼리를 해결하기 위해 AI가 질문을 다각도로 나누고, 이를 기존 서치 엔진에 각각 검색합니다. 쿼리가 3개로 나뉘었다면 검색을 세 번 수행해 결과를 모으는 것입니다. 유저의 서술형 질문을 그대로 검색하지 않는 이유는, 현재 우리가 활용하는 기존 서치 엔진들이 철저히 '키워드 기반'으로 최적화되어 있기 때문입니다. 

2단계: 검색 결과(SERP)에서 스니펫 보기

그렇게 해서 각 검색 결과물을 가져옵니다. 그런데 각 쿼리에 대한 검색 결과를 가져오더라도 AI가 모든 문서의 본문을 다 읽는 것은 아닙니다. 우선 검색 결과 페이지에 노출되는 '제목'과 짧은 설명인 '스니펫(Snippet)'만을 읽어옵니다. 구글에서 검색하면 검색 페이지의 제목과 그 아래에 짧은 설명 한두 줄 정도가 나오는데요, 그걸 스니펫이라고 합니다. 

제목과 스니펫을 가져온 다음에, AI가 검색 결과 상위 10개~30개 정도를 보고, 그중에서 유저의 쿼리를 해결하는 데 도움이 될 것 같은 일부 문서들을 3개~5개 선별합니다. 그렇게 선택된 소수의 문서에 크롤러를 보내서 실제 본문을 가져옵니다. 

3단계: AI가 답변 생성 + 인용 달기

이제 제목과 스니펫, 그리고 그중에서 선별해 가져온 본문 정보를 잘 이용해서, AI가 최종적으로 인용을 포함한 답변을 만들어냅니다. 이것이 AI 검색 엔진의 전체적인 흐름이라고 할 수 있습니다.

왜 모든 문서가 아니라 일부 문서에서만 본문을 가져오는지 의문이 들 수 있습니다. 그건 AI에게 입력을 넣어줄 수 있는 길이(Context Window)에 한계가 있기 때문입니다. 그래서 정말 유용하다고 판단되는 것만 본문을 가져와서 AI에 넣어주는 것입니다. 그리고 그 본문을 선택하기 위해서는 제목과 스니펫을 보는 것이죠. 

이렇게 가져온 정보들을 가지고 AI가 답변을 써 내려갈 때, 인용을 달게 되는데요. 이는 사람이 글을 쓰는 방식과 동일합니다. 특정한 주장을 할 때 그 근거가 되는 문장이 포함된 문서를 가져와 출처를 밝히는 것입니다. AI도 마찬가지입니다. 그래서 스니펫만 노출되는 것보다 본문 전체가 AI에게 읽혀야 실제 인용으로 이어질 확률이 높아집니다. 

스니펫만 보고 인용하기는 어렵고, 본문을 봐야 인용할 가능성이 높아지는 것이죠. 

AI 검색 엔진 원리로 풀어보는 GEO 오해와 진실

기본적인 흐름을 설명했으니, 이제 많은 분들이 갖고 계신 의문에 대해서 답해 보려고 합니다. 오늘 GEO 팩트체크 세미나의 패널 토크에서 모더레이터로 참여하시는 라이너 콘텐츠 리드를 통해서 미리 질문을 받았습니다.

Q1. 사이트 속도, 렌더링 전략, 전통적인 SEO 시그널이 GEO에서도 중요한가요?

네, 중요합니다. 앞서 설명드린 AI 검색 엔진의 흐름을 떠올려봅시다.AI는 쪼개진 키워드 쿼리를 기반으로 기존 검색 엔진의 결과를 활용합니다. 즉, 일단 상위 10~20위권 내에 노출(SEO)이 되어야만 AI가 제목과 스니펫을 읽을 기회조차 얻을 수 있습니다. 그렇기 때문에 SEO가 안 되어 있으면 GEO도 당연히 안 된다, 이것이 당연한 사실이라고 보시면 될 것 같습니다.

즉 AI 검색이 기존의 서치 엔진을 그대로 이용하기 때문에, SEO에서 유효했던 전략은 여전히 유효하다고 할 수 있습니다. 다만 SEO가 충분조건은 아니고, 필요조건이라고 이해해 주시면 됩니다.

Q2. GEO에서 그레이햇(Gray-hat)이나 블랙햇(Black-hat) 기법이 실제로 작동하나요?

일부는 작동하는 것도 있고, 일부는 그렇지 않습니다.

우선 Prompt traffic abuse 기법은 작동하기 어렵습니다. 같은 프롬프트를 AI에 계속 입력해서 AI에 노출되게 하겠다는 기법인데요. 검색 엔진에서 똑같은 검색어를 날려서 우리 사이트를 상단에 노출시키겠다는 기법과 같은 것이죠. 이건 작동하기 어렵습니다. 하지만 AI가 어떤 콘텐츠를 인용할지 결정하는 데는 사용자 트래픽 규모가 영향을 주지 않습니다. 

반면, 페이지 중간에 AI만 읽을 수 있도록 숨겨진 지시어를 넣는 ‘HTML Injection’ 방식은 당장은 통할 수도 있습니다. 하지만 LLM 모델과 탐지 기법은 지금 이 순간에도 비약적으로 발전하고 있습니다. 한때 챗GPT가 폭탄 만드는 법도 친절하게 알려주던 시절이 있었지만 지금은 철저히 막힌 것처럼요. 이런 꼼수들은 조만간 무력화될 가능성이 높으니 아까운 리소스를 낭비하지 않으셨으면 좋겠습니다. 

Q3. 페이지 내 위치에 따른 인용의 차이가 있나요?

네, 위치가 꽤 중요합니다. 두 가지 측면에서요. 

첫째, 앞서 강조했듯 AI가 본문을 읽을지 말지 결정하는 기준은 제목과 스니펫입니다. 검색 결과에 노출되는 텍스트가 AI에게 '이 페이지에 유용한 정보가 있다'는 확신을 줄 정도로 매력적이어야 합니다. 

둘째, 본문을 가져온다고 해도 전부 다 가져오지는 않습니다. 본문 길이가 너무 길면 전부 다 가져올 수 없어서, 앞에서부터 적당히 잘라서 가져오게 됩니다. 그래서 중요한 정보는 앞쪽, 페이지 상단에 두는 게 유리합니다. 

Q4. FAQ 형식이 효과적이라고 하던데, 진짜인가요?

콘텐츠의 측면에서는 맞습니다. FAQ 형식 자체가 AI가 인용하기 정말 좋은 형태인 건 사실입니다. 저희 회사의 FAQ를 예로 들어 보겠습니다. “Liner, Liner Scholar, Liner Write는 무엇이 다른가요?’라는 질문이 있는데요. 어떤 유저가 “라이너 스콜라에 대해 설명해줘”라고 질문한다면, 이 FAQ에 있는 답변을 가져오기에 너무 좋은 형식입니다. 애초에 FAQ '특정 질문을 해결하기 위한 포맷'이기 때문이죠. 

하지만 형식적 측면에서는 그렇지 않습니다. 정보는 구체적이지 않은데 FAQ 형식만 도입하는 건 의미가 없습니다. FAQ 형식이 효과가 있다고 말씀드린 건 FAQ의 내용이 인용될 만한 콘텐츠를 많이 갖고 있기 때문에 효과적이라는 의미입니다. FAQ 형식 자체가 의미 있는 것은 아닙니다. 

Q5. AI 친화적 글쓰기라는 게 있나요?

이 질문도 정말 많이 해 주시는데요. 두 가지 측면에서 말씀드릴게요.

먼저콘텐츠 측면에서는 AI 친화적 글쓰기가 있을 수 있다고 말씀드리고 싶습니다.AI는 자기가 몰랐던 정보를 획득해서 유저에게 잘 전달하고 싶어 합니다. 따라서 정보량이 많고 구체적인 정보를 담고 있는 콘텐츠를 인용할 가능성이 높습니다. 그리고 그 정보가 구체적이면 AI가 쓸 만한 게 많기 때문에 좋아할 수밖에 없습니다. 

예를 들기 위해 ChatGPT와 라이너에 ‘벚꽃놀이 명소 추천해줘’라고 물었습니다. 두 엔진에서 ‘벚꽃놀이 명소 Best7’ 같은 콘텐츠가 많이 인용되는 것을 볼 수 있습니다. 제목에서부터 '이 페이지에 들어가면 최소한 7곳에 대한 정보를 얻을 수 있겠구나, 정보가 풍부하겠구나'라는 시그널을 주니 인용이 잘 된다고 할 수 있습니다. 

반면 형식이나 구조 측면에서는 ai 친화적 글쓰기란 게 없습니다. 사실은 '무조건 없다'라기보다는 '없을 가능성이 있다' 혹은 '없어질 가능성이 높다'에 가깝습니다.

AI 모델은 웹페이지에 있는 데이터를 학습합니다. 이때 학습에 많이 활용된 형식을 선호하게 됩니다. A라는 형식으로 쓰인 콘텐츠를 많이 학습했다면 애초에 그런 형식으로 쓰인 글을 좋아할 수밖에 없는 것이죠. 그와 달리 B형식을 많이 학습한 모델은 B를 좋아할 것입니다. 

그런데 이는 모델이 새로 업데이트될 때마다 달라집니다. 최근 GPT, Gemini와 같은 모델들은 세 달 정도에 한 번씩 업데이트하고 있는데, 그럴 때마다 모델이 선호하는 형식이나 구조가 계속 바뀔 것입니다. 그리고 그것들이 어떤 형식이나 구조를 좋아하는지는 아무도 알 수 없어요. AI를 학습시키는 분들조차도 알기 어렵습니다. 

그래서 형식·구조에 매달리기보다는 정보량이 많거나 구체적인 정보를 담고 있는 페이지를 만드는 것을 더 추천드립니다. 

Q6. WebMCP를  도입하면 GEO에 도움이 되나요?

도움이 되지 않습니다. WebMCP는 에이전트가 웹사이트에 들어가서 장바구니에 물건을 담거나, 로그인을 하는 등 사람처럼 행동할 수 있게 해주는 도구입니다. AI 검색의 로직에 WebMCP가 끼어들 여지가 없습니다. 

굳이 따지자면, 로그인해야만 볼 수 있는 페이지에 접근할 수 있게 해주는 정도인데요. GEO와 무관하다고 생각해도 무리 없습니다. 

정리: AI가 우리 페이지를 인용하게 하는 방법

오늘 전달드리고 싶었던 내용을 바탕으로, AI가 우리 페이지를 인용하게 하는 방법으로는 딱 세 가지가 중요합니다.

• 서치 엔진 상위에 우리 페이지가 노출되어야 합니다.즉 SEO에서 유용했던 전략은 여전히 중요하고, GEO에서의 필요조건이라고 할 수 있습니다.
• AI가 우리 페이지의 제목과 스니펫을 보고 유용한 웹페이지로 인식해야 합니다.즉 중요한 정보는 스니펫에 담아야 합니다.
• 웹 페이지 본문의 정보가 다양하고 깊이 있어야 합니다.즉 콘텐츠의 퀄리티가 더욱 중요한 시대라고 할 수 있습니다.

이 세 가지 말씀을 드리면서 세션은 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

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