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생성형 AI가 검색 기능과 결합하면서 웹사이트와 브랜드의 노출을 측정하는 새로운 지표와 서비스가 등장하고 있다.

기존 검색 환경에서는 검색결과의 순위, 노출수, 클릭수, 검색 유입량 등이 웹사이트의 검색 성과를 확인하는 대표적인 데이터로 사용됐다.

현재는 여기에 ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 등 생성형 AI의 답변에서 특정 브랜드나 웹사이트가 얼마나 언급되고 인용되는지를 측정하는 AI 가시성(AI Visibility) 영역이 추가되고 있다.

이 글에서는 현재 공개된 Google·OpenAI의 공식 자료와 관련 연구, AI 가시성 분석 도구를 기준으로 GEO와 AI 검색 노출 시장의 현재 상황을 기록한다.

■ Google은 생성형 AI 검색에서 웹사이트를 어떻게 활용하고 있나

Google Search에는 현재 AI 개요(AI Overviews)와 AI 모드(AI Mode) 등 생성형 AI 기반 검색 기능이 적용되고 있다.

Google은 AI 검색 기능에서도 기존 검색 시스템과 웹의 정보를 활용한다고 설명하고 있다.

Google Search Central의 AI 기능 관련 공식 문서에 따르면 AI 개요와 AI 모드에서는 사용자의 질문에 답하기 위해 여러 관련 검색을 수행하는 쿼리 팬아웃(query fan-out) 기법이 사용될 수 있다.

하나의 질문을 여러 하위 주제와 데이터 소스로 나누어 검색하고, 이를 바탕으로 사용자에게 답변과 관련 웹 링크를 제공하는 방식이다.

Google은 또한 AI 개요와 AI 모드에 노출되기 위해 별도의 AI 전용 마크업이나 새로운 형태의 AI 파일이 필요한 것은 아니라고 설명하고 있다.

기존 Google Search에 페이지가 색인되고 검색결과에 노출될 수 있는 기본적인 기술 요건이 AI 검색 기능에도 적용된다.

즉 현재 Google의 생성형 AI 검색은 기존 웹 검색과 완전히 분리된 별도의 정보망이 아니라 Google Search의 검색 인프라와 웹 콘텐츠를 함께 활용하는 구조로 운영되고 있다.

■ Google Search Console에서도 AI 검색 활동이 데이터에 포함된다

Google은 AI 개요와 AI 모드에서 발생한 검색 활동을 Search Console의 실적 보고서(Performance report)에 포함하고 있다.

Google 공식 문서에 따르면 AI 개요와 AI 모드에서 발생하는 노출과 클릭 등의 데이터는 Search Console의 전체 웹(Web) 검색 유형 데이터에 포함된다.

AI 모드에서 사용자가 추가 질문을 하는 경우 새로운 검색어로 처리될 수 있으며, AI 기능 안에서 외부 페이지로 연결되는 링크 역시 일반적인 Search Console의 클릭·노출 측정 원칙에 따라 집계된다.

따라서 Google의 생성형 AI 검색을 통해 발생하는 웹사이트 노출과 방문은 기존 Search Console 데이터 체계 안에서도 일부 관찰할 수 있다.

Google은 AI 기능을 위한 별도의 특수한 SEO 요구사항은 없으며 기존 Google Search의 기본 원칙이 그대로 적용된다고 안내하고 있다.

■ ChatGPT Search도 웹을 검색하고 출처를 표시한다.

OpenAI의 ChatGPT 검색(ChatGPT Search)은 웹에서 정보를 검색해 답변에 활용하는 기능을 제공한다.

OpenAI 공식 도움말에 따르면 ChatGPT는 질문에 따라 자동으로 웹을 검색할 수 있으며, 사용자가 직접 웹 검색 기능을 선택하는 것도 가능하다.

웹 검색을 사용한 답변에는 본문 안에 출처를 나타내는 인라인 인용(Inline Citation)이 표시되며, 사용자는 출처(Sources) 영역을 통해 답변 작성에 사용된 웹페이지를 확인할 수 있다.

OpenAI는 웹사이트 운영자가 자신의 콘텐츠를 ChatGPT 검색 결과의 요약과 인용에 포함될 수 있도록 하려면 OAI-SearchBot이 사이트에 접근할 수 있어야 한다고 안내하고 있다.

OAI-SearchBot은 ChatGPT의 검색 기능을 위한 크롤러이며, OpenAI의 생성형 AI 모델 학습에 사용되는 GPTBot과는 별도로 구분된다.

즉 현재 OpenAI는 검색을 위한 웹 접근과 모델 학습을 위한 웹 접근을 서로 다른 크롤러로 운영하고 있다.

■ ChatGPT에서 발생한 웹사이트 방문도 구분할 수 있다.

OpenAI는 ChatGPT 검색에서 외부 웹사이트로 연결되는 링크에 utm_source=chatgpt.com을 자동으로 추가한다고 안내하고 있다.

UTM 파라미터(UTM Parameter)는 웹사이트 분석 도구에서 방문자가 어떤 경로를 통해 들어왔는지 구분할 때 사용하는 정보다.

따라서 ChatGPT의 검색 답변을 통해 사용자가 웹사이트를 방문한 경우 사이트 분석 환경에 따라 ChatGPT에서 발생한 추천 유입(Referral Traffic)을 별도로 확인할 수 있다.

현재 ChatGPT 검색에서는 크게 두 종류의 데이터를 구분할 수 있다.

하나는 AI 답변 안에서 어떤 웹사이트가 출처 인용(Citation)으로 사용됐는가이고, 다른 하나는 그 답변을 통해 실제 웹사이트 방문이 발생했는가이다.

출처 인용과 실제 방문은 서로 다른 데이터다.

■ AI 검색 결과는 한 번의 실행만으로 고정되지 않는다는 연구도 나오고 있다.

AI 검색 노출을 측정하는 방법 자체에 대한 연구도 진행되고 있다.

2026년 공개된 연구 「Don’t Measure Once: Measuring Visibility in AI Search」는 생성형 AI 검색에서 브랜드와 콘텐츠의 가시성을 한 번의 실행만으로 측정하는 방식의 한계를 분석했다.

연구에서는 AI 검색 결과가 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 동일하거나 유사한 조건에서도 실행 결과가 달라질 수 있다는 점을 다뤘다.

연구진은 단일 결과 대신 반복 실행을 통해 얻어진 결과의 분포를 분석하는 측정 방법을 제시했다.

이는 기존 검색엔진의 특정 키워드 순위를 확인하는 방식과 생성형 AI 답변에서의 노출을 측정하는 방식 사이에 차이가 존재할 수 있음을 보여주는 연구 사례다.

■ 질문의 표현과 AI 플랫폼에 따라서도 결과 차이가 관찰되고 있다.

생성형 AI 검색 플랫폼을 비교하는 연구에서도 플랫폼별 차이가 보고되고 있다.

ChatGPT, Perplexity 등의 AI 검색 시스템을 대상으로 한 연구에서는 서비스에 따라 인용하는 출처의 구성과 최신성 등에 차이가 나타났다.

질문의 의미가 비슷하더라도 표현 방식에 따라 검색 및 인용 결과가 달라지는 현상도 관찰됐다.

다른 비교 연구에서도 ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 사이에서 답변에 사용되는 출처와 인용 패턴에 차이가 보고됐다.

현재 AI 검색에서의 웹사이트 노출은 하나의 통일된 검색결과가 아니라 플랫폼, 질문, 답변 생성 과정 등에 따라 서로 다른 결과가 나타날 수 있는 형태로 관찰되고 있다.

■ SEO 분석 도구에도 AI 가시성 지표가 등장했다.

AI 검색에서 브랜드가 어떻게 나타나는지를 측정하는 기능은 기존 SEO 분석 시장에도 추가되고 있다.

SEO 분석 서비스 Ahrefs는 Brand Radar를 통해 AI 가시성 관련 데이터를 제공하고 있다.

Ahrefs가 현재 제공하는 AI 가시성 관련 지표에는 다음과 같은 항목이 포함된다.

브랜드 언급(Mention)
AI 답변에서 특정 브랜드가 언급된 횟수를 나타낸다.

출처 인용(Citation)
AI 답변에서 특정 웹페이지나 도메인이 출처로 인용된 횟수를 나타낸다.

노출(Impression)
추적 대상 AI 답변을 기준으로 추정된 브랜드 노출 규모를 나타낸다.

AI 점유율(AI Share of Voice)
추적된 AI 답변에서 특정 브랜드가 경쟁 브랜드와 비교해 어느 정도의 언급 점유율을 가지고 있는지를 나타낸다.

기존 SEO에서 사용되던 검색순위(Ranking), 노출(Impression), 클릭(Click) 등의 지표와 별도로 생성형 AI 답변 안에서의 브랜드 등장과 출처 사용을 측정하는 데이터가 만들어지고 있는 것이다.

■ AI 가시성 모니터링 서비스도 등장하고 있다.

기존 SEO 플랫폼뿐 아니라 생성형 AI에서의 브랜드 노출을 전문적으로 추적하는 AI 가시성 모니터링(AI Visibility Monitoring) 서비스들도 시장에 등장했다.

이러한 서비스들은 ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 등에서 특정 질문을 실행하고 브랜드가 답변에 포함되는지, 어떤 경쟁업체가 함께 등장하는지, 어떤 웹페이지가 출처로 인용되는지 등을 기록하는 기능을 제공한다.

서비스마다 측정 방식과 제공하는 지표에는 차이가 있으며 현재 AI 가시성 시장 전체에서 통일된 단일 측정 표준이 확립된 상태는 아니다.

일부 서비스에서는 동일한 질문을 일정 기간 반복 실행하여 브랜드 노출 변화와 인용 URL의 변화를 기록하는 방식도 사용되고 있다.

■ 현재 AI 가시성에서 측정되고 있는 데이터

현재 플랫폼 공식 기능과 상용 분석 서비스를 종합하면 AI 검색과 관련해 시장에서 관찰되고 있는 데이터는 크게 다음과 같이 구분된다.

브랜드 언급(Mention)
AI 답변에 특정 기업이나 브랜드가 등장했는지에 관한 데이터다.

출처 인용(Citation)
특정 웹사이트나 웹페이지가 AI 답변의 출처로 사용됐는지에 관한 데이터다.

노출(Impression)
AI 답변을 통해 브랜드 또는 웹페이지가 사용자에게 표시된 규모와 관련된 데이터다.

AI 점유율(AI Share of Voice)
특정 질문 집합에서 경쟁 브랜드와 비교한 브랜드 언급 점유율을 나타내는 지표다.

추천 유입(Referral Traffic)
AI 서비스의 답변에서 링크를 클릭해 실제 웹사이트로 이동한 방문 데이터다.

플랫폼별 노출
ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 등 각각의 서비스에서 브랜드와 웹사이트가 어떻게 나타나는지 구분한 데이터다.

아직 이들 지표의 정의와 측정 방식이 모든 AI 플랫폼과 분석 서비스에서 동일한 것은 아니다.

■ GEO 연구도 계속 발표되고 있다.

생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)라는 용어가 학술적으로 알려지는 데 영향을 준 대표적인 연구는 Princeton University, Georgia Tech, Allen Institute for AI 등의 연구진이 참여한 「GEO: Generative Engine Optimization」이다.

이 연구에서는 생성형 검색 환경에서 콘텐츠 표현 방식을 변경했을 때 답변 내 콘텐츠 가시성이 어떻게 달라지는지를 실험했다.

연구에서는 인용 추가, 통계 자료 포함, 인용문 사용 등 여러 콘텐츠 최적화 방법에 따라 생성형 엔진에서 나타나는 가시성에 차이가 관찰됐다.

다만 연구에서 나타난 효과는 주제와 적용 방법에 따라 달랐다.

이후 GEO 관련 연구에서는 실제 웹 검색 환경, 인용, 검색 결과의 변동성, 플랫폼 차이 등을 포함해 생성형 AI 환경에서 웹 콘텐츠가 발견되고 사용되는 과정을 분석하는 연구가 이어지고 있다.

현재 GEO는 기존 SEO처럼 오랜 기간 축적된 단일한 산업 표준이 존재하는 분야가 아니라 학술 연구와 상용 서비스, 검색 플랫폼의 기능 변화가 동시에 진행되고 있는 영역이다.

■ 2026년 현재 확인되는 GEO·AI 가시성의 변화

현재 공개된 자료에서 확인할 수 있는 내용을 정리하면 다음과 같다.

Google은 Search에 AI 개요와 AI 모드를 운영하고 있으며, 생성형 AI 검색에서도 웹 검색 시스템과 웹페이지를 활용하고 있다.

Google Search Console에는 AI 기능에서 발생하는 웹사이트의 노출과 클릭 데이터가 웹 검색 성과에 포함되고 있다.

OpenAI의 ChatGPT 검색은 웹 검색 결과를 활용하고 답변에 출처를 표시한다.

OpenAI는 ChatGPT 검색을 위한 OAI-SearchBot과 모델 학습에 사용되는 GPTBot을 구분해 운영하고 있다.

ChatGPT 검색에서 외부 웹사이트로 이동하는 링크에는 utm_source=chatgpt.com이 추가되어 ChatGPT에서 발생한 추천 유입을 구분할 수 있다.

AI 검색의 가시성을 반복 실행을 통해 측정하는 방법론을 다룬 연구가 발표되고 있다.

ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 등 서로 다른 AI 검색 서비스 사이에서 출처와 인용 결과의 차이를 분석하는 연구도 진행되고 있다.

Ahrefs를 비롯한 기존 SEO 분석 서비스에는 브랜드 언급, 출처 인용, AI 점유율 등 생성형 AI 환경을 대상으로 한 새로운 측정 지표가 추가되고 있다.

이와 별도로 여러 AI 플랫폼에서 브랜드 노출과 인용을 추적하는 AI 가시성 모니터링 서비스도 시장에 등장하고 있다.

이것이 현재 공개된 공식 자료, 연구 및 업계 자료에서 확인할 수 있는 GEO·AI 가시성 시장의 현황이다.

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■ 주요 용어 정리

AI 가시성(AI Visibility)
생성형 AI의 답변에서 특정 브랜드나 웹사이트가 언급·인용·노출되는 정도를 설명할 때 사용되는 용어다.

AI 가시성 모니터링(AI Visibility Monitoring)
생성형 AI에서 브랜드의 언급, 출처 인용, 노출 등의 변화를 추적하는 것을 의미한다.

브랜드 언급(Mention)
AI 답변에 특정 기업이나 브랜드의 이름이 등장하는 것을 의미한다.

출처 인용(Citation)
AI 답변에서 특정 웹사이트나 웹페이지가 정보의 출처로 표시되는 것을 의미한다.

노출(Impression)
콘텐츠 또는 브랜드가 사용자에게 표시되는 것을 나타내는 지표다. 구체적인 산정 방식은 플랫폼이나 분석 서비스에 따라 다를 수 있다.

추천 유입(Referral Traffic)
다른 웹사이트나 서비스에 포함된 링크를 통해 웹사이트로 들어오는 방문을 의미한다. 이 글에서는 주로 AI 서비스의 답변에서 발생하는 웹사이트 방문을 설명하는 데 사용했다.

AI 점유율(AI Share of Voice)
추적하는 AI 답변에서 특정 브랜드가 경쟁 브랜드와 비교해 차지하는 언급 비중을 나타내는 지표다.

생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)
생성형 검색 및 답변 환경에서 콘텐츠가 발견되고 활용되는 방식과 관련해 사용되는 최적화 개념이다.

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■ 자료 출처

Google Search Central
「AI features and your website」
Google의 AI 개요·AI 모드와 웹사이트 검색·노출 방식에 관한 공식 문서

OpenAI Help Center
「ChatGPT Search」
ChatGPT의 웹 검색 및 출처 표시 방식에 관한 공식 문서

OpenAI Help Center
「Publishers and Developers FAQ」
OAI-SearchBot 및 ChatGPT 추천 유입 추적 관련 공식 안내

Aggarwal et al.
「GEO: Generative Engine Optimization」
생성형 검색 환경에서 콘텐츠 가시성과 최적화 방법을 실험한 연구

「Don’t Measure Once: Measuring Visibility in AI Search」(2026)
AI 검색 가시성의 반복 측정과 변동성을 분석한 연구

AI 검색 플랫폼 출처·인용 비교 관련 연구
ChatGPT, Google의 AI 검색 기능, Perplexity 등의 검색 및 인용 특성을 비교한 연구자료

Ahrefs Help Center
「AI Visibility Metrics」
브랜드 언급, 출처 인용, 노출, AI 점유율 등 AI 가시성 지표 설명

※ 본 콘텐츠는 작성 시점에 공개되어 있는 플랫폼 공식 문서, 연구자료 및 업계 자료를 기준으로 GEO·AI 가시성 시장의 현재 상태를 기록한 자료다. 플랫폼 기능과 측정 방식은 이후 변경될 수 있다.