검색·답변·생성형 AI가 각각 무엇을 보는지, 한 편의 글이 왜 세 점수를 따로 받는지 설명합니다.
같은 글 하나를 놓고 세 가지 점수가 따로 나오면 대개 이런 반응이 나옵니다. “잘 쓴 글이면 다 좋게 나와야 하는 거 아닌가?” 그런데 세 관점은 애초에 다른 것을 보고 있습니다.
예전에는 글을 읽는 쪽이 사람 하나였습니다. 검색엔진은 그 사람을 글까지 데려다주는 역할만 했고요. 지금은 셋입니다. 검색엔진이 목록에 올리고, 답변 엔진이 요약해서 보여주고, 생성형 AI가 답을 만들면서 근거로 씁니다.
셋이 원하는 게 다릅니다. 그래서 한 편의 글이 어디서는 통하고 어디서는 막힙니다.
“전세 계약 전 등기부등본 보는 법”이라는 글을 예로 들어보겠습니다. 제목이 명확하고 소제목이 잘 나뉘어 있으면 검색엔진은 이 글이 무엇에 관한 글인지 쉽게 파악합니다. SEO 점수는 잘 나옵니다.
그런데 본문이 “등기부등본은 크게 세 부분으로 나뉩니다”로 시작해서 배경 설명만 열 문단 이어지고, 정작 “근저당이 얼마면 위험한가”에 대한 답은 맨 마지막에 한 줄 있다면 AEO는 낮습니다. 답을 찾으러 온 사람이 끝까지 읽지 않고, 발췌할 만한 덩어리도 없기 때문입니다.
여기에 “일반적으로 위험하다고 알려져 있습니다” 같은 문장만 있고 어떤 기준인지, 어디서 확인한 내용인지가 없으면 GEO도 낮습니다. AI는 근거 없는 주장을 인용하지 않습니다. 같은 주제로 이미 수백 개 글이 있는데, 굳이 이 글을 출처로 달 이유가 없습니다.
검색 노출만 노리고 제목과 본문에 같은 키워드를 스무 번 넣는 방식이 대표적입니다. 검색엔진에는 한때 통했지만, 답변 엔진 입장에서는 답이 어디 있는지 더 흐려집니다. AI 입장에서는 정보 밀도가 낮은 글이고요.
반대로 셋이 같이 좋아지는 것도 있습니다. 질문을 소제목으로 세우고 그 아래에서 답을 끝내면, 검색엔진은 구조를 파악하기 쉽고 답변 엔진은 잘라 쓰기 좋고 AI는 인용할 단위를 찾습니다. 하나 고쳐서 셋이 오르는 지점이 분명히 있습니다.
블렌즈가 점수를 세 개로 나누는 이유가 이것입니다. 합쳐서 한 줄로 주면 “68점”이라는 숫자만 남고, 무엇을 고쳐야 하는지는 알 수 없습니다. SEO가 낮은 글과 GEO가 낮은 글은 손봐야 할 곳이 전혀 다릅니다.
실제로 어떻게 나뉘어 나오는지는 리포트 예시에서 볼 수 있습니다. 발행 전에 직접 점검하려면 글쓰기 체크리스트가 더 실용적입니다.
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Answer Engine Optimization의 줄임말로, 질문에 직접 답하는 형태로 글을 쓰는 것을 뜻합니다. 검색 결과 상단의 요약이나 음성 비서의 답변처럼, 사용자가 링크를 누르지 않고 답만 가져가는 자리를 노립니다.
핵심은 "답이 어디 있는지 바로 보이는가"입니다. 질문을 소제목으로 세우고 그 아래 두세 문장으로 답을 끝내면 발췌되기 쉬워집니다.
SEO는 검색 결과에 노출되는 것이 목표입니다. GEO(Generative Engine Optimization)는 생성형 AI가 답변을 만들 때 내 글을 근거로 삼고 출처로 달아주는 것이 목표입니다.
노출과 인용은 다릅니다. 검색에서 잘 잡히는 글이 AI 답변에는 한 번도 인용되지 않을 수 있습니다. AI는 순위보다 "이 주장에 근거가 붙어 있는가"를 봅니다.
겹치는 부분이 많아서 하나를 제대로 하면 나머지도 어느 정도 따라옵니다. 구조가 잘 잡힌 글은 세 관점 모두에서 유리합니다.
다만 갈라지는 지점이 있습니다. 검색 노출만 노리고 키워드를 반복하면 AEO·GEO 쪽은 오히려 나빠집니다. 답이 흐려지고 근거가 없는 글이 되기 때문입니다.
세 관점은 보는 것이 달라서 눈으로 구분하기 어렵습니다. 블렌즈는 글 하나를 세 축으로 나눠 채점하고 항목마다 근거를 붙여 어디가 약한지 보여줍니다.