최근 수정 시각 : 2026-01-21 15:54:08

AEO




1. 개요2. 등장 배경3. 핵심 대상4. SEO 및 GEO와의 차이점5. 최적화 전략
5.1. 질문-답변(Q&A) 구조5.2. 구조화 데이터 (Schema Markup)5.3. 두괄식 서술 (BLUF)
6. 전망

1. 개요

AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)는 검색 엔진이나 인공지능(AI)이 사용자의 질문에 대해 링크가 아닌 즉각적인 '정답'을 제시할 때, 해당 답변에 자사의 콘텐츠가 채택되도록 최적화하는 기술이다.

초기에는 구글의 '강조 스니펫(Featured Snippet)'이나 Siri, Alexa 등의 음성 검색에 대응하기 위한 전략으로 등장했으나, 2023년 이후 ChatGPT, Perplexity 등 답변형 AI 검색 서비스가 보편화되면서 그 중요성이 더욱 확대되었다.

2. 등장 배경

인터넷 정보량이 폭발적으로 증가하면서 사용자는 수많은 웹사이트 링크(Blue Links) 중 원하는 정보를 찾는 데 피로감을 느끼게 되었다. 이에 따라 검색 엔진들은 사용자가 웹사이트를 방문하지 않고도 검색 결과 페이지(SERP)에서 바로 정답을 확인할 수 있는 '제로 클릭' 환경을 구축하기 시작했다.

AEO는 이러한 환경에서 검색 엔진이 신뢰하는 '단 하나의 정답'으로 선택받기 위해 등장한 마케팅 방법론이다.

3. 핵심 대상

AEO가 타겟팅하는 '답변 엔진'은 크게 세 가지 유형으로 나뉜다.
* 검색 엔진 스니펫: 구글의 'Featured Snippet', 네이버의 '지식스니펫' 등 검색 결과 최상단에 요약된 답변.
* 음성 비서: Siri, Google Assistant, Bixby 등 화면 없이 음성으로 정답을 읽어주는 서비스.
* AI 검색 서비스: ChatGPT, Google Gemini, Bing Chat 등 대화형으로 답변을 생성하는 서비스.

4. SEO 및 GEO와의 차이점

구분 SEO AEO GEO
풀이 검색 엔진 최적화 답변 엔진 최적화 생성형 엔진 최적화
목표 검색 랭킹 상위 노출 단일 정답(Top 1) 채택 AI 모델의 인용 및 추천
형식 웹사이트 링크 목록 요약된 텍스트/음성 합성된 문장 및 맥락
주요 전략 키워드, 백링크 구조화 데이터, Q&A 포맷 권위성, 팩트 밀도

* SEO vs AEO: SEO는 "우리 사이트에 와서 정보를 보세요"라고 유도하는 것이고, AEO는 "여기에 정답이 있습니다"라고 검색 엔진에게 직접 알려주는 것이다.
* AEO vs GEO: AEO는 검색 엔진의 스니펫과 음성 검색을 포함하는 조금 더 넓은 개념이며, GEO는 생성형 AI(LLM) 모델의 학습 및 추론 과정에 특화된 최신 하위 개념으로 볼 수 있다. 다만 최근에는 두 용어가 혼용되는 추세다.

5. 최적화 전략

AEO의 핵심은 기계가 이해하기 쉬운 형태로 명확한 정답을 제공하는 것이다.

5.1. 질문-답변(Q&A) 구조

사용자가 물어볼 법한 질문을 제목(H2, H3 태그)으로 설정하고, 그 바로 아래에 명쾌한 답변을 40~60자 내외로 배치하는 것이 유리하다. 이를 흔히 FAQ 페이지 형태로 구현한다.

5.2. 구조화 데이터 (Schema Markup)

JSON-LD 형식의 Schema.org 마크업을 활용해 검색 엔진에게 이것이 '질문'이고 이것이 '답변'임을 코드로 명시해야 한다. 특히 `FAQPage`, `HowTo`, `QAPage` 스키마가 AEO에 필수적이다.

5.3. 두괄식 서술 (BLUF)

BLUF(Bottom Line Up Front) 원칙에 따라 결론부터 먼저 제시해야 한다. 서론이 길거나 미사여구가 많은 문장은 답변으로 채택될 확률이 낮다.

6. 전망

가트너(Gartner)는 2028년까지 검색 엔진 트래픽이 크게 감소할 것으로 예측했다. 사용자가 검색 결과 목록을 훑어보는 대신 AI가 요약해준 '하나의 답변'만을 소비하는 경향이 짙어짐에 따라, 기업들의 마케팅 경쟁은 "1페이지 진입(SEO)"에서 "정답 채택(AEO)"으로 이동하고 있다.