마케터 81%는 여전히 이걸 'SEO'라고 부른다 — AI 검색 용어 전쟁의 결말

GEO, AEO, LLM 최적화, AI 검색 최적화. 몇 주에 한 번씩 새 약어가 링크드인에서 뜨고 대행사 제안서에 들어간다. 그런데 이 용어를 쓰는 건 파는 쪽이지 사는 쪽이 아니다.

프랙틀(Fractl)이 미국 마케팅 의사결정권자 343명을 조사한 결과가 그 간극을 숫자로 보여 준다.

마케터 81%는 여전히 'SEO'라고 부른다

핵심 수치부터 보자.

• 81% 가 사내 AI 검색 가시성 전략을 여전히 'SEO'라고 부른다.
• 온라인에서 도움을 찾을 때 70% 가 "AI search optimization"(46%) 또는 그냥 "SEO"(24%)로 검색한다.
• C레벨은 'GEO'(28%)와 'AEO'(17%)를 개별 실무자(9%, 3%)보다 약 3배 자주 쓴다.
• 벤더의 가장 큰 감점 요인 1위는 용어 설명 없는 버즈워드 남용(36%) 이었다.
• 마케터는 검색·콘텐츠 예산의 평균 24% 를 AI 검색 가시성에 배정하고 있다.

절반은 아직 용어를 검색해 본다

마케터의 절반이 동료나 경쟁사가 쓴 용어를 보고 나중에 따로 찾아봤다고 답했다. SEO를 넘어선 용어를 공식 채택한 팀은 27% 뿐이고, 42%는 채택하지 않기로 했으며 31%는 아직 정하지 못했다.

흥미로운 건 직급별 분포다. 임원급은 새 용어를 더 많이 채택(디렉터·C레벨 36%)하지만, 모르는 용어를 찾아본 비율도 가장 높았다(C레벨 56%). 조직에 공통된 운영 모델이 생기기 전에 경영진이 먼저 카테고리에 관심을 갖는 상태라는 뜻이다. 보드 자료에서 GEO를 본 임원이 질문을 던지는 동안, SEO·콘텐츠·PR·분석 팀은 실행이 뭐가 달라지는지 아직 정리하지 못한 상황이다.

예산은 이미 움직였다

용어가 정리되지 않았을 뿐, 돈은 이미 들어가고 있다. 최대 82% 가 예산의 일부를 배정했고 43% 는 20% 이상을 쓴다. 실험 단계를 지나 계획 단계로 넘어왔다는 가장 분명한 신호다.

가장 많이 투자하는 팀은 성과 측정에 가까운 쪽이다. SEO·퍼포먼스 마케팅 팀이 콘텐츠·브랜드 팀보다 높은 비중을 배정한다. 노출, 순위, 트래픽 품질, 기여 경로, 보조 전환의 변화를 가장 먼저 감지하는 팀이기 때문이다.

가장 큰 어려움은 측정이 아니라 속도였다

1위는 변화 속도(28%) 였다. AI 생성 결과에서 성과·가시성을 측정하는 문제(17%), 어느 AI 플랫폼을 우선할지 고르는 문제(15%), 업계 표준·모범사례 부재(13%)가 뒤를 이었다.

플랫폼 우선순위도 갈려 있다. ChatGPT가 34%로 선두, 제미나이 16%, 클로드 6%, 코파일럿·빙 AI 5% 순이다. SEO·AI 업계에서 자주 언급되는 퍼플렉시티를 꼽은 응답은 1% 에 그쳤고, 14%는 아직 목표 플랫폼을 정하지 못했다.

사례가 용어보다 4배 강하다

벤더를 평가할 때 신뢰 신호 1위는 측정·검증 가능한 결과가 담긴 사례(34%) 였다. 명확한 방법론(22%), 팀 전문성·실적(15%)이 뒤따라 셋을 합치면 71%다. 용어 구사력은 9% 에 그쳤다.

감점 요인도 같은 방향을 가리킨다. 설명 없는 버즈워드(36%), 사례나 추적 가능한 결과 부재(21%), 근거 없는 성과 주장(20%), 기존 SEO 서비스를 AI 브랜딩으로 재포장(16%) 순이다.

AI 검색이 벤더 탐색 경로에도 들어왔다

AI 가시성 서비스를 제안받는 마케터들이 이미 AI로 그 회사를 조사하고 있다. 66% 가 벤더·대행사를 알아보려고 ChatGPT·퍼플렉시티·제미나이 같은 도구를 직접 써 봤다고 답했다. SEO 전문가는 89%, 퍼포먼스 마케터 84%, C레벨 81%로 검색 투자에 영향을 미치는 집단일수록 높다.

AI 검색 도구와 동료 추천이 각각 34%로 공동 1위 탐색 경로가 됐고, 구글 검색·링크드인·업계 매체가 22%, G2·클러치 같은 리뷰 플랫폼이 8%였다.

실무자 관점: 용어를 파는 대신 증명 사슬을 만든다

이 조사에서 뽑을 실행 결론은 세 가지다.

첫째, 약어가 제안을 대신하게 두지 않는다. 용어가 도움이 되면 쓰되 일 자체로 정의해야 한다. AI 검색이 발견 경로, 브랜드 인용, 제3자 권위, 콘텐츠 구조, 측정을 어떻게 바꾸는지 설명한 뒤 구매자가 이미 아는 언어 — SEO 성과, 가시성, 권위, 유효 트래픽, 매출 기여 — 로 되돌려 연결한다.

둘째, 방법론을 눈에 보이게 만든다. 어떤 프롬프트를 테스트했는지, 우리 브랜드와 경쟁사가 어디에 나왔는지, 그 답변에 어떤 출처가 영향을 줬는지 보여 준다. 진단 체크리스트로 온사이트와 오프사이트를 나눠 보는 방법은 GEO 진단 체크리스트 9가지 — 온사이트와 오프사이트를 나눠서 본다에 정리해 뒀다.

셋째, 양극단을 피한다. 트래픽이 안 무너졌다고 AI 검색을 무시해서도 안 되고, 답변 엔진마다 따로 쫓아다녀서도 안 된다. 내 카테고리에서 AI 검색이 이미 영향을 주는 지점부터 찾고, 구매자가 쓸 법한 프롬프트를 감사하고, 그 답변을 만드는 반복 출처와 인용, 엔티티 신호를 본다. 언급과 인용이 어떻게 다른지는 AI가 인용하는 브랜드는 3단계로 만들어진다 — 언급과 인용은 다르다에서 확인할 수 있다.

용어 논쟁에서 이기는 게 기회가 아니다. AI 검색을 이해하고 예산을 잡고 실행하기 쉽게 만드는 쪽이 기회다.