
E-E-A-T 점검 도구를 코딩 없이 만들었다 — AI 에이전트로 사이트 감사하기
E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.

생성형 AI 답변에 브랜드를 노출시키려는 수요가 빠르게 늘고 있다. 국내 프리랜서 플랫폼 크몽에서 올해 1분기 AI 마케팅 비중은 12%로, 지난해 7%에서 5%포인트 올랐다. 미국 조사에서는 대기업 마케터의 94%가 AEO 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 수요가 이 속도로 커지면 공급도 따라붙지만, 검증 기준이 없으면 공급의 질은 따라오지 않는다.
기존 SEO는 검색 결과 페이지의 순위를 다툰다. AEO(답변 엔진 최적화)와 GEO(생성형 엔진 최적화)는 순위가 아니라 AI가 만들어 낸 답변 안에 브랜드와 콘텐츠가 인용되는지를 다룬다. 목표 지점이 다르니 측정 방식도 달라진다.
문제는 이 지점이 구조적으로 불안정하다는 것이다. 같은 질문이라도 모델 버전, 이전 대화 맥락, 사용자 지역에 따라 답변이 달라진다. 알고리즘은 비공개다. 결과적으로 '몇 위'라는 개념 자체가 성립하지 않고, 같은 조건에서 반복 측정해도 결과가 흔들린다.
노출을 보장하려면 두 가지가 전제돼야 한다. 결과가 결정적으로 재현되어야 하고, 그 결과를 공급자가 통제할 수 있어야 한다. AEO·GEO는 둘 다 충족하지 못한다. OpenAI를 비롯한 주요 사업자는 답변 영역과 광고 영역을 분리해 운영한다고 밝히고 있다. 즉 광고비를 집행해서 답변 속 추천을 사는 경로는 공식적으로 존재하지 않는다.
측정이 어려운 시장에는 검증되지 않은 주장이 들어온다. 일부 대행사가 기자에게 유료 기사 게재를 제안하는 사례가 보고되고 있다. AI 모델이 언론 기사를 신뢰 소스로 참조한다는 점을 노린 방식이지만, 매체 편집권과 기사 신뢰를 동시에 훼손한다. 단기 인용이 잡히더라도 소스 자체의 신뢰도가 떨어지면 장기적으로 역효과다.
제안을 받았다면 다음을 물어보자.
AEO·GEO 자체가 허상은 아니다. 실제로 구매 결정의 앞단이 AI 답변으로 이동하고 있고, 거기서 언급되는지 여부는 중요해지고 있다. 다만 이 영역은 '보장'이 아니라 관측의 문제로 다뤄야 한다. 노출 여부, 유입, 브랜드 검색 증가처럼 계층을 나눠 추적하는 방식은 AI 검색 성과 측정, 5개 계층으로 나눠라에서 다룬 적 있다.
시장이 정리되기 전까지 대행사 선택의 기준은 하나로 요약된다. 무엇을 어떻게 측정할지 먼저 설명하는 쪽을 고른다.
쓰임이 겹치지만 강조점이 다릅니다. AEO는 답변 엔진에서 질문에 대한 답으로 선택되는 데, GEO는 생성형 엔진이 만들어 내는 응답 안에 브랜드·콘텐츠가 포함되는 데 초점을 둡니다. 실무에서는 구분 없이 함께 쓰이는 경우가 많습니다.
OpenAI 등 주요 사업자는 답변 영역과 광고 영역을 분리해 운영한다고 밝히고 있습니다. 따라서 광고비 집행으로 답변 속 추천을 보장한다는 제안은 근거를 요구해야 합니다.
단일 순위 지표는 성립하지 않습니다. 고정된 프롬프트 세트를 정해 정기적으로 반복 측정하고, 인용 여부·AI 경유 유입·브랜드 검색량처럼 계층을 나눠 추적하는 방식이 현실적입니다.
권장되지 않습니다. AI가 인용할 소스는 결국 크롤링되고 이해된 페이지에서 나옵니다. 기술적 SEO와 콘텐츠 구조가 정리되지 않으면 인용 후보에 오르기 어렵습니다.
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영업일 기준 24시간 안에 담당자가 직접 답변드립니다.

E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.

GEO 진단은 AI 답변에 우리 브랜드가 나오는지 확인하는 작업이 아니다. 온사이트 4개, 오프사이트 4개, 측정 1개로 나눠 점검하는 GEO 체크리스트를 정리했다.

링크드인·유튜브·레딧·틱톡이 저품질 AI 콘텐츠를 걸러 내는 시스템을 구축 중이다. 워터마크의 한계와 살아남는 콘텐츠의 조건을 정리했다.