
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.

국내 검색 환경이 흔들리고 있다. 2026년 8월 구글 앱이 월간 활성 사용자 수에서 네이버를 약 18만 명 앞서며 생산성 앱 1위에 올랐고, 챗GPT 앱도 같은 카테고리 7위까지 올라왔다. 제미나이 확산과 AI 검색 강화가 배경으로 지목된다.
그래서 경영진에게 GEO 필요성을 설명해야 하는 마케터가 늘었다. 문제는 "지금 우리 회사 상태가 어떻다"를 설명할 기준이 없다는 점이다. GEO 진단을 어디서부터 시작해야 하는지 정리한다.
GEO는 Generative Engine Optimization의 약자로, ChatGPT·Gemini·Perplexity·Copilot 같은 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드와 콘텐츠를 이해하고 참고할 수 있게 준비하는 최적화다.
GEO를 SEO와 완전히 별개로 보면 오해가 생긴다. 구글 서치 센터도 AI 기능 노출을 위한 별도의 특별한 최적화 요건은 없으며 기존 SEO 모범 사례가 여전히 유효하다고 안내한다. 크롤링 가능한 페이지, 사람이 읽을 수 있는 콘텐츠, 텍스트로 제공되는 핵심 정보, 페이지 내용과 일치하는 구조화 데이터가 여전히 기준이다.
그렇지는 않다. SEO는 검색엔진이 페이지를 발견하고 평가하게 만드는 기반이다. GEO는 그 위에서 생성형 AI가 "이 브랜드가 어떤 문제를 해결하는가", "어떤 맥락에서 신뢰할 수 있는가", "어떤 질문의 답변 후보가 되는가"까지 이해하게 만드는 층이다.
서비스 페이지는 있는데 고객이 실제로 묻는 질문이 FAQ로 정리돼 있지 않으면 AI가 참고할 재료가 없다. 블로그는 많은데 브랜드 설명·고객 사례·외부 언급이 서로 다른 표현으로 흩어져 있으면 AI가 엔티티를 일관되게 묶지 못한다.
온사이트는 우리가 직접 통제할 수 있는 자산이다. 웹사이트, 서비스 페이지, 블로그, FAQ, 고객 사례, 스키마, 메타데이터. 담당자에게 권한이 있으니 먼저 손볼 수 있고, 개선이 바로 누적된다.
좋은 콘텐츠가 있어도 크롤러가 접근하지 못하거나 핵심 정보가 자바스크립트 뒤에만 있으면 답변 재료로 쓰이지 못한다.
자바스크립트 링크가 AI 검색에 보이지 않는다는 41일 실험 결과가 이 항목의 중요성을 보여준다. 기술적 완성도보다 "중요한 정보가 공개 웹에서 읽히는가"가 먼저다.
2026년 6월 국내 548개 기업을 분석한 GEO 로드맵 리포트에 따르면 기업 웹사이트의 53%가 스키마 마크업을 하나도 구현하지 않은 상태였다.
주의할 점이 있다. 잘못된 스키마는 없는 것보다 위험하다. 페이지에 없는 리뷰·가격·기능을 스키마에만 넣거나 FAQ 내용이 본문과 다르면 신뢰를 깎는다. 기준은 '더 많이'가 아니라 '보이는 내용과 맞게'다.
사람에게 목차가 필요하듯 AI도 페이지의 주제와 논리 흐름을 파악할 단서가 필요하다.
'솔루션 소개'라는 H1보다 'B2B SaaS 기업을 위한 고객 온보딩 자동화 솔루션'처럼 타깃과 문제 상황이 드러나는 제목이 낫다. 카피의 멋보다 정보의 명확성이 먼저다.
AI가 인용하기 쉬운 콘텐츠는 질문과 답변이 분명하다. 긴 글 하나에 모든 내용을 섞는 것보다 실제 질문 단위로 답변을 나누는 편이 유리하다.
AI 검색을 위한 기술 SEO 4가지와 함께 보면 온사이트 점검 범위가 완성된다.
오프사이트는 브랜드 바깥에서 형성되는 신뢰 신호다. 직접 통제할 수 없지만, AI가 브랜드의 주장을 외부 근거와 대조하게 만드는 재료다.
브랜드 엔티티는 AI가 우리 회사를 하나의 명확한 대상으로 인식하게 만드는 정보 묶음이다. 회사명, 대표자, 서비스명, 산업군, 주소, 연락처, 소셜 채널이 서로 일관되게 연결돼야 한다.
모든 기업이 위키 문서를 만들라는 뜻은 아니다. 핵심은 'AI가 여러 곳에서 같은 회사를 같은 맥락으로 인식하는가'다.
AI는 브랜드가 스스로 말하는 장점만 참고하지 않는다. 제3자가 남긴 신호도 함께 본다.
B2B는 공개 리뷰가 적을 수 있다. 그럴수록 고객 사례, 인터뷰, 도입 전후 변화를 사이트 안에서 더 구체적으로 정리해야 한다.
B2B라면 링크드인과 유튜브를 우선 챙기는 편이 좋다. 생성형 AI가 선호하는 소스이고, 인물 기반 콘텐츠 신호를 함께 참고하기 때문이다.
같은 리포트에 따르면 국내 548개 기업 중 언론 매체 언급이 1건 이상 있는 비율은 약 **70%**였지만, 그중 긍정적 맥락으로 언급된 비율은 **36%**에 그쳤다.
노출 건수보다 '어떤 메시지로, 어떤 맥락에서, 어떤 매체에' 언급됐는지가 중요하다. 기사에서 다룬 메시지가 웹사이트·블로그·고객 사례로 이어질 때 엔티티가 선명해진다.
'AI에 언급됐다'는 화면 캡처로 끝내면 다음 액션을 정할 수 없다.
현재 브랜드 언급 횟수나 링크 인용 여부의 정확한 원본 데이터는 생성형 AI 기업들이 공개하지 않는다. 경향성 파악은 GEO 트래킹 솔루션으로, 실제 유입은 GA4로 나눠 보는 구조가 현실적이다.
9개 항목을 한 번에 완성하려 하면 시작하지 못한다. 지금 비어 있는 영역을 찾고 우선순위를 정하는 용도로 쓰는 편이 낫다. 온사이트는 권한이 있으니 먼저 손대고, 오프사이트는 시간이 걸리므로 병행한다.
그리고 언급과 인용은 다르다는 점을 기억해야 한다. 이름이 나오는 것과 근거로 인용되는 것은 별개의 성과이고, 필요한 준비도 다르다.
AI 답변에 브랜드가 노출되는지만 보는 작업이 아닙니다. 웹사이트·콘텐츠·외부 신뢰 신호가 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리돼 있는지를 온사이트(직접 통제 가능 영역)와 오프사이트(외부 신뢰 신호)로 나눠 점검하는 과정입니다.
아닙니다. SEO는 검색엔진이 페이지를 발견하고 평가하게 만드는 기반이고, GEO는 그 위에서 생성형 AI가 브랜드가 해결하는 문제와 신뢰 맥락까지 이해하게 만드는 층입니다. 다만 구글도 AI 기능 노출을 위한 별도 요건은 없다고 안내하므로, 기존 SEO 모범 사례는 그대로 유효합니다.
아닙니다. 페이지에 없는 리뷰·가격·기능을 스키마에만 넣거나 FAQ 내용이 본문과 다르면 신뢰를 해칩니다. 기준은 '더 많이 넣기'가 아니라 '보이는 내용과 맞게 넣기'입니다.
생성형 AI 기업들이 언급·인용 원본 데이터를 공개하지 않기 때문에 정확한 집계는 어렵습니다. 경향성은 GEO 트래킹 솔루션으로 파악하고, 실제 유입과 전환은 GA4에서 AI 소스를 구분해 확인하는 방식이 현실적입니다.
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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.

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

AI 검색 최적화는 새로운 분야가 아니라 기술 SEO의 스트레스 테스트다. 크롤러 접근, 렌더링, 구조화 데이터, 엔티티 일관성 네 가지를 점검한다.