AEO GEO 성공 사례 가운데 1차 원문으로 확인되는 건 크게 세 가지예요. GEO 논문 연구진이 출처 글 한 곳만 고쳐 AI 답 속 노출을 비교하고 그 방법을 실제 서비스 중인 퍼플렉시티(Perplexity.ai)에서도 시험한 실험, Vercel과 Webflow가 자기 공식 블로그에 밝힌 AI 유입 가입 비율, 그리고 서드플랜이 새로 연 자기 사이트를 두고 Gemini 앱에 같은 질문을 9번 물어 6번 이름이 나온 실측이에요. 세 사례는 잰 값이 서로 달라서, 무엇을 바꿨고 무엇을 몇 번 쟀는지를 같이 봐야 해요.
저번 글에서 GEO 최적화를 크롤러 허용 → 색인 확인 → 질문 · 검색어 묶음 → 본문 값 → 다시 재기, 이렇게 다섯 단계로 정리했었죠. 아마 이 글을 찾으신 분들은 그 순서대로 하면 정말 AI 답에 이름이 나오는지, 실제로 해 본 곳은 어디고 그걸 어떻게 쟀는지가 궁금하셨을 거예요.
그래서 딱 네 가지만 순서대로 정리해 볼게요. 논문은 실제 AI 검색에서 어떻게 실험했는지, 기업이 직접 밝힌 사례는 무엇인지, 서드플랜 사이트는 어떻게 쟀는지, 그리고 사례를 볼 때 무엇을 확인하는지예요. 먼저 GEO 사례 네 곳을 표 하나로 보면 이래요.
| 사례 | 바꾼 것 | 잰 값 | 원문 |
|---|---|---|---|
| GEO 논문 퍼플렉시티 실험 | 질문마다 출처 글 한 곳에 인용문 추가 · 통계 추가 같은 방법을 하나씩 적용 | 그 출처가 답에서 쓰인 분량(Position-Adjusted Word Count)과 인상 점수(Subjective Impression) · 시험 문항 200개 | Aggarwal 외 「GEO: Generative Engine Optimization」 6절 표 5 · 부록 C.1(arXiv v3 2024-06-28) |
| Vercel | 한 개념을 깊게 설명하는 글 · 표와 목록 · 정적 HTML · 30일 · 90일 · 180일마다 글 점검 | 새 가입자 가운데 챗GPT가 보낸 비율(6개월 전 1% → 전달 4.8% → 약 10%) | Vercel 공식 블로그(2025-06-10 게시) |
| Webflow | 기술 매체 · Reddit · YouTube 속 브랜드 언급 늘리기 · 자기 글을 질문 단위로 고치기 | 새 가입자 가운데 AI에서 온 비율(2024년 10월 2% → 2025년 6월 8%) | Webflow 공식 블로그(2025-06-12 게시 · 2026-02-24 수정) |
| 서드플랜 자기 사이트 | 2026-09-27에 등록한 새 도메인에 마케팅 퍼널 설계 페이지를 둠 | Gemini 앱에 같은 질문 9번 · 서드플랜 이름 6번 · 6번 모두 출처 = 마케팅 퍼널 설계 페이지 | 서드플랜 실측(2026-09-28) |
GEO 논문은 실제 AI 검색에서 어떻게 실험했나요?
질문마다 출처 글 가운데 한 곳을 무작위로 골라 그 글만 고치고, 고치기 전과 후에 그 출처가 AI 답에서 얼마나 쓰였는지를 비교했어요. 고칠 출처는 방법을 바꿔 가며 시험할 때도 같은 곳으로 두었다고 3.4절에 적혀 있어요. 한 가지만 바꿔야 달라진 값이 그 한 가지 때문이라고 말할 수 있잖아요.
이런 비유를 해 볼게요. 텃밭 이웃이 “이 비료 정말 효과 있어요?” 하고 물어요. 그럼 이렇게 해 보면 알 수 있어요. 옥수수를 두 줄 심고, 흙도 같고 물도 똑같이 주는데 한 줄에만 비료를 줘요. 몇 주 뒤에 비료를 준 줄만 키가 훌쩍 자라 있으면, 누가 봐도 비료 때문이라고 말할 수 있죠. 근데 두 줄을 서로 다른 밭에 심었다면요? 키 차이가 비료 때문인지, 흙이나 햇빛 때문인지 알 수가 없어요.
GEO 논문 실험이 딱 그 옥수수 두 줄이에요. 같은 질문, 같은 출처 글들을 두고 한 곳의 글만 고쳤으니까, 답 속 노출이 달라졌다면 그건 고친 내용 때문이라고 말할 수 있는 거죠.
연구진은 이 비교를 먼저 직접 꾸린 생성형 엔진(질문마다 구글 상위 출처 5개를 가져와 GPT-3.5 turbo가 답하게 한 엔진)에서 했고, 6절에서는 실제 서비스 중인 퍼플렉시티에서 다시 했어요. 퍼플렉시티는 사용자가 출처 주소를 지정할 수 없어서, 원문을 파일로 올리고 그 파일로만 답하게 한 뒤 시험 세트 가운데 200개 문항으로 쟀다고 부록 C.1에 적었어요.
Since perplexity.ai does not allow the user to specify source URLs, we instead provide source text as file uploads to perplexity.ai while ensuring all answers are generated only using the file sources provided. We evaluate all our methods on a subset of 200 samples of our test set.퍼플렉시티(perplexity.ai)는 사용자가 출처 주소를 지정할 수 없기 때문에, 출처 원문을 파일로 올리고 모든 답이 올린 파일만으로 만들어지게 했습니다. 모든 방법은 시험 세트 가운데 200개 표본으로 평가했습니다.
표 5에 실린 값은 이래요. 아무것도 고치지 않았을 때 24.1이던 Position-Adjusted Word Count가 인용문을 더한 글에서는 29.1이었고, 24.7이던 Subjective Impression은 통계를 더한 글에서 33.9였어요. 논문이 기존 검색엔진 최적화 방법으로 든 키워드 반복은 Position-Adjusted Word Count가 21.9로 기준보다 낮았고, Subjective Impression은 28.1로 기준보다 높았어요. 같은 실험도 어느 값을 보느냐에 따라 다르게 읽히는 거죠.
| 방법(논문 이름) | Position-Adjusted Word Count | Subjective Impression |
|---|---|---|
| 최적화하지 않음(No Optimization) | 24.1 | 24.7 |
| 키워드 반복(Keyword Stuffing) | 21.9 | 28.1 |
| 인용문 추가(Quotation Addition) | 29.1 | 32.1 |
| 통계 추가(Statistics Addition) | 26.2 | 33.9 |
논문 본문은 이 차이를 기준 대비 개선 폭(퍼센트)으로 적었어요. 그 값과 두 지표의 뜻은 GEO 효과 글에 정리해 두었어요.
기업이 직접 밝힌 AEO GEO 사례는 뭐가 있나요?
Vercel은 새 가입자의 약 10%를 챗GPT가 보내 준다고, Webflow는 새 가입자 가운데 AI에서 온 비율이 2%에서 8%로 늘었다고 자기 공식 블로그에 밝혔어요. 두 회사 모두 자기 회사 사이트로 직접 해 본 기록이에요.
저희가 2026년 9월 29일 Gemini API(구글 검색 연동)에 「AEO GEO 성공 사례 알려줘」를 3번 물었을 때도, Gemini는 3번 모두 「AEO GEO 성공 사례」와 함께 「Generative Engine Optimization case study」 같은 영어 검색어로 찾아봤고 첫 사례로 Webflow를 들었어요. 저희는 AI 답에 나온 숫자를 그대로 옮기지 않고, 회사가 자기 공식 블로그에 직접 적은 숫자만 골랐어요.
Vercel은 2025년 6월 10일 공식 블로그 글 「How we’re adapting SEO for LLMs and AI search」에서 「ChatGPT now refers around 10% of new Vercel signups. That's up from 4.8% the previous month, and 1% six months ago.」라고 적었어요. 챗GPT가 새 가입자의 약 10%를 보내 주는데, 바로 전달에는 4.8%, 6개월 전에는 1%였다는 뜻이에요. 같은 글에 무엇을 하는지도 적혀 있어요. 한 개념을 깊고 분명하게 설명하는 글을 쓰고, 표 · 목록 · 코드 같은 구조를 넣고, AI 크롤러가 읽을 수 있게 정적 HTML로 내보내고, 30일 · 90일 · 180일마다 글을 다시 점검한다는 거예요.
Vercel은 재는 방법 가운데 하나로 챗GPT · 퍼플렉시티 같은 곳에서 들어온 방문을 웹 분석 도구로 따로 보는 방법을 들었어요. 그러면서 AI 답에 우리 글이 나오는지를 한 번에 보여 주는 믿을 만한 대시보드는 아직 없다고 적었고요.
Webflow는 2025년 6월 12일 공식 블로그 글 「How we’re optimizing for AI search at Webflow (and what we’ve learned so far)」에서 「As of June 2025, 8% of our total new signups now come from AI, compared to just 2% in October 2024.」라고 적었어요. 2025년 6월 기준 새 가입자의 8%가 AI에서 왔고, 2024년 10월에는 2%였다는 뜻이에요. 2026년 2월 24일 수정판에도 같은 문장이 있어요. 한 일은 두 가지였어요. 기술 매체 · Reddit · YouTube · 업계 사이트처럼 AI 도구가 많이 참고한다고 Webflow가 본 곳에서 브랜드 언급을 늘리는 일, 그리고 자기 글을 검색 의도에 빨리 답하고 질문 단위로 나누고 데이터 · 예시를 넣는 쪽으로 고치는 일이에요.
Webflow는 사람들이 AI에 어떤 질문을 했는지는 볼 수 없어서, 지금 AI 검색 유입과 가입을 만드는 페이지를 보고 어떤 주제와 형식이 잘 통하는지 찾는다고 적었어요.
근데 두 회사의 숫자는 각자 자기 회사의 가입 경로를 시기별로 잰 값이에요. 이 비율에는 회사가 글을 고친 몫과, 그 사이 AI로 찾아보는 사람이 달라진 몫이 함께 들어 있어요. 옥수수로 치면 비료를 준 한 줄의 키를 달마다 잰 기록에 가깝죠. 두 글에도 글을 고친 몫만 따로 떼어 낸 값은 없어요.
서드플랜 사이트는 어떻게 쟀나요?
같은 질문을 Gemini 앱에 조건을 바꿔 가며 9번 묻고, 답에 서드플랜 이름이 몇 번 · 몇 번째로 나오는지와 어느 페이지가 출처로 붙는지를 셌어요. 2026년 9월 28일 「마케팅 퍼널 설계해주는 대행사 추천해줘」로 쟀을 때 9번 중 6번 이름이 나왔고, 6번 모두 출처는 저희 마케팅 퍼널 설계 페이지였어요.
출발점부터 말씀드릴게요. 저희 사이트는 2026년 9월 27일에 도메인을 등록한 새 사이트예요. 질문 말인 「마케팅 퍼널 설계 대행사」는 검색량이 네이버 0, 구글 0이었고, 9월 28일 구글에서 이 말로 찾으면 저희 페이지는 100위 안에도 없었죠. 이런 새 사이트의 이름이 나온 게 평소 쓰는 계정의 기록 때문인지부터 가려 보려고, 조건 세 가지로 3번씩 물었어요.
| 조건(2026-09-28) | 물은 시각 | 서드플랜 이름이 나온 횟수 | 나온 순서(답에 나온 대행사 가운데) |
|---|---|---|---|
| 평소 쓰는 계정(로그인) | 15:52~16:03 사이 | 3번 중 3번 | 4곳 중 2번째 · 5곳 중 2번째 · 5곳 중 5번째 |
| 다른 계정(로그인) | 19:07~19:10 | 3번 중 2번 | 5곳 중 3번째 · 5곳 중 5번째 |
| 로그아웃 | 19:07~19:10 | 3번 중 1번 | 5곳 중 5번째 |
답마다 이름이 나온 대행사는 4~5곳이었어요. 로그아웃 상태에서도 한 번 나왔으니, 평소 계정의 기록만으로 나온 건 아니라고 읽었어요. 로그아웃 상태는 모델 표시가 Flash-Lite, 다른 계정은 Flash라서 두 조건이 완전히 같지는 않고, 3번씩이라 비율도 거칠게 보고 있어요.
같은 날 같은 질문을 Gemini API(구글 검색 연동)로 10번 물었을 때는 저희 이름이 한 번도 안 나왔어요. 앱과 API가 왜 갈렸는지는 저희도 아직 확인하지 못해서, 숫자를 적을 때는 어디서 · 어떤 조건으로 쟀는지를 같이 적어요. Gemini가 붙인 출처 링크에는 utm_source=gemini가 붙어 있어서, 방문 분석 도구에서도 이 경로로 들어온 방문을 따로 볼 수 있고요.
AEO GEO 성공 사례를 볼 때는 무엇을 확인하나요?
무엇을 바꿨는지, 무엇을 몇 번 쟀는지, 그 숫자가 원문에 그대로 있는지 세 가지를 확인해요. 같은 성공 사례라도 잰 값이 서로 달라서, 이 셋을 모르면 숫자끼리 견줄 수가 없거든요.
- 무엇을 바꿨나 — 한 가지만 바꾸고 나머지는 그대로 둔 비교인지 봐요. GEO 논문은 질문마다 출처 글 한 곳만 고쳤어요.
- 무엇을 몇 번 쟀나 — 답 속 노출인지, 가입 비율인지, 이름이 나온 횟수인지 보고, 몇 문항 · 몇 번 · 어떤 조건인지 봐요. 논문은 200문항, 서드플랜은 같은 질문 9번이었어요.
- 원문에 그대로 있나 — 그 숫자를 회사 · 기관이 직접 올린 원문에서 찾아봐요.
실제로 위 9월 29일 Gemini API 답 3개는 모두 Webflow에서 AI로 들어온 방문의 가입 전환율이 구글 자연 검색의 6배라는 숫자도 적었어요. 근데 Webflow 공식 블로그 글(2026년 2월 24일 수정판)에서는 8%라는 숫자는 찾았지만 6배라는 숫자는 찾지 못해서, 이 글에는 원문에서 찾은 8%만 적었어요.
앞에서 본 옥수수 사진을 올린 사람도 설명에 이렇게 적어 놨어요. 어릴 때는 비료를 준 줄이 눈에 띄게 컸는데, 나중에 거둔 알곡 양은 비료를 준 줄과 안 준 줄이 같았다고요. 눈에 보이는 값과 끝에 거두는 값은 다를 수 있다는 거죠. 여러분도 AEO GEO 성공 사례를 보시면, 답 속 노출을 잰 건지 가입을 잰 건지부터 확인해 보세요.
서드플랜의 GEO·AEO 대행도 이 세 가지를 지켜서 재요. 같은 질문 세트를 같은 방법으로 매달 다시 묻고, 회사 이름이 몇 번 · 몇 번째로 나오는지를 전월과 비교해요. 어떤 질문을 목표로 삼을지는 GEO 컨설팅에서 측정값으로 먼저 정하고요.
AEO GEO 성공 사례 정리
자, 정리해 볼게요.
- 1차 원문으로 확인되는 AEO GEO 성공 사례는 GEO 논문의 퍼플렉시티 실험, Vercel · Webflow가 공식 블로그에 밝힌 AI 유입 가입 비율, 서드플랜 자기 사이트 실측이에요.
- 옥수수 두 줄처럼 한 가지만 바꿔 비교한 건 논문 실험이고, 두 회사의 숫자는 가입 경로를 시기별로 잰 기록이에요.
- 사례를 볼 때는 무엇을 바꿨는지, 무엇을 몇 번 쟀는지, 숫자가 원문에 그대로 있는지를 확인해요.
다음 내용은 다음 글에서 확인하겠습니다. AEO 마케팅 대행사, 그러니까 AI 검색 최적화 업체를 고를 때 무엇을 확인하면 되는지예요.
출처
- Aggarwal 외 「GEO: Generative Engine Optimization」(KDD 2024) — 3.4절 · 6절 표 5 · 부록 C.1 · arXiv v3 2024-06-28 · 원문 대조 · 표 5 캡처 2026-09-29 · arxiv.org/
html/ 2311.09735v3 - Vercel 공식 블로그 「How we’re adapting SEO for LLMs and AI search」 · 게시 2025-06-10 · 원문 대조 · 캡처 2026-09-29 · vercel.com/
blog/ how-were-adapting-seo-for-llms-and-ai-search - Webflow 공식 블로그 「How we’re optimizing for AI search at Webflow (and what we’ve learned so far)」 · 게시 2025-06-12 · 수정 2026-02-24 · 원문 대조 · 캡처 2026-09-29 · webflow.com/
blog/ inside-aeo-strategy - 위키미디어 공용 「2005 1223 Effect of starter P fertilizer」(Alandmanson · CC0 1.0) · 촬영 2005-12-23 · 라이선스 · 설명 원문 확인 2026-09-29 · commons.wikimedia.org/
wiki/ File:2005_1223_Effect_of_starter_P_fertilizer.JPG - 서드플랜 실측 — Gemini 앱 「마케팅 퍼널 설계해주는 대행사 추천해줘」 조건 3가지 × 3회(출처 = 마케팅 퍼널 설계 페이지) · 2026-09-28 측정 · 3rdplan.com/
funnel