SEO 업계는 지난 몇 년간 두 개의 신조어를 팔았다. GEO(Generative Engine Optimization, 생성 엔진 최적화)와 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화). Google이 공식 문서를 통해 그 두 개념을 동시에 격파했다. "Google Search의 관점에서 생성형 AI 검색을 위한 최적화는 검색 경험 최적화이며, 따라서 여전히 SEO다." 이 한 문장이 신조어 기반 컨설팅 산업 전체를 흔든다.
핵심은 AI Overviews와 AI Mode가 실제로 작동하는 방식에 있다. Google이 설명하는 두 가지 기법이 논리의 뼈대다. 첫 번째는 RAG, Google 용어로는 "grounding"이다. AI 시스템이 관련 페이지를 가져오는 원천은 기존 검색 색인이고, 이미 랭킹된 페이지가 AI 답변의 소스가 된다. 두 번째는 "Query Fan-out"이다. "잔디 잡초 없애는 법"이라는 하나의 쿼리에서 AI가 "제초제 추천"이나 "화학물질 없이 잡초 제거" 같은 파생 쿼리를 자동으로 병렬 생성해 검색한다. 이 파생 쿼리들도 동일한 랭킹 시스템을 통과한다. AI 검색에서 보이지 않는 사이트는 일반 검색에서도 보이지 않는 사이트라는 의미다.
문서의 Mythbusting 섹션은 업계에 퍼진 전술들을 항목별로 해체한다. LLMS.txt 파일과 AI 전용 마크업은 불필요하다. 콘텐츠를 잘게 청킹하는 방식도 효과가 없다. Google 시스템이 단일 페이지에서 복수의 토픽을 직접 파싱하기 때문이다. AI 시스템에 맞춰 콘텐츠를 재작성하는 것도 시간 낭비다. 동의어와 의미 확장은 이미 처리된다. 외부 사이트 언급 대량 생산은 "Scaled Content Abuse" 스팸 정책에 저촉된다. 구조화 데이터는 리치 결과에는 여전히 유효하지만, AI 검색 랭킹과는 무관하다.
대신 Google이 제시하는 방향은 "non-commodity content(비상품 콘텐츠)"다. "첫 주택 구매자 7가지 팁"처럼 어디서나 복붙 가능한 콘텐츠가 아니라, "하수관 검사를 건너뛰고 돈을 절약한 이유"처럼 실제 경험과 전문성이 담긴 콘텐츠가 기준이다. AI 시스템은 쿼리와 정확히 일치하지 않아도 관련 페이지를 식별할 수 있다고 Google은 명시한다. 다만 같은 문서에는 예고도 포함돼 있다. Business Agent(검색 내 브랜드와의 대화 경험), Agentic experiences(AI가 예약과 비교를 대신 처리), Universal Commerce Protocol(UCP) 등 에이전트 시대의 새로운 인터페이스다. GEO·AEO는 기존 SEO에 새 이름을 붙인 것이었지만, 에이전트가 직접 사이트를 탐색하는 다음 단계는 다른 종류의 최적화 논리를 요구할 수 있다.