Google이 매일 처리하는 검색어는 여전히 80억 건 이상이며, ChatGPT는 주당 10억 건 이상의 질의를 처리한다(LumenGEO). 이것은 같은 규모의 경쟁이 아니라 자릿수가 다른 격차다.
사용 빈도도 줄지 않았다. 미국 사용자의 주당 평균 Google 검색 세션 수는 10.5회에서 12.6회로 늘었다(Engain). AI는 검색이라는 행위를 대체하기보다 검색 앞에 한 단계를 더하는 것에 가깝다. 실제로 달라진 것은 클릭률이다. 2026년에는 약 68.01%의 Google 검색이 제로 클릭으로 끝나고, 검색 1,000회당 오픈 웹 클릭은 약 276회만 남는다. 2024년에는 이 수치가 374회였다.
2. 먼저 기억해야 할 네 가지 숫자
| 지표 | 데이터 | 기업에 대한 의미 |
|---|---|---|
| Google 일평균 검색량 | 80억 건 이상(LumenGEO) | 여전히 최대 트래픽 풀, 포기할 수 없음 |
| ChatGPT 주간 검색량 | 10억 건 이상(LumenGEO) | 이미 임계 규모를 넘었지만 모수는 더 작음 |
| 제로 클릭률 | 68.01%, 검색 1,000회당 약 276회 유입 | 개별 노출의 가치 하락, 페이지 단위로 계산해야 |
| AI 개요 커버리지 | 약 30%~48%(Engain) | 절반 정도의 검색어는 여전히 전통적 링크를 반환 |
커버리지에 두 개의 숫자가 나오는 것은 모순이 아니다. 하나는 12만 9천 개 도메인의 키워드 표본에 기반하고, 다른 하나는 추적 검색어에 대한 지속 집계에서 나온 것으로 집계 기준이 다르다. 의사결정 시에는 구간만 기억하면 된다.
3. "순위는 그대로인데 트래픽이 빠졌다"는 무슨 일인가
Pew Research는 미국 성인 900명, 실제 웹 방문 250만 건을 추적했다. 검색 결과 페이지에 AI 요약이 나타날 때 사용자가 전통적 링크를 클릭하는 비율은 8%에 불과했고, AI 요약이 없을 때는 15%였다(Engain). 위치는 그대로인데 페이지에 답변 상자가 하나 추가되면서 클릭 확률이 거의 절반으로 잘린 것이다.
Schwartz Marketing Lab의 2026년 연구는 아예 결론을 제목에 담았다. Google 1위는 더 이상 트래픽을 보장하지 않는다(PR Newswire).
문제는 이런 유실이 일반적인 도구에서는 보이지 않는다는 점이다. Search Console은 "이번 노출이 하나의 AI 답변으로 바뀌었다"는 사실도, ChatGPT나 Perplexity에서 들어온 세션도 기록하지 않는다(LumenGEO). 팀은 순위가 안정적이면 SEO가 건강하다고 판단하고, 하락을 계절성 탓으로 돌린다.
4. AI 개요는 모든 검색어를 똑같이 대하지 않는다
2025년 1월, AI 개요를 발생시킨 검색어 중 약 91.3%가 정보형이었다. 같은 해 10월에는 57.1%로 떨어졌다. 같은 기간 상업형 검색어 비중은 8.69%에서 18.57%로, 거래형은 1.76%에서 13.94%로, 내비게이션형은 1% 미만에서 10.33%로 올랐다(Engain). AI가 흡수하는 범위는 지식 문답에서 비교와 구매 전 조사로 확산되고 있지만, 확산은 아직 끝나지 않았다.
| 검색어 유형 | 대표 예시 | 클릭 성향 |
|---|---|---|
| 개념 정의 | 생성형 엔진 최적화란 무엇인가 | 낮음 |
| 비교·선정 | AI 웹사이트 빌더는 어떻게 고르는가 | 중간 |
| 사양과 견적 | 모델 파라미터, 가격, 최소 주문 수량 | 높음 |
| 지역 서비스 | 근처의 XX 서비스 업체 | 높음 |
| 문제 해결·조작 | X 설정 방법, 오류 해결법 | 중상 |
5. 뉴스 검색과 비즈니스 검색은 서로 다른 사용자 행동이다
2024년 11월부터 2025년 11월까지 Google이 뉴스 퍼블리셔에 보낸 추천 트래픽은 전 세계적으로 33% 감소했고, 미국에서는 38% 감소했다(Engain). 뉴스 사이트의 구조는 "대량의 정보형 검색어 + 강한 시의성 + 일회성 방문"이며, 이는 AI 개요가 가장 잘 처리하는 영역과 정확히 겹친다.
그러나 클릭이 한 방향으로만 빠져나가는 것도 아니다. 사용자가 1차적 세부 정보—원문 표현, 전체 명단, 타임라인, 검증 가능한 현장 정보—를 필요로 할 때 원본 사이트로 돌아가는 것이 여전히 가장 손쉬운 경로다. 이는 대형 공공 이벤트 기간(예: 대선 개표일)에 검색 클릭이 단기간에 뚜렷하게 늘어나는 이유이기도 하다. 이는 구조적 예외이지 추세 반전이 아니며, 이를 근거로 기업 공식 사이트의 트래픽도 되돌아올 것이라고 추론해서는 더더욱 안 된다. 기업 사이트의 주류 검색어는 제품, 솔루션, 가격, 서비스 역량이며, 사용자 행동 논리는 뉴스 소비와 거의 겹치지 않는다.
6. 어떤 키워드가 실제 클릭을 더 잘 만드는가
판단 기준은 하나뿐이다. 사용자가 검색을 마친 뒤 손에 "다음 행동"이 있는가.
- 규격, 모델, 파라미터, 최소 주문 수량, 납기가 붙은 제품 키워드는 세부 사항을 확인해야 다음으로 넘어갈 수 있다.
- 견적, 비용, 솔루션 비교류 키워드에서 사용자가 원하는 것은 의사결정 문서에 넣을 수 있는 자료다.
- 지역·근거리 서비스 키워드에서 사용자는 연락처, 주소, 예약 가능 시간을 찾는다.
- 장애 대응과 설정 키워드에서 사용자는 자신의 시스템에서 그대로 한 번 따라 해봐야 한다.
- 다운로드, 체험판, 템플릿, 체크리스트가 필요한 키워드는 결과 페이지가 쓸 만한 파일을 줄 수 없다.
클릭 확률이 뚜렷하게 낮은 것은 "무엇인가", "왜", "어떻게 이해할까"다. 이것들이 나쁘다는 게 아니라, 단독으로 리드 획득 목표가 되어서는 안 된다는 뜻이다. 이들의 가치는 브랜드 엔티티를 지탱하고, 인용되고, 신뢰를 얻는 데 있다.
7. 어떤 페이지에 계속 투자할 가치가 있는지 판단하기
사이트 전체 트래픽으로 결정하지 말고, 페이지 단위로 결정하라.
| 판단 기준 | 봐야 할 지표 | 확대할 만함 | 축소 또는 재구성 |
|---|---|---|---|
| 검색 의도 | 해당 페이지의 상업형 검색어 비중 | 상업형 비중이 뚜렷함 | 거의 전부 순수 정의형 |
| 클릭 성과 | 검색어 유형별로 분해한 CTR 추세 | 순위와 CTR이 같은 방향으로 안정적 | 순위는 오르는데 CTR은 하락 |
| 전환 연결 | 해당 페이지가 만든 문의, 체험, 가입 | 페이지에 명확한 다음 단계가 있음 | 읽고 바로 이탈, 경로 없음 |
| 콘텐츠 해자 | 1차 데이터, 프로세스, 템플릿, 사례 | 다른 곳에서 복제 불가 | 유사 사이트와 고도로 동질적 |
| 유지 비용 | 분기별 업데이트가 감당 가능한가 | 정기 유지 가능 | 이미 만료됐고 관리 주체 없음 |
실행 순서는 네 단계로 고정된다. Search Console에서 검색어를 내보내 의도별로 분류하고, 최근 반년에서 1년의 CTR 변화를 비교하고, 분석 도구에서 해당 페이지가 전환 행동을 받아내는지 확인한 뒤, 마지막으로 확대, 재구성, 관찰 유지, 통합·종료를 결정한다. 분기마다 한 번 하는 것이 매달 총트래픽을 들여다보는 것보다 유용하다.
8. SEO 트래픽을 문의·매출과 대조하기
SEO가 의심받는 이유는 대개 트래픽이 없어서가 아니라, 그 트래픽이 가치를 증명하지 못하기 때문이다. 세 층의 대조로 해결할 수 있다. 검색 층에서는 Search Console로 페이지와 검색어 유형별 노출·클릭 베이스라인을 기록한다. 행동 층에서는 AI 추천 유입을 위한 별도 채널 그룹을 만든다. 비즈니스 층에서는 핵심 랜딩 페이지의 CTA에 소스 파라미터가 붙은 링크를 달아 문의가 CRM에서 추적 가능하게 만든다.
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랜딩 페이지 링크에는 귀속 가능한 파라미터를 통일적으로 붙여 두 경로를 분리해 집계한다.
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example.com/pricing?utm_source=google&utm_medium=organic&utm_campaign=seo_2026
이렇게 하면 "지난 분기 문의 중 얼마가 전통적 검색에서, 얼마가 AI 추천에서 왔는가"에 답할 수 있다. "자연 트래픽이 올랐는가 내렸는가"만 답하는 것과는 다르다.
9. SEO와 GEO 병행: 기반은 공유, 증분은 구조에
Google은 AI 기능을 검색 문서의 "순위 및 검색 노출" 항목 아래에 두고, 생성형 AI 검색을 위한 최적화 가이드를 별도로 제공한다(Google Search Central). 이는 AI 답변이 전통적 결과와 동일한 크롤링·색인 기반을 공유한다는 뜻이다. 크롤링 접근성, 페이지 성능, 정보 구조, 콘텐츠 품질, 엔티티 일관성은 양쪽 모두에 유효하다.
새로 추가해야 할 것은 구조 층이다. 각 섹션이 독립적으로 하나의 답이 되게 하고, 단락 첫머리에 결론을 먼저 주고 조건과 예외를 뒤에 붙인다. 비교 가능한 정보는 표로, 재사용 가능한 정보는 목록과 단계로 만든다. FAQ, 제품, 조직 정보에는 구조화 데이터를 보강한다. AI 시스템이 인용하는 것은 페이지 전체가 아니라 단락이다.
10. 사이트 유형별 차별화된 투자
같은 데이터를 모든 업종에 적용할 수 없으며, 뉴스 퍼블리셔의 성과를 기업 공식 사이트의 참조 기준으로 삼아서도 안 된다.
| 사이트 유형 | 현재 상황 | 권장 투자 방향 |
|---|---|---|
| 뉴스/콘텐츠 미디어 | 정보형 비중이 높아 AI 개요에 가장 민감 | 색인과 시의성을 지키면서 구독과 직접 방문을 함께 운영 |
| B2B SaaS | 비교, 통합, 가격 설명은 여전히 클릭이 많은 영역 | 비교 페이지, 통합 페이지, 가격 설명과 FAQ |
| 무역·수출 독립몰 | 다국어 롱테일이 강하고 의사결정 주기가 김 | 제품 사양, 인증, 납기와 문의 경로 |
| 지역 서비스 | 지역 의도가 명확하고 AI 침투는 상대적으로 낮음 | 서비스 페이지, 사례, 후기와 연락처 |
| 이커머스 | 거래형 검색어 침투가 가속 | 상품 구조화 데이터와 사이트 내 검색 경험 |
11. 페이지 구조를 장기적으로 유지보수할 수 있게 만들기
판단이 끝났다면 남은 일은 엔지니어링이다. 페이지 구조, 콘텐츠 깊이, 다국어, 구조화 데이터, 지속적 업데이트, 리드 경로 모두 누군가 장기적으로 유지해야 한다. 전담 프런트엔드와 SEO 팀이 없는 팀이라면 이 부분을 웹사이트 빌더 도구가 대신할 수 있다. we0.ai의 포지션은 웹사이트 구축부터 고객 확보까지를 아우르는 AI 워크스페이스다. 자연어로 요구사항을 설명하면 멀티 에이전트가 협업해 페이지를 생성하고, 편집 가능한 캔버스에서 미세 조정한 뒤 자체 도메인으로 원클릭 배포한다. CMS 백엔드와 SEO·GEO 최적화 역량이 같은 체인 위에 있어, 페이지 구축부터 이후 콘텐츠 업데이트까지 한곳에서 완료할 수 있고, "문구 한 번 고치려면 일정을 기다려야 하는" 손실을 줄인다.
한 가지 유의할 점은, 도구가 해결하는 것은 "구조를 효율적으로 제대로 만들 수 있는가"이지 "콘텐츠에 1차 정보가 있는가"가 아니라는 것이다. 후자는 비즈니스 자체로만 해결된다.
자주 묻는 질문
AI 검색이 보편화된 후에도 SEO를 할 필요가 있나?
할 필요가 있지만 방식이 달라져야 한다. Google은 여전히 매일 80억 건 이상의 검색어를 처리하고, 제로 클릭을 제외해도 검색 1,000회당 약 276회의 유입이 남는다(Engain). 규모는 여전히 상당하다. 달라진 점은 사이트 전체 트래픽으로 성패를 재단할 수 없고, 검색 의도와 페이지 가치별로 각각 평가해야 한다는 것이다.
순위는 그대로인데 자연 트래픽이 떨어지는 이유는?
가장 가능성 높은 원인은 AI 요약이 클릭을 가로채기 때문이다. AI 요약이 나타날 때 전통적 링크 클릭률은 8%, 없을 때는 15%다. 위치는 그대로인데 클릭 확률이 달라졌고, Search Console은 이런 가로채기를 따로 표시하지 않는다.
뉴스 사이트 트래픽이 회복되면 기업 공식 사이트도 회복된다고 볼 수 있나?
아니다. 뉴스 사이트는 정보형·시의성 검색어가 중심이고, 기업 사이트는 제품, 솔루션, 가격, 서비스가 중심이다. 뉴스 퍼블리셔의 성과는 "실시간 1차 정보에는 여전히 클릭 가치가 있다"는 것만 보여줄 뿐, 기업 사이트의 트래픽 예측 근거가 될 수 없다.
페이지 순위는 좋은데 AI에 전혀 인용되지 않는다면 포기해야 하나?
그럴 필요는 없다. 순위가 만드는 클릭과 인용이 만드는 브랜드 노출은 서로 다른 두 개의 수익선이다. 더 합리적인 방법은 먼저 단락 단위 구조와 구조화 데이터를 보강하고, 별도 채널 그룹으로 AI 추천 변화를 관찰하는 것이다.
관련 도구
- Google Search Console: 검색어와 페이지별 노출, 클릭, CTR 확인
- Google Analytics 4: 맞춤 채널 그룹으로 AI 추천 분리
- 구조화 데이터 테스트 도구: FAQ, 제품, 조직 마크업 검증
- CRM 및 폼 귀속: 랜딩 페이지 소스를 문의 기록까지 전달
관련 링크
- Engain: AI SEO Statistics 2026
- LumenGEO: AI Search vs Google Search 2026
- PR Newswire: Google 1위가 더 이상 트래픽을 보장하지 않는다
- Google Search Central: AI Features and Your Website
- we0.ai 공식 사이트
요약
AI 검색이 바꾼 것은 클릭의 배분 효율이지, 검색 자체의 존재가 아니다. Google이 매일 처리하는 80억 건 이상의 검색어, 여전히 오르고 있는 사용 빈도, 그리고 검색 1,000회당 약 276회의 유입이라는 현실은 SEO가 여전히 투자할 가치가 있다는 것을 함께 보여준다. 다만 "더 많은 키워드를 커버하는 것"에서 "상업형 페이지를 클릭할 만한 것으로 만드는 것"으로 옮겨가고 있을 뿐이다. 기업이 해야 할 일은 둘 중 하나를 고르는 것이 아니다. 먼저 검색 의도별로 데이터를 분해하고, 페이지 단위로 셈을 한 뒤, SEO와 GEO를 같은 하나의 콘텐츠 체인 위에서 실행하는 것이다. Google 쪽에서는 상업적 의도를 지키고, AI 쪽에서는 인용을 확보한다.
