[특집] 구글 유입 −40%, AI 유입 0.01% — GEO는 신기루인가: 남의 통계와 우리 사이트 로그로 본 AI 검색 시대의 방문

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들어가며: 둑과 신기루

2026년 9월, 언론사 트래픽 분석 회사 차트비트가 1년치 데이터를 내놨습니다. 언론사로 들어오는 구글 검색 유입이 1년 사이 40.2% 줄었습니다. 그 전해의 감소폭(21.9%)보다 두 배 가팔라졌습니다. 같은 시기 시장조사업체 시밀러웹은 구글 검색의 43% 에 AI 요약(AI Overviews)이 붙는다고 집계했습니다. 1년 전엔 15%였습니다.

검색창 위에 AI가 답을 먼저 보여 주니, 사람들이 링크를 덜 누르는 건 당연한 결과입니다. 그러면 그 빈자리는 ChatGPT나 퍼플렉시티 같은 AI 서비스가 채워 줄까요? 차트비트의 답은 냉정합니다. AI 서비스가 보내 준 방문은 2년 새 8배로 늘었지만, 여전히 전체 트래픽의 0.01% 이고, 2026년엔 오히려 줄어드는 모양새라고 했습니다.

이 틈에서 'GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)'라는 말이 유행했습니다. AI 답변에 우리 콘텐츠가 인용되도록 최적화하자는 것. 컨설팅 상품이 쏟아지고, llms.txt 같은 새 파일 형식이 생겼습니다. 이 글의 질문은 하나입니다. GEO는 길인가, 신기루인가.

마지막 숫자에 주목해 주세요. 남의 통계만 인용하는 대신, 이 글은 이 블로그를 운영하는 코어닷투데이 사이트의 실제 데이터를 함께 펼쳐 봅니다. 1년치 유입 경로, 그리고 10시간치 서버 로그에서 센 AI 크롤러의 요청 수. 큰 그림과 작은 현장이 같은 이야기를 하는지 확인하려고요.

1부. 검색은 어떻게 '답'이 되었나

클릭이 사라지는 속도

AI 요약이 클릭에 미치는 영향을 가장 깔끔하게 보여 준 건 2025년 7월 퓨 리서치센터의 연구입니다. 미국 성인 900명의 실제 브라우징 기록(검색 6만 8,879건)을 분석했더니, AI 요약이 보이는 검색에서 사람들이 일반 검색 결과를 누른 비율은 8%, 요약이 없을 땐 15% 였습니다. 요약 안의 출처 링크를 누른 비율은 1%. 요약을 본 뒤 그대로 검색을 끝낸 비율도 26% 대 16%로 높았습니다.

2026년 데이터는 이 경향이 가속됐음을 보여 줍니다. 스파크토로와 데이토스 자료에 따르면 2026년 1~4월 미국 검색의 68%가 클릭 없이 끝났고, 검색 1,000건당 열린 웹(구글 소유가 아닌 사이트)으로 간 클릭은 2024년 360건에서 232건으로 줄었습니다. 구글의 AI 모드 방문은 2025년 6월 1억 2,600만 회에서 2026년 5월 2억 7,900만 회로 늘었습니다.

법원도, 돈도 답이 되지 못했다

언론사들은 법으로 맞섰습니다. 그러나 2026년 10월 1일, 미국 연방법원의 아밋 메타 판사는 펜스케 미디어와 체그가 구글의 AI 요약을 반독점법 위반으로 건 소송을 기각했습니다. "원고들은 콘텐츠를 무료로 제공하면 구글이 검색 트래픽을 보내 줄 것이라는 '기대'가 있었다고 주장할 뿐이다. 그러나 기대는 합의가 아니다." 판사는 동시에 이렇게 덧붙였습니다. "법원은 원고들이 주장하는 피해를 가볍게 여기지 않는다. 구글이 대가 없이 가져다 다시 쓰는 콘텐츠의 언론인, 교육자, 창작자들이 처한 상황에 공감하지 않는 것도 아니다."

구글은 AI 답변에 '크게 기여한' 콘텐츠에 돈을 주는 시범 사업을 하고 있습니다. 약 100곳이 참여 중인데, 일부 중소 사이트는 몇 달간 1,000달러 미만을 받았고, 여러 곳에서 이 금액은 잃은 광고 수익의 0.1%에도 못 미쳤다는 보도가 나왔습니다.

한국은 어떨까

한국에선 네이버가 같은 길을 가고 있습니다. 네이버의 'AI 브리핑'은 2025년 말 통합검색 질의의 약 20%에 붙었고, 네이버는 연말까지 이를 두 배로 늘리겠다고 했습니다. 6월 정식 출시한 'AI 탭'은 8월 초 월간 이용자 1,000만 명을 넘었습니다. 한 병원 블로그는 월 방문자가 약 5,000명에서 500명으로 줄었다는 사례가 보도됐습니다. 한 광고 네트워크 관계자는 2026년 들어 국내 언론사 트래픽이 평균 25% 이상 줄었다고 했지만, 이건 공식 통계가 아니고 원인을 AI로 특정한 것도 아닙니다. 한편 네이버의 검색 점유율은 2026년 1~3월 64.39%로 2018년 이후 가장 높았습니다. 사람들은 여전히 네이버로 검색하지만, 네이버 안에서 답을 얻고 끝내는 비율이 늘고 있는 셈입니다.

2부. 그래서 GEO — 논문이 증명한 것과 증명하지 못한 것

원조 논문의 실험

'GEO'라는 말은 2023년 11월 공개되고 2024년 KDD 학회에 실린 프린스턴대 등의 논문 「GEO: Generative Engine Optimization」에서 나왔습니다. 연구진은 질의 1만 개짜리 벤치마크를 만들고, 웹페이지 내용을 바꾸면 생성형 검색 답변에서 그 페이지의 '가시성'이 얼마나 바뀌는지 실험했습니다.

결과는 이랬습니다. 출처 인용 추가, 인용문 추가, 통계 수치 추가가 가장 효과적이어서 가시성을 30~40% 높였고(최대 41%), 실제 퍼플렉시티에서도 최대 37% 효과가 있었습니다. 반면 키워드를 욱여넣는 옛 SEO 기법은 오히려 기준선보다 나빴습니다.

여기까지가 널리 인용되는 부분입니다. 덜 인용되는 부분이 두 가지 있습니다.

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2026년의 재검토

2026년엔 GEO 연구 45편을 검토한 비판적 리뷰가 나왔습니다. 결론은 단호합니다. 원조 논문의 성과는 "그 실험 설정 안에서는 유효하지만, 이미 고정된 맥락 안에 출처가 들어 있다는 조건부"이고, "검토한 어떤 기법도 여러 플랫폼에 걸쳐 시간이 지나도 유지되는 인과적 효과를 보여 주지 못했다."

다른 연구들도 같은 방향입니다. 6개 언어 모델로 25만 2천 번 실험한 연구는 어떤 출처가 먼저 인용되는지를 가르는 건 주제 관련성과 목록 내 순서이고, 서식만 바꾸는 편집은 효과가 작다고 했습니다. 다른 연구는 AI 검색이 언론 보도 같은 '획득 미디어'와 큰 브랜드를 압도적으로 선호한다고 보고했습니다. 같은 질문을 여러 번 해도 인용되는 출처가 매번 달라, 가시성은 하나의 숫자가 아니라 분포로 봐야 한다는 연구도 있습니다.

AI는 무엇을 인용하나

정리하면 이렇습니다. AI 답변에 인용되는 가장 확실한 길은 여전히 검색에 잘 걸리는 것이고(인용의 대부분이 일반 검색 색인에서 오니까), 그다음은 다른 곳에서 많이 언급되는 것입니다. 반대로 llms.txt나 스키마 같은 '형식'은 거의 효과가 없었고, 형식만 노린 대량 생산 페이지가 인용을 빨아들이는 오염도 생겼습니다.

3부. 우리 사이트의 1년 — AI 유입은 0.01%가 아니었다

이제 남의 통계에서 우리 사이트로 내려가 보겠습니다. 아래는 코어닷투데이 웹사이트(core.today)의 지난 1년 실제 월별 유입입니다.

몇 가지가 눈에 띕니다.

첫째, AI 유입의 비율이 차트비트의 언론사 평균보다 두 자릿수 이상 높습니다. 2026년 9월 AI 서비스 유입은 116세션으로 전체의 약 1.9%였습니다. 2025년 10월엔 1세션이었습니다. ChatGPT(68)가 가장 많고 제미나이(23), 퍼플렉시티(15), 클로드(9)가 뒤를 잇습니다. 언론사처럼 뉴스를 다루는 곳보다, 특정 주제를 깊게 다루는 전문 사이트가 AI 답변에서 출처로 불려 나갈 가능성이 높다는 해석이 가능합니다. 다만 우리 사이트의 절대 규모가 작아 비율이 크게 출렁인다는 점도 감안해야 합니다.

둘째, 그렇다고 AI가 구글을 대신하지는 않았습니다. 같은 9월 구글 검색 유입은 3,499세션으로 AI의 30배였습니다. 블로그 글이 늘면서 구글 유입이 1년 새 80배 넘게 늘었고, 이 성장이 우리 사이트 유입의 대부분을 설명합니다.

셋째, 그리고 가장 흥미로운 점. AI가 보내 준 사람들은 '진짜 방문자'였습니다.

GA4가 따로 분류하는 'AI 어시스턴트' 채널의 참여율(54.6%)과 평균 체류 시간(7분)은 자연 검색과 거의 같고, 광고로 데려온 방문(19.8%, 1분)보다 세 배 가까이 높습니다. 그리고 AI가 사람을 데려간 페이지를 보면, 블로그 글보다 서비스 소개와 사례 페이지가 많았습니다(7~9월 AI 유입 상위: 토닥북 서비스 19, 홈 18, 하이센트 AI 서비스 17, 행사 사례 16, 공공 사례 12). 사람들이 AI에게 "이런 걸 해 주는 회사 있어?"라고 묻고, AI가 답 끝에 붙인 링크를 눌러 온 것으로 보입니다. 수는 적지만, 의도가 분명한 방문입니다.

4부. 우리 사이트의 10시간 — 읽어 간 만큼 보내 주나

서버 로그를 세어 보니

방문 대신 '읽기'를 세어 보면 그림이 완전히 달라집니다. 10월 3일 10시간 동안 이 사이트의 서버 요청 로그(함수·미들웨어를 거친 요청 7,062건)를 사용자 에이전트(User-Agent)로 나눠 봤습니다.

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검색 엔진과 AI의 차이가 숫자로 드러납니다. 구글은 10시간 동안 41번 요청하고 약 49명을 보내 줬습니다. 읽은 것보다 보낸 사람이 많은 유일한 곳입니다. 오픈AI는 93번 읽고 1명이 채 안 되는 방문을 보냈고, 앤트로픽은 26번에 0.13명, 메타는 5,453번에 0명이었습니다. 클라우드플레어가 집계한 전 세계 비율과 비교해도 방향은 같습니다. 클라우드플레어에 따르면 앤트로픽의 요청 대 방문 비율은 2025년 7월 3만 8천 대 1에서 2026년 7월 초 약 2,800 대 1로 좋아졌지만, 여전히 검색 엔진의 거래와는 거리가 멉니다. 같은 보고서에서 2026년 6월 크롤러 요청의 52%가 AI 학습용이었습니다.

AI가 대신 읽는다

가장 의미 있는 숫자는 ChatGPT-User 21건입니다. 이 봇은 학습용이 아니라, 누군가 ChatGPT에게 질문했을 때 그 자리에서 우리 페이지를 읽으러 오는 봇입니다. 즉 10시간 동안 21번, 누군가의 질문에 답하려고 ChatGPT가 우리 글을 읽었습니다. 같은 시간 ChatGPT를 거쳐 실제로 사이트에 온 사람은 1명이 채 안 됩니다(9월 평균 기준). 사람 대신 읽는 일이 클릭보다 20배쯤 많습니다. 오픈AI가 9월 말 데브데이에서 밝힌 ChatGPT 주간 이용자는 12억 명이 넘습니다.

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이게 GEO의 진짜 질문입니다. 방문 수만 세면 AI는 거의 0에 가깝지만, 읽힌 횟수로 세면 이미 의미 있는 규모입니다. 그리고 그 읽힘의 대가는 클릭이 아니라 '답 속에 우리 내용이 들어가는 것', 그리고 가끔 붙는 의도 분명한 방문입니다. 이 로그는 10시간짜리 스냅숏이고 날마다 크게 달라질 수 있습니다. 하지만 방문 통계(GA4)만 보는 사이트는 이 변화를 아예 보지 못한다는 점은 분명합니다. 로그에서 AI 봇의 사용자 에이전트를 따로 세는 것, 그게 측정의 출발점입니다.

5부. 이제 고객의 첫 선택은 에이전트가 한다

한 걸음 더 나가 보겠습니다. 사람이 AI에게 묻는 단계를 넘어, AI 에이전트가 직접 고르는 단계가 왔습니다. 개발 세계가 먼저입니다. 2026년 9월 한 회사가 클로드 코드·코덱스·커서에게 실제 저장소에서 기능을 만들게 하고 어떤 외부 서비스를 설치하는지 관찰했습니다. 결제는 열에 아홉 Stripe, 데이터베이스는 Neon이 66%였습니다. 사람 개발자가 블로그 후기와 비교표를 읽고 고르던 자리를, 에이전트가 몇 초 만에 채웁니다.

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이 실험에서 가장 날카로운 발견은 '언급'과 '선택'이 다르다는 점입니다. 데이터베이스 분야에서 가장 많이 언급된 건 Supabase(242회)였지만 선택은 Neon이었고, PayPal은 139번 언급되고 한 번도 선택되지 않았습니다. AI 답변에 이름이 나오는 것(인용)을 목표로 삼는 GEO가 놓치기 쉬운 지점입니다. 에이전트는 따라 하기 쉬운 문서, 바로 돌아가는 예제, 설치 한 줄로 끝나는 시작 경험을 가진 쪽을 고릅니다. 사람에게 하던 '설득'이 아니라 기계에게 하던 '호환성'의 문제가 됩니다.

6부. 그래서 무엇을 해야 하나

차트비트의 권고는 짧습니다. "검색 최적화를 여러 채널 중 하나로 다루라." 이 글의 데이터를 합치면, 다섯 가지로 정리할 수 있습니다.

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맺으며: 신기루는 '방문'이고, 현실은 '읽힘'이다

GEO가 신기루인지 묻는다면, 답은 반쯤 그렇습니다. AI 답변에 인용되면 방문이 쏟아질 거라는 기대는 신기루에 가깝습니다. 언론사 평균으로 0.01%, 우리 같은 전문 사이트에서도 2% 안팎입니다. 형식만 바꾸는 최적화의 효과는 2026년 연구들이 거의 확인하지 못했고, 효과가 있어도 남의 몫을 가져오는 제로섬입니다.

그러나 그 신기루 너머엔 현실이 있습니다. AI는 이미 사람 대신 우리 글을 읽고 있습니다. 10시간 동안 메타는 5,000번 넘게, ChatGPT는 누군가의 질문 때문에 21번. 그 읽힘이 답 속에 녹아들고, 가끔 의도가 분명한 사람 한 명을 데려옵니다. 그리고 개발 도구의 세계에선 이미 에이전트가 고객의 첫 선택을 하고 있습니다.

그러니 할 일은 GEO라는 새 주문을 외우는 게 아니라, 오래된 기본(검색에 걸리고, 남이 언급하고, 와서 읽을 가치가 있는 것)을 지키면서, 새로운 독자인 기계가 무엇을 얼마나 읽어 가는지 세기 시작하는 것입니다. 둑 위에 답이 있는 시대에도, 그 답의 재료가 되는 가게는 여전히 필요하니까요.

참고 자료

검색 유입 변화

• Search Engine Journal, 차트비트 2026 퍼블리셔 플레이북 (2026-09-24) — searchenginejournal.com
• TechCrunch, 시밀러웹 AI 검색 데이터 (2026-07-27) — techcrunch.com
• Search Engine Journal, 스파크토로·데이토스 제로 클릭 (2026-06-10) — searchenginejournal.com
• Pew Research Center, AI 요약과 클릭 (2025-07-22) — pewresearch.org
• Search Engine Journal, 메타 판사 기각 결정 (2026-10-01) — searchenginejournal.com
• Search Engine Journal, 구글 AI 기여 시범 사업 (2026-10-01) — searchenginejournal.com

GEO 연구

• Aggarwal et al., 「GEO: Generative Engine Optimization」 (KDD 2024) — arxiv.org
• 「Critical Survey of GEO (2023–2026)」 — arxiv.org
• Chen et al., AI 검색의 획득 미디어 편향 — arxiv.org
• Profound, AI 플랫폼 인용 패턴 — tryprofound.com
• Trellner, 퍼플렉시티 인용 출처 조사 (2026-09) — trellner.com
• Armature, 코딩 에이전트의 도구 선택 (2026-09) — armature.tech

크롤러

• Cloudflare, 「Content Independence Day, one year on」 (2026-07-01) — blog.cloudflare.com
• Cloudflare, 크롤 대 방문 비율 (2025) — blog.cloudflare.com

한국

• 매일경제, 네이버 AI 브리핑과 블로그 유입 (2026-08-14) — mk.co.kr
• 톱스타뉴스·연합뉴스, 국내 언론사 트래픽 (2026-08-12) — topstarnews.net

자체 데이터

• core.today GA4 (2025-10 ~ 2026-09 월별 세션, 2026년 7~9월 채널별 참여율·AI 유입 도착 페이지)
• core.today Vercel 요청 로그 (2026-10-02 23:15 ~ 10-03 09:16 UTC, 7,062건, 함수·미들웨어 경유 요청만 기록)