GEO 분석으로 AI 검색 노출 점검하기

고객이 검색창 대신 ChatGPT에 "○○ 추천해줘"라고 묻기 시작했습니다. 이때 AI가 내 브랜드를 답변에 포함하려면, 먼저 AI가 내 사이트를 읽고 이해할 수 있어야 합니다.

문제는 기존 SEO와 기준이 다르다는 점입니다. 구글 검색에는 잘 나오는 사이트도 AI 답변에는 전혀 인용되지 않는 경우가 흔합니다. AI 크롤러가 robots.txt에서 막혀 있거나, 구조화 데이터가 없어 사이트의 정체를 파악하지 못하거나, 본문이 너무 길어 핵심을 뽑아내지 못하기 때문입니다.

서치레이더의 GEO 분석은 이런 항목을 URL 하나로 점검해 줍니다. 이 글에서는 실제 화면을 따라가며 무엇을 확인하고 어떻게 고치면 되는지 설명합니다.

GEO가 뭔가요?

GEO(Generative Engine Optimization)는 생성형 AI의 답변에 내 브랜드가 등장하도록 만드는 작업입니다. SEO가 검색 결과 순위를 다뤘다면, GEO는 AI가 답변을 만들 때 어떤 자료를 근거로 삼는지를 다룹니다.

판단 주체가 사람에서 언어 모델로 바뀌면서 중요한 것도 달라졌습니다. 화려한 디자인이나 백링크보다, 기계가 파싱하기 쉬운 구조와 명확한 사실 정보가 유리해집니다.

시작하기: URL 입력과 3개 탭

GEO 분석 페이지에 들어가면 GEO 분석 & 리포트라는 제목과 함께 URL을 입력한 뒤, 아래 각 탭에서 원하는 분석을 실행하세요.라는 안내가 보입니다.

상단 입력창(yoursite.com)에 주소를 넣습니다. 주의할 점은 입력만으로는 분석이 시작되지 않는다는 것입니다. 아래 세 탭에 각각 실행 버튼이 따로 있습니다.

입력한 URL은 브라우저에 저장되므로, 탭을 옮겨 다니며 같은 사이트를 반복해서 분석할 때 다시 입력할 필요가 없습니다.

1. GEO 감사 탭 — 내 사이트의 현재 점수

GEO 감사 실행을 누르면 웹사이트를 분석하는 중입니다… 메시지와 함께 30~60초 소요될 수 있습니다라는 안내가 나옵니다. 실제로 사이트를 가져와 파싱하고 AI가 평가하는 과정이므로 잠시 기다려야 합니다.

전체 점수와 레이더 차트

결과 맨 위에 전체 AI 최적화 점수가 73/100 형태로 표시되고, 그 아래 등급 배지가 붙습니다.

이 점수는 8개 카테고리 점수의 평균입니다. 오른쪽 레이더 차트에서 어느 축이 유독 안쪽으로 들어가 있는지 보면, 어디가 문제인지 한눈에 파악됩니다.

AI 최적화 체크리스트 — 실제로 고칠 목록

점수보다 실질적으로 중요한 영역입니다. 점검 항목이 9개 그룹으로 묶여 각각 통과 또는 미충족으로 표시됩니다.

• llms.txt — AI용 사이트 요약 파일의 존재와 품질
• AI Discovery — /.well-known/ai.txt, /ai/summary.json 등 AI 전용 엔드포인트
• Meta Tags — title, description, canonical, OG 태그
• Structured Data (JSON-LD) — WebSite, Organization, FAQPage 등 스키마
• Technical Signals — html lang, RSS/Atom 피드, 수정일 표기
• Content Quality — H1, 통계·수치, 외부 인용, 목록, 제목 계층, 분량(500단어 이상)
• Brand & Entity — /about 페이지, 위키백과·위키데이터·링크드인 등 외부 참조
• RAG Readiness — 섹션 수, 섹션당 평균 단어 수(50~500단어), 정의형 문장
• AI Bot 접근 (robots.txt) — AI 크롤러 허용 여부

각 항목을 클릭하면 무엇을 검사했는지, 왜 중요한지, 어떻게 고치는지가 담긴 설명이 열립니다. 예를 들어 AI 검색 봇 항목에는 ClaudeBot, Google-Extended, PerplexityBot은 AI 검색 가시성에 직결되므로 반드시 허용하세요.라는 안내가 붙습니다.

가장 실용적인 기능: 수정 프롬프트 복사

체크리스트 오른쪽 위에 불충분한 12개 수정 프롬프트 복사 같은 버튼이 있습니다. 미충족 항목을 정리해 수정 지시문 형태로 클립보드에 담아 주는 기능입니다.

화면 설명 그대로, 복사한 프롬프트는 Claude Code 같은 코딩 에이전트에 붙여넣어 수정 작업을 맡길 수 있습니다. 개발자에게 전달할 작업 요청서로 써도 됩니다. "뭘 고쳐야 하는지 알겠는데 어떻게 쓸지 모르겠다"는 단계를 건너뛸 수 있는 부분입니다.

부정적 신호와 콘텐츠 노후화 신호

문제가 발견되면 두 개의 카드가 추가로 나타납니다.

부정적 신호(노란 카드)는 AI가 품질 낮은 문서로 판단할 근거들입니다. 얇은 콘텐츠, 저자 정보 부재, 과도한 CTA, 팝업, 키워드 반복 같은 항목이 잡힙니다.

콘텐츠 노후화 신호(파란 카드)는 정보가 낡았다고 판단될 만한 흔적입니다. 지난 연도 표기, 예전 가격, 구버전 번호, "현재"·"최신" 같은 기준 없는 표현이 여기 해당합니다. AI는 최신성을 중요하게 보기 때문에, 이 카드에 잡힌 문장은 실제 인용률에 영향을 줍니다.

카테고리별 상세 분석

맨 아래에는 8개 카테고리마다 카드가 하나씩 놓이고, Issues(발견된 문제)와 Recommendations(권장 조치)가 나란히 정리됩니다. 체크리스트가 "있다/없다" 판정이라면, 이쪽은 문장으로 된 진단입니다.

2. GEO 리포트 탭 — 우선순위 정하기

감사 결과에 고칠 항목이 20개쯤 나오면 어디부터 손대야 할지 막막해집니다. 리포트 탭이 그 순서를 정해 줍니다.

GEO 리포트 생성을 누르면 전체 사이트를 분석하여 리포트를 생성하고 있습니다… (최대 2분 소요)가 표시됩니다. 감사보다 오래 걸리는 대신 범위가 넓습니다.

Executive Summary와 점수 상세

상단에 GEO Score가 원형 게이지로 나오고, 사이트 상태를 요약한 문장이 함께 붙습니다. 아래 점수 상세에서는 감사 탭과 달리 영역별 가중치가 적용된 구성을 보여 줍니다.

구조화 데이터와 FAQ가 절반 가까이를 차지합니다. 시간이 한정돼 있다면 이 두 가지부터 손보는 것이 점수 회복에 가장 빠릅니다. 각 영역 카드에는 가장 큰 문제 하나가 함께 표시되고, 일부 영역은 클릭해 관련 탭으로 이동할 수 있습니다.

나머지 카드들

• 감지된 구조화 데이터 / 누락된 구조화 데이터 — 어떤 스키마가 있고 무엇이 빠졌는지 양쪽으로 비교
• FAQ 분석 · E-E-A-T · AI 가독성 — 세 지표를 한 줄에 요약
• Content Gaps — 다뤄야 하는데 비어 있는 주제를 태그 형태로 제시
• Citation 기회 — AI가 인용할 여지가 있는 지점
• 우선 개선 사항 — 번호가 붙은 작업 목록

마지막 우선 개선 사항이 실무에서 가장 유용합니다. 각 항목에 높은 영향·보통 영향·낮은 영향 배지와 쉬움·보통·어려움 배지가 함께 달립니다. 높은 영향 + 쉬움 조합을 먼저 처리하는 것이 가장 효율적입니다.

리포트는 JSON 내보내기 버튼으로 저장할 수 있어, 개선 전후를 비교하거나 팀에 공유하기 좋습니다.

3. AI Sitemap 탭 — AI 크롤러 문 열어주기

점수가 낮은 사이트의 원인이 의외로 단순한 경우가 많습니다. AI 크롤러가 아예 차단되어 있는 것입니다. 이 탭에서 그것부터 확인합니다.

AI Sitemap 스캔을 실행하면 네 개의 상태 카드가 나옵니다.

• llms.txt — 존재함 / 없음
• sitemap.xml — 존재함 / 없음
• AI 크롤러 — 모두 허용 / 일부 차단
• 발견된 페이지 — 개수

AI 에이전트 접근 현황

그 아래 표에서 에이전트별 접근 상태를 하나씩 확인할 수 있습니다. 에이전트, User-Agent, 방식, 접근(허용/차단) 열로 구성됩니다.

차단이 하나라도 있다면 다른 최적화를 하기 전에 이것부터 풀어야 합니다. 읽을 수 없는 사이트는 아무리 잘 만들어도 답변에 등장할 수 없습니다. robots.txt에 User-agent: GPTBot / Disallow: (값 없이 비움) 형태로 명시적으로 허용하면 됩니다.

llms.txt 자동 생성

화면의 설명을 그대로 인용하면, llms.txt는 "AI 검색 엔진과 에이전트가 사이트를 빠르게 이해할 수 있도록 루트 경로에 두는 파일"입니다. robots.txt가 크롤링 허용 여부를 제어한다면, llms.txt는 브랜드 요약을 AI에게 직접 전달합니다.

이 탭은 스캔 결과를 바탕으로 llms.txt 초안을 만들어 줍니다. 파일이 이미 있으면 최적화된 llms.txt, 없으면 생성된 llms.txt로 표시되고, 복사 또는 다운로드 버튼으로 가져와 사이트 루트(도메인/llms.txt)에 올리면 끝입니다. 기존 파일이 있는 경우 기존 llms.txt를 펼쳐 새 버전과 비교할 수도 있습니다.

페이지 목록

발견된 페이지마다 Indexed/Pending 상태와 토큰 수가 표시됩니다. 25,000 토큰을 넘으면 Too large 경고가 붙습니다. 이런 페이지는 AI가 전체를 읽지 못하고 일부만 참고하게 되므로, 주제 단위로 나누는 편이 인용에 유리합니다.

알아두어야 할 점: 감사는 AI 호출이 아닙니다

혼동하기 쉬운 부분이라 분명히 해 둘 필요가 있습니다.

GEO 분석 페이지는 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 실제로 질문을 보내지 않습니다. 이 페이지가 하는 일은 사이트를 직접 가져와 신호를 점검하고, 그 결과를 언어 모델이 카테고리별로 채점하는 것입니다. 즉 "AI가 내 사이트를 잘 읽을 수 있는 상태인가"를 보는 진단입니다.

"실제로 ChatGPT가 내 브랜드를 언급하는가"는 다른 질문이고, 그건 브랜드 모니터가 담당합니다. 이쪽은 네 개 AI에 실제로 질의해 브랜드 언급 여부와 순위, 감성을 확인합니다. 단, 브랜드 모니터는 로그인이 필요합니다.

정리: 권장 진행 순서

1. AI Sitemap 탭부터 실행 — AI 크롤러가 차단되어 있지 않은지 먼저 확인
2. 차단이 있으면 robots.txt 수정, llms.txt는 생성된 초안을 그대로 업로드
3. GEO 감사 탭 실행 — 전체 점수와 레이더 차트로 취약한 축 파악
4. 수정 프롬프트 복사로 미충족 항목을 한 번에 확보해 코딩 에이전트나 개발자에게 전달
5. GEO 리포트 탭 실행 — 우선 개선 사항에서 높은 영향 + 쉬움 항목부터 처리
6. 부정적 신호·콘텐츠 노후화 신호 카드에 잡힌 문장 정리
7. 수정 후 다시 감사를 돌려 점수 변화 확인 (리포트는 JSON 내보내기로 비교용 보관)
8. 기술적 정비가 끝나면 브랜드 모니터로 실제 AI 답변에서의 노출 추적

지금 사이트 주소가 있다면 GEO 분석에서 바로 점수를 확인해 보세요. 로그인 없이 시작할 수 있습니다.