AEO·GEO·AIO를 한 표에 정리하면

SEO 와 AEO 와 GEO 와 AIO 의 자리를 헷갈리는 일이 잦아서 한 번 표로 정리해두려고 합니다. portfolio KPI 를 짤 때 네 축을 분리해서 점수를 매기고 있는데, 그 분리의 근거를 적어두려는 글입니다.

가장 짧게 적어두면 이렇습니다.

축	풀이	측정 대상	핵심 작업
SEO	검색엔진 최적화	검색 결과 순위	키워드·meta·내부 링크
AEO	Answer Engine 최적화	답변 박스·snippet	FAQPage 구조화
GEO	Generative Engine 최적화	AI 답변의 인용 빈도	단정문·고유 데이터
AIO	AI Index 최적화	AI 인덱스 분류	schema·robots·llms.txt

표 한 줄씩 풀어두면 차이가 또렷해집니다.

SEO 는 가장 오래된 축입니다. 검색엔진이 인덱싱한 결과 중에서 자기 페이지의 순위를 올리는 작업이고, SERP 의 1 위와 10 위가 같은 키워드 안에서 받는 트래픽이 자릿수 차이가 납니다.

AEO 는 SEO 의 안쪽에 따로 있는 자리입니다. 답변 박스에 자기 페이지의 내용이 들어가는지를 측정합니다. 답변 박스는 짧고 단정적인 한 줄을 가져가는데, 그 한 줄을 쓰기 좋은 구조로 페이지를 짜는 작업이 AEO 입니다.

GEO 는 자리가 검색 결과 페이지 밖에 있습니다. ChatGPT 에 어떤 질문을 했을 때 답변 안에 자기 사이트가 인용되는지를 측정합니다. AEO 는 답변 박스가 매개이고, GEO 는 생성형 도구의 답변 자체가 매개입니다. 같은 페이지가 AEO 에 강해도 GEO 에 약할 수 있습니다.

AIO 는 한 단계 더 안쪽입니다. AI 도구들이 자기 인덱스를 만들 때 사이트를 어떻게 보는가, 그 보는 방식을 사이트 쪽에서 어떻게 안내할 수 있는가의 작업입니다. schema.org, robots.txt, llms.txt 같은 새 규약이 다 AIO 의 도구입니다. AIO 가 부실하면 GEO 의 상한이 낮습니다. AIO 는 GEO 의 leading indicator 에 가깝게 작동합니다.

이 네 축의 측정값을 portfolio 의 119 개 사이트마다 매겨두고 있습니다. 각 축에 1 점에서 5 점까지의 점수가 있고, 네 축의 평균이 portfolio KPI 가 됩니다. baseline 평균이 2.32 였고, 6 개월 뒤 목표가 4.0 입니다.

baseline 의 네 축 분포는 SEO 2.4, AEO 2.1, GEO 2.5, AIO 2.3 정도였습니다. portfolio 의 작업이 SEO 와 AIO 쪽에 치우쳐 진행되어 왔습니다. 6 개월 작업의 무게 중심은 AEO 와 GEO 쪽으로 옮길 가능성이 높습니다. baseline 데이터에서 직접 나오는 건 아니라서 가설로 두고 있습니다.

표로 정리해두면 새 작업이 들어왔을 때 네 축 중 어느 자리를 건드리는지를 먼저 분류할 수 있습니다. FAQ 페이지를 추가하면 AEO 가 움직이고, BreadcrumbList 를 박으면 AIO 가 움직입니다. 주된 효과를 적어두면 점수 변화의 원인이 추적됩니다.

이 표가 영구히 유효한 건 아닙니다. AI 도구의 인용 방식이 바뀌면 GEO 의 측정 기준이 바뀌고, llms.txt 같은 새 규약이 보편화되면 AIO 의 자리가 옮겨갈 수 있습니다. 6 개월에 한 번씩 표 자체를 다시 들여다보려고 합니다.