GEO 진단 — 우리 사이트의 현재 점수

GEO 진단은 무엇을 점수로 재나요?

GEO 진단은 우리 사이트가 AI 검색에서 인용될 준비가 얼마나 됐는지를 6개 영역 100점 척도로 계량하는 진단으로, 잘하고 있다는 막연한 감 대신 어디가 몇 점이고 지금 무엇부터 고쳐야 하는지를 점수로 확인하는 일입니다.

많은 담당자가 우리 사이트도 AI 검색에 어느 정도는 대응돼 있을 것이라고 짐작합니다. 그런데 짐작은 방향을 주지 못합니다. 무엇이 부족한지 모르면 개선은 늘 눈에 띄는 것부터 시작되고, 정작 중요한 항목은 뒤로 밀립니다.

점수는 이 짐작을 사실로 바꿉니다. AI 인용 가능성 55점, 브랜드 권위 30점처럼 영역마다 숫자가 붙으면 강한 곳과 약한 곳이 한눈에 갈리고, 다음에 어디로 손이 가야 하는지가 분명해집니다. 감이 아니라 점수로 확인한다는 말의 뜻이 바로 이것입니다.

정량화의 진짜 가치는 비교와 추적에 있습니다. 같은 기준으로 재면 이번 달과 다음 달을 견줄 수 있고, 경쟁사와 우리를 같은 잣대로 놓을 수 있습니다. 앞선 경쟁사 콘텐츠 갭 분석으로 무엇을 먼저 쓸지 정했다면, 다음은 지금 우리가 어디에 서 있는지를 숫자로 확인할 차례입니다. 진단은 그 좌표를 찍는 일입니다.

왜 6개 영역으로 나눠서 재나요?

AI가 어떤 출처를 인용할지 결정할 때 던지는 질문이 하나가 아니기 때문에, 인용 준비도를 단일 점수로 뭉뚱그리지 않고 6개 영역으로 나눠 잽니다. 영역을 나눠야 어디가 강하고 어디가 약한지가 드러나고, 그래야 개선이 뭉뚱그린 다짐이 아니라 구체적인 항목으로 떨어집니다.

6개 영역은 사실 AI가 던지는 세 가지 질문으로 묶입니다. 첫째, 이 답에 쓸 내용이 있는가. 둘째, 이 출처를 믿을 만한가. 셋째, 기계가 읽고 이해할 수 있는가. 이 세 질문에 답하는 신호를 다시 세분한 것이 아래 여섯 영역입니다.

세 질문과 영역을 잇대면 이렇습니다. 쓸 내용이 있는가는 AI 인용 가능성이 답하고, 믿을 만한가는 브랜드 권위와 콘텐츠 품질 두 영역이 나눠 답하며, 기계가 읽는가는 기술 기반과 구조화 데이터, 플랫폼 최적화 세 영역이 함께 답합니다. 하나의 인용 결정을 이렇게 세 층으로 풀어낸 것이 6개 영역입니다.

가중치가 제각각인 이유는 각 영역이 AI 인용에 미치는 영향의 크기가 다르기 때문입니다. 여섯 숫자를 더하면 100이 되고, 영역 점수에 가중치를 곱해 합치면 종합 점수가 나옵니다. 그래서 같은 90점이라도 25% 영역의 90점과 10% 영역의 90점은 총점에 주는 무게가 다릅니다.

AI 인용 가능성을 25%로 가장 무겁게 두는 이유는?

AI 인용 가능성을 가장 무겁게 두는 이유는, 나머지 다섯 영역이 아무리 좋아도 정작 답변에 쓸 내용과 구조가 없으면 인용이 일어나지 않기 때문입니다. 이 영역은 진단의 목적 그 자체를 재고, 나머지 영역은 그 목적을 뒷받침하는 조건에 가깝습니다.

구체적으로는 질문에 곧장 답하는 문단, 개념을 또렷이 정의한 문장, 질문과 답이 짝을 이뤄 발췌되기 좋은 FAQ 블록, 그리고 이 답을 누가 썼는지 드러나는 저자 신원을 봅니다. AI는 페이지 전체가 아니라 답으로 쓰기 좋은 조각을 골라 인용하기 때문입니다.

같은 정보라도 결론을 맨 앞에 놓고 근거를 뒤에 붙인 글은 발췌되기 쉽고, 배경 설명을 길게 늘어놓다 뒤늦게 답하는 글은 조각으로 떼어 내기 어렵습니다. 이 영역의 점수는 결국 우리 콘텐츠가 인용되도록 얼마나 다듬어졌는지를 가리킵니다.

자사 사이트를 같은 기준으로 진단했을 때 이 영역은 55점이었습니다. 스키마와 정의 문단, 실명 저자 신원은 갖췄지만 질문-답 블록과 사이트 안내 파일인 llms.txt가 없어 만점과 벌어졌습니다. 가장 무거운 영역에서 절반을 조금 넘겼다는 것은, 개선 여지가 가장 큰 자리이기도 합니다.

브랜드 권위와 콘텐츠 품질(E-E-A-T)은 각각 20%로 무엇을 재나요?

두 영역은 모두 이 출처를 믿을 만한가라는 하나의 질문에 답하며, 합쳐서 40%를 차지합니다. 브랜드 권위는 사이트 밖에서 쌓인 신뢰를, 콘텐츠 품질·E-E-A-T는 페이지 안에서 드러나는 신뢰를 잽니다. AI는 믿을 근거가 많은 출처를 더 안전하게 인용합니다.

브랜드 권위 신호는 외부 멘션, 다른 사이트가 걸어 준 링크, 언론이나 업계의 인용, 도메인이 쌓아 온 이력을 봅니다. 여러 곳에서 언급되는 이름일수록 AI가 인용하기에 위험이 적기 때문입니다. 갓 만든 도메인은 이 신호가 얇아 낮게 나오는데, 자사 진단에서도 이 영역이 30점으로 가장 낮았습니다.

콘텐츠 품질·E-E-A-T는 경험, 전문성, 권위, 신뢰라는 네 축이 페이지에 실제로 드러나는지를 봅니다. 실명 저자와 구체적 경력, 직접 겪은 1차 경험, 정확한 출처가 그 신호입니다. 이는 Google이 콘텐츠 품질을 설명할 때 강조하는 축과 같습니다(Google 검색 센터, 2025). 자사 진단에서는 실명 저자와 1차 경험을 갖춰 65점이 나왔습니다.

두 영역을 나눈 이유는 신뢰가 안과 밖에서 따로 쌓이기 때문입니다. 좋은 저자와 경험을 페이지에 담아도 외부 인용이 없으면 권위 점수는 낮고, 반대로 외부에서 유명해도 페이지 안에 근거가 없으면 품질 점수가 낮습니다. 둘을 함께 봐야 신뢰의 전체 그림이 잡힙니다.

기술 기반·구조화 데이터·플랫폼 최적화는 왜 나머지 35%인가요?

세 영역은 기계가 우리 페이지를 읽고 이해하는 조건을 재며, 합쳐서 35%입니다. 내용과 신뢰가 아무리 좋아도 크롤러가 못 읽거나 의미를 오해하면 인용 후보에 오르지 못합니다. 없어서는 안 되지만 그 자체로 인용을 끌어내지는 못해, 개별 가중치는 상대적으로 낮게 잡습니다.

기술 기반(15%)은 응답 속도, HTTPS, 표준 주소를 알리는 canonical, 모바일 대응, 그리고 페이지 언어를 알리는 html lang 설정을 봅니다. 자사 진단에서는 속도와 기본 설정이 좋아 70점이 나왔지만, 콘텐츠는 한국어인데 lang이 영문으로 지정된 오류가 한 가지 있었습니다.

구조화 데이터(10%)는 스키마로 페이지의 의미를 기계가 읽게 표시했는지를 봅니다. 기본 스키마는 많은 사이트가 이미 갖춰 비중이 크지 않지만, FAQPage나 HowTo, Service처럼 용도에 맞춘 특화 스키마가 차이를 만듭니다. 자사는 기본 스키마를 완비해 65점이었습니다.

플랫폼 최적화(10%)는 검색과 소셜, AI 미리보기에 쓰이는 메타 요소를 봅니다. 메타 설명, 소셜 공유용 제목과 설명, 대표 이미지인 og:image가 그것입니다. 자사 진단에서는 대부분 갖췄으나 og:image가 없어 55점에 머물렀습니다.

세 영역의 가중치가 낮다고 소홀히 할 수는 없습니다. 이들은 통과 조건에 가까워서, 크게 무너지면 상위 영역의 좋은 점수까지 함께 깎아내리기 때문입니다. 다만 잘 갖춰졌을 때 총점을 끌어올리는 힘은 인용 가능성이나 신뢰 영역보다 작아, 무게를 낮게 둔 것입니다.

점수는 추정이 아니라 무엇을 실측하나요?

진단 점수가 감과 다른 결정적 이유는 추정이 아니라 실제 데이터를 수집해 매기기 때문입니다. 사이트를 눈으로 보고 좋아 보인다고 판단하는 대신, 크롤러가 실제로 받는 신호를 기계로 읽어 영역마다 근거를 남깁니다.

무엇을 수집하는가는 영역과 맞물립니다. 크롤러 접근 규칙을 담은 robots.txt와 페이지 목록인 sitemap을 읽어 기계가 사이트를 어떻게 보는지 확인하고, 실제 페이지를 받아 와 스키마와 메타, 저자 신원, 응답 속도 같은 신호를 하나씩 대조합니다. AI 플랫폼에서 실제로 우리 브랜드가 답변에 등장하는지도 함께 봅니다.

이렇게 모은 신호를 영역별 기준에 맞춰 점수로 환산합니다. 정의 문단과 질문-답 블록, 저자 표시가 있으면 인용 가능성 점수가 오르고, og:image가 없으면 플랫폼 최적화 점수가 깎이는 식입니다. 판단의 근거가 페이지에 실재하는 신호이므로, 같은 사이트를 누가 재도 비슷한 점수가 나옵니다. 이 재현 가능성이 곧 감과 점수를 가르는 선입니다.

물론 도구 없이 눈으로 훑는 자가 점검으로도 큰 그림은 잡을 수 있습니다. 다만 자가 점검은 놓치는 신호가 생기고 점수가 사람마다 흔들리므로, 정확한 좌표가 필요할 때는 실측 진단이 필요합니다. 두 방식은 정확도와 속도의 무게가 다를 뿐, 같은 6개 영역을 본다는 점은 같습니다.

나온 점수는 어떻게 읽고 무엇부터 고치나요?

점수는 등수가 아니라 개선 우선순위를 정하는 지도로 읽습니다. 총점으로 대략의 위치를 가늠하고, 영역별 점수로 어디를 먼저 손댈지 정합니다. 목표는 만점이 아니라 다음 한 걸음을 분명히 하는 것입니다.

구간은 절대적 합격선이 아니라 대략의 상태 구분입니다. 같은 55점이라도 어느 영역이 낮으냐에 따라 처방이 달라지므로, 총점보다 영역별 점수가 실제 행동을 좌우합니다. 그래서 점수를 받으면 곧바로 우선순위를 계산하는 편이 좋습니다.

우선순위는 다음 세 단계로 정합니다.

1. 영역별 점수에 가중치를 곱해 각 영역이 총점에 얼마나 기여하는지 확인합니다.
2. 점수가 낮으면서 가중치가 큰 영역을 맨 앞에 둡니다. 개선 여지와 총점 효과가 동시에 크기 때문입니다.
3. 조건이 비슷하면 적은 노력으로 크게 오르는 항목을 먼저 처리합니다. 한 줄 수정으로 여러 영역이 함께 오르는 경우가 여기에 해당합니다.

자사 사례로 보면, 브랜드 권위 30점은 가장 낮지만 외부 신뢰라 단기간에 올리기 어렵습니다. 반면 html lang 오류는 한 줄만 고치면 기술 기반과 구조화 데이터 두 영역이 함께 오릅니다. 그래서 같은 약점이라도 손이 먼저 가야 할 곳은 뒤쪽입니다. 점수는 이렇게 무엇을 먼저 할지를 계산 가능한 문제로 바꿔 줍니다.

우리 사이트 점수는 어떻게 확인하나요?

확인하는 길은 두 가지입니다. 도구 없이 스스로 훑어 대략의 감을 잡는 자가 진단, 그리고 6개 영역을 실측해 정확한 점수를 받는 정식 진단입니다. 처음에는 자가 진단으로 방향을 잡고, 정확한 좌표가 필요할 때 정식 진단으로 넘어가는 순서가 자연스럽습니다.

먼저 가볍게 확인하려면 30분 자가 진단 체크리스트로 도구 없이 여섯 항목을 스스로 점검할 수 있습니다. 정식 진단은 앞서 설명한 실측 기반이며, 그 결과 리포트에 어떤 항목이 담기는지는 진단 리포트 항목 공개에서 따로 다룹니다. 이 글이 진단 체계를 설명한다면, 그 글은 결과물의 목차를 보여 줍니다.

GEOMKT도 자기 사이트를 같은 6개 영역으로 진단해 55.3점을 받았습니다. 기본기는 양호했고, lang 오류와 og:image, llms.txt, 질문-답 구조 등 특화 5개 항목을 손보면 70점대에 이르는 상태였습니다. 무엇을 발견하고 어떻게 개선하는지 구체적 과정은 셀프 진단 실전기에 실었습니다.

자가 진단은 방향을 주지만, 여섯 영역을 실측해 점수와 우선순위까지 스스로 내기는 어렵습니다. 우리 사이트가 지금 몇 점이고 무엇부터 고쳐야 하는지 정확히 알고 싶다면, 지금 어디에 있는지 재는 측정 진단으로 확인할 수 있습니다. 진단이 필요한지부터 알고 싶다면 30분 무료 상담에서 지금 상황을 듣고 말씀드립니다. 점수라는 좌표가 있어야 개선도 길을 잃지 않습니다.

점수로 현재를 확인했다면 다음은 실제로 인용되는 글을 쓰는 차례입니다. AI가 어떤 유형의 콘텐츠를 인용하는지는 AI가 인용하는 콘텐츠 유형 4가지에서 이어집니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. GEO 진단 점수는 몇 점부터 괜찮은 건가요?

절대적 합격선은 없지만, 대체로 60점을 넘으면 기본기를 갖추고 경쟁 단계에 들어선 것으로 봅니다. 다만 총점보다 중요한 것은 영역별 균형입니다.

총점이 같아도 인용 가능성이나 권위처럼 가중치가 큰 영역이 낮으면 체감 성과가 떨어집니다. 그래서 점수는 합격 여부를 가리는 성적표보다, 어디를 고칠지 정하는 기준으로 읽는 편이 낫습니다.

Q2. 6개 영역의 가중치는 왜 이렇게 정해졌고 바뀔 수 있나요?

가중치는 각 영역이 AI 인용에 미치는 영향의 크기를 반영해 정한 값입니다. 답변에 쓸 내용이 없으면 인용 자체가 불가능하므로 AI 인용 가능성을 25%로 가장 높게, 신뢰를 재는 두 영역을 각각 20%로, 기계가 읽는 조건인 세 영역을 15·10·10%로 두었습니다.

AI 검색 환경이 달라지면 가중치도 조정될 수 있습니다. 다만 같은 기준으로 재야 비교가 되므로, 한번 정한 가중치는 일정 기간 일관되게 적용하고 바꿀 때는 이전 점수와의 차이를 함께 봅니다.

Q3. 자가 진단과 정식 진단은 무엇이 다른가요?

자가 진단은 도구 없이 눈으로 훑어 대략의 상태를 가늠하는 방식이고, 정식 진단은 robots.txt·sitemap·실제 페이지 수집과 플랫폼별 인용 현황을 실측해 6개 영역에 점수를 매기는 방식입니다.

자가 진단은 빠르게 방향을 잡는 데, 정식 진단은 정확한 좌표와 우선순위를 얻는 데 쓰입니다. 처음에는 자가 진단으로 시작해도 충분하며, 개선을 본격적으로 계획하는 단계에서 정식 진단으로 넘어가면 됩니다.

Q4. 점수가 낮게 나오면 전부 다 고쳐야 하나요?

한꺼번에 다 고칠 필요는 없습니다. 오히려 점수의 쓸모는 무엇을 먼저 고칠지 순서를 정해 주는 데 있습니다.

점수가 낮으면서 가중치가 큰 영역, 그리고 적은 노력으로 크게 오르는 항목을 앞에 두면 같은 시간으로 총점을 가장 많이 올릴 수 있습니다. 낮은 점수는 실패가 아니라 개선 여지가 큰 지점을 알려 주는 신호로 보는 편이 낫습니다.

Q5. 진단 점수는 얼마나 자주 다시 재야 하나요?

콘텐츠를 새로 발행하거나 사이트를 개편한 뒤에는 다시 재는 것이 좋고, 특별한 변화가 없어도 분기에 한 번 정도가 적당합니다. 같은 기준으로 주기적으로 재야 개선이 실제로 점수에 반영됐는지 추적할 수 있기 때문입니다.

AI 검색 환경도 계속 바뀌므로, 점수는 한 번 받고 끝나는 성적표가 아니라 꾸준히 갱신하는 지표로 다루는 편이 낫습니다.

[참고] Google 검색 센터 — E-E-A-T 및 생성형 AI 콘텐츠 가이드(2025) · GEOMKT 자사 GEO 셀프 진단(2026).

실제 적용 결과는 사이트 환경과 업종에 따라 달라질 수 있습니다.