한 번 물어보면 끝? AI 답변은 매번 다릅니다
GEO 시대, 브랜드 전략 ② AI 노출 측정
구글 검색 선호 매체로 추가AI는 우리 브랜드를 소비자에게 보여주고 있을까요? UX 솔루션 뷰저블 운영사로 잘 알려진 데이터 분석 기업 포그리트가 ‘GEO 시대, 브랜드 전략’을 주제로 6편에 걸쳐 연재를 진행합니다. 자체 개발한 GEO 서비스 피카이(PeekAI) 실측 데이터를 토대로 챗GPT, 제미나이, 네이버 등 글로벌 AI 답변 속에 브랜드가 어떻게 자리 잡을 수 있는지 살펴봅니다.
AI가 답하는 시대, 당신 브랜드는 그 안에 있는가
GEO 시대, 브랜드 전략 ① 왜 GEO인가
한 번 물어보고 안심하지 마세요.
한번 해보자. ChatGPT를 열고 “우리 업종에서 가장 좋은 브랜드”를 물어본다. 내 브랜드가 나오면 안심하고, 안 나오면 덜컥한다. 그런데 둘 다 성급하다. 내일 다시 묻거나 다른 계정에서 물으면 답이 또 바뀌기 때문이다.
숫자가 이를 뒷받침한다. AI 답변을 측정하는 기업 AirOps에 따르면, 어떤 AI 답변에 등장한 브랜드가 바로 다음 답변에도 남아 있는 경우는 약 30%에 그친다. 같은 질문을 다섯 번 반복했을 때 다섯 번 모두 등장하는 브랜드는 다섯 중 하나뿐이다. 한 번 확인하고 내린 판단은 열에 여덟이 빗나갈 수 있다는 뜻이다.
답이 매번 달라진다면 “내 브랜드가 AI에 나오나?”라는 질문에는 애초에 예, 아니오로 딱 잘라 말할 수 없다. 정직한 답은 여러 번, 여러 플랫폼에서 재봤을 때만 나온다. 이건 우리만의 주장이 아니다. 맥킨지가 꼽은 GEO 대응의 첫 수순도 ‘탄탄한 진단’이다. 여러 AI 플랫폼에서 브랜드의 노출과 감성을 평가하고 지금 성적을 벤치마크하는 일 말이다. 고치는 건 그다음이다. 재보지 않으면 무엇을 고쳐야 할지도 알 수 없다.
무엇을 재는가: ‘나왔다’로는 부족하다
그래서 무엇을 재야 하나. ‘나왔다, 안 나왔다’로는 턱없이 부족하다. 같은 ‘언급’이라도 무게가 전혀 다르기 때문이다. 답 맨 끝에 곁다리로 한 번 스친 것과 1순위로 추천되며 출처로 인용된 것은 하늘과 땅 차이다. 그래서 최소한 네 가지를 본다. 어디쯤에서 언급되는지(순위), 어떻게 묘사되는지(감성), 답의 근거로 인용되는지(인용), 그리고 이 모두를 몇 개 플랫폼에서 확인했는지. 여기에 ‘여러 번 반복’을 더한다.
예를 들어보자. 어떤 러닝화 브랜드를 여러 AI에서 나란히 측정해 보면 이런 그림이 나온다. ChatGPT는 3순위로 담담하게 이름만 올린다. 퍼플렉시티는 1순위로 추천하며 전문 리뷰 사이트를 출처로 건다. 클로드는 언급은 하되 ‘무난한 선택’이라는 미지근한 톤이다. 네이버 AI 브리핑은 아예 다루지 않는다. ‘언급됐다’는 사실 하나로 뭉뚱그리면 이 네 장면은 똑같아 보인다. 하지만 순위(3위와 1위)도, 감성(중립과 긍정)도, 인용(없음과 있음)도, 플랫폼(있음과 없음)도 저마다 다르다. 재야 할 것은 ‘나왔나’가 아니라 ‘어디에, 어떻게, 어떤 근거와 함께 나왔나’다.
흩어진 이 값들을 하나로 묶으면 추적할 수 있는 숫자가 된다. 우리는 순위·감성·인용을 합쳐 0~100의 노출 점수(EQS)로 환산한다. 완벽한 정답이라기보다 매번 달라지는 답을 그래프 위 한 점으로 바꿔 오르는지 내리는지 지켜보기 위한 장치다.(산식은 공개해 두었다.)
한 번이 아니라 꾸준히 재야 하는 이유도 여기에 있다. 점수 하나는 사진 한 장일 뿐이다. 지난달보다 올랐는지, 콘텐츠를 손본 뒤 실제로 달라졌는지는 시간을 두고 같은 방식으로 반복해야 보인다. 경쟁사 또는 경쟁제품과 나란히 놓고 추세를 그릴 때 비로소 ‘무엇이 효과가 있었나’에 답할 수 있다. 한 번의 스냅샷은 상태를 알려주고, 반복된 측정은 방향을 알려준다.
어떻게 재는가: API가 아니라 실제 화면
‘무엇을’만큼 ‘어떻게’도 중요하다. 많은 도구가 AI API를 불러 답을 기록한다. 하지만 API 응답은 실제 사용자가 보는 화면과 다르다. 소비자용 AI는 답을 만들 때 실시간으로 자료를 찾아오고, 출처를 보여주고, 사용자마다 다르게 답한다. 게다가 한국에서 널리 쓰는 네이버 AI 브리핑은 확인된 주요 글로벌 GEO 도구 어디도 측정하지 못한다. 실제 화면을, 그것도 고객이 실제로 쓰는 플랫폼에서 재는 것, 이게 믿을 수 있는 숫자와 그렇지 않은 숫자를 가른다.
물론 냉정하게 볼 지점도 있다. 맥킨지도 짚듯 AI 인용을 추적하는 일은 전통 분석보다 어렵고 도구도 아직 미성숙하다. 그래서 더더욱 한 번의 값이 아니라 방법과 반복이 중요하다.
그래서, 잰다
정리하면 할 일은 분명하다. 같은 질문을 여러 번, 고객이 쓰는 모든 플랫폼에서, 실제 화면 그대로, 점수로 환산해 추적하는 것. 우리가 피카이(PeekAI)를 만든 이유가 바로 이것이다.
그리고 점수가 보이기 시작하면 다음 질문은 저절로 따라온다. “왜 점수가 낮을까?” 대개는 AI가 내 브랜드를 싫어해서가 아니다. 인용할 만한 출처로 아예 보지 않아서다. 다음 편에서는 바로 그 이야기 — 추천은 받는데 왜 출처엔 내 사이트가 없는지를 다룬다.
※ 이 콘텐츠는 포그리트의 GEO 서비스 피카이(PeekAI)를 통해 작성됐습니다.
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