많은 마케터가 여전히 "우리 브랜드가 AI 답변 몇 위에 나오느냐"를 따집니다. 하지만 이는 기술의 작동 방식을 이해하지 못해 나온 성과 추적 지표입니다. AI는 DB를 순서대로 출력하는 방식으로 작동하지 않고, 매 순간 확률에 따라 문장을 새롭게 구성하는 ‘생성형’ 엔진이기 때문입니다.
이번 실험에서 3,000번의 테스트를 거친 결과, 추천 리스트의 구성과 순서가 일치하는 경우는 거의 없었습니다. 심지어 리스트의 개수조차 제각각입니다. 만약 어떤 대행사가 자체 기술로 AI 검색 순위를 보장한다고 말한다면, 그것은 AI의 작동 원리를 전혀 모르거나 비즈니스를 포장하기 위한 기만일 가능성이 큽니다.
GEO에서 측정 가능한 유일한 실체는 노출 빈도입니다. 순위는 1위부터 10위까지, 리스트의 개수까지 매 질문마다 다르지만, 그럼에도 불구하고 10번 중 9번은 반드시 언급되는 브랜드들이 존재합니다.
순위는 무작위일 수 있어도, AI가 어떤 브랜드를 '신뢰할 만한 선택지'로 분류하고 있는지는 노출 빈도로 증명됩니다. 결국 GEO의 핵심은 우리 브랜드를 특정 순위에 위치시키는 기술이 아니라, AI가 수만 번의 확률 연산 끝에 우리 브랜드를 '반드시 인용해야 할 상수'로 인식하게 만드는 데이터의 총량을 확보하는 데 있습니다.
↓실험 진행 기업 SparkToro의 노출 빈도
대다수의 소비자는 검색창에 교과서적인 질문을 하지 않습니다. 오타가 섞이기도 하고, 맥락이 모호한 질문을 던지기도 합니다. 여기서 재미있는 점은 질문의 형태가 아무리 엉망이더라도 AI는 그 이면에 있는 '의도'를 읽어낸다는 것입니다.
검색어가 조금 바뀌었다고 노출이 안 된다면, 해당 브랜드는 아직 AI에게 확신을 주지 못하고 있는 것입니다. 강력한 브랜드는 소비자가 어떤 식의 질문을 던져도 AI가 해당 카테고리의 해답으로 가장 먼저 떠올리게 됩니다.
선택지가 너무 많은 대중적 카테고리에서는 AI도 명확한 의도를 파악하지 못하고 무작위 답변을 내놓는 경우가 많습니다. 반면 니치한 B2B 솔루션이나 전문성을 띠는 서비스 영역으로 넘어갈수록 AI의 답변은 특정 브랜드들로 수렴됩니다.
선택지가 좁을수록 AI는 더 확신을 가지고 브랜드를 인용하기 때문에, 롱테일 키워드 전략이 AI 시대에 오히려 더 강력한 GEO 테크닉이 되는 근거이기도 합니다. 238LAB이 롱테일 키워드와 기술적 안정성을 강조하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 시장을 좁히고 전문성을 강화할수록 AI의 확신은 더 커지게 됩니다.
AI 시대의 마케팅은 '순위 점유'가 아니라 '확률 점유'입니다. 238LAB은 브랜드가 어떤 난잡한 질문 속에서도 AI가 인용할 수밖에 없는 독보적인 '상수'가 되도록 기술적, 전략적 토대를 설계합니다.
 | 저자소개 에이든(Aiden): SEO 컨설턴트 벤처 투자부터 M&A 자문까지, 기업의 전 생애주기를 아우르는 디지털 성장을 설계합니다. 현재 238LAB의 SEO 컨설턴트로서 지속 가능한 데이터 기반 유입 구조를 구축하는 데 집중하고 있습니다. 전) 벤처·창업 경영컨설팅사 마케팅 리드 전) 기업금융 자문사 디지털전략팀 리드 |
