GEO 성공 사례, 진짜와 가짜 사이에서

요즘 마케팅 업계의 뜨거운 감자로 떠오른 'GEO 성공', 과연 그 실체는 무엇일까요? 너도나도 'GEO에 성공했다'고 외치는 가운데, 우리는 진짜와 가짜를 어떻게 구별해야 할지 혼란스럽습니다.

Generative Engine Optimization, 줄여서 GEO는 AI가 사용자의 질문에 대한 답변을 '생성'할 때, 우리 브랜드의 콘텐츠가 그 답변의 주요 정보원으로 '인용' 및 '참조'되도록 최적화하는 혁신적인 전략입니다. 체인시프트는 최근 2달 동안 국내외 주요 GEO 서비스를 직접 결제하여, 1천만 원 이상을 투자하여 각각의 서비스를 깊이 연구했습니다. 대부분의 서비스는 대시보드 형태로 질문(prompt)대비 답변을 출력하고 해당 답변이 만들어진 출처(인용사이트) 정보를 보여줍니다. 일반적으로 20~30개, 많으면 100개 이상의 질문을 할 수 있는 구조로 체인시프트와 같이 많은 양의 질문(prompt), 쿼리(query)를 처리하는 서비스는 아직 발견하지 못했습니다.

오랜 시간 축적된 노하우와 실제 데이터를 바탕으로, 저희는 이 질문을 던집니다. 과연 우리가 말하는 GEO 성공은 진짜일까요? 이번 블로그 포스트를 통해 GEO의 진정한 의미와 효과, 그리고 성공적인 GEO 전략을 위한 핵심 요소들을 심층적으로 파헤쳐보고자 합니다.

AI 답변의 함정: 한 장의 캡쳐는 왜 '성공'이 아닐까?

최근 많은 기업들이 AI 검색 결과에 브랜드가 단 한 번 노출된 '캡쳐 한 장'을 마치 큰 성공이라도 되는 양 홍보하는 현상이 두드러지고 있습니다. (본 블로그 포스팅 썸네일 이미지와 같은 홍보) 마치 로또 당첨 번호 하나를 보고 자신이 부자가 되었다고 주장하는 것과 같습니다. 하지만 과연 이러한 단발적인 노출이 브랜드의 실질적인 AI 검색 경쟁력을 대변할 수 있을까요? 안타깝게도, 정답은 '아니오'입니다. 이는 AI, 특히 LLM(거대 언어 모델)의 근본적인 특성을 간과한 위험한 착각입니다.

LLM은 우리가 예상하는 것과 달리, 동일한 질문에도 매번 다른 답변을 내놓는 고유한 특성을 가집니다. 이를 바로확률적 출력(probabilistic output)이라고 부릅니다. 특정 키워드로 검색했을 때 우연히 우리 브랜드가 언급되었다는 한 장의 캡쳐는, 마치 수백 번의 동전 던지기 중 앞면이 한 번 나왔다고 해서 '이 동전은 항상 앞면만 나온다'고 주장하는 것과 다를 바 없습니다。LLM의 확률적 출력 특성 자세히 알아보기AI의 답변은 예측 불가능하며 언제든 바뀔 수 있어 일관성을 보장할 수 없습니다。AI 예측 불가능성 관련 자료

더 큰 문제는 LLM이 때때로 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 지어내는, 이른바환각(Hallucination)현상을 보인다는 점입니다. 특정 상황에서 브랜드가 노출되었다는 단 한 번의 답변만으로 그 내용의 정확성을 판단하거나 신뢰할 수 없는 이유가 바로 여기에 있습니다。LLM 환각 현상 연구 보기

이러한 문제점은 체인시프트의 실제 실험에서도 명확히 드러났습니다. 체인시프트는 AEO(Answer Engine Optimization), GEO(Generative Engine Optimizationo) 컨설팅, 에이전시, SaaS 관련 500개 이상의 프롬프트에 대해 100회 이상 반복 실험을 진행했습니다. (GPT5, 한국어 & 영어 각각 나누어 진행) 그 결과 3% 이상의 일관된 노출률을 보인 브랜드는 없었습니다. 이는 단발성 노출이 얼마나 허상에 가까운지를 극명하게 보여주는 증거입니다. 실제로 뷰티 카테코리에서 100건의 쿼리에서는 특정 브랜드가 우세해 보였지만, 200만 건의 방대한 쿼리를 직접 실행하여 AI의 응답 패턴을 분석한 결과, 실제로는 다른 브랜드가 3.6배 더 자주 노출되는 사례도 발견되었습니다。체인시프트의 대규모 쿼리 기반 검증 사례

결론적으로, AI 검색 환경에서 브랜드의 진정한 노출도를 측정하고 의미 있는 성과를 달성하려면, 한 장의 캡쳐 이미지에 현혹되지 않고 대규모 데이터에 기반한 지속적이고 반복적인 측정이 반드시 필요합니다. 단발성 '성공'은 언제든 사라질 수 있는 신기루에 불과하며, 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터를 통해서만 진정한 GEO(Generative Engine Optimization) 전략을 수립할 수 있습니다.

GEO의 진짜 본질: 데이터로 증명하는 '재현성'과 '일관성'

오늘날 우리는 수많은 정보의 홍수 속에서 단발적인 노출에 현혹되기 쉽습니다. 하지만 체인시프트는 다릅니다. 우리는

GEO의 진짜 본질은 단순히 한두 번의 노출이 아니라, '재현성'과 '일관성'에 있다고 확신합니다.

'제로 클릭 검색' 현상이 심화되면서, 사용자들은 검색 엔진 결과 페이지를 벗어나지 않고 AI 답변 내에서 정보를 얻는 경향이 짙어졌습니다. 이러한 환경에서 중요한 것은 한 번의 상위 노출이 아닙니다. AI가 특정 질문에 대해 '지속적으로' 우리 브랜드를 언급하고 추천하는 것이야말로 진정한 가치입니다. AI 답변 내 꾸준한 노출은 사용자에게 브랜드에 대한 신뢰와 인식을 지속적으로 심어주며, 이는 궁극적으로 실질적인 전환으로 이어집니다. 체인시프트는 이러한 변화의 본질을 정확히 인식하고 있습니다. 200만 건 이상의 대규모 쿼리 기반 검증, 경쟁사 벤치마킹, 그리고 수백만 개의 자연어 프롬프트에 대한 지속적인 측정을 통해 AI 검색 환경에서 우리 브랜드의 가시성을 '재현성'과 '일관성'이라는 핵심 가치로 증명해 보입니다. 이제 다음 섹션에서는 체인시프트가 어떻게 데이터 기반으로 이 약속을 지켜나가는지 더 자세히 알아보겠습니다.

진짜 성공을 증명하는 법: 체인시프트 GEO 솔루션의 3가지 원칙

대규모 쿼리 기반 검증

AI의 확률적 답변 문제를 해결하기 위해, 체인시프트는 실제 사용자와 동일한 환경에서200만 건 이상의 방대한 쿼리를 직접 실행하여 AI의 응답 패턴을 분석합니다. 이는 소수의 샘플(100건 내외)로 결과를 판단하는 경쟁사와 달리, 통계적으로 유의미하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 핵심 차별점입니다.

경쟁사 벤치마킹

단순히 자사 노출만 보는 것을 넘어,경쟁사와 AI 답변 내 노출 성과를 쿼리별로 시각화하여 비교 분석합니다. 대시보드를 통해 AI 검색 시장 내에서 자사의 정확한 위치를 파악하고, 경쟁 우위를 점하기 위한 구체적인 전략적 인사이트를 얻을 수 있습니다.

지속적 측정

AI 검색 환경은 계속해서 변화합니다. 체인시프트는 수백만 개의 자연어 프롬프트를 통해브랜드 언급 빈도, 맥락, 포지셔닝 등을 자동으로 분석하고 지속적으로 추적합니다. 이를 통해 마케터는 '링크 수' 같은 낡은 지표가 아닌, 'AI가 선호하는 콘텐츠'라는 새로운 관점에서 성과를 측정하고 전략을 최적화할 수 있습니다.

체인시프트의 혁신적인 데이터 기반 GEO 솔루션에 대해 더 자세히 알아보세요。체인시프트의 데이터 기반 GEO 솔루션 알아보기

진단을 넘어 '개선'으로: 초기 GEO 시장을 개척하는 체인시프트

GEO 시장은 이제 막 태동하는 초기 단계입니다. AI 검색이 마케팅의 핵심으로 부상하고 있음에도 불구하고, 아직까지 성과를 측정할표준화된 지표가 부재하다는 기술적 과제를 안고 있습니다. 이러한 상황은 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어, 진정으로 데이터에 기반한 정직하고 집요한 접근 방식이 필요함을 시사합니다.

체인시프트는 국내외 주요 대기업들과의 프로젝트를 통해서 이러한 초기 시장의 불확실성 속에서 명확한 방향을 제시하고 있습니다.

출처: https://www.chainshift.co/blog/geo-success