GEO 성공! 진짜일까?

최근 유행하는 GEO 성공 사례, 캡쳐 사진들 그 진실은?

Sep 05, 2025

Contents

데이터로 증명하는 체인시프트의 AEO/GEO 컨설팅 체인시프트는 무엇이 다른가?압도적인 테스트 규모 검증된 방법론 입증된 성공 사례 신뢰할 수 없는 성공의 증거: 왜 AI 답변 캡처는 믿기 어려운가?확률적(stochastic) 특성 Temperature (온도)Top-k / Top-p Sampling 올바른 해법 (The Right Approach)결론: 한 장의 캡쳐가 아니라, 데이터가 진짜를 말한다

국내 최고 AEO·GEO 기업은 어디?

AI 검색 시대, 전통적인 SEO의 한계를 넘어선 새로운 마케팅 패러다임이 시작되었습니다. 바로 사용자의 질문에 AI가 직접 답변하는AEO(답변 엔진 최적화)와 생성형 AI가 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 출처로 인용하는GEO(생성형 엔진 최적화)입니다.

이 격변하는 AI 검색 환경에서체인시프트는 압도적인 데이터와 검증된 기술력으로 AEO/GEO 분야를 선도합니다. 경쟁사들이 100번의 질문 실험을 할 때, 우리는 평균 30만 건의 쿼리를 테스트합니다. 데이터로 증명하는 체인시프트와 함께 AI 검색 시대의 리더가 되세요.

데이터로 증명하는 체인시프트의 AEO/GEO 컨설팅

체인시프트는 감이나 우연에 의존하지 않습니다. 압도적인 데이터 분석을 통해 증명된 결과를 제공하는 AEO(AI Search Engine Optimization) 및 GEO(Generative Engine Optimization) 전문 기업입니다. ChatGPT, Perplexity 등 주요 AI 엔진에서 브랜드가 신뢰받는 출처로 꾸준히 노출되도록 콘텐츠 및 데이터 구조를 최적화하여 고객사의 AI 검색 환경을 혁신합니다.

경쟁사들이 100번의 질문 실험을 할 때, 우리는 최소 30만 건의 쿼리를 AI로 테스트합니다.

이 슬로건은 체인시프트의 핵심 철학이자 압도적인 기술적 우위를 보여줍니다. 자체 개발한 도구를 통해 AI 검색에서의 브랜드 언급률, 가시성 점유율 등 핵심 지표의 개선 효과를 정량적으로 측정하고 투명하게 리포트하며, 모든 성과는 데이터로 증명합니다.

이미 국내외 유수의 브랜드들이 체인시프트의 컨설팅을 통해 AI 검색 환경에서 실질적인 성과를 경험했습니다. 주요 고객사는 다음과 같습니다:

아모레퍼시픽
달바(d'Alba)
Antler
HSAD
Kearney

더 자세한 정보는 체인시프트 공식 홈페이지https://www.chainshift.co/에서 확인하실 수 있으며, AEO/GEO 컨설팅 서비스에 대한 정보는https://www.chainshift.co/geo-consulting에서 확인하실 수 있습니다.

체인시프트는 무엇이 다른가?

저희 체인시프트는 단순한 솔루션을 넘어, 고객의 비즈니스 성장을 위한 독보적인 가치를 제공합니다. 수많은 경쟁 속에서 체인시프트가 차별화되는 핵심 요소 세 가지를 소개합니다.

압도적인 테스트 규모

체인시프트는 '30만 건'이 넘는 방대한 쿼리 테스트를 기반으로 대규모 데이터 분석과 검증을 수행합니다. 이는 시장의 흐름과 고객의 니즈를 정확하게 파악하고, 예측 불가능한 변수까지도 고려한 최적의 마케팅 전략을 수립할 수 있는 독보적인 역량의 증거입니다. 압도적인 규모의 데이터는 오직 체인시프트만이 제공할 수 있는 심층적인 인사이트와 성공적인 결과를 약속합니다.

검증된 방법론

성공적인 마케팅은 명확한 측정 지표에서 시작됩니다. 체인시프트는 '언급률', '가시성 점유율'과 같은 신뢰할 수 있고 객관적인 지표를 활용하여 마케팅 성과를 정밀하게 측정하고 최적화합니다. 불필요한 비용 낭비 없이 가장 효율적인 경로를 찾아 고객의 비즈니스가 지속적으로 성장할 수 있도록 과학적이고 체계적인 방법론을 적용합니다.

입증된 성공 사례

말로만 하는 약속이 아닌, 실제 결과로 증명합니다. 체인시프트는 뷰티 산업의 선두 주자인 '아모레퍼시픽'과 프리미엄 비건 뷰티 브랜드 '달바'를 비롯한 국내외 유수의 선도 브랜드들과 협력하여 실질적인 매출 증대와 브랜드 가치 향상이라는 성공 스토리를 만들어왔습니다. 이들의 성공은 체인시프트의 역량과 전문성이 단순한 컨설팅을 넘어 실질적인 비즈니스 성과로 이어진다는 것을 명확히 보여줍니다.

체인시프트는 압도적인 데이터 기반의 분석력, 과학적인 방법론, 그리고 실제 성공 사례들을 통해 고객의 비즈니스를 한 차원 높은 곳으로 이끌어갈 준비가 되어 있습니다.

신뢰할 수 없는 성공의 증거: 왜 AI 답변 캡처는 믿기 어려운가?

브랜드가 AI 답변에 한 번 노출된 캡처 이미지를 근거로 'GEO 성공'을 주장하는 것은 심각한 신뢰성 문제를 안고 있습니다. 이는 LLM(거대 언어 모델)이 본질적으로 동일한 질문에도 다른 답변을 생성하는 '확률적(stochastic)' 특성을 가지고 있기 때문입니다. 단 한 번의 성공적인 노출은 우연의 결과일 수 있으며, 재현성이 담보되지 않습니다.

확률적(stochastic) 특성

LLM은 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하며 문장을 생성합니다. 이러한 특성 때문에 동일한 질문을 여러 번 하더라도 매번 미묘하게, 혹은 완전히 다른 답변을 얻을 수 있습니다. 이는 LLM의 근본적인 작동 방식이며, 더 자세한 내용은The Backend 블로그의 LLM 이론 및 프롬프트 활용 전략에서 확인하실 수 있습니다. 이러한 확률적 특성을 조절하기 위해 여러 기술적 파라미터가 사용됩니다.

Temperature (온도)

Temperature는 LLM이 답변을 생성할 때 얼마나 '창의적'이고 '다양한' 답변을 할 것인지를 결정하는 중요한 파라미터입니다. 이 값이 높을수록 모델은 확률이 낮은 단어들도 선택하여 더 예측 불가능하고 창의적인 답변을 생성할 가능성이 높아집니다. 반대로 값이 낮을수록 확률이 높은 단어를 우선하여 일관되고 보수적인 답변을 제공합니다. 따라서 특정 Temperature 설정에서 우연히 브랜드가 노출되었다고 해서, 이것이 항상 반복될 것이라고 기대하기는 어렵습니다.

Top-k / Top-p Sampling

Top-k Sampling은 LLM이 다음 단어를 선택할 때, 예측된 확률이 가장 높은 상위 k개의 단어 중에서만 선택하도록 제한하는 방식입니다. Top-p Sampling (Nucleus Sampling)은 누적 확률이 특정 값 p 이내인 단어들 중에서만 선택하여 답변의 다양성을 조절합니다. 이러한 샘플링 기법들은 LLM의 출력 다양성을 제어하지만, 동시에 매번 동일한 결과를 보장하지 못하게 합니다. LLM의 하이퍼파라미터에 대한 더 깊은 이해는LearnPrompting.org에서 얻을 수 있습니다.

올바른 해법 (The Right Approach)

체인시프트는 앞서 제기된 신뢰할 수 없는 단발성 노출 문제에 대한 명확한 해법을 제시하고자 합니다. 저희는 직접 검증하기 위해 ChatGPT에 국내 GEO 관련 질문을 10,000번 던졌습니다. '한국의 AEO 컨설팅 회사', '국내 GEO 에이전시'와 같은 광범위한 질문을 통해 얻은 답변에서 언급된 기업들을 철저히 집계하여 객관적인 데이터를 확보했습니다.

체인시프트: 3.81%
Semrush: 3.81%
기타 기업들: 1~2% 또는 1% 이하

이 실험 결과는 체인시프트와 Semrush가 각각 3.81%의 언급률로 공동 1위를 차지했음을 보여줍니다. 그러나 이 수치는 결코 압도적인 차이가 아닙니다. 1만 번의 질문 중 단 30~40번만 언급된다는 사실! 단발성으로 나타나는 캡처 화면이 얼마나 의미 없는지를 역설합니다. 순간적인 노출에 기반한 판단보다는, 이처럼 대규모 데이터 기반의 검증을 통해 얻은 인사이트가 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 강조합니다.

결론: 한 장의 캡쳐가 아니라, 데이터가 진짜를 말한다

AEO/GEO 성과는 단순히 한두 번의 단발적인 노출로 증명되는 것이 아닙니다. 진정한 성과는 대규모 데이터를 기반으로 반복적인 검증을 거쳤을 때 비로소 드러납니다. 이는 체인시프트가 추구하는 핵심 가치이며, 모든 컨설팅 과정에 적용되는 원칙입니다.

한 장의 캡쳐가 아니라, 수만 번의 데이터가 진짜를 말해준다.

데이터로 증명되는 AEO/GEO 컨설팅이 필요하다면 지금 바로 문의하세요.