AI 가시성을 구글, GPT, Perplexity, Claude, Gemini에서 50개 질문으로 측정하고 Codex에서 GPT Sites 보고서로 만들어 봤습니다.

소개

노틸러스다이브 제주 홈페이지를 만든 지 한 달이 되는 날, AI 가시성을 측정했습니다.

“사람들이 AI에게 제주 스쿠버다이빙 업체를 추천해 달라고 물으면, 노틸러스다이브 제주가 실제로 발견되고 추천될까?”

기존 검색엔진 최적화는 검색 순위와 클릭 수를 중심으로 측정합니다.

하지만 사용자가 ChatGPT나 Perplexity 같은 AI에게 질문하면 여러 검색 결과를 직접 비교하지 않고, AI가 정리한 답변과 추천을 그대로 참고하는 경우가 많습니다.

그래서 단순히 홈페이지가 검색엔진에 색인되었는지를 확인하는 것만으로는 부족하다고 생각했습니다. 주요 AI 플랫폼에서 노틸러스다이브 제주가 얼마나

• 발견되는지

• 추천되는지

• 답변의 어느 위치에 등장하는지

• 공식 홈페이지가 근거로 인용되는지

• 어떤 경쟁사가 대신 추천되는지

직접 측정해 보기로 했습니다.

이번 프로젝트의 목적은 한 번 점수를 확인하고 끝내는 것이 아닙니다. 매월 같은 질문과 측정 기준을 사용해 변화를 기록하고, 그 결과를 홈페이지와 콘텐츠 개선으로 연결하는 것이 핵심입니다.

시도하고자 했던 것과 그 이유

1. 검색 순위가 아닌 ‘AI 답변 속 브랜드 위치’를 측정하고 싶었습니다

전통적인 검색에서는 “몇 위에 노출되는가?”가 중요한 지표였습니다.

AI 검색에서는 질문이 조금 달라지면 추천 업체와 답변 내용, 인용 출처도 크게 달라집니다. 따라서 다음과 같은 새로운 기준이 필요했습니다.

• AI가 브랜드를 언급했는가?

• 단순히 이름만 언급했는가, 실제로 추천했는가?

• 여러 업체 중 앞쪽에 배치했는가?

• 브랜드의 공식 홈페이지를 근거로 사용했는가?

• 가격·일정·안전·시설 정보가 정확한가?

• 노틸러스다이브 대신 어떤 업체를 추천했는가?

• 경쟁사를 선택한 근거는 무엇인가?

2. 실제 고객이 물어볼 만한 질문으로 측정하고 싶었습니다

브랜드 이름을 포함한 질문만 사용하면 높은 언급률이 나오는 것이 당연합니다.

예를 들어 “노틸러스다이브 제주의 장점은?”이라고 물으면 AI가 노틸러스다이브를 답변할 가능성이 높습니다. 하지만 실제 사업 성과에 더 중요한 질문은 다음과 같은 비브랜드 질문입니다.

• 제주도 서귀포에서 초보자가 하기 좋은 체험다이빙 업체 추천해줘.

• 수영을 전혀 못해도 제주도에서 스쿠버다이빙 체험이 가능한가요?

• 제주도에서 사진과 영상을 무료로 찍어주는 다이빙 업체가 어디야?

• 장비와 보트 비용이 모두 포함된 체험다이빙 업체 추천해줘.

• 범섬 보트다이빙을 전문으로 하는 업체를 알려줘.

이런 질문에서 브랜드가 발견되고 추천되어야 실질적인 AI 가시성을 확보했다고 볼 수 있습니다.

3. 고객여정에 따른 차이를 확인하고 싶었습니다

50개의 질문을 단순히 한꺼번에 집계하지 않고 고객여정에 따라 구분했습니다.

• 인지: 처음으로 제주 다이빙에 관심을 갖는 단계

• 탐색: 체험 방식과 업체를 알아보는 단계

• 고려: 가격·시설·안전·후기를 비교하는 단계

• 결정: 예약할 업체를 구체적으로 선택하는 단계

이를 통해 “전체 평균이 몇 점인가?”를 넘어, 어느 고객여정에서 브랜드가 강하고 약한지 확인하고자 했습니다.

진행 방법

전체 진행 순서

프로젝트는 다음 순서로 진행했습니다.

1. 노틸러스다이브 제주의 GEO 측정을 위한 질문 50개 생성

2. Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini에서 질문 실행

3. 플랫폼별 답변과 인용 출처 저장

4. 브랜드 언급 여부와 추천 위치 판정

5. 공식 홈페이지 인용 여부 확인

6. 답변 정확성과 브랜드 속성 일치도 평가

7. 경쟁사와 대체 추천 이유 분석

8. 고객여정별·플랫폼별 결과 집계

9. Codex와 GPT Sites를 활용해 인터랙티브 분석 보고서 제작

10. 다음 측정 결과를 누적할 수 있는 월간 비교 구조 설계

총 50개 질문을 5개 채널에서 측정했기 때문에, 기본적으로 250개의 플랫폼별 응답을 분석하는 구조입니다.

플랫폼별 측정 환경과 수집 방식은 동일하지 않을 수 있습니다. 재현 가능한 비교를 위해 측정일, 모델, 지역, 로그인 여부, 웹 검색 사용 여부 및 API 사용 여부를 함께 기록하는 것이 중요합니다.

측정한 AI 플랫폼

• Google

• ChatGPT

• Perplexity

• Gemini

• Claude

분석 및 보고서 작성 도구 : GPT Sites

분석 결과를 고객과 공유할 수 있는 웹 보고서로 제작하는 데 사용했습니다.

단순히 표를 나열하는 대신 다음 내용을 한 화면에서 확인할 수 있도록 구성했습니다.

• 전체 AI 가시성 기준선

• 플랫폼별 평균 품질점수

• 공식 인용률과 브랜드 언급률

• 정확성과 추천 위치

• 고객여정별 성과

• 질문별 세부 답변

• 경쟁사 대체 이유

• 우선적으로 개선할 콘텐츠

• 이전 측정과 이번 측정의 변화

플랫폼별 응답 수집 방식

플랫폼 UI에서 직접 측정하였습니다.

개인화 영향을 줄이기 위해 시크릿 모드 또는 비로그인 환경을 사용하고, 답변 원문과 인용 출처를 함께 저장했습니다.

이번 작업을 통해 배운 중요한 점은 “AI에서 측정했다”는 표현만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 어떤 플랫폼, 모델, 지역, 검색 조건, 로그인 상태에서 실행했는지 함께 기록해야 다음 측정과 제대로 비교할 수 있습니다.

질문 세트 생성에 사용한 프롬프트

내 사이트/브랜드:
노틸러스다이브 제주 (Nautilus Dive Jeju)

사이트 URL:
https://jejuscubadiving.com (한/영/중/일 4개 언어)
- 채널: 유튜브·인스타그램·페이스북·스레드 @nautilusdivejeju, 카카오톡 채널

제공 상품·서비스:
- 범섬 보트 체험다이빙 (대표상품, 100,000원 / 약 2시간 30분~3시간, 수중 체험 20여 분, 하루 3회 08:30·11:30·15:00)
- 범섬 스킨다이빙 (59,000원)
- 범섬 펀다이빙 2회 보트 (140,000원, 풀장비 렌탈 50,000원 별도)
- 섬·방파제 다이빙 2회 (120,000원, 풀장비 렌탈 별도)
- 스쿠버 오픈워터 자격증 교육 (1,000,000원, 숙식 포함)
- 스킨다이빙 장비 렌탈 (19,000원~)
- 그룹 연계: 강사 재교육/업데이트(연 2회, 5월·11월 2박 3일), 다이브마스터·해양실습·투어 운영
- 공통 포함: 자체 보트 승선, 전 장비 대여, 사진·영상 무료 촬영, 샤워·세면용품

주요 고객:
1) 제주 여행 중 액티비티를 찾는 초보자·비자격자 (커플, 친구, 가족, 혼행) — 만 10세 이상, 수영 못하는 사람 다수
2) 범섬·문섬 포인트를 찾는 국내 자격증 다이버 (펀다이빙)
3) 자격증 취득 희망자 (오픈워터)
4) 외국인 여행객 (영어 브리핑 가능, 중국어·일본어는 번역 응대)
5) 노틸러스 네트워크 소속 강사·프로다이버 (해양실습·재교육 목적)

고객이 해결하려는 문제:
- "수영을 못하는데(물이 무서운데) 스쿠버다이빙을 할 수 있을까?" — 안전에 대한 불안
- 제주 여행에서 '남는 것'이 되는 특별한 경험을 원함 (사진·영상 기록 포함)
- 준비물·장비·복장을 몰라 시작이 막막함 → "몸만 가면 되는가"
- 업체가 너무 많아 어디가 안전하고 제대로 된 곳인지 판별 불가
- 자격 다이버: 시야 좋고 연산호가 살아있는 검증된 포인트, 신뢰할 수 있는 보트·가이드
- 당일/주말 예약 가능 여부를 빠르게 확인하고 싶음

핵심 지역·시장:
- 제주특별자치도 서귀포시 이어도로 693-7 (강정동), 매일 09:00–18:00
- 출항지: 법환포구 → 범섬까지 보트 약 5분
- 주 포인트: 범섬 (문섬·범섬 천연보호구역, 천연기념물 제421호)
- 상권: 서귀포 남부 해안 관광 벨트 / 제주 전역 여행객 유입
- 접근: 전용 주차장, 제주공항 600번 리무진 '켄싱턴리조트 악근천' 하차
- 확장 시장: 인바운드 외국인 관광객, 국내 다이빙 커뮤니티, 강사 교육 시장

브랜드의 주요 특징·강점:
- 자체 다이빙 보트 직접 운항 (외부 배 임차 없음 → 일정·안전 통제력)
- 체험다이빙 강사 1:1 동행 (입수부터 상승까지) → 수영 못해도 참여 가능
- 대표 강사 배경조: RAID Master Instructor / SSI Advanced Instructor / PSAI Advanced Instructor
- RAID Korea 기술교육 서비스센터 네트워크 소속 = 레저용 샵이 아니라 강사를 길러내는 교육 체계 기반
- 천연기념물 제421호 범섬 + 연산호 군락(천연기념물 제442호) 전문 포인트 운영
- 사진·영상 무료 촬영 제공 (별도 비용 없음)
- 100,000원 안에 보트·전 장비·촬영 전부 포함된 명확한 단일 가격
- 샤워·탈의·세면용품 완비 ("몸만 오세요")
- 4개 국어 웹사이트 + 영어 브리핑 대응
- 오션케어 해양환경 정화 활동 참여

고객의 주요 선택 기준:
1. 안전 — 강사 자격, 1:1 동행 여부, 사고 이력, 건강 문진 절차
2. 수영 못해도 가능한지 (가장 많이 검색되는 진입 장벽)
3. 포인트 퀄리티 — 범섬 보트 다이빙인지, 방파제 입수인지
4. 가격 투명성 — 장비·보트·촬영 추가비 유무
5. 사진·영상 제공 여부와 퀄리티
6. 후기 수와 진정성 (네이버 플레이스, 마이리얼트립 등)
7. 시설 청결도 (샤워실, 장비 상태)
8. 예약 편의성 — 당일 예약 가능 여부, 응답 속도
9. 강사의 태도·설명 능력 (후기에서 반복 언급되는 요소)
10. 기상 취소 시 환불·일정 변경 정책

경쟁 브랜드·대체재:
[직접 경쟁 — 서귀포 범섬·문섬권 다이빙센터]
- 누디다이브 (범섬 체험, 전용선 운영)
- 씨플로우 (문섬·범섬·섶섬 펀다이빙, 보트 2회 12만원대)
- 바다다이브 (PADI 교육 + 체험·펀다이빙)
- 서귀포다이브센터 (문섬·섶섬·범섬 체험)
- 가디언다이브 (제주 스쿠버 체험, 미디어 노출 다수)
- 기타 서귀포 소규모 다이브샵 다수

[유통 채널이자 경쟁 압력]
- 마이리얼트립, 네이버 예약, 클룩, 민다 등 액티비티 플랫폼
  (가격·후기 수 중심 비교로 브랜드 차별점이 희석됨)

[대체재 — 같은 예산·시간을 두고 경쟁]
- 프리다이빙·스킨스쿠버 체험 (블루웨이프리다이브 등)
- 스노클링·호핑투어, 투명카약, 서핑
- 서귀포 잠수함, 아쿠아플라넷 제주 (물에 안 들어가는 대안)
- 해외 다이빙 여행 (필리핀·태국 등, 자격 다이버 대상)

필요한 최종 질문 수: 50

위 정보를 바탕으로 AI 검색에서 브랜드의 노출·추천·인용 여부를 측정할 GEO 질문 세트를 만들어줘.

먼저 주요 고객, 고객 문제, 탐색·구매 상황, 핵심 속성, 경쟁 대상을 분석하고 질문 소재를 정리해라. 이후 필요한 질문 수의 2배 이상 후보를 만든 뒤, 실제 사용 가능성·사업 관련성·전환 가능성·측정 용이성·중복 여부를 기준으로 최종 질문을 선정해라.

질문은 카테고리 발견, 문제·고민, 속성, 사용 상황, 가격·지역·기능 등 조건, 경쟁 비교, 대체재, 브랜드 직접, 장단점, 출처·근거 유형을 포함한다. 브랜드명이 없는 질문은 70~80%, 직접 포함한 질문은 20~30%로 구성한다.

최종 결과는 질문, 질문 목적, 고객 여정, 카테고리, 기대하는 브랜드 속성, 중요도, 선정 이유를 포함한 표로 정리하고, 제외된 주요 후보와 제외 이유

GEO 측정용 최종 질문 세트 (50선)

[표] 최종 GEO 측정 질문 세트 50선

AI 답변 결과 수집 및 저장

Google

Chat GPT

Perplexity

Gemini

Claude

AI 답변 분석에 사용한 프롬프트

첨부한 50개 고객 질문과 각 AI 플랫폼의 실제 답변을 분석해 주세요.

분석 대상 플랫폼:
- Google AI Overview
- ChatGPT
- Perplexity
- Claude
- Gemini

대상 브랜드:
- 노틸러스다이브 제주
- 공식 홈페이지: https://jejuscubadiving.com/

각 질문과 플랫폼별 답변에 대해 다음 항목을 평가해 주세요.

1. 브랜드 언급 여부
2. 브랜드가 언급된 정확한 문장
3. 추천 여부
4. 추천 순서 또는 답변 내 등장 위치
5. 공식 홈페이지 인용 여부
6. 인용된 URL과 출처 순서
7. 가격·서비스·시설·운영 정보의 사실 정확성
8. 질문에서 기대한 브랜드 속성과의 일치도
9. 답변의 긍정·중립·부정 감성
10. 예약 결정에 도움이 되는 정보의 충분성
11. 함께 언급된 경쟁사
12. 노틸러스다이브 대신 경쟁사가 추천된 이유
13. 답변에서 누락된 중요한 정보
14. 노틸러스다이브가 다음 측정에서 노출되기 위해 필요한 개선사항

결과를 다음 단위로 집계해 주세요.

- 질문별
- 플랫폼별
- 고객여정별
- 전체 평균
- 브랜드 질문과 비브랜드 질문별
- 전월 대비 변화

데이터에서 직접 확인되는 사실과 분석자의 추론을 구분해 주세요.
답변이 없는 항목은 임의로 만들지 말고 '확인 불가'로 표시해 주세요.

마지막에는 다음 내용을 제안해 주세요.

- 가장 먼저 개선할 홈페이지 페이지
- 새로 제작해야 할 콘텐츠
- 공식 출처 인용률을 높이는 방법
- 브랜드 추천률을 높이는 방법
- 경쟁사에 대체되는 이유와 대응 전략
- 다음 달에 확인할 핵심 KPI

GPT Sites 보고서 제작에 사용한 프롬프트

첨부한 50개 질문과 Google AI Overview, ChatGPT,
Perplexity, Claude, Gemini의 답변 분석 결과를 이용해
노틸러스다이브 제주를 위한 AI 가시성 분석 보고서를 만들어 주세요.

보고서 작성자는 퍼널해커입니다.

목적:
고객이 AI 플랫폼에서 자사 브랜드가 얼마나 발견되고,
추천되고, 공식 출처로 인용되는지 쉽게 이해하도록 합니다.
이 보고서는 일회성 보고서가 아니라 매월 결과를 누적하고
이전 측정과 비교하기 위한 보고서입니다.

보고서에 다음 섹션을 포함해 주세요.

1. 경영진 요약
2. 전체 AI 가시성 핵심 지표
3. 플랫폼별 평균 품질점수
4. 플랫폼별 공식 인용률·브랜드 언급률·정확성·추천 위치
5. 고객여정별 분석
6. 질문별 변화 원장
7. 질문별 실제 답변과 인용 출처
8. 경쟁사 대체 이유
9. 이번 달의 주요 변화와 특이점
10. 개선 우선순위
11. 실행 과제와 담당자
12. 다음 측정에서 확인할 KPI

플랫폼별 종합점수만 표시하지 말고,
점수의 근거가 되는 세부 지표를 막대그래프로 보여주세요.

각 숫자에는 의미와 계산 기준을 설명하고,
실측 데이터와 자체 평가점수를 명확하게 구분해 주세요.

디자인은 전문 컨설팅 보고서처럼 결론 중심으로 구성하되,
고객이 전문 용어를 몰라도 쉽게 이해할 수 있게 작성해 주세요.

질문 수가 50개보다 늘어날 수 있으므로
질문 ID와 버전을 기준으로 추적할 수 있게 설계해 주세요.

매월 새로운 JSON 스냅숏을 추가하면
이번 달과 이전 달의 공통 질문을 자동으로 비교하고,
신규 질문은 별도로 표시되도록 만들어 주세요.

보고서에 적용한 주요 측정지표

1. 브랜드 언급률

전체 답변 중 노틸러스다이브 제주가 등장한 비율입니다.

브랜드 언급률 =
브랜드가 언급된 답변 수 ÷ 전체 측정 답변 수 × 100

2. 공식 인용률

전체 답변 중 jejuscubadiving.com을 출처로 사용한 답변의 비율입니다.

공식 인용률 =
공식 홈페이지를 인용한 답변 수 ÷ 전체 측정 답변 수 × 100

3. 추천 위치

노틸러스다이브가 여러 업체 중 어느 위치에서 추천되거나 답변의 어느 부분에 등장하는지 평가했습니다.

다만 여기서 중요한 점이 있습니다. 답변 앞부분에 등장했다는 사실과 실제 추천 1위라는 사실은 서로 다릅니다. 다음 측정부터는 다음 두 지표를 분리하는 것이 더 정확합니다.

• 답변 내 최초 등장 위치

• 명시적인 추천 순위

결과와 배운 점

1. AI 플랫폼마다 브랜드를 이해하는 방식이 달랐습니다

같은 질문을 입력해도 플랫폼별 답변은 상당히 달랐습니다.

어떤 플랫폼은 공식 홈페이지를 적극적으로 인용했고, 어떤 플랫폼은 예약 플랫폼이나 블로그, 소셜미디어를 더 많이 참고했습니다. 브랜드를 언급하면서도 공식 홈페이지는 인용하지 않는 경우도 있었습니다.

즉, “AI 노출”은 하나의 숫자로 설명하기 어렵습니다.

최소한 다음 지표는 분리해서 봐야 합니다.

• 브랜드가 등장했는가?

• 공식 홈페이지가 인용되었는가?

• 실제로 추천되었는가?

• 정보가 정확한가?

• 고객의 예약 결정에 도움이 되었는가?

2. 브랜드 언급과 공식 인용은 서로 다른 문제였습니다

AI가 노틸러스다이브를 알고 있어도 공식 홈페이지가 아닌 다른 출처를 근거로 답변할 수 있습니다.

반대로 공식 홈페이지가 인용되더라도 답변 안에서 브랜드가 눈에 띄게 추천되지 않을 수 있습니다.

따라서 개선 방향도 달라집니다.

• 브랜드 언급이 낮다면: 브랜드·서비스·지역의 연결을 강화

• 공식 인용이 낮다면: 공식 사이트의 정보 구조와 인용 가능성 개선

• 정확성이 낮다면: 가격·시간·포함 항목을 명확하고 일관되게 제공

• 추천 위치가 낮다면: 차별점과 신뢰 근거를 구체적으로 강화

3. AI는 ‘좋은 문장’보다 ‘확인하기 쉬운 사실’을 필요로 했습니다

홈페이지에 감성적인 홍보 문구만 많으면 AI가 추천 근거로 사용하기 어렵습니다.

다음과 같은 정보가 명확하게 정리되어 있어야 합니다.

• 상품 가격

• 포함 항목과 추가 비용

• 출항 시간과 소요시간

• 체험 장소

• 참가 가능 연령

• 초보자 진행 방식

• 강사 자격

• 안전 절차

• 장비 제공 범위

• 샤워시설과 편의시설

• 사진·영상 제공 조건

• 취소 및 환불 기준

• 예약 방법과 연락처

AI가 문장을 인용하기 쉽게 질문형 제목과 답변형 본문으로 구성하는 것도 중요했습니다.

4. 경쟁사 분석은 ‘누가 나왔는가’보다 ‘왜 나왔는가’가 중요했습니다

경쟁사가 대신 추천된 답변을 살펴보면 몇 가지 공통적인 이유를 발견할 수 있었습니다.

• 예약 플랫폼에 후기와 평점이 풍부함

• 가격과 포함 항목이 구조적으로 정리되어 있음

• 지역과 서비스가 명확하게 연결되어 있음

• 공식 홈페이지 외에도 여러 외부 출처에서 반복적으로 언급됨

• 특정 질문에 바로 답하는 콘텐츠가 존재함

단순히 경쟁사의 언급 횟수를 세는 것보다, AI가 추천 근거로 사용한 신호를 찾아 자사 콘텐츠에 반영하는 것이 더 중요했습니다.

5. 보기 좋은 보고서보다 먼저 필요한 것은 데이터 구조였습니다

처음에는 HTML 디자인에 집중했습니다. 하지만 매월 측정하려면 시각화보다 먼저 데이터 구조를 정해야 했습니다.

다음 항목이 고정되어야 이전 결과와 비교할 수 있습니다.

측정일
측정 주차 또는 월
질문 ID
질문 버전
고객여정
플랫폼
모델
지역 및 언어
로그인 여부
웹 검색 여부
답변 원문
인용 URL
브랜드 언급 여부
추천 여부
공식 인용 여부
평가점수
평가 기준 버전

특히 질문 문장을 수정할 때는 기존 질문을 덮어쓰지 않고 버전을 올리는 것이 중요했습니다.

시행착오

1. 점수의 의미가 충분히 설명되지 않았습니다

초기 보고서에는 33.4, 55.8, 32, 19.3 같은 플랫폼별 점수가 표시됐습니다. 하지만 고객 입장에서는 무엇을 의미하는지 이해하기 어려웠습니다.

알고 보니 이 점수는 플랫폼이 제공한 공식 점수가 아니라 자체 평가식으로 계산한 평균 품질점수였습니다.

그래서 다음과 같이 개선했습니다.

• “평균 품질점수”라고 명확히 표시

• 공식 인용률, 브랜드 언급률, 정확성, 추천 위치를 함께 표시

• 각 지표에 한 줄 설명 추가

• 실측지표와 자체 평가점수를 시각적으로 구분

2. 정확도와 추천 순위의 정의가 너무 넓었습니다

출처가 있다는 이유만으로 답변을 정확하다고 볼 수는 없습니다. 또한 답변 앞쪽에 등장했다고 해서 반드시 추천 1위인 것도 아닙니다.

다음 측정부터는 지표를 더 세분화하려고 합니다.

• 브랜드 최초 등장 위치

• 명시적 추천 순위

• 공식 출처 인용 여부

• 개별 사실 정확도

• 확인 불가능한 주장

• 핵심 속성 누락

3. 플랫폼별 측정 조건을 완전히 동일하게 만드는 것이 어려웠습니다

AI 플랫폼은 모델, 검색 기능, 위치, 로그인 상태, 개인화에 따라 답변이 달라질 수 있습니다.

따라서 한 번의 실행을 절대적인 결과로 해석하면 안 됩니다. 앞으로는 핵심 질문을 2~3회 반복 실행하고 다음과 같은 안정성 지표를 추가할 계획입니다.

• 반복 실행 중 브랜드 언급 비율

• 반복 실행 중 공식 인용 비율

• 추천 순위 변동폭

• 인용 출처의 일관성

4. 보고서의 디자인과 정보량 사이에서 균형이 필요했습니다

50개 질문과 5개 플랫폼을 모두 보여주면 정보량이 매우 많아집니다. 반대로 요약만 보여주면 분석 근거가 보이지 않습니다.

그래서 보고서를 두 단계로 구성했습니다.

• 위쪽: 경영진이 빠르게 확인하는 요약

• 아래쪽: 질문별 실제 답변과 평가 근거를 확인하는 상세 원장

나만의 꿀팁

팁 1. 브랜드 질문과 비브랜드 질문을 반드시 분리하세요

브랜드명이 들어간 질문만 측정하면 실제보다 높은 가시성 결과가 나올 수 있습니다.

브랜드를 모르는 고객이 사용할 만한 비브랜드 질문에서 얼마나 발견되는지가 더 중요한 지표입니다.

팁 2. 질문을 삭제하지 말고 ID와 버전으로 관리하세요

매월 질문을 개선하더라도 기존 질문을 삭제하면 과거와 비교할 수 없습니다.

Q001-v1 → 기존 질문
Q001-v2 → 표현을 수정한 질문
Q051-v1 → 새로 추가된 질문

이런 방식으로 관리하면 동일 조건 비교와 신규 질문 분석을 동시에 할 수 있습니다.

팁 3. 답변 원문을 반드시 저장하세요

점수만 저장하면 나중에 왜 점수가 바뀌었는지 알 수 없습니다.

반드시 다음 데이터를 함께 저장하는 것이 좋습니다.

• 질문 원문

• 답변 원문

• 인용 URL

• 실행 시각

• 플랫폼과 모델

• 원본 작업 ID

• 평가 결과

• 평가 기준 버전

팁 4. ‘측정’과 ‘평가’를 분리하세요

다음은 직접 관찰할 수 있는 실측 데이터입니다.

• 브랜드 언급 여부

• 공식 URL 인용 여부

• 답변 내 위치

• 경쟁사 이름

• 인용 출처

다음은 기준에 따라 달라질 수 있는 평가 데이터입니다.

• 정확성 점수

• 감성 점수

• 속성 일치도

• 구매지원력

• 종합 품질점수

이 둘을 구분해야 보고서의 신뢰도가 높아집니다.

팁 5. 보고서의 마지막은 분석이 아니라 실행으로 끝내세요

결과가 낮다는 사실만 보여주면 다음 행동으로 이어지지 않습니다.

보고서의 마지막에는 다음 내용을 넣는 것이 효과적입니다.

• 어떤 페이지를 수정할지

• 어떤 질문형 콘텐츠를 만들지

• 누가 담당할지

• 언제 완료할지

• 다음 측정에서 어떤 지표를 확인할지

도움이 필요한 부분

아직 고민하고 있는 부분도 있습니다.

첫째, 플랫폼별 모델과 검색 조건이 계속 바뀌는 상황에서 어떻게 해야 장기간 일관된 기준으로 측정할 수 있을지 고민하고 있습니다.

둘째, AI의 답변은 같은 질문에도 매번 달라질 수 있기 때문에 한 번의 답변을 측정할지, 여러 번 실행한 결과의 평균을 사용할지 더 실험해 보려고 합니다.

셋째, “추천 순위”와 “사실 정확도”를 사람이 검토하지 않고 어느 수준까지 자동으로 신뢰성 있게 판정할 수 있을지도 개선이 필요한 부분입니다.

AI 가시성이나 GEO를 측정하고 계신 분들이 있다면 다음 내용을 함께 이야기해 보고 싶습니다.

• 반복 측정 주기는 어느정도가 적당한가?

• 공식 인용과 실제 구매 전환의 관계를 어떻게 측정할 것인가?

• 지역 기반 소규모 업체에 적합한 GEO 지표는 무엇인가?

앞으로의 계획

이번 분석은 홈페이지 오픈 한 달 시점의 최초 기준선입니다.

앞으로 매월 같은 핵심 질문을 반복 실행해 다음 변화를 추적할 예정입니다.

1. 브랜드 언급률 변화

2. 공식 홈페이지 인용률 변화

3. 비브랜드 질문에서의 발견률

4. 명시적 추천 비율과 추천 순위

5. 플랫폼별 사실 정확도

6. 고객여정별 취약 구간

7. 경쟁사 대체 비율과 대체 이유

8. 새로 만든 콘텐츠가 어떤 질문에 영향을 주었는지

9. 실행한 개선과 KPI 변화의 관계

궁극적으로는 다음과 같은 개선 사이클을 만드는 것이 목표입니다.

고객 질문 수집
→ AI 플랫폼 답변 측정
→ 브랜드 언급과 인용 분석
→ 취약 질문 발견
→ 홈페이지 및 콘텐츠 개선
→ 다음 달 동일 조건 재측정
→ 실제로 개선되었는지 검증

이번 프로젝트를 진행하면서 GEO는 단순히 “AI가 우리 브랜드를 말하게 만드는 기술”이 아니라는 생각이 들었습니다.

고객이 궁금해하는 질문에 대해 공식 홈페이지가 가장 명확하고 신뢰할 수 있는 답을 제공하도록 만드는 과정에 더 가까웠습니다.

홈페이지를 만든 것으로 끝나는 것이 아니라, AI가 브랜드와 서비스를 어떻게 이해하고 전달하는지 지속적으로 측정하면서 사이트를 발전시키는 것. 이것이 이번 프로젝트에서 가장 크게 배운 점입니다.

퍼널해커 장원근