“함초소금이 뭔가요?”가 이상하지 않은 시대 : ChatGPT에서 우리 브랜드는 추천되고 있을까? 주요 GEO 솔루션 비교
도슨티GEO“함초소금이 뭔가요?”가 이상하지 않은 시대 : ChatGPT에서 우리 브랜드는 추천되고 있을까? 주요 GEO 솔루션 비교
오래 전 예능 프로그램 〈맛있는 녀석들〉에서 김준현이 식당에서 내어준 ‘함초소금’에 대해 검색하면서 검색창에 ‘함초소금’이라고만 입력하지 않고 “함초소금이 뭔가요?”라고 문장째 검색한 장면이 있었다. 옆에서는 그렇게 검색한다고 웃었지만, 운 좋게도 지식인에 똑같은 질문이 있어서 원하는 답을 찾았다.
당시에는 꽤 비효율적인 검색법처럼 보였다.
네이버나 구글에서는 사용자가 적절한 키워드를 골라 입력하고, 검색 결과에 나온 여러 링크 가운데 필요한 정보를 직접 찾아내는 방식이 익숙했기 때문이다.
그런데 지금은 검색 방식이 오히려 그때의 김준현 쪽으로 바뀌었다.
우리는 ChatGPT나 Gemini에 단어 몇 개를 입력하는 대신 이렇게 묻는다.
“25평 구축 아파트를 전체 리모델링하려는데 어떤 업체를 비교해야 해?”
“20명 규모의 한국 스타트업에 적합한 CRM을 추천해줘.”
“가격은 조금 비싸도 A/S가 좋은 창호 브랜드를 알려줘.”
구글이나 네이버에 특정 키워드를 입력했을 때 상단에 등장하는 페이지가 반드시 가장 정확하거나, 지금 내 상황에 가장 적합한 정보라는 보장은 없다. 결국 여러 링크를 열어 직접 비교해야 한다.
생성형 AI에서는 질문 안에 조건과 맥락을 함께 넣을 수 있다. AI는 여러 정보를 종합해 후보를 추리고 차이를 설명한다. 특히 비교·추천처럼 조건이 많은 탐색에서는 사용자가 정보를 찾고 정리하는 수고를 크게 줄일 수 있다.
이 변화는 기업의 온라인 마케팅에도 새로운 문제를 만들었다.
어느 날 마케팅팀 김 대리가 ChatGPT에 자기 제품을 물어봤다
A사 마케팅팀 김 대리는 어느 날 문득 궁금해졌다.
“우리 제품은 ChatGPT에서 어떻게 나오고 있을까?”
그래서 고객이 실제로 입력할 법한 질문을 몇 개 넣어봤다.
그런데 ChatGPT가 가장 먼저 추천한 것은 A사 제품이 아니었다. 평소 크게 의식하지 않던, 규모가 더 작은 경쟁사의 제품이었다.
김 대리의 등골이 서늘해졌다.
네이버에서는 회사 블로그가 상위에 잘 노출되고 있었다. 구글 SEO도 꾸준히 관리했다. 그런데 고객이 AI에게 “이 분야에서 어떤 제품이 좋아?”라고 물으면 경쟁사가 먼저 추천되고 있었던 것이다.
더 어려운 문제는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다는 점이었다.
경쟁사의 어떤 콘텐츠 때문일까. 언론 기사나 리뷰 같은 외부 출처가 영향을 준 것일까. 우리 홈페이지에 AI가 참고할 만한 정보가 부족한 걸까. ChatGPT에서만 그런 걸까, 아니면 Gemini나 Claude에서도 비슷할까.
여기에서 새로운 마케팅 영역이 시작된다.
**GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)**다.
한국에서도 이미 검색 행동이 달라지고 있다
이런 변화가 일부 얼리어답터만의 이야기는 아니다.
오픈서베이의 〈AI 검색 트렌드 리포트 2026〉에 따르면 최근 3개월 내 ChatGPT 이용 경험률은 54.5%로 절반을 넘어섰다. 오픈서베이는 전년 조사와 비교해 약 15%포인트 상승한 수준이라고 설명한다. Gemini 역시 이용 경험이 크게 늘었다. 반면 네이버 등 기존 검색 채널은 여전히 강하지만 이용 행태에는 변화가 나타나고 있다. (오픈서베이 블로그)
2026년 하반기 조사에서도 오픈서베이는 생성형 AI가 이미 검색의 한 축으로 자리 잡았으며, 특히 업무와 지식 습득에서는 ChatGPT와 Gemini가 빠르게 자리 잡고 있다고 분석했다. 뉴스·생활정보에서는 네이버가 여전히 강해, 기존 검색이 사라진다기보다 검색 목적에 따라 포털과 생성형 AI가 나뉘어 사용되는 모습에 가깝다. (오픈서베이 블로그)
즉 SEO가 갑자기 무용해진 것은 아니다.
다만 기업이 관리해야 할 검색 접점에 AI의 답변이 하나 더 생겼다.
GEO는 SEO와 무엇이 다를까
기존 SEO의 대표적인 질문은 다음과 같았다.
“구글에서 ‘CRM 추천’을 검색했을 때 우리 페이지는 몇 위인가?”
GEO에서는 질문이 달라진다.
“ChatGPT에게 ‘한국 스타트업이 쓰기 좋은 CRM을 추천해줘’라고 물었을 때 우리 브랜드가 등장하는가?”
여기에 몇 가지 질문이 더 붙는다.
경쟁사와 비교하면 얼마나 자주 등장하는가?
단순히 이름이 나오는가, 실제 추천되는가?
AI는 어떤 사이트와 페이지를 출처로 사용하는가?
우리 가격·기능·제품 특징을 정확하게 설명하고 있는가?
Docenty는 GEO를 ChatGPT·Claude·Gemini 같은 생성형 AI에서 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 정확하게 언급되는지를 관리하는 것으로 설명하며, 핵심 활동을 관련 질문 발굴, 측정, 그리고 개선으로 나눈다. (GEO)
따라서 SEO와 GEO는 대체 관계라기보다 보완 관계에 가깝다. 검색엔진이 활용하는 좋은 콘텐츠, 명확한 웹 구조, 신뢰할 만한 외부 출처는 AI 검색에도 중요하다. 하지만 GEO에서는 기존 SEO 도구만으로는 알기 어려운 AI 답변 자체의 변화를 별도로 측정해야 한다. (GEO)
GEO 솔루션은 실제로 무엇을 측정할까
업체마다 용어와 계산 방식은 조금씩 다르지만 핵심 데이터는 비슷하다.
대표적으로 Mention은 AI 답변에 브랜드가 등장했는지, Citation은 AI가 어떤 페이지나 도메인을 근거로 사용했는지, Share of Voice는 같은 질문군에서 경쟁사와 비교해 브랜드가 어느 정도 존재감을 갖는지를 본다.
Ahrefs Brand Radar 역시 Mentions, Citations, Impressions, AI Share of Voice를 주요 지표로 제공한다. (Ahrefs 도움말 센터) Docenty도 ChatGPT·Claude·Gemini의 언급률과 인용률, 경쟁사와의 노출 차이를 주요 GEO 측정 항목으로 설명하고 있다. (GEO)
그런데 중요한 것은 측정 이후다.
“우리 브랜드 언급률은 12%입니다”를 확인한 다음 무엇을 해야 할까?
어떤 질문을 추가로 관리할지, 어느 콘텐츠가 부족한지, 어떤 페이지를 보강할지, 어떤 출처가 AI 답변을 형성하고 있는지를 판단해 실제 마케팅 업무로 옮겨야 한다.
바로 이 지점에서 GEO 플랫폼의 성격이 갈린다.
왜 Profound·Ahrefs·Semrush·Peec AI와 Docenty를 비교할까
GEO 시장은 아직 하나의 제품 유형으로 굳어지지 않았다.
Ahrefs와 Semrush는 기존 SEO 시장을 대표해온 글로벌 플랫폼이 AI 검색으로 분석 영역을 확장한 경우다. 이들은 방대한 검색·웹 데이터를 AI visibility와 결합한다.
반면 Profound와 Peec AI는 AI 검색이 본격적으로 성장한 뒤 등장한 GEO/AEO-native 제품에 가깝다. 처음부터 “ChatGPT 같은 AI에서 우리 브랜드가 어떻게 보이는가”를 핵심 문제로 삼았다.
그리고 Docenty GEO는 한국 기업이 질문을 정의하고, 여러 AI의 답변을 추적하고, 경쟁사와 출처를 비교한 뒤 다음 Action으로 연결하는 질문 중심 GEO 운영에 초점을 둔다.
따라서 이 비교의 목적은 다섯 제품을 1위부터 5위까지 줄 세우는 것이 아니다.
GEO를 해결하는 대표적인 접근법은 무엇이고, 우리 회사에는 어떤 방식이 필요한가?
를 살펴보는 것이 목적이다.
주요 GEO 솔루션 비교
솔루션 | 출발점 | AI 검색 데이터의 특징 | 직접 Prompt 추적 | 경쟁사·인용 분석 | 측정 이후 | 공개 가격 |
| Profound | GEO/AEO-native | 지정한 질문을 여러 Answer Engine에서 반복 측정 | O | O | Agents·콘텐츠·workflow | Starter $99/월 |
| Ahrefs Brand Radar | SEO·검색 데이터 | 수억 개 search-backed prompt DB + 직접 등록 prompt | O | O | SEO·웹·Reddit·YouTube 등과 함께 분석 | AI index $199/월부터 |
| Semrush AI Visibility | SEO·디지털 마케팅 | AI visibility와 기존 SEO·Site Audit 결합 | O | O | Prompt 연구·사이트 진단·마케팅 toolkit 연계 | $99/월부터 |
※ 2026년 9월 각사 공식 공개 자료 기준. 가격은 결제 주기, 지역, 추가 모델·프롬프트에 따라 달라질 수 있다.
1. Profound: GEO-native 플랫폼의 대표적인 글로벌 기준점
Profound는 현재 GEO/AEO 시장을 이해할 때 빼놓기 어려운 글로벌 플랫폼이다.
Starter는 연간 결제 기준 월 99달러로 ChatGPT에서 50개 프롬프트를 추적한다. Growth는 월 399달러로 3개 Answer Engine, 100개 프롬프트를 추적하고 매월 9,000개 응답을 분석한다. Enterprise에서는 최대 9개 Answer Engine까지 확장된다. (Profound)
Profound가 눈에 띄는 이유는 단순 모니터링에서 멈추지 않고 Agents를 이용해 콘텐츠 생성·최적화 같은 업무로 연결하기 때문이다. (Profound)
공개 고객 사례도 비교적 구체적이다.
데이터 통합 SaaS 기업 Airbyte는 Profound를 이용해 ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Copilot에서 500개 이상의 프롬프트를 분석했다. Profound가 공개한 사례에 따르면 ChatGPT visibility는 1주일 만에 9%에서 26%로 증가했고, 전체 AI 플랫폼 visibility도 16%포인트 높아졌다. 이후 ChatGPT를 통해 유입된 고객으로부터 10만 달러 규모 계약도 체결했다고 밝히고 있다. (Profound)
물론 이는 Profound가 공개한 자사 고객 사례다. 다른 플랫폼과 동일한 조건에서 진행된 독립 벤치마크는 아니다.
비교 포인트: GEO 전용 분석과 실행 자동화를 모두 상당히 발전시킨 글로벌 benchmark로 볼 수 있다. 다만 한국어·한국 시장을 중심으로 사용할 때 동일한 데이터 품질과 운영 편의성이 나오는지는 실제 데모에서 별도로 확인해야 한다.
2. Ahrefs Brand Radar: ‘우리 질문 몇 개’보다 훨씬 넓은 시장을 보고 싶다면
Ahrefs는 출발점부터 다르다.
오랜 기간 축적해온 검색 데이터를 바탕으로 AI가 받을 법한 질문을 대규모로 모델링하고, 이를 실제 AI 플랫폼에 실행해 시장 전체에서 어떤 브랜드가 보이는지 분석한다.
2026년 9월 현재 Ahrefs는 Brand Radar에서 4억 개가 넘는 search-backed prompt를 분석한다고 설명한다. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Google AI Overviews·AI Mode 등의 데이터를 볼 수 있으며, 별도로 회사가 중요하게 보는 custom prompt를 직접 등록해 추적할 수도 있다. (Ahrefs 도움말 센터)
즉 두 종류의 분석을 할 수 있다.
하나는
“인터넷 전체의 검색 수요를 기반으로 봤을 때 우리 브랜드의 AI visibility는 어느 정도인가?”
이고,
다른 하나는
“우리 회사가 특별히 중요하게 생각하는 이 50개 질문에서는 어떻게 보이는가?”
다.
Brand Radar에서는 브랜드 mention과 citation, AI Share of Voice를 경쟁사와 비교할 수 있고, SEO뿐 아니라 Reddit·YouTube·TikTok 등 AI visibility와 연결될 가능성이 있는 다른 채널도 함께 살펴볼 수 있다. (Ahrefs 도움말 센터)
가격은 AI index 한 개가 월 199달러부터, 전체 AI 플랫폼 access는 월 699달러이며, custom prompt만 별도로 추적하는 상품은 월 50달러부터 시작한다. Custom prompt 사용량은 1 prompt × 1 LLM × 1 location = 1 check 방식으로 계산된다. (Ahrefs)
비교 포인트: 거대한 데이터셋을 활용해 시장 전체를 탐색하는 데 강하다. 특히 기존 Ahrefs SEO 데이터를 사용하는 조직이라면 AI 검색과 기존 검색을 연결해 분석하기 쉽다.
3. Semrush AI Visibility: 기존 SEO와 GEO를 한 마케팅 스택에서
Semrush 역시 기존 SEO 플랫폼에서 AI 검색으로 빠르게 확장했다.
현재 AI Visibility Toolkit은 ChatGPT, Google AI, Gemini, Perplexity의 브랜드 mention을 분석하고, 경쟁사 분석, prompt research, AI readiness를 위한 site audit를 제공한다. 기본 플랜은 연간 결제 기준 도메인당 월 99달러로 25개 custom prompt의 일일 추적을 포함한다. (Semrush)
Semrush의 장점은 GEO만 따로 떼어놓지 않는다는 것이다.
기존 SEO keyword와 competitor research, Site Audit, 콘텐츠 도구를 사용하는 조직이라면 AI visibility를 같은 생태계에 추가할 수 있다. Semrush One은 SEO와 AI Visibility를 하나의 패키지로 묶고 있으며, Enterprise에서는 대규모 prompt tracking과 콘텐츠 workflow, ROI attribution까지 제공한다. (Semrush)
비교 포인트: SEO 조직이 이미 잘 갖춰진 회사가 기존 workflow를 크게 바꾸지 않고 GEO를 추가하는 방식에 적합하다. 반대로 “우리 회사가 관리할 질문을 중심으로 GEO 업무 전체를 새로 설계한다”는 접근과는 출발점이 다르다.
4. Peec AI: GEO 분석 자체에 집중한 새로운 SaaS
Peec AI는 Profound와 마찬가지로 처음부터 AI Search analytics를 중심으로 만들어진 서비스다.
Starter 기준 50개 prompt에서 3개 AI model을 선택해 매일 추적하며, Pro는 150개, Advanced는 350개 prompt로 확대된다. 사용자 수는 제한하지 않는다. Enterprise에서는 최대 13개 LLM 모델과 API, SSO 등을 지원한다. (Peec AI)
Peec에서 볼 수 있는 핵심 데이터는 visibility, position, sentiment, Share of Voice, 경쟁사 성과, 그리고 AI가 참고한 source다. 또한 국가·모델·토픽에 따라 결과를 나눠 볼 수 있다. (Peec AI)
특히 계산 방식이 이해하기 쉽다.
예를 들어 25개 질문을 3개 모델에서 30일 동안 매일 추적하면
25 × 3 × 30 = 2,250개의 AI 답변
을 분석하는 식이다. (Peec AI)
2026년 공식 가격 자료에서는 Starter가 월 95달러, Pro 245달러, Advanced 495달러 수준으로 안내되고 있으며 연간 결제 시 할인이 적용된다. (Peec AI)
비교 포인트: Peec은 대규모 기존 SEO 데이터보다는 회사가 실제로 중요하게 관리하는 prompt를 지속적으로 측정하는 GEO analytics에 초점이 강하다.
5. Docenty GEO: 키워드가 아니라 ‘질문’을 관리한다
Docenty GEO 역시 출발점을 AI 답변 자체에 둔다.
그러나 현재 제품에서 특히 강조하는 것은 단순한 visibility score보다 어떤 질문을 관리해야 하는가다.
Docenty는 공식 제품 설명에서 이를 명확하게 **“키워드가 아닌 질문을 관리합니다”**라고 표현한다. 자주 쓰이는 질문을 등록하고, 그 질문에서 브랜드가 노출되는지를 추적한 뒤, 어떤 토픽에서는 강하고 어떤 토픽에서는 빠져 있는지 분석하고 경쟁사와 노출 추이를 비교한다. 그 결과를 바탕으로 콘텐츠 개선 방향과 다음 Action을 제안한다. (Docenty)
즉 기본 구조는 다음에 가깝다.
Persona·Search Intent
→ 관리할 질문 설계
→ ChatGPT·Claude·Gemini 답변 모니터링
→ 브랜드·경쟁사·인용 출처 분석
→ 빈 토픽과 Insight 발견
→ Action 설정
→ 콘텐츠 개선·운영
→ 다시 측정
공식 GEO 자료에서도 Docenty는 ChatGPT·Claude·Gemini에서 언급률과 인용률을 지속적으로 추적하고, 경쟁사 대비 부족한 질문과 토픽을 찾아 개선해야 한다고 설명한다. (GEO)
또 실제 Docenty GEO 발행 영역에는 현재 여러 브랜드의 질문형·비교형 콘텐츠가 지속적으로 게시되고 있어, 측정뿐 아니라 GEO 콘텐츠 운영까지 연결하고 있음을 확인할 수 있다. (GEO)
비교 포인트: Ahrefs처럼 수억 개 prompt에 걸친 시장 전체 데이터가 강점이라고 주장할 수는 없다. Profound처럼 수많은 글로벌 고객의 공개 성과 사례가 축적됐다고 말하기도 아직 어렵다.
대신 Docenty의 현재 제품에서 분명하게 보이는 차이는 브랜드가 관리해야 할 질문을 정의하는 단계부터 분석 결과를 다음 실행으로 옮기는 단계까지 하나의 GEO workflow로 설계했다는 것이다.
다섯 서비스를 같은 숫자로 비교하면 안 되는 이유
여기서 “그래서 어느 제품의 성능이 가장 좋은가?”라는 질문이 생긴다.
현재로서는 하나의 숫자로 답하기 어렵다.
업계 전체가 동일한 질문을 같은 날짜와 지역에서 동일한 횟수로 ChatGPT·Gemini·Claude 등에 실행하고, 각 플랫폼의 분석 정확도를 독립적으로 비교한 표준 benchmark가 없기 때문이다.
더구나 서비스의 데이터 수집 방식부터 다르다.
Ahrefs는 수억 개의 search-backed prompt를 기반으로 거대한 AI visibility index를 구축하면서 별도의 custom prompt 추적도 제공한다. (Ahrefs 도움말 센터)
Profound는 지정한 prompt를 매일 여러 Answer Engine에서 실행한다. Growth 플랜 기준 100개 고유 prompt에서 월 9,000개 response를 분석한다. (Profound)
Peec 역시 회사가 선택한 prompt를 모델별로 매일 반복 실행하는 구조다. (Peec AI)
따라서 한 서비스의 “Visibility 60”과 다른 서비스의 “Share of Voice 60%”를 그대로 비교해서는 안 된다.
가격도 ‘월 얼마’만 비교해서는 의미가 없다
겉으로 보면 Starter 가격은 Profound가 99달러, Semrush AI Visibility가 99달러, Peec AI가 약 95달러다.
그렇다고 세 제품이 같은 양의 데이터를 제공하는 것은 아니다.
Profound Starter는 ChatGPT 한 개 엔진에서 50개 prompt를 추적한다. (Profound)
Semrush AI Visibility 기본 상품은 25개 custom prompt를 일일 추적하고, 별도의 AI Analysis 및 Prompt Research 데이터도 제공한다. (Semrush)
Peec Starter는 50개 prompt와 선택한 3개 model을 매일 추적한다. (Peec AI)
Ahrefs는 더욱 다르다. 수억 개의 기존 prompt database를 보는 AI index와 직접 등록한 prompt를 추적하는 상품을 별도로 제공한다. (Ahrefs)
따라서 가격을 비교하려면 최소한 prompt 수 × AI 엔진 수 × 측정 빈도 × 지역 × 분석·실행 기능을 함께 봐야 한다.
‘추천 정확도’는 어떻게 확인해야 할까
“어느 GEO 솔루션이 AI의 추천을 가장 정확하게 측정하는가?” 역시 공개 자료만으로 순위를 매기기는 어렵다.
실제 도입 전에는 자사에 중요한 질문 30~50개 정도를 골라 후보 서비스의 데모에서 직접 비교하는 편이 현실적이다.
확인할 것은 여덟 가지다.
-
실제 ChatGPT·Gemini 등의 답변과 플랫폼에 저장된 답변이 일치하는가
-
브랜드가 언급된 것과 실제로 추천된 것을 구분할 수 있는가
-
중요한 경쟁사를 정확하게 포착하는가
-
인용 URL과 도메인을 확인할 수 있는가
-
어느 국가·언어·환경에서 질문이 실행됐는지 알 수 있는가
-
한 번의 답변이 아니라 반복 측정을 할 수 있는가
-
한국어 질문과 국내 고유명사를 안정적으로 다루는가
-
측정 결과가 실제 수정·콘텐츠·Action으로 이어지는가
이 테스트가 현재로서는 “정확도 1위”라는 광고 문구보다 훨씬 유용한 평가 방법이다.
공개된 성과 수치도 같은 KPI인지 먼저 봐야 한다
Profound의 Airbyte 사례처럼 GEO 플랫폼들도 성과 데이터를 공개하기 시작했다.
Airbyte는 500개가 넘는 prompt를 분석했고 ChatGPT visibility가 9%에서 26%로 증가했다. (Profound) Profound는 현재 Plaid, MongoDB, Ramp 등 여러 고객의 AI visibility·referral 성과 사례도 공개하고 있다. (Profound)
하지만 이 수치를 다른 플랫폼의 숫자와 그대로 붙여 비교하면 곤란하다.
어떤 회사는 브랜드가 등장한 답변의 비율을 visibility라고 부르고, 어떤 회사는 경쟁 브랜드 대비 점유율이나 citation을 함께 고려한다. 고객 사례의 산업, 질문 수, 측정 기간도 다르다.
GEO 사례를 볼 때는 “몇 % 올랐는가”보다 먼저 다음을 물어야 한다.
어떤 질문을, 어떤 AI에서, 어느 기간 동안, 어떤 방법으로 측정했는가?
결국 어떤 GEO 솔루션을 선택해야 할까
정답은 회사가 해결하려는 문제에 따라 달라진다.
글로벌 시장에서 GEO 전문 분석과 자동화된 실행까지 폭넓게 운영하고 싶다면 Profound를 검토할 수 있다.
이미 Ahrefs를 중심으로 SEO를 운영하고 있고, 방대한 검색 수요 데이터와 AI visibility를 함께 보고 싶다면 Brand Radar가 자연스럽다.
Semrush 기반의 SEO·콘텐츠·Site Audit workflow 안에 AI visibility까지 넣고 싶다면 Semrush AI Visibility가 적합하다.
회사가 직접 선택한 질문을 여러 AI에서 매일 반복 측정하고 깔끔한 GEO analytics를 원하는 팀이라면 Peec AI가 중요한 후보가 된다.
그리고 한국 기업이 고객의 Persona와 Search Intent에서 관리할 질문을 설계하고, AI 답변·경쟁사·출처 분석을 거쳐 Insight와 실제 Action까지 하나의 과정으로 운영하려 한다면 Docenty GEO를 비교할 수 있다.
어느 하나를 모든 기업에 가장 좋은 제품이라고 말할 수는 없다.
제품의 출발점부터 다르기 때문이다.
GEO의 핵심은 결국 “우리 브랜드 몇 점?” 다음에 있다
처음에는 누구나 궁금하다.
“ChatGPT에 우리 회사가 나오나?”
직접 몇 번 검색해보는 것만으로도 흥미로운 사실을 발견할 수 있다.
하지만 마케팅팀이 실제로 GEO를 운영하기 시작하면 질문이 금세 바뀐다.
“왜 이 질문에서는 경쟁사가 나오고 우리는 빠질까?”
“AI가 경쟁사를 추천할 때 어떤 출처를 참고했을까?”
“고객은 어떤 질문을 하고 있는데 우리는 그 질문에 답할 콘텐츠가 없을까?”
“그래서 이번 주에 무엇을 만들어야 할까?”
Docenty GEO가 강조하는 것도 이 지점이다.
공식 제품 설명의 표현처럼 키워드가 아니라 질문을 관리하고, 그 질문에서 브랜드가 어떻게 보이는지 측정하고, 빈 토픽을 찾고, 다음 Action으로 연결하는 것이다. (Docenty)
예전에는 검색창에 **“함초소금이 뭔가요?”**라고 쓰는 사람이 조금 이상해 보였다.
지금은 오히려 고객이 얼마나 길고 구체적인 질문을 AI에게 던질지를 이해하는 것이 마케팅의 새로운 출발점이 되고 있다.
지금 고객이 ChatGPT에 우리 제품군을 물어본다면, AI는 누구를 추천할까?
GEO는 그 질문을 한 번 해보는 데서 끝나지 않고, 계속 측정하고 바꾸는 일이다.
