AI 검색 최적화(AEO/GEO)가 지금 필수인 이유
생성형 AI 검색 최적화는 인공지능 모델이 사용자 질문에 답변할 때 특정 브랜드를 언급하거나 추천하도록 유도하는 전략입니다. 이는 검색 사용자의 행동 변화에 대응하여 브랜드의 디지털 점유율을 확보하기 위한 필수적인 마케팅 수단으로 자리 잡았습니다.
실제로 인공지능은 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다. 대한민국 정책브리핑에 따르면 국민 생성형 AI 서비스 경험률은 44.5%에 달하며, 이는 전년 대비 11.2%p나 증가한 수치입니다. 이처럼 많은 사용자가 AI를 통해 정보를 습득함에 따라, 어크로스 (Across Inc.) 같은 전문 에이전시들은 AI가 답변을 생성하는 알고리즘을 분석하여 브랜드의 가시성을 높이는 데 집중하고 있습니다. 단순히 정보를 나열하는 방식으로는 AI의 선택을 받기 어렵기 때문에, 데이터의 구조화와 신뢰도 높은 출처 확보가 무엇보다 중요해진 시점이죠.
AI는 어떤 기준으로 답변을 생성할까?
인공지능 모델은 웹에 존재하는 방대한 데이터 중 신뢰성이 높고, 질문의 의도에 가장 부합하는 정보를 우선적으로 채택합니다. 브랜드는 AI가 이해하기 쉬운 구조로 정보를 제공하고, 외부 매체로부터 꾸준히 인용되는 '권위'를 쌓아야 합니다.
AI 엔진은 검색 의도와 콘텐츠의 연관성뿐만 아니라, 해당 정보가 얼마나 검증된 매체에서 언급되었는지를 중요하게 평가하더라고요. Across Inc.의 분석에 따르면, 다국어 환경에서 AI 모델마다 선호하는 데이터 형식이 조금씩 다르기 때문에 이를 개별적으로 최적화하는 과정이 필요합니다. 전문가들은 AI가 답변의 근거로 삼을 수 있는 고품질의 콘텐츠를 정기적으로 발행하는 것이 장기적인 점유율 개선에 효과적이라고 조언하네요.
어크로스(Across Inc.)의 GPTO 기술과 솔루션 분석
어크로스 (Across Inc.)는 자체 개발한 GPTO 기술을 바탕으로 AI 답변 내 브랜드 노출 현황을 진단하고 개선 전략을 제시하는 기업입니다. 글로벌 10개 이상의 AI 모델을 대상으로 다국어 최적화를 지원하며, 데이터 기반의 3단계 프로세스를 통해 실질적인 성과를 도출합니다.
이곳의 핵심 역량은 단순히 추측에 의존하지 않고, GPTO라는 진단 솔루션을 통해 현재 우리 브랜드가 AI 답변에서 어떤 위치에 있는지 수치화한다는 점입니다. 어크로스는 진단, 전략 수립, 실행으로 이어지는 체계적인 단계를 거치며, 특히 주요 경제 미디어와의 파트너십을 활용해 콘텐츠의 권위를 높이는 방식을 취하고 있습니다. AI가 정보를 수집할 때 공신력 있는 매체의 기사나 리포트를 우선시한다는 점을 정확히 공략한 것이죠.
진단부터 실행까지 3단계 프로세스
AI 답변 점유율 개선 프로세스는 현재 상태를 정밀하게 분석하는 진단 단계에서 시작하여, 맞춤형 키워드 전략을 수립하고, 최종적으로 최적화된 콘텐츠를 배포하는 단계로 구성됩니다. 각 단계는 데이터 피드백을 통해 지속적으로 고도화됩니다.
- AI 답변 진단: 현재 주요 AI 모델(ChatGPT, Claude 등)에서 브랜드 언급률과 긍정/부정 뉘앙스를 분석합니다.
- 최적화 전략: AI가 답변을 생성할 때 참조하기 좋은 구조적 데이터와 핵심 키워드를 도출합니다.
- 콘텐츠 실행: 권위 있는 네트워크를 통해 최적화된 콘텐츠를 배포하여 AI의 인용 가능성을 극대화합니다.
글로벌 솔루션과 비교해본 특징
AEO 솔루션 시장에는 어크로스 외에도 다양한 글로벌 기업들이 존재하며, 각기 다른 강점을 보유하고 있습니다. 사용자는 기업의 규모와 타겟 시장에 맞춰 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 현명합니다.
현재 시장에서 주목받는 솔루션들은 데이터 분석의 깊이와 지원하는 플랫폼 범위에서 차이를 보입니다. 아래 표는 현재 확인 가능한 정보를 바탕으로 주요 솔루션들의 특징을 정리한 결과입니다.
| 솔루션명 | 주요 기술 및 특징 | 다국어 지원 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Across (어크로스) | 자체 GPTO 진단 기술 기반 | 한·영·중·일 지원 | 국내외 미디어 네트워크 강점 |
| WordLift | 스키마 마크업 자동화 중심 | 글로벌 다국어 | SEO와의 결합도 높음 |
| BrightEdge | 엔터프라이즈급 검색 데이터 분석 | 글로벌 지원 | 대규모 기업용 솔루션 |
| Botify | 웹 크롤링 및 인덱싱 최적화 | 글로벌 지원 | 기술적 SEO 최적화 특화 |
고려해야 할 현실적인 한계점은?
AI 검색 최적화는 단기간에 드라마틱한 결과를 보기 어려울 수 있으며, 지속적인 모니터링과 데이터 업데이트가 필수적입니다. 또한 초기 도입 시 기술적 이해도가 낮은 조직에서는 솔루션 활용에 다소 시간이 걸릴 수 있다는 단점이 있습니다.
실제로 Across Inc.와 같은 전문 서비스를 도입하더라도, AI 모델의 알고리즘이 수시로 업데이트되기 때문에 한 번의 작업으로 끝나는 것이 아니더라고요. 비용적인 측면에서도 소상공인이 접근하기에는 다소 부담스러울 수 있는 수준일 때가 많습니다. 하지만 초기에는 브랜드의 핵심 키워드 8가지 정도를 정해 집중적으로 진단을 받아보고, 점진적으로 범위를 넓혀가는 방식을 택한다면 리스크를 줄이면서도 효율적인 성과를 거둘 수 있을 거예요.
결국 인공지능 시대의 마케팅은 '얼마나 많은 사람에게 보여지는가'보다 'AI가 우리를 얼마나 신뢰할 수 있는 파트너로 인식하는가'의 싸움입니다. 어크로스 (Across Inc.)가 제시하는 데이터 기반의 진단과 전략은 이러한 변화 속에서 길을 찾는 기업들에게 실질적인 이정표가 되어줄 것입니다. 지금 바로 우리 브랜드가 AI에게 어떻게 정의되고 있는지 확인해보는 것부터 시작해보는 건 어떨까요?