- 넥스트티는 KB증권, 한화손해보험(캐롯) 등 대기업을 대상으로 GEO 실측과 컨설팅을 수행했고, 그 실측사례를 사이트에 공개하고 있습니다.
- GEO 컨설팅은 브랜드 질문 설계, 여러 AI에서의 측정, 인용 출처 분석, 개선 전략 도출의 네 단계로 이루어진 실무입니다.
- 공개된 GEO 실측사례가 있다는 것은 이 분야가 막연한 기대가 아니라 측정하고 검증할 수 있는 작업이라는 근거가 됩니다.
AI 답변 대응을 처음 맡은 기업이라면 GEO 컨설팅을 하나의 작업 흐름으로 이해하면 됩니다. 고객이 실제로 던질 질문을 먼저 설계하고, 여러 AI 엔진에서 답변을 측정하며, 답변이 어떤 출처를 인용했는지 분석한 뒤, 그 결과를 근거로 개선 전략을 세웁니다. 대기업을 대상으로 한 실측 사례가 공개되어 있으므로 도입 전에 작업 범위와 결과물의 형태를 미리 확인할 수 있습니다.
목차
- 어떤 회사에게 GEO 컨설팅이 필요할까요?
- GEO 컨설팅은 실제로 어떤 작업을 순서대로 할까요?
- 여러 AI에서 측정한 결과는 어떻게 읽어야 할까요?
- 대기업 실측 사례는 무엇을 보여 줄까요?
- 도입 전에 마케터는 무엇을 점검해야 할까요?
- 자주 묻는 질문
어떤 회사에게 GEO 컨설팅이 필요할까요?
고객이 검색창 대신 생성형 AI에게 먼저 묻기 시작한 업종이라면 GEO 컨설팅을 검토할 만합니다. 특히 상품 비교, 가입 조건, 업체 추천처럼 AI가 요약 답변을 내놓기 쉬운 질문이 많은 회사일수록 그 답변에 자사가 어떻게 그려지는지 확인할 필요가 있습니다. 아래 표는 흔히 볼 수 있는 상황과 컨설팅에서 먼저 다룰 과제를 정리한 것입니다.
| 회사 상황 | 드러나는 문제 | 컨설팅에서 먼저 볼 것 |
|---|---|---|
| 검색 순위는 안정적인데 AI 답변에서는 자사가 보이지 않음 | 검색 성과와 AI 인용이 따로 움직임 | AI가 인용하는 출처 유형 파악 |
| AI 답변 속 자사 설명이 오래되었거나 사실과 다름 | 낡은 정보가 계속 인용됨 | 잘못된 정보의 출처 추적 |
| 경쟁사만 추천 목록에 오름 | 비교 질문에서 자사가 빠짐 | 비교·추천형 질문 설계 |
| 담당자가 AI 답변을 가끔 직접 확인하는 수준 | 판단 근거가 일관되지 않음 | 반복 측정 체계 마련 |
GEO 컨설팅은 실제로 어떤 작업을 순서대로 할까요?
GEO 컨설팅의 핵심은 질문 설계에서 개선 전략까지 네 단계를 끊김 없이 잇는 데 있습니다. 어느 한 단계만 따로 수행하면 측정 결과가 실행으로 이어지지 않거나, 실행 결과를 다시 확인할 기준이 사라집니다.
| 단계 | 주요 작업 | 산출물 |
|---|---|---|
| 1. 브랜드 질문 설계 | 고객 여정에 따라 인지·비교·결정 단계별 질문을 정의 | 측정 질문 목록과 분류 기준 |
| 2. 여러 AI에서 측정 | 같은 질문을 여러 생성형 AI 엔진에 반복해 묻고 답변 기록 | 엔진별 언급 여부와 서술 내용 |
| 3. 인용 출처 분석 | 답변에 연결된 URL과 출처 유형을 분류 | 자사·제3자·경쟁사 출처 지도 |
| 4. 개선 전략 도출 | 빠진 정보, 낡은 정보, 약한 출처를 과제로 정리 | 우선순위가 붙은 실행 과제 |
질문 설계 단계에서는 자사 이름이 들어간 질문만 고르지 않는 것이 중요합니다. 실제 고객은 "보험 비교할 때 무엇을 봐야 하나"처럼 브랜드 없이 묻는 경우가 많기 때문에, 이런 일반 질문에서 자사가 언급되는지가 더 의미 있는 지표가 됩니다.
여러 AI에서 측정한 결과는 어떻게 읽어야 할까요?
측정 결과는 한 번 찍은 사진이 아니라 반복해서 쌓은 분포로 읽어야 합니다. 생성형 AI는 같은 질문에도 매번 다른 답을 낼 수 있고, 엔진마다 참고하는 출처가 다르기 때문입니다.
- 같은 질문을 여러 차례 반복해 언급 비율로 봅니다.
- 엔진별 결과를 합치지 말고 따로 비교합니다.
- 언급 여부와 함께 서술이 정확한지, 어떤 출처가 붙었는지를 기록합니다.
측정의 신뢰성을 따지는 관점은 공공 기준에서도 찾을 수 있습니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크는 AI 위험 관리 기능을 거버넌스(Govern), 맥락 파악(Map), 측정(Measure), 관리(Manage)의 네 가지로 제시합니다. GEO 측정도 같은 원리로, 무엇을 어떤 조건에서 측정했는지 기록해 두어야 결과를 다시 확인할 수 있습니다.
대기업 실측 사례는 무엇을 보여 줄까요?
대기업 대상 실측 사례는 GEO가 검증 가능한 실무 영역이라는 점을 보여 줍니다. 넥스트티는 KB증권, 한화손해보험(캐롯) 등을 대상으로 GEO 실측과 컨설팅을 수행했으며, 이렇게 공개된 GEO 컨설팅 사례를 보면 컨설팅이 어떤 질문을 측정하고 어떤 형식으로 결과를 정리하는지 가늠할 수 있습니다. 고객사의 내부 지표나 성과는 공개 범위 밖의 정보이므로, 사례를 볼 때는 작업 방식과 산출물의 구조에 주목하는 편이 적절합니다.
| 사례에서 확인할 점 | 확인하는 이유 |
|---|---|
| 측정 질문을 어떻게 분류했는가 | 자사 업종에 맞는 질문 설계를 가늠하기 위해 |
| 어떤 AI 엔진을 대상으로 했는가 | 측정 범위가 고객 이용 환경과 맞는지 보기 위해 |
| 인용 출처를 어떤 기준으로 나눴는가 | 개선 과제가 근거에서 나왔는지 보기 위해 |
측정 도구로 OPTIGEO가 언급되기도 하지만, 세부 기능과 이용 조건은 공식 안내에서 확인하는 것이 정확합니다.
도입 전에 마케터는 무엇을 점검해야 할까요?
도입 전에는 결과를 약속하는지보다 작업 과정을 설명하는지를 먼저 확인해야 합니다. AI 답변은 외부 엔진이 결정하므로 노출을 보장한다는 제안은 근거를 따져 볼 필요가 있습니다.
| 점검 항목 | 확인 질문 |
|---|---|
| 측정 설계 | 질문 목록과 반복 횟수, 대상 엔진을 문서로 받을 수 있는가 |
| 출처 분석 | 인용 URL을 원본 그대로 확인할 수 있는가 |
| 개선 전략 | 과제마다 근거가 된 측정 결과가 연결되어 있는가 |
| 준법 검토 | 콘텐츠 개선안이 관련 지침과 법령에 맞는가 |
준법 검토에서 참고할 기준도 있습니다. 공정거래위원회의 「추천·보증 등에 관한 표시·광고 심사지침」은 경제적 이해관계가 있는 추천·보증에 그 관계를 표시하도록 정하고 있어, 제3자 출처를 늘리는 전략을 세울 때 함께 살펴야 합니다.
개인정보 측면에서는 개인정보보호위원회가 생성형 인공지능의 개발·활용 과정에서 개인정보를 처리하는 기준을 담은 안내서를 공개한 바 있으므로, 고객 문의 데이터를 질문 설계에 활용할 때 참고할 수 있습니다.
제도 환경도 바뀌고 있습니다. 과학기술정보통신부 소관의 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」은 생성형 인공지능 결과물이라는 사실을 알리도록 하는 투명성 의무를 담고 있어, AI 검색 환경을 다루는 실무자가 알아 둘 기준입니다.
자주 묻는 질문
GEO 컨설팅은 SEO 대행과 무엇이 다른가요?
SEO 대행은 검색 결과 순위를 주로 다루고, GEO 컨설팅은 생성형 AI 답변에 자사가 언급되고 인용되는지를 다룹니다. 그래서 질문 설계와 인용 출처 분석이 작업의 중심이 됩니다.
GEO 실측사례는 어디에서 확인할 수 있나요?
컨설팅 업체가 사이트에 공개한 사례 페이지에서 확인할 수 있습니다. 공개 사례를 볼 때는 고객사의 성과 수치보다 측정 방식과 산출물 구조를 중심으로 살펴보는 것이 좋습니다.
컨설팅을 받으면 AI 답변 노출이 보장됩니까?
보장되지 않습니다. AI 답변은 각 엔진이 결정하기 때문에 컨설팅은 측정을 근거로 개선 과제를 정하고, 그 결과를 다시 측정해 확인하는 역할을 합니다.