공인희 본부장님은 다른 밋업에서 한번 인사드린적이 있는데, 그동안 링크드인에서만 뵙다가, 위픽 인사이트서클 vol.5에서 스피커로 참석해 주셔서 기대하고 있었습니다.
'딜리버리' 잘 되는 속사포랩 스타일로 요즘 정말 뜨거운 GEO 주제를 실제 사례 기반으로 이야기 해주셨습니다.
절대적인 답안지가 존재할 수 없는 변화의 시기에 제언해 주신 AIBA를 저도 활용해야 겠다고 생각했습니다.
AI 답변 노출 점유율 1위. 성적표만 보면 걱정할 게 없습니다. 그런데 답변을 뜯어보니, 혼자 이름이 불린 경우는 열에 셋뿐이었습니다. AI는 이 브랜드를 1위가 아니라 ‘여럿 중 하나’로 기억하고 있었습니다. 우리 브랜드는 어떨까요?
함샤우트글로벌에서 AI기획본부를 이끌며 AI 전문 자회사 딜라이트커뮤니케이션과 함께 AI 답변 속 브랜드 경쟁력을 진단하고 개선하는 GEO 솔루션을 만들어왔습니다. AI가 브랜드를 어떻게 인식하는지 다섯 지표로 측정하는 자체 진단 체계 AIBA를 개발했습니다.
이번 위픽 인사이트서클에서는 「GEO와 마케팅 KPI」를 주제로, 왜 노출 횟수만으로는 AI 시대의 브랜드 성과를 말할 수 없는지, AI의 브랜드 인식은 어떻게 진단하는지, 그리고 진단 이후 3개월 만에 AI 답변이 바뀐 실전 사례까지 공유했습니다.
마케터에게 새로 생긴 성적표가 있습니다.
ChatGPT에 우리 카테고리를 물었을 때 우리 브랜드가 나오는가.
얼마나 자주 나오는가.
경쟁사보다 먼저 나오는가.
이른바 AI 답변 노출 점유율입니다. 숫자가 올라가면 일단 안심하게 되죠.
그런데 공인희 본부장은 이 숫자부터 의심하라고 말합니다.
발표에서 소개한 어느 프랜차이즈 베이커리를 볼게요.
이 브랜드는 AI 답변 노출 점유율 31.3%로 카테고리 1위였습니다. 소비자가 AI에게 빵집을 물으면 셋 중 한 번은 등장한다는 뜻이에요.
그런데 답변 안을 뜯어보니 혼자 이름이 불린 경우는 28.6%뿐이었습니다. 열에 일곱은 경쟁사와 나란히 등장했습니다.
노출은 1위인데, AI는 이 브랜드를 ‘여럿 중 하나’로 기억하고 있었던 겁니다.
이번 발표는 이 간극에서 시작합니다.
- AI 답변에서 중요한 것은 몇 번 나왔는가가 아닙니다. 노출은 결과, 인식은 원인 — 어떻게, 어떤 맥락에서, 누구와 함께 등장하는지를 봐야 합니다.
- GEO 진단은 두 축입니다. AI 답변 분석(우리가 어떻게 언급되는가)과 디지털 자산 분석(우리 콘텐츠가 인용될 준비가 됐는가)을 함께 봐야 전체 좌표가 보입니다.
- 진단은 한 번으로 끝나지 않습니다. 진단 → 원인 분석 → 실행 → 성과 모니터링의 사이클을 4주에 1회 측정으로 돌리는 것이 권장 주기입니다.
1. 노출 1위 브랜드의 이름을, AI는 왜 부르지 않을까요?
다시 베이커리 이야기입니다.
노출 점유율 31.3%로 1위. 그런데 단독 등장은 28.6%.
이 간극이 말해주는 것은 분명합니다. AI가 이 브랜드를 카테고리의 대표로 인식하지 못하고 있다는 것. 2위 브랜드와 ‘비슷비슷한 베이커리’로 묶어서 기억하고 있다는 것이죠.
공 본부장은 여기서 마케터가 흔히 던지는 질문을 ‘틀린 질문’이라고 불렀습니다.
몇 번 나왔지? 몇 위지? 얼마나 언급됐지?
맞는 질문은 이렇습니다.
어떻게 등장하지? 어떤 맥락에서? 누구와 함께?
노출은 결과, 인식은 원인. AI는 어제의 보도자료 한 건이 아니라 수년간 쌓인 데이터의 총합으로 우리 브랜드를 말합니다.
이유가 있습니다. AI는 학습된 데이터를 바탕으로 답을 만들기 때문에, 축적된 데이터 안에서 사진을 찍어내듯 브랜드를 이야기합니다.
그래서 노출 횟수를 세는 것보다 그 인식 자체를 진단하는 것이 먼저입니다.
