'챗GPT가 왜 저 브랜드만 추천하죠?' 요즘 마케팅 담당자에게 가장 많이 받는 질문입니다. 그리고 대부분은 답을 엉뚱한 곳에서 찾고 있습니다. llms.txt를 깔고 헤딩을 정리하고 스키마를 붙이면 AI가 추천해줄 거라 믿는 거죠. 안 하는 것보다는 낫습니다. 하지만 그것만으로 추천이 만들어지지는 않더군요. AI가 특정 브랜드를 추천하는 진짜 이유는 사이트 안의 기술 세팅이 아니라, 그 브랜드를 둘러싼 콘텐츠의 총량과 깊이였습니다. 지오랭크가 1년간 고객사 데이터를 관측하며 확인한 사실을 질문에 답하는 방식으로 풀어보겠습니다.
프롬프트를 하나씩 저격하면 안 되나요?
무너지기 쉬운 전략입니다. 지오랭크도 처음엔 'AI가 자주 던지는 질문' 목록을 뽑아 프롬프트마다 짧은 답변 글을 찍어냈습니다. 처음 몇 주는 노출이 잡히는 듯했지만, 두 달이 지나자 순위가 들쭉날쭉해지고 같은 질문을 조금만 다르게 물으면 브랜드가 통째로 사라졌습니다. LLM은 사용자마다 다른 맥락으로 답을 만들기 때문입니다. 즉 특정 질문 하나를 맞추는 방식은 애초에 재현되지 않는 과녁을 쫓는 셈이죠. 실패한 사례에서 배운 게 하나 있습니다. 성공한 고객은 '이 제품이 나에게 맞는가'를 고민하는 사람이 마지막에 확인하고 싶어 하는 정보를 남겼고, 실패한 고객은 '이 제품이 무엇인가'를 설명하는 데서 멈췄습니다. AI가 참고하는 콘텐츠는 후자가 아니라 전자였습니다. 그래서 접근을 바꿨습니다. 개별 프롬프트가 아니라 하나의 토픽 전면을 콘텐츠로 덮는 방식으로요. 지오랭크는 이걸 '토픽 기반 GEO'라고 부릅니다.
토픽 기반 GEO는 정확히 뭔가요?
LLM이 우리 제품을 추천하는 데 필요한 모든 것을 가르치는 콘텐츠의 집합을 만드는 전략입니다. 한 B2B 고객사 사례가 전환점이었습니다. 이 회사는 도메인 권위 80 이상, 백링크 수천 개, 업력 수십 년의 대형 경쟁사들과 겨뤄야 했습니다. 온사이트 잔기술로는 도저히 이길 수 없는 조건이었죠. 지오랭크는 이 제품이 등장할 법한 모든 맥락, 즉 카테고리 비교와 경쟁사 대안, 사용 사례, 페르소나, 페인포인트를 지도로 그린 뒤 각 맥락을 깊이 있는 콘텐츠로 채웠습니다. 약 4개월 뒤 이 회사는 챗GPT와 퍼플렉시티, 구글 AI 개요를 합쳐 하단 퍼널 프롬프트 50여 개에서 언급되기 시작했습니다. 링크가 아니라 사용자의 실제 고민에 정확히 대응하는 콘텐츠가 만든 결과였습니다. 핵심은 '베스트 카테고리'나 '경쟁사 대안' 같은 구매 직전 하단 퍼널 질의를 함께 겨냥한 것입니다. 이런 질의는 전통 검색 순위와 AI 추천이 겹치는 지점이라, 콘텐츠 하나로 두 채널을 동시에 잡을 수 있었습니다.
그럼 콘텐츠를 많이 쓸수록 좋은가요?
아닙니다. 지오랭크 데이터에서 100개를 찍은 브랜드가 20개 쓴 브랜드보다 무조건 유리하지는 않았습니다. 추천 빈도를 가른 변수는 개수가 아니라, 하나의 토픽 안에서 서로 다른 각도를 몇 개나 촘촘히 메웠는지였습니다. 같은 제품이라도 가격 비교, 도입 절차, 경쟁사 대안, 실패 사례, 규제 대응처럼 각도를 나눠 쌓은 쪽이 훨씬 넓은 질문에 걸렸습니다. 실제로 토픽 커버리지를 60% 이상 채운 고객군이 30% 미만 고객군보다 AI 추천 등장 빈도가 평균 2.4배 높았고, 한 토픽에 깊은 콘텐츠가 3~5개 이상 쌓였을 때부터 인용이 눈에 띄게 붙었습니다. 반대로 토픽 지도만 그리고 콘텐츠를 입문자용 개요 수준으로 얕게 쓴 고객은 6개월간 추천 점유가 거의 늘지 않았습니다. 넓이와 깊이 중 하나만 있으면 성과가 정체된다는 뜻입니다.
그럼 무엇부터 시작해야 하나요?
좁게 시작해 깊게 파고, 성과가 확인되면 인접 토픽으로 넓혀가세요. 가장 흔한 실수는 콘텐츠를 쓸 때 다시 검색으로 조사한 일반론으로 되돌아가는 것입니다. 그러면 경쟁사 글과 구분되지 않아 AI도 굳이 우리를 고를 이유가 없습니다. 진짜 재료는 영업 통화의 반론, 지원팀에 반복되는 불만, 제품팀만 아는 설정값처럼 검색으로는 안 나오는 1차 정보입니다. 셋째, 사례 콘텐츠를 쌓으세요. 특정 고객이 어떤 문제를 어떻게 풀었는지를 서사로 남기면 AI는 비슷한 상황의 질문에 그 사례를 끌어옵니다. 측정도 바꿔야 합니다. '우리 AI 가시성 몇 퍼센트'라는 단일 숫자로 뭉뚱그리면 어느 토픽이 비어 있는지 안 보이니, 토픽 단위로 쪼개 봐야 다음에 무엇을 채울지 명확해집니다. 그리고 각오할 게 하나 있습니다. 토픽 기반 GEO는 즉효약이 아니라 보통 2개월에서 6개월이 걸리는 누적 게임이라는 점입니다. 결국 사이트 설정을 만지기 전에 '우리가 어떤 토픽의 주인인가'를 콘텐츠로 증명하는 것, 그것이 AI가 우리를 추천하게 만드는 유일한 길입니다. 기술 요소는 조미료일 뿐 재료 자체는 아니니까요.
