‘GEO 업체 추천해줘’를 AI 5종에 150번 물었더니, 엔진마다 근거로 쓴 글이 달랐습니다

먼저 밝힙니다. 저는 GEO(생성형 엔진 최적화) 컨설팅을 하는 엑스온의 대표입니다. 이 글의 측정에서 엑스온은 재는 쪽이자 재어지는 쪽입니다. 미리 정한 13개 업체 명단에 엑스온도 들어 있고, 결과에서 엑스온은 75회 중 7회(10월 16일), 4회(10월 19일) 나왔습니다.

그래서 이 글은 어느 업체가 낫다고 말하지 않습니다. 대신 AI가 어떤 글을 근거로 업체를 꼽는지, 그리고 그 근거가 엔진마다 얼마나 다른지를 적습니다. GEO 업체를 고르거나, 우리 브랜드의 AI 노출 전략을 짜는 마케터에게 필요한 건 순위보다 이쪽이라고 봤습니다.

왜 재 봤나

요즘 문의를 주시는 분들이 자주 하는 말이 있습니다. “챗GPT한테 GEO 업체 물어봤더니 여기가 나오던데요.” 업체를 고르는 출발점이 검색창에서 AI 대화창으로 옮겨가고 있다는 뜻입니다.

그렇다면 두 가지가 궁금했습니다. 엔진을 바꾸면 답이 얼마나 달라지는가, 그리고 AI는 무엇을 근거로 그 업체들을 꼽는가.

어떻게 재었나

방법을 모르는 수치는 비교할 수 없어서, 조건을 전부 적습니다.

던진 질문 5개 (원문 그대로)

GEO 대행사 추천해줘.

GEO 마케팅 업체 추천해줘.

GEO 컨설팅 업체 추천해줘.

GEO 잘하는 업체 어디야?

AI 추천 마케팅 업체 추천해줘.

엔진별 모델과 조건

네 AI 엔진에는 같은 공통 지시를 붙였습니다. “광고·협찬 없이 중립적으로, 웹 검색을 먼저 하고, 실제 브랜드명을 번호로 나열하라.” 목록을 받아야 셀 수 있어서입니다.

한계도 분명히 있습니다

API용 경량 모델로 쟀습니다. 여러분이 앱에서 보는 답과 다를 수 있습니다.

두 날치 표본입니다. 경향을 보는 자료이지 확정된 순위가 아닙니다.

13개 업체만 세었습니다. 명단 밖 업체가 나온 횟수는 숫자에 없습니다.

이름이 나온 횟수는 실력이나 점유율이 아닙니다. “AI가 그 이름을 어디서든 읽었다”는 뜻에 가깝습니다.

재면서 막힌 곳

네이버 AI 브리핑은 API로 받을 방법이 없었습니다. 그래서 검색 결과 상위 10건으로 대신하고 ‘참고’로 낮춰 표시했습니다.

Gemini는 출처를 실제 주소가 아니라 구글 중계 주소로 돌려줍니다. 출처마다 붙어 있는 사이트 이름으로 거꾸로 찾아 분류했습니다.

명단을 미리 정해 두니, 두 번째 측정에서 명단에 없던 업체가 한 번 등장했습니다. 다음 측정부터는 AI가 낸 이름을 먼저 모두 모으고 나서 세는 방식으로 바꿀 계획입니다.

발견 1. 같은 질문인데, 엔진마다 가장 많이 꼽은 업체가 다릅니다

다섯 엔진에서 가장 자주 나온 이름이 네 곳으로 갈렸습니다. 숫자는 엔진마다 15회(질문 5개 × 3회) 중 이름이 나온 횟수입니다.

한 엔진에서 매번 나온 업체가 다른 엔진에서는 한 번도 안 나오기도 했습니다. Claude에서 15회 중 14회 나온 업체는 ChatGPT에서는 두 번 다 0회였습니다. “AI에 물어보니 우리가 나온다”는 말은 어느 엔진에서를 붙여야 뜻이 생깁니다.

발견 2. 엔진마다 가장 많이 꼽은 업체는, 그 엔진이 가장 많이 읽은 사이트의 주인이었습니다

출처 목록의 사이트 주소를 엔진별로 셌더니 패턴이 하나 보였습니다.

AI는 업체를 ‘평가’했다기보다, 검색에서 손에 잡힌 글을 요약했습니다. 그 글이 업체 자신의 사이트에 있으면 그 업체가 답에 올라갑니다. 브랜드의 AI 노출을 고민한다면 “우리 사이트가 엔진별 검색에서 손에 잡히는가”가 먼저라는 뜻입니다.

출처는 엔진끼리 거의 겹치지 않았습니다. 다섯 엔진이 쓴 출처 사이트는 모두 207곳인데, 두 엔진 이상이 함께 쓴 곳은 37곳(18%), 다섯 엔진 모두 쓴 곳은 3곳뿐이었습니다.

발견 3. ‘GEO 업체 TOP5’ 같은 순위 글이 근거로 많이 쓰였습니다

답변이나 출처에 ‘TOP’, ‘베스트’, ‘추천 ○곳’ 같은 순위형 글이 들어간 경우를 세어 봤습니다. 엔진마다 30회 중 Claude 25회, 네이버 검색 24회, Perplexity 20회였습니다. ChatGPT는 3회로 적었습니다.

출처 주소를 열어 보면 이런 순위 글은 상당수가 GEO 업체가 자기 사이트나 블로그에 직접 올린 글이었습니다. 쓴 사람이 비교 대상 중 하나인 구조입니다. 답변만 읽어서는 그 근거 글을 누가 썼는지 알기 어렵습니다.

이 글도 GEO 업체인 엑스온이 쓴 글이라는 점에서 예외가 아닙니다. 그래서 순위를 매기지 않았고, 엑스온의 숫자도 그대로 적었습니다.

발견 4. 질문 단어 하나가 답의 분야를 바꿨습니다

Gemini는 ‘GEO’를 자주 지리정보(GIS)로 읽었습니다. 30회 중 22회 답변이나 근거에 공간정보·위치기반 서비스 업체가 섞였고, ‘GEO 컨설팅 업체 추천해줘’에는 GIS 컨설팅 회사를 먼저 소개한 경우도 있었습니다.

‘AI 추천 마케팅 업체’라는 질문은 또 다르게 읽혔습니다. 여러 엔진이 이를 ‘쇼핑몰 상품 추천 엔진’이나 ‘AI 광고 자동화’로 받아들여, 이커머스 추천 솔루션과 타깃 문자 발송 업체를 꼽았습니다.

마케터 쪽에서 보면 교훈은 단순합니다. AI에 업체를 물을 때는 ‘생성형 AI 검색 최적화(GEO)’처럼 풀어서 물어야 원하는 분야의 답이 나옵니다. 반대로 브랜드 쪽에서는 우리 업종 용어가 다른 분야와 겹치는지 먼저 확인해 볼 만합니다.

발견 5. 사흘 사이에도 답이 움직였습니다

10월 16일과 19일, 같은 질문·같은 조건으로 두 번 쟀습니다.

그대로였던 것: 네이버 검색의 제스트컴퍼니(12회 → 12회), Gemini의 넥스트티(12회 → 12회)

크게 움직인 것: Claude의 서치폴라리스(9회 → 14회), ChatGPT의 지오랭크(3회 → 6회), Gemini의 엘리펀트컴퍼니(3회 → 7회)

엑스온: 7회 → 4회

한 번 물어본 화면 캡처로 ‘AI가 우리를 추천한다’고 말하기 어려운 이유입니다. 같은 질문을 여러 번, 여러 날 반복해야 우연히 한 번 나온 결과를 걸러낼 수 있습니다.

마케터가 GEO 업체나 전략을 볼 때 참고할 점

측정 결과를 실무 질문으로 옮기면 이렇습니다.

“AI에 나온다”는 말에는 네 가지를 같이 물어보세요. 어느 엔진에서, 어떤 질문 원문으로, 언제, 몇 번 반복했는지. 하나라도 빠지면 다른 업체 자료와 비교할 수 없습니다.

한 엔진 결과로 판단하지 마세요. 출처가 겹치는 사이트가 18%뿐이라, 한 엔진에서 잘 나오는 것과 다른 엔진에서 잘 나오는 것은 사실상 다른 일입니다. 우리 고객이 주로 쓰는 엔진이 어디인지부터 정하는 편이 빠릅니다.

순위 글을 보면 작성자를 확인하세요. AI 답변이 근거로 든 ‘추천 업체 TOP’ 글이 비교 대상 업체 중 한 곳의 사이트에 있다면, 그 순위는 참고만 하는 게 맞습니다.

질문은 풀어서 물어보세요. ‘GEO’만 쓰면 지리정보 업체가, ‘AI 추천 마케팅’만 쓰면 상품 추천 솔루션이 섞여 나옵니다.

우리 브랜드 쪽에서는 ‘어디에 실릴지’를 엔진별로 나눠 보세요. ChatGPT는 공식 홈페이지와 기사, Claude는 브런치·뉴스레터 같은 글 플랫폼, Perplexity는 해외 목록 사이트까지 넓게 읽었습니다. 같은 예산이라도 노리는 엔진에 따라 쓸 곳이 달라집니다.

마무리

AI가 업체를 꼽는 방식은 생각보다 단순했습니다. 검색에서 손에 잡힌 글을 요약하고, 그 글은 엔진마다 달랐습니다. 그래서 ‘AI가 추천한 업체’를 볼 때는 이름보다 그 이름이 어느 엔진의 어떤 글에서 왔는지를 먼저 보시길 권합니다.

같은 조건으로 매주 다시 재고 있습니다. 흐름이 크게 바뀌면 이어서 공유하겠습니다.

이해관계 고지 — 글쓴이는 GEO 컨설팅·대행을 하는 (주)엑스온 대표이며, 엑스온은 이 측정의 대상 13곳에 포함되어 있습니다. 측정은 엑스온이 직접 수행했고 외부 지원을 받지 않았습니다.

업체별 공개 정보 비교표와 측정 원자료 요약은 아래에 있습니다.

국내 GEO 업체 공개 정보 비교 + 10월 측정 원자료