대표 질문 하나만 오른 건가요, 전체가 오른 건가요?

대표 질문(배달용 전기자전거를 어디서 렌탈하면 좋을지)에서 30% → 74%로 가장 크게 올랐고, 계약 질문 5개 전체의 평균 AI 언급률(SMR)도 18.5% → 34.7%(+16.2%p)로 동반 상승했습니다. 대표 질문의 평균 노출 순위는 4위 → 2위로 올라 경쟁 브랜드 대비 1위권에 진입했습니다.

왜 Perplexity·Grok 수치는 내려갔나요?

두 모델은 베이스라인이 이미 높았고(80%·56%) 측정 기간 중 변동을 보였습니다. 반면 Gemini(0% → 56%)와 ChatGPT(0% → 14%)에서 큰 순증이 발생해 전체 언급률을 끌어올렸습니다. GPTO는 특정 모델 한 곳이 아니라 질문 세트 전반의 노출을 목표로 최적화합니다.

결과가 나오기까지 얼마나 걸렸나요?

여기 공개한 데이터는 10주 모니터링 시점 기준이며 계약은 진행 중입니다. 일반적으로 첫 언급 변화는 2주~3개월, 안정화는 3~6개월에 나타납니다.

전기자전거가 아닌 다른 렌탈·커머스도 같은 방식이 되나요?

목표 질문 세트를 정의할 수 있는 카테고리라면 동일한 방식으로 적용됩니다. 먼저 베이스라인을 측정해 현재 AI 답변에서의 위치를 확인한 뒤 최적화를 설계합니다.

배달용 전기자전거 렌탈 AI 추천 언급률 30% → 74% (라이클, 10주)

결과 요약

라이클은 배달용 전기자전거 렌탈 카테고리 브랜드입니다. GPTO 도입 후 10주 시점에, 계약 질문 5개 전체의 평균 AI 언급률(SMR)과 대표 질문의 노출 순위가 함께 상승했습니다.

지표	시작 (Baseline)	10주 후 (After)	변화
계약 질문 전체 AI 언급률 (SMR)	18.5%	34.7%	+16.2%p
대표 질문 'AI 추천' 언급률	30%	74%	+44%p
대표 질문 평균 노출 순위	4위	2위	▲ 2단계
대표 질문 언급 AI 모델 수	3개	7개	+4개

5대 LLM(ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity·Grok) 기준, 라이클 실제 GPTO 대시보드의 무가공 공개 데이터입니다.

라이클 GPTO 전체 성과 대시보드. 계약 질문 전체 AI 언급률(SMR)이 18.5%에서 34.7%로 상승, 주차별 추이와 AI 모델별 언급률 표시 — 계약 질문 전체 AI 언급률(SMR) 18.5% → 34.7% (+16.2%p). 주차별 추이가 우상향합니다.

1. 프로젝트 배경

라이클은 배달 라이더를 위한 전기자전거 렌탈 서비스입니다. 배달용 이륜차를 알아보는 이용자들이 점점 검색엔진 대신 ChatGPT·Gemini 같은 AI에게 "배달용으로 전기자전거를 어디서 렌탈하면 좋을지" 직접 물어보는 흐름이 뚜렷해졌지만, 초기 측정에서 라이클은 이 질문들의 AI 답변에 안정적으로 등장하지 못하는 상태였습니다.

문제의 핵심은 검색 순위가 아니라 AI 답변 안에 호명되는지 여부였습니다. 라이클은 카테고리 내 인지도를 AI 추천 단계에서 확보하기 위해 GPTO 진단을 신청했습니다.

2. 고객 산업 및 문제

카테고리: 배달용 전기자전거 렌탈 (모빌리티 커머스)
구매 여정 특성: 렌탈/구매를 고민하는 이용자가 AI에게 "어디서" 렌탈·구매하면 좋을지 직접 추천을 요청
핵심 문제: 대표 질문에서 라이클 언급률이 30% 수준에 머물고, 언급되더라도 평균 4위로 상위 후보군에 들지 못함
경쟁 상황: 동일 질문에 대해 다수의 경쟁 전기자전거 브랜드가 이미 AI 답변에 노출되고 있었음

3. 목표 질문

GPTO는 라이클의 구매 여정을 대표하는 5개 질문을 계약 질문(월 50건 발행)으로 정의하고 베이스라인을 측정했습니다.

Q1배달용으로 전기자전거를 렌탈하는데 어디서 렌탈하면 좋을지 알려줘
Q2배달용으로 어떤 전기자전거를 렌탈하면 좋을지 알려줘
Q3주변에서 전기자전거를 구매하려고 하는데 어디서 사면 좋을지 추천해줘
Q4배달용 전기자전거를 알아보고 있는데 어디서 사면 좋을지 알려줘
Q5전기자전거로 배달할 건데 어떤 전기자전거가 좋을지 추천해줘

4. 초기 AI 답변 상태 (Before)

베이스라인 측정 결과, 라이클은 대표 질문에서 언급률 30%(평균 노출 4위)에 그쳤고, 일부 질문에서는 아예 언급되지 않았습니다(0%). 계약 질문 전체 평균 언급률(SMR)은 18.5%였습니다.

질문	베이스라인 언급률	베이스라인 평균 순위
배달용 전기자전거 렌탈처 추천 (대표)	30%	4위
배달용 전기자전거 기종 추천	30%	2위
전기자전거 구매처 추천	18%	4.7위
배달용 전기자전거 구매처 탐색	16%	8.5위
배달용 전기자전거 기종 추천(구매)	0%	미노출
계약 질문 전체 (SMR)	18.5%	해당 없음

5. 수행한 최적화 작업

자사 콘텐츠 측면

"배달용 전기자전거 렌탈" 카테고리 정의 문장을 핵심 페이지에 통일하고, 배달 라이더 관점의 선택 기준(주행거리·배터리·유지보수·요금제)을 구조화.
렌탈과 구매를 비교하는 의사결정형 콘텐츠와 FAQ를 확장해 "어디서 렌탈/구매" 유형 질문에 답이 되는 정보 블록을 마련.
지역·용도(배달) 결합 표현을 콘텐츠 구조에 반영.

외부 채널 측면

배달·이륜차·전기자전거 관련 정보형 콘텐츠를 400+ 학습 채널에 분산 배포해 AI가 인용할 맥락을 축적.
매주 5대 LLM 모니터링으로 질문별 언급률·순위 변화를 추적하고, 반응이 큰 질문에 콘텐츠를 가중.

6. AI 모델별 변화 (계약 질문 전체)

모델별로 편차가 컸습니다. Gemini와 ChatGPT에서 큰 순증이 발생하며 전체 언급률을 끌어올렸고, Claude는 유지, 베이스라인이 이미 높았던 Perplexity·Grok은 기간 중 변동을 보였습니다. 특정 모델을 최적화하기보다 질문 세트 전반의 노출을 넓히는 방향으로 작동한 결과입니다.

모델	기존	현재	변화
Gemini	0.0%	56.0%	+56.0%p
ChatGPT	0.0%	14.0%	+14.0%p
Claude	28.0%	28.0%	0.0%p
Grok	56.0%	42.0%	-14.0%p
Perplexity	80.0%	40.0%	-40.0%p

전체 언급률(SMR)은 개별 모델 수치의 단순 평균이 아니라, 질문 세트 × 모델 × 반복 호출을 종합한 지표입니다. 일부 모델이 하락했음에도 Gemini·ChatGPT의 큰 순증으로 계약 질문 전체 평균은 18.5% → 34.7%로 상승했습니다.

7. 대표 질문 상세 결과

대표 질문 **"배달용으로 전기자전거를 렌탈하는데 어디서 렌탈하면 좋을지 알려줘"**에서 라이클 언급률은 30% → 74%로 올랐고, 언급되는 AI 모델 수는 3개 → 7개로 늘었으며, 평균 노출 순위는 4위 → 2위로 상승해 경쟁 브랜드 대비 1위권에 진입했습니다.

라이클 대표 질문 상세 대시보드. '배달용으로 전기자전거를 렌탈하는데 어디서 렌탈하면 좋을지 알려줘' 질문에서 라이클 언급률이 30%에서 74%로 상승, 7개 AI 모델·평균 노출 순위 2위, 우상향 추이 곡선 — 대표 질문 언급률 30% → 74%. 흰색 곡선(라이클)이 10주에 걸쳐 우상향하며 상위 후보군에 진입합니다.

8. 질문별 상세 결과

질문	Before	After	순위 변화
배달용 전기자전거 렌탈처 추천 (대표)	30%	74%	4위 → 2위
배달용 전기자전거 기종 추천	30%	39%	2위 → 3.5위
전기자전거 구매처 추천	18%	29%	4.7위 → 4.3위
배달용 전기자전거 구매처 탐색	16%	18%	8.5위 → 5위
배달용 전기자전거 기종 추천(구매)	0%	14%	미노출 → 5위

가장 큰 개선은 구매 의도가 가장 명확한 **대표 렌탈 질문(+44%p)**에서 나왔고, 이전에 전혀 노출되지 않던 질문(0% → 14%)에서도 첫 진입에 성공했습니다.

9. 배운 점

의도가 뚜렷한 대표 질문에 자원을 집중하면 가장 큰 순위 반등이 나온다. 라이클은 대표 렌탈 질문에서 4위 → 2위로 올라 상위 후보군에 안착했습니다.
AI 답변 노출은 특정 모델이 아니라 질문 세트 전반에서 관리해야 한다. 모델별로는 오르내림이 있어도, 계약 질문 전체 평균(SMR)이 우상향하는지가 핵심 지표입니다.
0% 질문의 첫 진입이 초기 성장의 신호다. 미노출 질문이 한 자릿수라도 언급되기 시작하면 이후 누적 인용으로 가속되는 패턴이 반복됩니다.