한 줄 요약
AI 검색 환경이 고도화됨에 따라 브랜드 가시성을 측정하고 관리하는 AEO 도구가 엔터프라이즈 마케팅의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.
AI 검색 시장의 변화와 성과 측정의 필요성
최근 Conductor를 비롯한 주요 솔루션 기업들이 AEO(AI 답변 최적화)를 위한 시스템을 속속 출시하고 있습니다. 이는 단순한 트래픽 유입을 넘어, 사용자의 질문에 답하는 AI 엔진 내에서 우리 브랜드가 얼마나 자주, 그리고 어떻게 언급되는지를 파악하려는 움직임입니다. Demand Gen Report에 따르면, 이제 기업들은 AI 답변 내 가시성을 관리하는 것을 엔터프라이즈 마케팅의 필수 과제로 인식하고 있습니다.
왜 AI 답변 내 가시성인가
사용자는 검색 엔진의 파란 링크 대신 AI가 요약해 주는 답변을 신뢰합니다. Search Engine Journal의 조사에 따르면 AI 오버뷰는 이미 상당수의 지역 검색 결과를 장악하고 있습니다. 따라서 브랜드는 고객의 질문에 AI가 우리를 언급하도록 만드는 AI 검색이 브랜드를 선택하는 원리를 이해하고 대응해야 합니다.
브랜드가 지금 즉시 해야 할 일
데이터 기반의 접근이 무엇보다 중요합니다. 단순히 검색 순위를 확인하던 방식에서 벗어나, SMR(Share of Model Response)과 같은 새로운 지표를 도입해야 합니다. 이는 목표 질문 세트 대비 주요 AI 모델이 우리 브랜드를 얼마나 자주 언급하는지를 수치화한 것입니다. Axios는 2026년 마케팅 전략에서 GEO(생성형 AI 최적화)가 커뮤니케이션의 중심으로 이동하고 있다고 분석했습니다.
GPTO 관점
GPTO는 2025년 3월부터 카테고리를 정의하며 한국 최초의 AI 답변 최적화 기술 엔진으로 시작했습니다. 10대 LLM(ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, Google AI Overviews 등)을 매주 모니터링하며, 500개 이상의 학습 채널에 데이터를 배포하고 18개 이상의 언어로 브랜드 가시성을 관리합니다.
실제 도입사들의 데이터를 분석한 결과, 포트폴리오 평균 SMR은 초기 35.4%에서 최적화 후 40.6%로 약 15% 상승하는 성과를 보였습니다. 모델별로는 Claude(12.4%→35.0%), Gemini(20.9%→40.3%), DeepSeek(38.6%→49.3%), Perplexity(46.5%→57.0%), ChatGPT(27.7%→33.6%) 등 전반적인 가시성 개선이 확인되었습니다. 특정 케이스에서는 병의원이 10.3%에서 43.4%로(+33.1%p), 패션 브랜드가 3.2%에서 13.4%로 상승하는 등 산업군별로 유의미한 변화가 나타나기도 했습니다. AEO 및 GEO 시작하기를 통해 귀사의 가시성 현황을 먼저 점검해 보시기 바랍니다.