ChatGPT에 가볍게 "대만의 SaaS 컨설팅 업체를 몇 곳 추천해 줘"라고 물었다가 내 이름이 나오자 안도한 적이 있습니다. 하지만 이것은 감사가 아니라 복권에 가깝습니다. 계정을 바꾸거나 메모리를 끄거나 다음 날 같은 문장으로 다시 물으면 답변이 달라질 가능성이 큽니다. 감사에서 확인해야 할 것은 단순히 "언급되었는가"가 아닙니다. 조건을 고정했을 때 얼마나 자주 언급되는지, 몇 번째로 노출되는지, 클릭할 수 있는 출처 링크가 붙는지를 봐야 합니다. 이 세 가지를 정량화할 수 있어야 비로소 감사라고 할 수 있습니다.
먼저 ‘인용’의 세 가지 단계를 구분합니다
서로 전혀 다른 세 가지 상황을 하나로 간주하면 감사 결과가 왜곡됩니다. 첫째, 생성된 답변에 브랜드명은 나오지만 링크가 없는 경우입니다. 둘째, Perplexity 또는 검색 기능을 켠 ChatGPT가 답변 옆에 출처 카드를 표시해 사용자가 웹사이트로 이동할 수 있는 경우입니다. 셋째, "업체를 추천해 달라"는 질문에 모델이 해당 브랜드를 최우선으로 제시하는 경우입니다. 세 단계의 비즈니스 가치는 크게 다르므로 감사할 때 각각 따로 기록해야 합니다.
- 단순 텍스트 언급: 답변에 브랜드명이 나오지만 링크도, 순위상의 의미도 없습니다. 가장 기본적인 노출이지만 경쟁 제품 사이에서 쉽게 묻힐 수 있습니다.
- 출처 인용: 답변 옆에 우리 웹사이트의 URL 카드가 표시되어 사용자가 클릭할 수 있습니다. GEO에서 실질적으로 확보해야 할 핵심 영역입니다.
- 최우선 추천: "업체를 한 곳만 추천해 달라"는 질문에 모델이 우리 브랜드를 가장 먼저 언급하거나, 문단 전체에서 우리 브랜드만 소개합니다. 감사에서 가장 드물고 가치가 높은 신호입니다.
질문하기 전에 네 가지 변수를 고정합니다
감사는 실험과 같습니다. 변수를 고정하지 않으면 데이터에 의미가 없습니다. 오늘은 로그인한 계정으로 묻고 내일은 시크릿 창에서 묻는다면 모델이 참조하는 개인화 메모리가 달라져 결과를 신뢰하기 어렵습니다. 감사를 시작하기 전에 다음 네 가지를 정해 기록해 두세요.
- 계정 및 메모리: 항상 로그아웃 또는 시크릿 모드를 사용하고, ChatGPT의 ‘채팅 기록 참조’를 꺼서 개인화의 영향을 배제합니다.
- 플랫폼 및 모드: ChatGPT(검색 모드 포함), Perplexity, Google AI Overviews, Gemini를 각각 실행하고 결과도 섞지 말고 따로 기록합니다.
- 언어 및 지역: 타깃 고객이 사용하는 언어로 질문합니다. 대만 B2B 시장을 조사한다면 번체 중국어로 질문해야 하며, 영어 질문의 답변으로 대만 시장을 대표할 수는 없습니다.
- 질문 시점: 동일한 프롬프트 묶음은 가급적 같은 날 모두 실행합니다. 모델의 색인과 실시간 검색 결과는 매일 달라지므로 서로 다른 주에 수집한 데이터는 직접 비교하기 어렵습니다.
바로 복사해 쓰는 5종 프롬프트 템플릿
질문 하나만으로는 전체 상황을 알 수 없습니다. 실제 사용자는 같은 니즈도 여러 관점에서 질문합니다. 카테고리부터 탐색하기도 하고, 특정 브랜드를 지목해 비교하기도 하며, 자신의 상황을 설명하며 해결책을 찾기도 합니다. 다음 5종의 프롬프트는 "아직 우리 브랜드를 모르는 단계"부터 "이미 도입을 검토하는 단계"까지 구매 여정을 아우릅니다. [카테고리] [브랜드] [상황]을 알맞은 표현으로 바꿔 사용하세요.
- 카테고리 탐색형: "[카테고리, 예: 대만의 B2B GEO/SEO 에이전시]를 찾고 있습니다. 몇 곳을 추천하고 각각의 강점을 설명해 주세요." 브랜드명을 제시하지 않은 추천 목록에 우리 브랜드가 포함되는지 확인합니다.
- 브랜드 비교형: "[주요 경쟁 제품]과 비교했을 때 [우리 브랜드]는 [서비스 항목]에서 어떤 차이가 있나요?" 모델이 우리 브랜드를 인식하는지, 설명은 정확한지 확인합니다.
- 상황별 니즈형: "저희는 [업종] SaaS 기업입니다. AI 검색에서 브랜드 노출을 높이려면 누구에게 문의하고 어떻게 시작해야 하나요?" 우리 브랜드가 해결책으로 연결되는지 확인합니다.
- 사실 확인형: "[우리 브랜드]는 어떤 서비스를 제공하나요? 가격과 서비스 범위도 알려 주세요." 모델이 제시한 정보가 정확한지, 오래된 내용은 없는지 점검합니다.
- 출처 요청형: "[카테고리]를 추천하고 참고한 출처 URL도 첨부해 주세요." 출처 인용을 명시적으로 요청해 우리 웹사이트 링크가 표시되는지 확인합니다.
ChatGPT와 Perplexity는 따로 평가해야 합니다
두 플랫폼은 출처를 제시하는 방식이 다릅니다. Perplexity는 거의 모든 답변에 출처 번호를 표시하므로, 감사할 때 우리 웹사이트가 어느 답변에 등장했고 몇 번 인용됐는지 바로 집계할 수 있습니다. 신호가 매우 명확합니다. 반면 ChatGPT는 일반 모델 답변과 검색 기능을 켠 답변을 구분해야 합니다. 전자는 학습 데이터와 메모리에 의존하므로 장기간 축적된 브랜드 평판이 언급 여부를 좌우합니다. 후자는 웹페이지를 실시간으로 검색해 링크를 붙이므로 Perplexity에 더 가깝습니다. ChatGPT를 조사할 때는 모든 질문을 두 모드에서 각각 한 번씩 실행하세요. 두 결과의 차이 자체가 중요한 인사이트입니다.
답변을 점수로 바꾸는 데는 표 하나면 충분합니다
질문을 마친 뒤 막연한 인상에 의존하지 마세요. 표를 열고 가로축에는 4개 플랫폼, 세로축에는 5종의 프롬프트를 배치합니다. 각 칸에는 세 가지만 기록하면 됩니다. 이 표를 두 번째, 세 번째로 반복 작성하면 단발성 결과가 아니라 추세를 확인할 수 있습니다.
- 언급 여부(0 또는 1): 해당 칸의 답변에 우리 브랜드가 등장하는지 기록합니다.
- 인용 단계(1~3): 단순 텍스트 언급은 1, 출처 링크가 있으면 2, 최우선 추천이면 3으로 기록합니다.
- 경쟁 제품 노출: 같은 칸에 어떤 경쟁 제품이 등장하는지, 우리보다 앞에 배치됐는지 뒤에 배치됐는지 기록합니다.
감사 결과로 개선 과제를 도출하는 방법
감사의 가치는 "글을 더 많이 쓰세요" 같은 막연한 제안이 아니라 구체적인 실행 과제를 알려 준다는 데 있습니다. 단순 텍스트 언급조차 확보하지 못했다면 브랜드에 대한 외부 논의와 노출이 부족할 가능성이 큽니다. 이때는 외부 근거와 브랜드 노출 기회를 늘려야 합니다. 언급은 되지만 출처 인용이 거의 없다면 페이지에서 답을 추출하기 어려운 경우가 많습니다. 명확한 질의응답 구조나 구조화 데이터가 없고, 핵심 정보가 이미지 또는 긴 문단 속에 묻혀 있을 수 있습니다. 전자는 노출량의 문제이고 후자는 기술 구조의 문제입니다. 두 문제에는 전혀 다른 개선책이 필요합니다.
이 감사를 직접 한 차례 실행하면 반나절 정도 만에 문제의 원인이 노출량인지 콘텐츠 구조인지 구분할 수 있습니다. 20개 칸의 결과 정리부터 경쟁 제품 비교, 구체적인 개선 목록까지 포함한 완전한 감사를 원한다면 Tenten GEO의 30일 GEO 감사가 이 과정을 더 깊고 체계적으로 수행합니다. 우선 현재의 격차가 어디에 있는지 확인하고 싶다면 30분 GEO 진단을 예약하세요. 실제로 귀사의 브랜드를 대상으로 여러 차례 질문해 보겠습니다.
