다음 분기에 가장 먼저 투자해야 할 주제는 키워드 도구의 검색량 순위에 나타나지 않을 수 있습니다. 오히려 ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews가 경쟁사는 먼저 추천하면서 자사는 전혀 언급하지 않는 질문 목록에 숨어 있습니다. 이 목록이 바로 ‘AI 추천 공백’입니다. 검색량 추정치보다 실제 비즈니스 기회에 더 가까운 신호입니다.
검색 순위만 보면 우선순위를 잘못 판단합니다
전통적인 방식은 검색량, 난이도, 비즈니스 가치 등으로 키워드의 우선순위를 매깁니다. 사용자가 파란색 링크를 하나씩 열어 보던 환경에서는 타당한 접근이었습니다. 하지만 상황이 달라졌습니다. B2B 구매자는 소프트웨어를 도입 검토할 때 AI에 “중간 규모 팀에 적합한 X 도구는 무엇인가요?” 또는 “A 제품과 B 제품의 차이는 무엇인가요?”라고 묻는 경우가 점점 늘고 있습니다. AI는 소수의 브랜드만 추려 답하며, 사용자는 검색 결과 페이지조차 보지 않을 때가 많습니다. 특정 핵심 키워드에서 3위에 올라도 AI 답변이 두 브랜드만 제시하고 자사를 제외한다면 실제 브랜드 노출은 거의 0에 가깝습니다.
따라서 이제 물어야 할 것은 “어떤 키워드의 검색량이 많은가?”가 아니라 “어떤 구매 의사결정에서 AI가 경쟁사를 추천하고 우리를 제외하는가?”입니다. 두 목록은 대개 일치하지 않습니다. 검색량이 가장 많은 키워드에서는 이미 자사가 자주 추천돼 추가 투자 효과가 제한적일 수 있습니다. 반면 검색량은 중간 수준이어도 실제 선정과 가까운 질문에서 AI가 경쟁사만 추천한다면, 바로 그곳이 우선 공략해야 할 공백입니다.
AI 추천 공백이란?
AI 추천 공백은 제품군의 핵심 의사결정 질문에 답할 때 주요 AI 엔진이 특정 경쟁 브랜드는 추천하지만 자사 브랜드는 포함하지 않는 주제를 뜻합니다. 다음 3가지 특징을 기억해 두면 좋습니다.
- 키워드가 아니라 질문이 기준입니다. “SOC 2를 지원하는 프로젝트 관리 소프트웨어는 무엇인가요?”처럼 사용자가 AI에 입력하는 완전한 질문 단위로 공백을 파악합니다.
- 경쟁사는 추천되고 자사는 빠집니다. 단순히 순위가 낮은 것이 아닙니다. 경쟁사가 명시적으로 추천되는 답변에서 자사만 제외되므로 대응이 더 시급합니다.
- 직접 보완할 수 있습니다. 대부분의 공백은 해당 질문에 명확히 답하고 AI가 인용하기 쉬운 콘텐츠가 없기 때문에 생깁니다.
AI는 경쟁사를 추천하고 자사는 제외하는 주제를 찾는 4단계
첫 분석은 한나절이면 실행할 수 있으며, 이후 반복 가능한 프로세스로 체계화할 수 있습니다.
- 의사결정 질문을 나열합니다. 구매자가 평가, 비교, 선정의 3단계에서 실제로 묻는 질문을 적습니다. 보통 “X”, “X와 Y 비교”, “X의 대안” 같은 표현을 활용해 30~60개 질문을 만들면 제품군의 핵심 의사결정 영역을 폭넓게 다룰 수 있습니다.
- 여러 엔진에 질문하고 브랜드명을 기록합니다. 동일한 질문을 ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini에 입력한 뒤, 각 답변이 추천한 브랜드와 인용한 출처 URL을 적습니다. 엔진마다 결과 차이가 큽니다.
- 공백을 표시합니다. 경쟁사는 이름이 나오지만 자사는 언급되지 않은 질문을 모두 공백으로 분류합니다. 이때 AI가 누구의 말을 인용했는지도 함께 기록합니다. 대개 그 출처가 자사가 넘어야 할 기준점입니다.
- 공백의 원인을 분류합니다. 관련 콘텐츠가 아예 없는지, 콘텐츠는 있지만 구조가 느슨해 AI가 핵심 답변을 추출하지 못하는지, 아니면 콘텐츠가 있어도 권위가 부족해 AI가 신뢰하지 않는지 살펴봅니다. 3가지 원인에는 각각 다른 해결책이 필요합니다.
공백을 콘텐츠 우선순위로 전환하기
공백을 찾는 일은 재료를 모으는 단계일 뿐입니다. 다음 분기 콘텐츠 계획에 반영하려면 각 공백을 3가지 차원에서 평가해야 합니다. 첫째는 의사결정과의 근접성입니다. 일반적으로 비교와 대안 관련 질문의 점수가 가장 높습니다. 둘째는 경쟁사의 집중도입니다. 동일한 경쟁사가 여러 주제에서 반복해서 등장한다면 해당 제품군에서 브랜드 간 경쟁이 치열하다는 뜻이므로 먼저 브랜드 노출을 되찾아야 합니다. 셋째는 보완 가능성입니다. 특히 콘텐츠 구조 때문에 생긴 공백은 기존 페이지를 다시 쓰고, 명확한 결론과 표를 제공하는 것만으로도 AI 엔진에 몇 주 안에 다시 반영될 수 있습니다. 이 3가지 점수를 곱해 가장 높은 항목부터 다음 분기 콘텐츠로 제작합니다.
실무에서 적용하는 우선순위 예시
API 모니터링 SaaS 기업을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 분석 결과, “최고의 API 모니터링 도구”라는 질문에서는 자사와 경쟁사 3곳이 모두 추천돼 추가 투자 가치가 낮았습니다. “GraphQL을 지원하는 API 모니터링 도구”에서는 경쟁사 2곳만 추천되고 자사는 빠졌으며, 이 질문은 구매 결정과도 가까웠습니다. “Datadog의 대안”이라는 질문에는 5개 브랜드가 나열됐지만 자사는 없었습니다. 3차원 점수로 평가하면, 두 번째 질문은 의사결정에 가깝고 보완도 쉽습니다. 실제로 GraphQL을 지원하지만 이를 명확히 설명하는 콘텐츠만 없기 때문입니다. 따라서 이 질문이 1순위가 됩니다. 대안 질문은 경쟁이 집중돼 있지만 보완 가능성이 중간 수준이므로 2순위입니다. 검색량이 가장 많은 첫 번째 질문부터 투자할 이유는 없습니다.
콘텐츠 공백 분석에서 달라져야 할 핵심은 정렬 기준입니다. ‘어떤 키워드의 검색 유입이 많은가’가 아니라 ‘어떤 질문에서 AI가 경쟁사의 구매 전환을 돕고 있는가’를 봐야 합니다.— Tenten GEO
다음 단계
이 프로세스는 직접 한 차례 실행해 볼 수 있습니다. 30개 질문을 4개 엔진에 입력하고 어떤 브랜드가 추천되는지 기록하는 것만으로도 기존 콘텐츠 일정을 뒤집을 만한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 공백과 원인, 우선순위를 팀이 바로 활용할 수 있는 형태로 정리하고 싶다면 Brand Radar의 가시성 추적과 GEO 감사를 활용할 수 있습니다. 제품군 내 자사의 현재 브랜드 노출을 확인하고 싶다면 30분 GEO 진단을 신청해 보세요. 핵심 의사결정 질문 몇 가지를 함께 살펴보겠습니다.
