AI 검색 최적화, 우리 회사가 다른 사업으로 소개된다면? GEO 포지셔닝 진단

‘이름이 나왔다’는 것과 ‘제대로 알려졌다’는 건 다릅니다

친구가 다른 사람에게 나를 소개한다고 생각해 보세요.

“이 사람은 코딩을 잘해.” 사실이겠죠. 그런데 나는 사실 '작은 가게의 운영을 쉽게 만드는 서비스를 개발하는 사람'으로 소개되고 싶을 수 있습니다. 기술은 내 역량이지만, 상대방이 나를 찾는 이유는 서비스일 수 있지요.

브랜드도 비슷합니다. AI가 회사의 설립연도와 제품명을 정확히 안다고 해도, 어떤 고객에게 왜 필요한지 설명하지 못할 수 있습니다. 특정 기능에 갇히거나 이전 사업만 이야기하기도 해요. 이런 상황을 우리는 브랜드가 원하는 포지셔닝과 AI가 실제로 설명하는 포지셔닝의 차이라고 부를 수 있습니다.

어떤 오류가 있는지부터 구분해야 합니다

기존 실측 프로젝트에서 관찰한 문제를 고객사를 식별할 수 없도록 일반화하면 대략 이런 모습입니다.

표를 좌우로 밀어 전체 내용을 확인하세요.

여기에는 서로 다른 문제가 섞여 있습니다. 주소 오류는 공식 정보를 고치면 확인할 수 있습니다. 하지만 '왜 우리가 중요한 회사인가'는 단어 몇 개만 바꾼다고 바로 해결되지 않죠. 실제 제품의 강점과 고객의 질문을 다시 연결해야 합니다.

AI 검색 측정은 ‘경쟁사 목록’에서 끝나면 아쉽습니다

AI에게 “이태원에서 늦게까지 하는 식당 추천해줘”라고 물었을 때 경쟁사가 나왔다면, 그 업체를 따라 적는 것이 답일까요?

그보다는 왜 그 업체가 후보가 되었는지 살펴봐야 합니다. 검색할 만한 공식 정보가 더 분명했을 수도 있고, 외부 예약 페이지에서 영업시간을 확인하기 쉬웠을 수도 있습니다. 또는 우리의 업종과 메뉴가 여러 사이트에 다르게 적혀 있었을 수도 있죠.

실제 비비서치 측정에서는 어떤 업장이 실린 웹페이지가 검색 후보에 등장해도, AI가 그 업장 이름을 최종 답변에 쓰지 않는 장면이 관측됐습니다. 검색 후보 진입, 출처 인용, 브랜드 언급, 추천을 하나로 섞으면 이런 문제를 놓치게 됩니다.

그래서 필요한 것은 ‘경쟁사보다 점수가 낮다’는 말만 적힌 보고서가 아닙니다. 어떤 질문에서 빠졌는지, 그 질문을 해결하는 데 필요한 사업 정보가 어디에 부족한지 읽을 수 있어야 하죠.

홈페이지를 고쳤다면 끝난 걸까요?

국내 한 기업은 비비서치 분석 과정에서 자신들이 기대한 브랜드 설명과 AI의 실제 설명이 다르다는 사실을 발견했습니다. 이후 그 차이를 반영해 홈페이지의 내용을 개선했습니다.

중요한 점은 여기서 바뀐 것은 우선 홈페이지라는 사실입니다. AI가 그 내용을 언제 다시 읽었는지, 같은 질문에 다른 답을 하기 시작했는지는 별도 관측이 필요합니다. 홈페이지 개선 사실만으로 AI 추천 증가를 주장할 수는 없습니다.

실제로는 다음 흐름이 자연스럽습니다. 회사가 원하는 설명을 정리하고, AI 답변에서 현재 알려진 내용을 확인한 다음, 사실을 바탕으로 공식 페이지와 콘텐츠를 다듬고, 시간이 지난 뒤 다시 묻는 거예요. 그때도 날짜와 질문을 가능한 한 같은 기준으로 관리해야 비교가 됩니다.

인스톰이 생각하는 좋은 AI 포지셔닝

우리는 ‘AI가 우리를 무조건 1등으로 추천하게 만드는 방법’을 판매한다고 말하지 않습니다. 그런 보장은 할 수 없으니까요.

대신 고객이 가진 실제 강점을 AI가 잘못 이해하거나 빠뜨린 지점을 찾고, 무엇을 고칠지 구체적인 근거로 이야기하려 합니다. 비비서치는 인식 차이를 분석하고, 필요한 콘텐츠와 홈페이지 개선 방향을 제안하는 역할을 맡습니다.

AI가 기억하는 우리 모습이 틀렸다고 해서 무조건 AI를 탓할 일은 아닙니다. 인터넷에 공개된 우리 설명이 오래됐거나, 내부에서 사용하는 기술 용어만 가득했던 것은 아닐까요?

검색 노출이 목적이라면 먼저 회사 소개부터 고객의 말로 다시 읽어보는 것. AI 포지셔닝 진단은 거기서 시작합니다.

자세한 서비스 흐름은 비비서치의 AI 포지셔닝 측정·개선 안내에서 볼 수 있습니다.