사상 리더
왜 당신의 5성 리뷰는 AI에게 보이지 않을까
2년 전, 소비자의 25%가 제품과 서비스를 찾기 위해 검색 엔진 대신 AI 도구를 사용했습니다. 오늘날, 그 수치는 58%입니다. 이러한 급증에도 불구하고, 대부분의 기업들은 여전히 전통적인 방식으로 콘텐츠 전략을 최적화하고 있습니다. 그 결과, 구글 첫 페이지를 지배했던 기업들이 AI 답변에서는 완전히 빠지는 경우도 있었습니다. Alps2Alps에서 저는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 몇 달 동안 테스트를 진행했습니다. 팀과 함께 우리는 전략을 재구축했으며, 우리의 체계적인 GEO 작업은 AI 검색 모델에서 경쟁사들 사이에서 우리를 정상에 위치하게 했습니다(Basebright 서비스 기준). 
검색 순위에서 AI 인용으로
프린스턴과 조지아 공대의 연구원들은 2024년 연구에서 최고의 데이터 과학 컨퍼런스 중 하나인 KDD에 발표된 논문에서 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimisation, GEO)라는 용어를 만들었습니다. 그들은 다양한 콘텐츠 전략이 AI 생성 응답에서의 가시성에 미치는 영향을 테스트했으며, 올바른 최적화가 인용률을 최대 40%까지 높일 수 있다는 것을 발견했습니다. 또한 키워드 채우기와 같은 전통적인 SEO 전술은 실제로 생성형 검색에서 성능을 떨어뜨린다는 것도 발견했습니다. 
완벽한 리뷰는 새로운 위험 신호
프린스턴 연구는 직관에 반하는 것을 발견했습니다. 콘텐츠에 인용구와 구체적인 통계를 추가하는 것이 언어를 다듬거나 키워드를 채우는 것보다 AI 가시성을 훨씬 더 향상시켰습니다. 고객 리뷰에 의존하는 비즈니스에게 이 점은 중요합니다. 별점 평가가 중요하지 않다는 말은 아닙니다. 왜냐하면 AI는 Trustpilot이나 Google Maps와 같은 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 점수 분포를 읽고, 강력한 종합 신호는 의미가 있기 때문입니다. 하지만 그것만으로는 부족합니다. 모델이 어떤 이동 서비스를 예약할지에 대한 답변을 합성할 때, 추출할 무언가가 필요합니다. “훌륭한 서비스!”는 그런 것이 아닙니다. 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 생각해보면 이는 이해가 됩니다. ChatGPT가 여행자를 위한 이동 서비스에 대한 질문에 답할 때, 단순히 별을 세지 않습니다. 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠의 정보를 합성합니다. 상세한 설명은 모델이 구체적으로 활용할 수 있는 것을 제공합니다. 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 생각해보면 이는 이해가 됩니다. ChatGPT가 여행자를 위한 이동 서비스에 대한 질문에 답할 때, 단순히 별을 세지 않습니다. 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠의 정보를 합성합니다. 상세한 설명은 모델이 구체적으로 활용할 수 있는 것을 제공합니다. 불편한 부분은 리뷰 프로필에 약간의 갈등이 실제로 도움이 된다는 점입니다. 예를 들어, 여행에는 기상 악화나 항공 지연이 포함됩니다. 이러한 문제가 공개 리뷰에 나타나고 회사가 “귀하의 피드백을 소중히 여깁니다”라는 템플릿이 아닌 구체적인 내용으로 응답할 때, 그것은 진정성을 신호합니다. 칭찬만 가득한 프로필은 소비자와 출처 신뢰도를 평가하는 AI 시스템에게는 조작된 것처럼 보입니다. 실용적인 교훈은 간단하지만 실행하기 어렵습니다. 리뷰를 남기도록 초대할 대상을 필터링하는 것을 중지하세요. 힘든 경험을 한 고객을 포함하여 모든 고객에게 요청하세요. 비판에 공개적으로 응답하며, 무슨 일이 있었고 무엇이 바뀌었는지에 대한 구체적인 세부 사항을 제시하세요. 그 복잡함이 핵심입니다. 왜냐하면 그것이 획득한 평판과 합성된 것을 구분하는 것이기 때문입니다.
인상을 주기 위해 쓰지 말고, 추출을 위해 쓰라
대부분의 마케팅 문구는 웹사이트를 둘러보는 사람을 설득하기 위해 작성됩니다. GEO는 추출을 위한 글쓰기를 요구합니다. 당신의 콘텐츠는 AI가 특정 사실을 추출하여 결합된 답변에서 인용할 수 있도록 구조화되어야 합니다. 언어 모델은 답변을 생성할 때 여러 출처에서 정보를 가져오며 독립적인 플랫폼을 선호합니다. TripAdvisor에서의 언급, 실제 사용자가 자신의 경험을 설명한 Reddit 스레드, 실제로 서비스를 이용한 인플루언서의 YouTube 동영상은 회사 블로그에 있는 동일한 정보보다 더 많은 인용 가중치를 가집니다. 제3자 플랫폼의 사용자 생성 콘텐츠는 상세하고 대화식이며 독립적인 출처에서 나오기 때문에 생성형 검색에서 잘 색인됩니다. 같은 논리가 언론 노출에도 적용됩니다. 업계 간행물이 당신의 분야에 대한 기사에서 당신을 인용한다면, 그 인용구는 AI가 인용할 준비가 된 자료가 됩니다. 그것은 권위 있는 도메인에 위치하며, 명명된 전문가에게 귀속되고, 특정 주제를 다룹니다. 하나의 좋은 인용구는 수십 개의 AI 생성 답변에 나타날 수 있습니다. 자체 웹사이트에서는 변경 사항이 더 기술적이지만 동등하게 중요합니다. 구조화된 데이터 마크업은 AI 파서가 당신의 비즈니스가 무엇을 하는지, 어디에서 운영되는지, 어떤 서비스를 제공하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 직접적이고 구체적인 답변이 있는 FAQ 섹션은 언어 모델이 작동하는 질문-답변 형식과 일치하기 때문에 잘 작동합니다. 그리고 언어 자체도 중요합니다: “우리는 선도적인 서비스입니다”는 잡음입니다. “우리는 5개국에서 12개의 서비스를 운영하며 평균 응답 시간은 6분입니다”는 AI가 사용할 데이터입니다. 언어 커버리지는 종종 간과되는 중요한 요소입니다. AI는 질의 언어로 응답합니다. 당신의 웹사이트가 영어로만 존재하는데 고객의 절반이 프랑스어, 독일어 또는 이탈리아어로 검색한다면, 당신은 그 질의에 보이지 않습니다. 여러 시장에서 운영되는 모든 비즈니스에게 다국어 콘텐츠는 GEO 필수 요건입니다.
당신의 지원 티켓은 콘텐츠 금광
AI를 사용하는 대부분의 회사에는 기본 작업을 위해 ChatGPT 탭을 열어둔 팀원이 있습니다. 그것은 시작점이지 전략이 아닙니다. GEO에서 진정한 경쟁 우위는 당신이 생성하고 최적화하는 것을 안내하기 위해 자체 운영 데이터를 사용하는 데서 옵니다. B2C 서비스는 매월 수천 건의 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 이동 서비스에서 이 중 약 45%는 반복적입니다. 우리가 이를 AI 어시스턴트를 통해 라우팅하기 시작했을 때, 즉각적으로 명백한 이점은 더 빠른 응답 시간과 어려운 사례를 위한 지원 직원의 해방이었습니다. 하지만 또 다른 중요한 이점은 데이터였습니다. 우리는 이제 여정의 모든 단계에서 고객이 실제로 무엇을 묻는지, 그들의 언어로 명확한 지도를 가지고 있습니다. 그 질문들은 사람들이 ChatGPT에게 할 것과 같은 질문들입니다. 만약 당신이 정확히 그 질문에 답하는 상세하고 구체적인 페이지를 가지고 있다면, 당신은 AI가 인용하는 출처가 됩니다. 그렇지 않다면, 다른 사람의 Reddit 댓글이 답변이 될 것입니다. 같은 원칙이 경쟁 모니터링에도 적용됩니다. 어떤 출처가 인용되나요? 격차는 어디에 있나요? 새로운 경쟁자가 AI 답변에 나타나기 시작할 때, 그들은 어떤 콘텐츠를 만들어 인용을 얻었나요? 그리고 이것은 비즈니스에게 주간 실천 사항이 되어야 합니다. GEO는 출시 날짜가 있는 프로젝트가 아닌 지속적인 과정입니다. 생성형 모델은 끊임없이 업데이트됩니다. 그들이 우선시하는 출처는 바뀔 수 있습니다. 3개월 전에 당신이 인용을 얻었던 것이 오늘날에는 통하지 않을 수 있습니다. 피드백 루프를 구축하는 회사들은 시간이 지남에 따라 그들의 이점을 증대시킬 것입니다. 다른 모든 사람들은 왜 자신들의 구글 순위가 AI 가시성으로 이어지지 않는지 계속 궁금해할 것입니다. 1년 전, 저는 ChatGPT가 우리 업계를 어떻게 설명하는지 크게 생각하지 않았습니다. 이제 그것은 제가 매주 확인하는 첫 번째 사항 중 하나이며 답변은 변합니다. 새로운 출처가 나타나고, 오래된 출처는 사라집니다. 그것은 살아있는 시스템이며, 그 안에서 가시성을 유지하는 유일한 방법은 계속해서 그것에 진실된 무언가를 공급하는 것입니다.
