우리 브랜드가 AI 검색에서 누락되는 이유: '인용 가능성'의 비밀
우리 브랜드가 AI에 언급되지 않는 이유
검색의 패러다임이 '나열'에서 '답변'으로 바뀌면서 브랜딩의 정의도 완전히 달라졌어요. 과거에는 어느 정도 정해진 기술로 검색 결과 상단에 이름을 올릴 수 있었지만, 생성형 AI 시대에 고객에게 노출되는 기회는 '신뢰'를 가진 브랜드에게 주어지기 마련이죠.
그렇다면 생성형 AI는 우리 브랜드를 왜 외면하고 있을까요? 이유는 명확합니다. AI의 알고리즘 안에서 우리 브랜드가 '신뢰할 수 있는 정보원'으로 등록되지 않았기 때문입니다.
AI는 수많은 데이터 중 검증된 정보만을 골라 답변을 구성하는데요. 이때 선택받는 기준이 바로 '인용 가능성(Citability)'입니다. 즉, AI가 당신의 브랜드를 신뢰하여 사용자에게 당당히 추천할 수 있는 데이터로 인식하게 만드는 GEO(Generative Engine Optimization) 전략이 필요한 시점인 것이죠.
그렇다면 AI는 어떤 데이터를 신뢰할까요? 지금부터 살펴볼게요!
AI 엔진의 신뢰를 받기 위한 3가지 핵심 조건
AI는 방대한 데이터 중 특정 기준을 충족하는 콘텐츠를 선택해 답변을 구성합니다. 핵심 기준은 다음과 같아요.
1. 권위(Authority)
AI는 신뢰할 수 있는 외부 매체에서 우리 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지를 살핍니다. 따라서 브랜드명이 고유 명사로서 공신력 있는 사이트에서 거론되는 것이 중요합니다.
2. 연결성(Entity)
AI는 단어 간의 관계를 분석합니다. 예를 들어 우리 브랜드의 핵심 상품이 ‘노트북’이라면요. 핵심 상품이 노리고 싶은 키워드와 반복적으로 묶여 있어야 합니다. 단순히 ‘노트북’이라고 언급할 게 아니라 ‘가성비 좋은 노트북’으로 언급한다면 사용자가 ‘가성비 좋은 노트북’을 찾을 때 검색될 가능성이 높아집니다.
3. 신선도(Recency)
과거의 명성만으로는 부족해요. 최신 트렌드와 기술적 변화를 반영한 정보가 꾸준히 업데이트될 때 AI는 해당 브랜드를 '살아있는 최신 정보원'으로 채택합니다.
신뢰 조건 | 핵심 개념 | AI의 판단 로직 | 실무 포인트 |
권위 (Authority) | 외부 언급량 | 공신력 있는 외부 매체(뉴스, 위키, 전문 포럼)에서 브랜드가 고유 명사로 얼마나 자주 거론되는가? | 보도자료 배포, 권위 있는 매체와의 협업 콘텐츠를 통해 브랜드의 '디지털 지문' 남기기 |
연결성 (Entity) | 키워드 결합 | 브랜드가 특정 카테고리나 형용사(예: '가성비 좋은 노트북')와 얼마나 일관되게 연결되어 있는가? | 단순히 브랜드명만 노출하지 않고, [전략 키워드 + 브랜드명]의 조합을 반복적으로 콘텐츠에 노출 |
신선도 (Recency) | 최신성 유지 | 해당 브랜드의 정보가 현재의 트렌드나 기술 변화를 실시간으로 반영하며 업데이트되고 있는가? | 과거 콘텐츠의 재가공(Update) 및 최신 업계 이슈와 연결된 시의성 있는 인사이트 발행 |
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브랜드 인용 최적화 방법은?
AI 검색 결과에 브랜드의 이름을 올리기 위해서는 다음과 같은 접근이 필요합니다.
디지털 평판 관리의 전환: 단순 홍보성 문구가 아닌, AI가 학습하기 좋은 ‘정보성 데이터’ 형태의 콘텐츠를 배포해야 합니다. 전문적인 인사이트가 담긴 리포트나 가이드북 형태의 콘텐츠를 발행할 경우 인용 확률이 높아집니다.
비교 우위 콘텐츠 제작: 소비자는 AI에게 "A와 B 중 무엇이 더 좋아?"라고 묻습니다. 이때 경쟁사 대비 우리 브랜드의 특장점을 명확한 데이터로 제시하는 콘텐츠를 보유하고 있다면, AI는 이를 근거로 우리 브랜드를 인용하게 됩니다.
전문가 프로필(E-E-A-T) 강화: 콘텐츠 작성자의 전문성을 AI가 인식할 수 있도록 저자 프로필과 이력을 기재해야 합니다. '누가 썼는가' 역시 데이터의 신뢰도를 결정하는 결정적 지표이기 때문입니다.
요소
의미
실무 적용 포인트
Experience (경험)
작성자가 해당 주제에 대해 직접 겪은 실제 경험이 있는가?
제품 사용 후기, 직접 실행한 테스트 결과, 실무 사례 포함
Expertise (전문성)
작성자가 해당 분야에 대해 지식과 숙련도를 갖추었는가?
전문 자격, 학위, 장기간의 업력 노출 및 깊이 있는 인사이트 제공
Authoritativeness (권위성)
작성자나 웹사이트가 해당 분야에서 얼마나 정평이 나 있는가?
타 매체의 인용 횟수, 업계 내 브랜드 평판 관리
Trustworthiness (신뢰성)
콘텐츠의 내용이 정확하고 정직하며 안전한가?
명확한 출처 표기, 팩트 체크 프로세스 공개
다시 한 번, 팩트 체크하기
생성형 AI의 가장 큰 약점은 할루시네이션(Hallucination, 환각 현상)입니다. AI 검색 엔진은 이 결함을 해결하기 위해 '확실한 근거'가 있는 데이터만을 우선적으로 채택하며, 이 과정에서 마케터의 팩트 체크 프로세스는 브랜드의 생존을 결정짓는 필터가 됩니다.
AI는 상반된 정보가 존재할 때 더 논리적이고 출처가 명확한 쪽을 신뢰해요. 만약 우리 콘텐츠에 잘못된 수치나 허위 사실이 포함되어 있다면, AI는 이를 '저품질 정보'로 분류할 뿐만 아니라 브랜드 자체를 신뢰할 수 없는 엔티티(Entity)로 낙인찍어 검색 결과에서 영구적으로 제외하는 '디지털 블랙리스트'에 올릴 위험이 있습니다.
단순히 글을 유려하게 쓰는 시대를 지나, 이제는 데이터의 계보(Data Lineage)를 관리해야 합니다. 재미있어도 출처가 불분명한 내용은 제외하는 게 좋습니다.
결국 GEO 전략의 핵심은 AI에게 "우리 브랜드의 데이터는 안심하고 사용자에게 추천해도 좋다"는 확신을 주는 것입니다. 마케터는 이제 콘텐츠 제작자를 넘어, 브랜드의 '데이터 품질 관리자(Data Quality Manager)'가 되어야 합니다.
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