Onthe AI가 만든 콘텐츠가 왜 사람 것보다 AI에게 더 잘 인용될까요?
Onthe AI가 만든 콘텐츠가 왜 사람 것보다 AI에게 더 잘 인용될까요?
"저희 업종에서 GEO 컨설팅 받으니까 콘텐츠 한 편에 60만 원, 많게는 수백만 원이라고 하더라고요."
최근 B2B 마케팅 미팅에서 들은 이야기입니다. 국내 대행사들이 GEO 컨설팅과 콘텐츠 제작을 패키지로 판매하는데, 월 예산만 수천만 원 단위가 흔해졌어요.
저희 고객분들이 자주 묻는 질문도 이 지점에 맞닿아 있습니다. "굳이 Onthe AI를 써서 콘텐츠를 만들어야 하나요?" 정말 많이 들었습니다.
이 글에서는 저희가 왜 에이전트형 솔루션으로 만들기로 했는지, 그리고 Onthe AI가 생성하는 콘텐츠가 사람이 쓴 것보다 AI에게 더 잘 인용되는 구조적 이유를 정리해볼게요.
Onthe AI의 두 역할, 분석과 액션
Onthe AI는 크게 두 가지 역할을 합니다. 첫째는 분석, 둘째는 액션입니다.
Onthe AI는 에이전트 솔루션이에요. 초기 세팅값만 잘 잡아두면, 고객사가 원하는 타이밍(트리거 시점)에 자동으로 Onthe AI가 스스로 문제를 정의하고, 개선 가능한 콘텐츠를 작성해서 배포까지 할 수 있습니다.
완전히 한 명의 인턴을 대체하는 솔루션이라고 봐주시면 됩니다.
"그 인턴이 GEO 전문가가 아니잖아요?"라고 하실 수 있는데, 저희가 본 데이터로는 오히려 웬만한 GEO 전문가보다 훨씬 더 콘텐츠를 잘 만듭니다. 이유는 뒤에서 구조로 풀어볼게요. 에이전트를 만들게 된 배경과 철학은 에이전트 생성 배경 글에 정리돼 있습니다.
GEO의 1차 고객은 LLM입니다
왜 사람이 쓴 것보다 AI가 쓴 콘텐츠가 AI에게 더 잘 인용될까요. 답은 단순합니다.
과거 SEO의 1차 고객이 검색 엔진이었던 것처럼, GEO의 1차 고객은 LLM 자체거든요. GPT·Gemini·Perplexity·Claude가 어떻게 검색하는지, 쿼리에 대한 결과(Input/Output)를 어떻게 나타내는지, 어떤 사이트를 인용하는지를 알아야 콘텐츠를 제대로 설계할 수 있습니다.
사람이 쓴 콘텐츠는 독자를 1차 고객으로 가정합니다. 문장이 자연스럽고, 전개가 매끄럽고, 감정선이 살아있죠. 그런데 LLM이 인용을 결정할 때 보는 신호는 조금 다릅니다. 명확한 정의, 구체 수치, 인용 가능한 구조, 섹션별 독립성. 이런 것들이 독자 감정선보다 우선 판단 기준이 됩니다.
Onthe AI의 에이전트는 LLM이 실제로 어떤 신호를 보고 인용하는지 매주 데이터로 피드백 받으면서 콘텐츠를 설계합니다. 그래서 처음 시작할 때는 사람보다 평범할 수 있지만, 데이터가 쌓일수록 AI 인용률이 선형적으로 올라가는 구조가 됩니다.
SOV와 Citation, 두 지표를 '분리' 추적합니다
Onthe AI가 경쟁 솔루션과 가장 다른 부분이 이 지점입니다. 두 가지 지표를 철저히 분리해서 트래킹하거든요.
① 브랜드 답변 모니터링 (SOV, Share of Voice)
실제로 우리 브랜드·병원·기업이 사용자 질문에 대한 AI 답변에 포함되고 있는지, 실제 답변 기반으로 모니터링합니다. 경쟁사 5곳 중 우리가 몇 번 나왔는지 SOV 형태로 분석해요.
② 인용(Citation) 데이터
우리가 만든 콘텐츠가 얼마나 자주 참고·인용되고 있는지를 기반으로 합니다. AI가 답변을 만들 때 참고하는 출처 리스트에서 우리 도메인이 얼마나 차지하는지를 보는 거예요.
타 솔루션 중에는 이 둘을 혼용해서 분석하는 경우가 꽤 있는데, 저희는 두 단계를 철저히 분리해서 심층 분석합니다. 이게 중요한 이유는 "답변에는 빠졌지만 크롤링은 된 콘텐츠"를 별도로 잡아낼 수 있거든요. (이 기능이 바로 오퍼튜니티인데, 자세한 건 에이전트 가이드 편에 풀어뒀습니다.)
Onthe AI는 48시간 단위로 200개 쿼리를 고객사 전용 프롬프트로 모니터링합니다. 우리 기업을 검색하는 과정을 전부 데이터로 쌓고, 그 데이터를 기반으로 콘텐츠를 재생성하기 때문에 사람이 만든 콘텐츠 대비 AI가 좋아할 수밖에 없는 결과물이 나옵니다. 두 지표를 어떻게 해석하는지는 GEO 성과 측정 편을 참고해주세요.
💡 Onthe AI 7일 무료 체험, 에이전트 1회 직접 실행
ChatGPT · Gemini · Perplexity 모니터링 + 에이전트가 만든 콘텐츠 생성
리버스 엔지니어링에서 가장 중요한 건 결국 데이터입니다. 사람이 데이터 기반으로 아무리 잘 써도, 데이터 자체를 다루는 능력은 AI가 사람보다 압도적으로 높거든요.
Onthe AI의 루프는 이렇습니다.
48시간 × 200 쿼리 모니터링으로 AI 답변 데이터 수집
우리 브랜드가 어떤 프롬프트에서 언급되고, 어디서 빠졌는지 분석
경쟁사가 어떤 콘텐츠로 인용되고 있는지 벤치마킹
해당 갭을 메우는 콘텐츠를 자동 초안 생성
승인 후 배포 → 다음 사이클 데이터로 검증
사람은 이 루프를 주 1회 돌리기도 벅찹니다. AI는 동일한 루프를 48시간마다 돌립니다. 결과적으로 콘텐츠 한 편당 반영되는 "학습 데이터"의 양 자체가 다릅니다.
실제 성과로 말씀드리면, B2B 인쇄 브랜드 킨코스코리아는 이 루프로 61일 만에 AI 추천 1위, 2위 대비 1.9배 격차를 만들었습니다. 참고 사이트 3,981개 중 인용 1위, 경쟁사 대비 3.6배. 상세는 킨코스코리아 B2B 케이스에 있습니다.
B2B SaaS Notifly도 비슷한 루프로 성과를 냈는데, 구체적인 체크리스트는 Notifly GEO 체크리스트에 단계별로 정리돼 있어요.
대행사 비용 vs 무료 체험
국내 수많은 대행사에서 말도 안 되는 논리로 컨설팅을 요구하며 콘텐츠 개당 적게는 60만 원, 많게는 수백만 원까지 비용을 요청하는 것으로 알고 있습니다.
그 비용이 말이 안 되는 이유는 단순해요. 사람이 매주 AI 답변 200개를 직접 체크하고 콘텐츠를 리라이트할 수는 없기 때문입니다.
Onthe AI에서는 무료 체험을 통해 직접 콘텐츠를 만들어 볼 수 있으며, 별도 비용 없이 배포까지 가능합니다. 7일 동안 에이전트가 1회 직접 콘텐츠를 생성하는 과정을 눈으로 보실 수 있어요.
FAQ
Q. AI가 쓴 콘텐츠는 품질이 떨어지지 않나요?
저희가 본 고객사 데이터에서는 그 반대였습니다. 초반 1~2주는 사람이 쓴 콘텐츠가 문장이 매끄러웠고, 3주차부터는 AI 콘텐츠의 AI 인용률이 사람 콘텐츠를 넘기 시작했습니다. 이유는 위에서 설명한 데이터 루프 때문이에요.
Q. 구글 SEO에도 Onthe AI 콘텐츠가 통하나요?
상위 퍼널(유입) SEO에는 사람이 쓴 스토리텔링 콘텐츠가 여전히 강합니다. Onthe AI는 고려 단계의 AI 인용 커버리지에 집중하는 솔루션이에요. 두 채널을 병행하는 게 가장 안정적인 구조입니다.
Q. 에이전트 초기 세팅이 어렵지 않나요?
1:1 온보딩 미팅으로 세팅을 직접 도와드립니다. 프롬프트 설계와 에이전트 설정은 다음 글들에서 단계별로 풀었으니 참고해주세요.
저희도 처음부터 AI가 사람보다 잘 쓸 거라고 확신한 건 아니었습니다. 고객사 데이터를 매주 지켜보면서, 데이터 루프의 힘을 숫자로 확인하고 나서야 태도가 바뀌었거든요. 아직 완성형에 도달하지는 못했지만, 매주 루프가 더 정교해지고 있습니다.
다음 두 편에서는 Onthe AI를 실제로 어떻게 세팅하는지, 프롬프트 3단계와 에이전트 종류를 단계별로 정리해볼게요.
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