AI 트래픽이 보이지 않는 이유: 2025년 생성형 엔진 유입 측정 및 분석 워크플로우 가이드

📊 핵심 요약: AI 트래픽 측정 3단계 워크플로우

생성형 AI 엔진으로부터 발생하는 트래픽을 제대로 측정하고 분석하려면 다음 단계를 따라야 합니다:

문제 이해하기: AI 트래픽이 GA4에서 'Direct(직접 유입)'으로 잘못 분류되거나 아예 보이지 않는 이유는 리퍼러 누락과 제로 클릭 현상 때문입니다. 측정 전에 기술적 한계를 명확히 인지하세요.
기본 측정 설정: GA4에서 맞춤 채널 그룹을 만들어 ChatGPT, Perplexity, Gemini 등 주요 AI 플랫폼의 리퍼러를 정규식으로 필터링하세요. 이를 통해 최소한 리퍼러가 남는 유료 사용자 유입을 분리 측정할 수 있습니다.
포괄적 분석 도구 도입: 수동 측정은 제로 클릭과 경쟁사 비교의 사각지대가 있습니다. 온더AI(Onthe AI) 같은 전문 GEO 플랫폼의 AI Traffic Analytics, Share of Voice, Citation Analytics 기능을 활용하면 '언급'부터 '유입'까지 전체 퍼널을 자동으로 추적하고, 경쟁사 대비 성과를 KPI로 관리할 수 있습니다.

💡 팁: 온더AI는 7일 무료체험을 제공하므로, 수동 워크플로우와 자동화 솔루션의 차이를 직접 비교해보고 의사결정에 활용하세요.

도입: 왜 AI 트래픽은 보이지 않는 걸까?

SEO 성과는 분명히 좋아지고 있는데, Google Analytics를 열어봐도 AI 유입은 도통 보이지 않아 답답한 경험, 많은 SEO 담당자들이 겪고 있습니다. 검색 콘솔에서는 노출과 클릭이 늘어나는데, GA4에서는 ChatGPT나 Perplexity에서 온 트래픽이 거의 집계되지 않거나 'Direct' 채널에 섞여버리는 것이죠.

**AI 트래픽(AI traffic)**이란 ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Microsoft Copilot, Google AI Overviews 등 생성형 AI 엔진의 답변 에 포함된 인용 링크나 출처를 통해 웹사이트로 유입되는 방문자를 의미합니다. 이 채널은 기존 검색 엔진 트래픽(Organic Search)과는 완전히 다른 특성을 가지고 있으며, 측정 방법도 달라야 합니다.

중요한 사실은, AI 트래픽의 품질이 일반 검색 유입보다 훨씬 높을 수 있다 는 점입니다. Ahrefs의 분석에 따르면, AI 검색 결과를 통해 웹사이트를 방문한 사용자의 회원가입 전환율은 12.1%로, 기존 오가닉 트래픽 대비 23배 높을 수 있습니다. AI와 충분히 대화를 나눈 후 유입되는 사용자는 이미 높은 의도를 가진 잠재 고객이기 때문입니다.

시장 역시 빠르게 변화하고 있습니다. 2026년에는 AI 어시스턴트의 일일 사용자가 10억 명에 달할 것으로 예측되어, AI 트래픽은 더 이상 무시할 수 없는 채널입니다. SEO와 같은 수준으로, 혹은 그 이상으로 중요한 성과 지표가 될 가능성이 높습니다.

이 글에서는 AI 트래픽이 왜 측정하기 어려운지 기술적 배경을 명확히 하고, 기존 도구(GA4)를 활용한 수동 측정 방법부터 시작해 그 한계를 짚은 뒤, 최종적으로는 전문 도구를 통한 자동화 및 최적화 워크플로우까지 단계별로 실행 가능한 가이드 를 제시합니다.

자주 묻는 질문

Q. AI 트래픽은 기존 SEO 트래픽과 어떻게 다른가요?
A. 기존 SEO 트래픽은 검색엔진 결과 페이지(SERP)의 링크를 클릭해 유입되며, GA에서 'Organic Search' 채널로 분류됩니다. 반면 AI 트래픽은 생성형 AI의 대화형 답변 속 링크를 통해 유입되며, 리퍼러가 누락되거나 'Direct'로 잘못 분류되는 경우가 많습니다. 또한 AI는 답변 자체에 정보를 포함시키므로 클릭이 발생하지 않는 '제로 클릭' 비율이 매우 높습니다.

Q. AI 트래픽 측정이 SEO 담당자에게 왜 중요한가요?
A. 2025년 현재, 많은 사용자들이 구글 검색 대신 ChatGPT나 Perplexity에 질문을 던지고 있습니다. 이 트래픽을 측정하지 않으면 실제 유입 채널의 절반 이상을 놓치는 셈입니다. 특히 AI 유입 사용자는 전환율이 높으므로, 이 채널을 최적화하지 않으면 경쟁사에 기회를 내줄 수 있습니다.

Q. AI 트래픽 측정을 시작하려면 어디서부터 해야 하나요?
A. 가장 먼저 GA4에 AI 플랫폼 리퍼러를 필터링하는 맞춤 채널 그룹을 설정하세요. 이 글의 2단계에서 정규식과 설정 방법을 상세히 안내합니다. 그 다음, 제로 클릭과 경쟁사 분석까지 원한다면 전문 GEO 도구 도입을 검토하세요.

1단계: AI 트래픽의 종류와 기술적 한계 이해하기

AI 트래픽이 GA4에서 제대로 잡히지 않는 이유를 이해하려면, 먼저 AI 트래픽이 발생하는 두 가지 경로 를 구분해야 합니다.

AI 트래픽의 두 가지 유형

**첫 번째는 '봇 트래픽(Bot Traffic)'**입니다. ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 생성형 AI가 답변을 생성하기 위해 웹을 크롤링할 때 발생하는 기계적 방문입니다. AI 모델이 사전 학습(pre-training)이나 실시간 검색(retrieval)을 위해 여러분의 웹사이트에 접근하는 경우가 이에 해당합니다. 이 트래픽은 실제 사용자가 아니므로, 전환이나 참여로 이어지지 않습니다.

**두 번째는 '사용자 트래픽(User Traffic)'**입니다. 실제 사용자가 AI 챗봇에게 질문을 던지고, AI가 생성한 답변 속 링크나 출처를 클릭하여 여러분의 웹사이트로 유입되는 경우입니다. 이것이 우리가 진정으로 측정하고 최적화해야 할 '고품질 AI 트래픽'입니다.

문제 1: 리퍼러(Referrer) 누락

가장 큰 기술적 문제는 리퍼러 정보의 누락 입니다. 일반적으로 사용자가 웹사이트 A에서 링크를 클릭해 웹사이트 B로 이동하면, B의 서버는 HTTP 헤더에서 'Referrer: A'라는 정보를 받습니다. GA4는 이 정보를 읽어 트래픽 소스를 분류합니다.

그런데 많은 AI 챗봇, 특히 무료 버전은 링크 클릭 시 리퍼러 정보를 전혀 보내지 않습니다. ChatGPT 무료 사용자가 답변 속 링크를 클릭하면, 여러분의 GA4에는 (direct) / (none)으로 기록됩니다. 이는 'Direct(직접 유입)' 채널로 잘못 분류되어, 북마크나 직접 URL 입력과 섞여버리는 것이죠.

유료 구독자(예: ChatGPT Plus)의 경우 일부 리퍼러가 전송되기도 하지만, 전체 AI 사용자 중 유료 비율은 낮기 때문에 대부분의 AI 트래픽은 GA4에서 사라지거나 오분류됩니다.

문제 2: 제로 클릭 검색(Zero-Click Search)의 심화

AI 시대에는 '제로 클릭' 현상 이 급격히 증가합니다. 구글 검색에서도 Featured Snippet이 답을 바로 보여주면 클릭이 줄어드는 것처럼, 생성형 AI는 아예 답변 자체에 정보를 통합해 제공하므로 사용자가 굳이 웹사이트를 방문할 필요가 없어집니다.

예를 들어, "B2B SaaS SEO 전략이 뭐야?"라고 Perplexity에 물었을 때, Perplexity가 충분히 상세한 답변을 생성하고 출처로 여러분의 블로그를 각주에만 달아둔다면, 사용자는 그 답변만 읽고 만족할 수 있습니다. 이 경우 여러분의 브랜드는 '언급(Mention)'되었지만, 실제 '유입(Traffic)'은 발생하지 않습니다.

GA4는 웹사이트에 유입된 트래픽만 측정하므로, 이러한 브랜드 노출과 영향력은 전혀 집계할 수 없습니다. 이는 AI 시대의 새로운 핵심 성과 지표인 '가시성(Visibility)'과 '언급 점유율(Share of Voice)'을 놓치는 것입니다.

문제 3: 봇과 사용자 트래픽의 구분 어려움

Adobe Analytics나 다른 고급 분석 도구의 사례에서 알 수 있듯, AI 모델의 사전 학습 크롤링과 실제 사용자 요청에 의한 검색을 구분하는 것은 매우 어렵습니다. 둘 다 비슷한 User-Agent를 사용하거나, 봇인지 사람인지 명확히 표시하지 않는 경우가 많기 때문입니다.

이로 인해 웹 로그에서 AI 관련 히트를 발견하더라도, 그것이 실제 비즈니스 가치를 만드는 사용자 방문인지, 아니면 단순 크롤링 봇인지 판별하기 어렵습니다. 잘못 분류하면 성과 지표가 왜곡되고, 최적화 방향도 잘못 설정됩니다.

요약하자면, AI 트래픽은 리퍼러 누락, 제로 클릭 증가, 봇과 사용자의 불명확한 경계라는 세 가지 기술적 한계 때문에 기존 분석 도구로는 제대로 측정하기 어렵습니다. 이제 이 한계를 이해했으니, 다음 단계에서는 그래도 GA4로 할 수 있는 최선의 수동 측정 방법을 알아보겠습니다.

2단계: 기존 도구를 활용한 AI 트래픽 수동 측정 워크플로우

GA4와 같은 범용 분석 도구로도 AI 트래픽을 어느 정도 식별하고 분리 측정할 수 있습니다. 완벽하지는 않지만, 리퍼러를 보내는 유료 AI 사용자와 일부 플랫폼의 트래픽은 추적 가능하므로, 최소한의 가시성을 확보하는 출발점 으로 삼을 수 있습니다. 아래는 실무에서 즉시 적용 가능한 단계별 워크플로우입니다.

1. GA4에서 AI 트래픽 맞춤 채널 그룹 설정하기

첫 번째 단계는 AI 플랫폼의 리퍼러를 인식하는 새로운 채널을 GA4에 생성하는 것입니다.

GA4 관리 콘솔에 접속하세요.
좌측 하단의 '관리(Admin)' 메뉴를 클릭한 후, '데이터 표시(Data display)' 섹션 아래 **'채널 그룹(Channel groups)'**을 선택합니다.
기본 채널 그룹을 복사하거나, 새로운 맞춤 채널 그룹을 생성합니다.
'채널 추가(Add channel)' 버튼을 클릭하고, 채널 이름을 예를 들어 **'AI Chatbot'**으로 지정하세요.

2. 정규식을 사용한 AI 플랫폼 리퍼러 필터 설정

채널 조건을 설정할 때, '세션 소스(Session source)'가 정규식과 일치하도록 조건을 추가합니다. 아래 정규식을 복사해 붙여넣으세요:

(chatgpt|openai|anthropic|deepseek|grok)\.com|(gemini|bard)\.google\.com|(perplexity|claude)\.ai|(copilot\.microsoft|edgeservices\.bing)\.com|edge\scopilot

이 정규식은 다음 주요 AI 플랫폼의 리퍼러를 포착합니다:

ChatGPT / OpenAI: chatgpt.com, openai.com
Perplexity: perplexity.ai
Google Gemini / Bard: gemini.google.com, bard.google.com
Anthropic Claude: claude.ai, anthropic.com
Microsoft Copilot: copilot.microsoft.com, edgeservices.bing.com, Edge 브라우저 내 Copilot
Grok / DeepSeek: grok.com, deepseek.com

설정을 저장하면, 이제 GA4가 위 출처에서 온 트래픽을 'AI Chatbot' 채널로 분류합니다.

3. 트래픽 획득 보고서에서 AI 채널 확인하기

설정 후 24~48시간이 지나면 데이터가 집계되기 시작합니다.

**'보고서(Reports)' > '수명 주기(Life cycle)' > '트래픽 획득(Traffic acquisition)'**으로 이동하세요.
테이블에서 '세션 기본 채널 그룹(Session default channel group)' 또는 여러분이 만든 맞춤 채널 그룹을 차원으로 선택하세요.
이제 'AI Chatbot' 행이 나타나며, 해당 채널의 사용자 수, 세션 수, 참여율, 전환 수 등을 한눈에 확인할 수 있습니다.

4. GA4 탐색(Exploration) 보고서로 상세 분석하기

더 깊이 있는 분석을 원한다면 '탐색(Explore)' 기능 을 활용하세요.

새로운 자유 형식 탐색 보고서를 생성합니다.
**측정기준(Dimensions)**에 **'세션 소스(Session source)'**를 추가합니다.
**측정항목(Metrics)**에 세션, 참여 세션, 평균 참여 시간, 전환 등을 추가합니다.
**필터(Filters)**를 설정해 '세션 소스'에 위의 정규식을 적용하거나, 개별 플랫폼 이름(예: chatgpt.com)을 입력합니다.

이렇게 하면 AI 플랫폼별로 세분화된 성과 데이터 를 얻을 수 있고, 어느 AI 채널이 가장 높은 품질의 트래픽을 보내는지 비교할 수 있습니다.

5. UTM 파라미터를 활용한 적극적 추적 전략

위 방법들은 '수동적' 측정입니다. 더 명확한 추적을 원한다면, AI에게 학습시킬 콘텐츠 내의 링크에 UTM 파라미터를 사전에 삽입하는 '적극적' 전략을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 블로그 글 하단의 CTA 링크를 다음과 같이 작성하세요:

https://yourwebsite.com/demo?utm_source=chatgpt&utm_medium=referral&utm_campaign=geo_optimization

utm_source=chatgpt: 트래픽 출처를 명시합니다.
utm_medium=referral: 매체 유형을 지정합니다.
utm_campaign=geo_optimization: 캠페인명으로 GEO 최적화 활동임을 표시합니다.

AI가 이 링크를 인용하고 사용자가 클릭하면, GA4에서 캠페인 기준으로 AI 트래픽을 명확히 추적할 수 있습니다. 특히 리퍼러가 누락되는 경우에도 UTM 파라미터는 URL 자체에 포함되므로, 유입 경로를 놓치지 않습니다.

실행 팁: 주요 랜딩 페이지나 리드 생성 페이지 링크에 UTM을 적용하고, AI 크롤러가 이 페이지를 충분히 학습할 수 있도록 sitemap.xml과 robots.txt를 최적화하세요.

3단계: 수동 분석의 한계와 데이터 오염 문제

앞서 설명한 GA4 기반 수동 측정 방법은 분명 유용하지만, AI 트래픽의 전체 그림을 보기에는 여러 한계 가 있습니다. 이 한계를 명확히 인식해야, 다음 단계로 나아갈 필요성을 이해할 수 있습니다.

한계 1: 부정확한 데이터 – 'Direct' 트래픽의 함정

가장 큰 문제는 리퍼러가 없는 AI 트래픽을 절대 잡아낼 수 없다 는 점입니다. 앞서 언급했듯, ChatGPT나 다른 AI 도구의 무료 버전 사용자가 링크를 클릭하면 대부분 리퍼러가 전송되지 않습니다. 이 트래픽은 GA4에서 (direct) / (none)으로 기록되어, 북마크나 URL 직접 입력과 구분할 수 없습니다.

결과적으로, 유료 AI 사용자나 리퍼러를 보내는 일부 플랫폼의 트래픽만 집계되고, 실제로는 훨씬 많은 AI 유입이 'Direct' 채널에 숨어버립니다. 이는 AI 채널의 성과를 과소평가하게 만들고, 예산 배분이나 전략 수립에 오류를 일으킬 수 있습니다.

한계 2: 제로 클릭의 사각지대 – '언급'은 측정 불가

GA4는 여러분의 웹사이트에 유입된 트래픽만 측정합니다. 그러나 AI 시대의 핵심 성과는 '유입' 이전 단계에서 발생합니다.

예를 들어, 사용자가 Perplexity에 "B2B SaaS 마케팅 도구 추천해줘"라고 물었을 때, Perplexity가 답변에서 여러분의 브랜드를 언급하고 출처 링크를 달아줬다면, 이것만으로도 브랜드 인지도와 신뢰도 상승 이라는 큰 가치가 발생합니다.

하지만 사용자가 그 링크를 클릭하지 않았다면? GA4에는 아무것도 남지 않습니다. **AI 답변에서의 브랜드 '가시성(Visibility)'과 '언급 점유율(Share of Voice, SoV)'**은 GEO/AEO의 핵심 KPI임에도, 기존 웹 분석 도구로는 전혀 측정할 수 없는 것입니다.

제로 클릭이 증가하는 환경에서 이 사각지대는 점점 더 커지고 있으며, 실제 브랜드 영향력과 GA 데이터 사이의 격차는 날로 벌어지고 있습니다.

한계 3: 경쟁사 분석 불가능

GA4는 여러분의 웹사이트 데이터만 보여줍니다. 그런데 AI 답변은 본질적으로 경쟁적입니다. ChatGPT가 "프로젝트 관리 도구 추천해줘"라는 질문에 답할 때, 여러분의 제품과 함께 경쟁사 3~4개를 동시에 언급할 가능성이 높습니다.

이 경우, 동일한 질문(프롬프트)에서 우리가 1위로 언급되는지, 3위로 밀려나는지 가 비즈니스에 결정적 영향을 미칩니다. 그러나 GA4로는 이를 알 수 없습니다. 경쟁사가 AI 답변에서 얼마나 자주 언급되고, 어떤 출처(URL/도메인)가 인용되는지, 우리의 시장 내 포지션이 어떤지 – 이 모든 맥락 정보가 완전히 빠져 있습니다.

한계 4: 지속적인 유지보수 부담

새로운 AI 서비스는 계속 등장합니다. 오늘은 ChatGPT, Perplexity, Gemini였지만, 내일은 또 다른 플랫폼이 출시될 수 있습니다. 그때마다 정규식을 업데이트하고, 채널 그룹을 수정하고, 보고서를 재설정해야 합니다.

이는 단순 반복 작업이지만, SEO 담당자의 시간을 지속적으로 소모하며, 업데이트를 놓치면 데이터에 구멍이 생깁니다. 또한 각 플랫폼의 리퍼러 전송 정책이 변경되거나, 봇 User-Agent가 바뀌면 추적 로직도 함께 수정해야 하는 번거로움이 있습니다.

정리하자면, GA4 기반 수동 측정은 좋은 출발점이지만, 데이터 정확성, 제로 클릭 맹점, 경쟁 맥락 부재, 유지보수 부담이라는 네 가지 한계로 인해 진정한 GEO 성과 관리 도구로는 부족합니다. 이제 이 모든 문제를 해결하는 자동화된 전문 솔루션을 살펴보겠습니다.

4단계: Onthe AI를 통한 AI 트래픽 자동 분석 및 최적화

앞서 지적한 수동 분석의 모든 한계 – 부정확한 데이터, 제로 클릭 사각지대, 경쟁사 맹점, 유지보수 부담 – 를 해결하려면, GEO/AEO 전문 플랫폼 의 도움이 필요합니다. 온더AI(Onthe AI)는 이러한 문제를 정확히 겨냥해 설계된 자동화 솔루션으로, 단순 트래픽 측정을 넘어 '언급 → 인용 → 유입 → 전환'의 전체 퍼널을 통합 관리할 수 있게 해줍니다.

숨겨진 AI 트래픽까지 포착: AI Traffic Analytics

온더AI의 핵심 기능 중 하나인 AI Traffic Analytics 는 생성형 엔진, 봇, 그리고 AI 모델 기반 유입을 자동으로 분류하고 측정합니다.

기존 GA4는 리퍼러가 없으면 'Direct'로 분류하지만, AI Traffic Analytics는 User-Agent, 트래픽 패턴, 세션 행동 등의 신호를 종합 분석하여 리퍼러가 누락된 'Direct' 트래픽 중에서도 AI 기원 트래픽을 역추적합니다. 이를 통해 ChatGPT 무료 사용자나 리퍼러를 보내지 않는 플랫폼의 유입까지 별도 채널로 분리해 볼 수 있습니다.

결과적으로, 여러분은 실제 AI 트래픽의 규모와 품질을 정확히 파악하고, 이 채널에 대한 투자 의사결정을 데이터에 기반해 내릴 수 있습니다.

제로 클릭 시대의 핵심 KPI: Share of Voice와 Citation Analytics

GA4가 놓치는 가장 큰 부분은 클릭이 발생하지 않은 브랜드 노출 입니다. 온더AI는 이를 정면으로 해결합니다.

Share of Voice (SoV) 기능은 특정 산업이나 카테고리 내에서 생성형 AI의 답변에 여러분의 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지 점유율로 추적합니다. 예를 들어, "B2B SaaS SEO 도구" 질문군에서 온더AI가 30% SoV를 보인다면, 이는 해당 질문의 30%에서 여러분의 브랜드가 언급된다는 의미입니다. 이는 경쟁사 대비 브랜드 존재감을 KPI로 관리할 수 있는 강력한 지표입니다.

Citation Analytics 는 한 단계 더 나아가, 어떤 URL, 도메인, 문서 유형이 AI 답변의 근거(출처)로 인용되는지 추적합니다. 여러분의 블로그 글이 ChatGPT 답변의 각주로 달렸다면, 그것이 클릭으로 이어지지 않더라도 신뢰성과 권위 를 획득한 것입니다. Citation Analytics는 이러한 인용 경로를 분석하고, 왜 특정 콘텐츠가 인용되고, 다른 콘텐츠는 누락되는지 원인을 파악할 수 있게 해줍니다.

이 두 기능을 통해, '유입' 이전의 가시성 단계까지 성과 관리 범위를 확장하여 GEO의 진정한 전체 그림을 그릴 수 있습니다.

경쟁 맥락 파악: Industry Ranking과 Citation Share

온더AI는 여러분의 데이터만 보여주지 않습니다. Industry Ranking 기능을 통해 동일 산업군 내에서 브랜드 언급 기반 순위를 제공하며, 시장 내 포지션 변화를 시계열로 추적할 수 있습니다.

"이번 달에 우리가 경쟁사 A를 제치고 2위로 올라섰다"거나, "새로운 경쟁자 B가 급부상하고 있다"는 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있는 것이죠.

Citation Share 는 동일 질문군에서 경쟁사 대비 인용 출처 점유율 을 비교합니다. 예를 들어, "GEO 도구 추천" 질문에 대한 AI 답변에서 우리 도메인이 40% 인용되고, 경쟁사가 60%라면, 이는 명확한 개선 목표가 됩니다. 어떤 콘텐츠 유형(가이드, 비교표, 사례 연구 등)이 더 자주 인용되는지 분석하여, 콘텐츠 전략을 경쟁 우위 확보 방향으로 조정할 수 있습니다.

원인 분석과 액션 아이템 도출: Prompt Analytics

단순히 "AI 트래픽이 줄었다"는 사실을 아는 것만으로는 부족합니다. 왜 줄었는지, 어떤 질문에서 우리가 밀렸는지 알아야 대응할 수 있습니다.

Prompt Analytics 는 개별 질문(프롬프트) 단위로 성과를 분해합니다. "프로젝트 관리 도구 추천"이라는 질문에서는 1위 언급이지만, "프로젝트 관리 도구 가격 비교"라는 질문에서는 아예 언급되지 않는다면, 이는 가격 정보 콘텐츠의 부재라는 구체적인 약점을 드러냅니다.

이 기능을 통해 어떤 의도(Intent)와 주제에서 강하고 약한지 명확히 특정하고, 다음 콘텐츠 생성이나 최적화의 우선순위를 데이터 기반으로 설정할 수 있습니다.

지속 가능한 자동화: 유지보수 부담 제거

온더AI는 주요 AI 플랫폼의 업데이트와 새로운 생성형 엔진의 등장을 지속적으로 모니터링하고, 추적 로직을 자동으로 업데이트합니다.

여러분이 정규식을 수정하거나 채널 그룹을 재설정할 필요가 없습니다. 새로운 AI 서비스가 출시되면, 온더AI 팀이 이를 시스템에 통합하고, 여러분은 일관된 대시보드에서 모든 채널의 성과를 자동으로 확인할 수 있습니다.

7일 무료체험으로 직접 확인하세요

온더AI는 7일 무료체험 을 제공합니다. 신용카드 등록 없이도 플랫폼에 접속해 AI Traffic Analytics, Share of Voice, Citation Analytics, Prompt Analytics 등 핵심 기능을 직접 사용해볼 수 있습니다.

수동 워크플로우와 자동화 솔루션의 차이를 몸소 체험하고, 여러분의 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 언급되고 있는지, 경쟁사와 비교했을 때 어느 위치에 있는지 확인해보세요. 7일이면 GEO 전략의 방향을 완전히 재정립하기에 충분합니다.

중요: 온더AI는 측정과 분석 도구일 뿐, 법적 판단이나 비즈니스 의사결정을 대신하지 않습니다. 최종적인 전략 수립과 실행 책임은 여러분과 전문가에게 있으며, 온더AI는 이를 위한 정확한 데이터와 인사이트를 제공하는 파트너 입니다.

결론: AI 트래픽, 측정에서 성과 관리까지

AI 트래픽은 더 이상 실험적인 채널이 아닙니다. 2025년 현재, 수억 명의 사용자가 매일 ChatGPT, Perplexity, Gemini와 같은 생성형 AI를 통해 정보를 탐색하고, 구매 결정을 내리고 있습니다. 여러분의 잠재 고객 상당수가 이미 구글 검색 대신 AI 챗봇에 질문을 던지고 있으며, 이 채널을 측정하고 최적화하지 않는다면 시장의 절반을 경쟁사에게 내주는 것 이나 마찬가지입니다.

수동 측정은 출발점, 전문 도구는 필수

이 글에서 제시한 GA4 기반 수동 측정 워크플로우 는 좋은 시작점입니다. 맞춤 채널 그룹을 설정하고, 정규식으로 AI 리퍼러를 필터링하며, UTM 파라미터로 유입 경로를 명시하는 방법은 오늘 당장 실행할 수 있고, 비용도 들지 않습니다.

하지만 앞서 명확히 했듯, 이 방법은 리퍼러 누락, 제로 클릭, 경쟁사 맹점, 유지보수 부담 이라는 근본적인 한계를 안고 있습니다. AI 트래픽의 일부만 보이고, 브랜드 언급과 인용이라는 핵심 가치는 완전히 누락되며, 경쟁 맥락 없이 고립된 데이터만 제공합니다.

진정한 GEO 성과 관리는 포괄적이어야 합니다

진정한 GEO(Generative Engine Optimization) 성과 관리 는 단순히 웹사이트로 유입된 트래픽(Traffic)을 세는 것을 넘어섭니다.

AI 답변에서 우리 브랜드가 **얼마나 자주 언급(Mention)**되는가?
우리의 콘텐츠가 **출처로 인용(Citation)**되어 신뢰를 얻고 있는가?
경쟁사와 비교했을 때 우리의 **시장 내 포지션(Industry Ranking)**은 어떠한가?
어떤 질문과 의도에서 우리가 이기고 지는지(Prompt Analytics) 명확히 파악하고 있는가?

이 모든 질문에 답할 수 있어야, AI 시대의 마케팅 채널을 전략적으로 관리할 수 있습니다.

지금 행동하세요

수동적인 분석에서 벗어나, 온더AI(Onthe AI) 같은 전문 도구를 활용하여 AI 채널을 적극적으로 관리하고 최적화하는 단계로 나아가야 할 때입니다.

측정할 수 없으면 개선할 수 없고, 경쟁사를 볼 수 없으면 전략을 세울 수 없습니다. 온더AI의 7일 무료체험을 통해 여러분의 브랜드가 AI 생태계에서 어떤 위치에 있는지 확인하고, 데이터 기반의 GEO 전략을 수립하세요.

AI 검색은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 측정에서 성과 관리로, 그리고 지속 가능한 성장으로 – 여러분의 여정이 오늘부터 시작되기를 바랍니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. SEO와 AEO/GEO의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A. SEO(Search Engine Optimization)는 검색엔진 결과 페이지(SERP)에서 높은 순위를 차지하여 **'트래픽 유도'**를 목표로 합니다. 사용자가 검색 결과의 링크를 클릭하도록 만드는 것이 핵심이죠.

반면 AEO(Answer Engine Optimization)/GEO(Generative Engine Optimization)는 생성형 AI에게 신뢰받는 정보원으로 '선택(인용/언급)'되는 것 이 더 중요합니다. AI가 답변을 생성할 때 여러분의 콘텐츠를 출처로 삼고, 브랜드를 언급하도록 만드는 것이 목표입니다.

목표가 '트래픽 순위'에서 **'신뢰 기반의 영향력 확보'**로 바뀌며, 클릭이 발생하지 않더라도 브랜드 가시성과 권위를 획득하는 것이 핵심 성과가 됩니다.

Q2. AI 트래픽은 전환율이 정말 더 높은가요?

A. 네, 그럴 가능성이 매우 높습니다. AI를 통해 충분히 정보를 탐색하고, 여러 출처를 비교한 후 유입되는 사용자는 구매나 회원가입 등 명확한 목적을 가졌을 확률 이 높기 때문입니다.

Ahrefs의 연구에 따르면, AI 검색 결과를 통해 웹사이트를 방문한 사용자의 회원가입 전환율은 12.1%로, 기존 오가닉 트래픽 대비 23배 높은 수치를 기록했습니다. 이는 AI와의 대화 과정에서 이미 충분한 사전 조사를 마친 '고의도 사용자'이기 때문입니다.

따라서 AI 트래픽의 양은 적더라도, 그 품질과 비즈니스 가치는 훨씬 높을 수 있습니다.

Q3. llms.txt라는 파일은 AI 트래픽 측정과 관련이 있나요?

A. llms.txt는 직접적인 측정 도구는 아닙니다. 이 파일은 AI 모델에게 우리 웹사이트의 어떤 콘텐츠가 중요하고 인용하기 좋은지 알려주는 '메뉴판' 역할 을 합니다.

robots.txt가 크롤러의 접근을 제어한다면, llms.txt는 LLM(Large Language Model)에게 **"이 페이지들을 우선적으로 학습하고, 답변 생성 시 참고하세요"**라고 가이드하는 파일입니다. 주요 콘텐츠의 URL, 요약, 메타데이터를 구조화하여 제공함으로써, AI가 여러분의 콘텐츠를 더 쉽게 이해하고 인용할 수 있게 돕습니다.

잘 구성된 llms.txt는 AI의 인용률(Citation Rate)을 높여 결과적으로 AI 트래픽 증대에 기여할 수 있으므로, GEO 최적화의 중요한 기술 요소 중 하나입니다.

Q4. 구글의 AI Overviews(SGE) 트래픽은 어떻게 확인하나요?

A. 현재 구글 서치 콘솔(Google Search Console)에서는 AI Overviews를 통한 노출이나 클릭을 별도로 분리하여 보여주지 않습니다. AI Overview에서 발생한 클릭도 일반 검색 결과(Organic Search)에 포함되어 집계됩니다.

따라서 구글의 생성형 검색 경험(SGE/AI Overviews)이 여러분의 트래픽에 미치는 영향을 정확히 파악하려면, 전문적인 GEO 분석 도구를 사용해야 합니다.

온더AI와 같은 플랫폼은 여러 생성형 엔진(구글 포함)에서의 브랜드 언급, 인용, 순위를 통합 추적하므로, AI Overviews의 성과까지 추정하고 분석할 수 있는 가장 현실적인 방법입니다.