ChatGPT가 경쟁사만 추천하는 이유: 5단계 진단 워크플로우 및 측정 툴 가이드

빠른 해결 가이드: AI 답변 누락 문제 진단 5단계

ChatGPT나 Gemini가 경쟁사만 추천하고 우리 브랜드를 언급하지 않을 때, 다음 순서로 체계적으로 진단하고 측정할 수 있습니다:

경쟁 환경 정의하기 – 우리 비즈니스와 관련된 핵심 질문(프롬프트) 목록을 작성하고, 어떤 질문에서 경쟁해야 하는지 명확히 정의합니다.
AI 답변 근거 분석하기 – AI가 경쟁사를 추천할 때 인용하는 출처(URL, 도메인)를 수집하고 패턴을 파악합니다.
콘텐츠 친화성 진단하기 – 우리 콘텐츠가 AI가 이해하고 인용하기 쉬운 구조(Q&A, FAQ, 비교 테이블, 명확한 정의)로 되어 있는지 점검합니다.
성과를 정량화하기 – 정의한 프롬프트 세트에서 우리 브랜드가 언급되는 비율(Inclusion Rate)과 경쟁사 대비 점유율(Share of Voice)을 측정합니다.
자동화 도구로 전환하기 – 수동 진단의 한계(시간 소모, 정확성 문제)를 극복하기 위해 온더AI(Onthe AI) 와 같은 AEO 측정 툴을 활용해 위 1~4단계를 자동화하고 지속적으로 추적합니다.

이 워크플로우는 감이 아닌 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 하며, 각 단계의 결과를 통해 구체적인 개선 포인트를 도출할 수 있습니다.

도입: 왜 AI는 우리 브랜드를 언급하지 않을까?

ChatGPT, Gemini, Perplexity 같은 생성형 AI는 이제 검색의 새로운 표준 이 되고 있습니다. 사용자들은 더 이상 검색 결과 목록을 일일이 클릭하지 않습니다. 대신 AI가 요약해준 답변을 신뢰하고, 그 답변 속에 언급된 브랜드를 구매 후보로 고려합니다.

AI 답변에 포함되지 않는 것은 검색 결과 1페이지에서 밀려나는 것과 같습니다. 아니, 어쩌면 그보다 더 치명적일 수 있습니다. 검색 결과는 사용자가 직접 스크롤하며 여러 옵션을 볼 수 있지만, AI 답변은 이미 선택이 끝난 상태이기 때문입니다.

AEO(Answer Engine Optimization)란 무엇인가?

이러한 변화에 대응하기 위해 등장한 개념이 바로 AEO(Answer Engine Optimization) 입니다. AEO는 AI 기반 시스템이 콘텐츠를 쉽게 추출, 이해하고 권위 있는 답변으로 제시하도록 최적화하는 전략적 활동입니다.

기존 SEO가 '랭킹'에 집중했다면, AEO는 AI의 '답변'에 포함되는 것을 목표로 합니다. SEO는 검색 엔진 알고리즘이 페이지를 평가하고 순위를 매기는 과정에 최적화하지만, AEO는 생성형 AI가 우리 콘텐츠를 이해하고, 추출하고, 인용할 수 있도록 구조와 신호를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.

이 글에서는 AI가 왜 경쟁사만 언급하는지 진단하는 체계적인 5단계 워크플로우 를 제시합니다. 각 단계를 따라가면서, 여러분은 데이터 기반으로 문제를 정확히 파악하고, 실행 가능한 개선 방향을 도출할 수 있을 것입니다.

자주 묻는 질문

Q. AEO는 SEO를 완전히 대체하는 것인가요?
A. 아닙니다. AEO는 SEO를 대체하는 것이 아니라 보완하는 개념입니다. 전통적인 검색 엔진은 여전히 중요하지만, 생성형 AI가 급성장하면서 AI 답변 내 가시성 확보가 새로운 필수 과제로 추가된 것입니다. 두 영역 모두 전략적으로 관리해야 합니다.

Q. 우리 브랜드가 AI 답변에 나오지 않는 게 정말 비즈니스에 영향을 미칠까요?
A. 네, 특히 B2B SaaS 분야에서는 의사결정권자들이 ChatGPT나 Perplexity를 통해 솔루션을 리서치하는 비율이 빠르게 증가하고 있습니다. AI가 추천하지 않는 브랜드는 고려 대상에서 아예 배제될 위험이 큽니다.

Q. 지금 당장 시작할 수 있는 가장 쉬운 첫걸음은 무엇인가요?
A. 우리 제품/서비스와 관련해 고객이 실제로 궁금해할 만한 질문 5~10개를 작성하고, 그 질문을 ChatGPT나 Perplexity에 직접 입력해보는 것입니다. 답변에 우리 브랜드가 언급되는지, 경쟁사는 어떻게 나오는지 기록하는 것만으로도 현 상황을 파악할 수 있습니다.

1단계: AI 답변에서의 경쟁 환경 정의 및 프롬프트 세트 구축

"어떤 질문(프롬프트)에서 경쟁해야 하는가?"

진단의 첫 단계는 명확한 경쟁 환경을 정의하는 것입니다. AI 답변은 질문(프롬프트)에 따라 완전히 다른 결과를 생성합니다. 따라서 "어떤 질문에서 우리가 언급되어야 하는가?"를 먼저 정의하지 않으면, 측정도, 개선도 불가능합니다.

다음 단계를 따라 추적할 프롬프트 세트 를 만들어보세요:

핵심 비즈니스 키워드 리스트업
우리 제품이나 서비스를 설명하는 핵심 키워드를 나열합니다. (예: "B2B 마케팅 자동화", "세일즈 인텔리전스 툴", "고객 데이터 플랫폼")
고객 의도별 질문 생성
각 키워드에 대해 고객이 실제로 물어볼 법한 질문을 작성합니다. 의도를 다양하게 포함하세요:
- 정의형: "B2B 마케팅 자동화란 무엇인가요?"
- 추천형: "최고의 B2B 마케팅 자동화 툴은?"
- 비교형: "HubSpot과 Marketo 비교"
- 문제 해결형: "리드 너처링 자동화를 어떻게 시작하나요?"
- ** 의사결정형**: "중소기업에 적합한 MA 툴 추천"
경쟁사 관점 질문 추가
"우리 vs 경쟁사 A", "경쟁사 B 대안" 같은 직접 비교 질문도 포함합니다.
프롬프트 세트 문서화
최소 10~30개의 질문을 정리하여 스프레드시트나 문서로 관리합니다. 이것이 여러분의 기준 프롬프트 세트(Canonical Prompt Set) 가 됩니다.

팁: 질문은 구체적일수록 좋습니다

"마케팅 툴 추천"처럼 광범위한 질문보다 "50명 규모 SaaS 스타트업을 위한 리드 스코어링 툴 추천"처럼 구체적인 질문이 실제 고객 의도를 더 잘 반영합니다.

2단계: AI의 답변 근거 분석 (인용 출처 및 패턴 파악)

"AI는 무엇을 보고 경쟁사를 추천하는가?"

이제 1단계에서 정의한 프롬프트를 실제로 ChatGPT, Perplexity, Gemini에 입력하고 답변을 수집합니다. 여기서 중요한 것은 답변 내용뿐만 아니라 AI가 제시하는 인용(citation) 출처 를 함께 기록하는 것입니다.

생성형 AI는 단순히 웹페이지를 읽는 것이 아니라, Retrieval-Augmented Generation (RAG) 프로세스 를 통해 관련 소스에서 텍스트 조각을 가져와 답변을 요약 생성합니다. 따라서 기계가 구문 분석하기 쉬운 명확한 형식이 중요합니다.

인용 출처 분석 체크리스트

URL 및 도메인 기록
Perplexity나 일부 ChatGPT 플러그인은 답변 하단에 인용 출처를 표시합니다. 각 URL과 도메인을 기록하세요.
경쟁사 인용 패턴 파악
경쟁사가 주로 어떤 유형의 콘텐츠에서 인용되는지 분석합니다:
- 자사 블로그 또는 기술 문서?
- 제3자 리뷰 사이트 (G2, Capterra 등)?
- 업계 미디어 기사 (TechCrunch, VentureBeat 등)?
- 비교 콘텐츠 (vs 포스트, 대안 리스트)?
자사 콘텐츠 존재 여부 확인
우리 브랜드와 관련된 콘텐츠가 인용 출처 목록에 나타나는지, 나타난다면 어떤 페이지인지 확인합니다.
누락 패턴 특정
특정 질문 유형(예: 비교형, 추천형)에서 우리가 전혀 인용되지 않는다면, 해당 의도를 다루는 콘텐츠가 부족하거나 AI가 인식하기 어려운 형태일 가능성이 높습니다.

출처 분석을 통해 알 수 있는 것

경쟁사가 점령한 채널: 어떤 도메인/플랫폼에서 경쟁사의 목소리가 강한지 파악하여, 우리도 그곳에 콘텐츠를 배치할 수 있습니다.
AI가 신뢰하는 콘텐츠 유형: AI가 어떤 형식의 콘텐츠를 더 자주 인용하는지(예: FAQ 페이지, 비교 가이드, 전문가 리뷰)를 이해할 수 있습니다.
우리의 콘텐츠 갭: 경쟁사는 인용되는데 우리는 없는 주제나 형식을 발견할 수 있습니다.

3단계: 콘텐츠의 'LLM 친화성' 진단

"우리 콘텐츠는 AI가 이해하기 쉬운 형태인가?"

2단계에서 경쟁사가 인용되는 출처를 분석했다면, 이제는 우리 콘텐츠가 AI에게 얼마나 친화적인지 진단할 차례입니다.

AI는 사람처럼 맥락을 읽어내기보다는, 명확하고 구조화된 정보를 선호합니다. 따라서 아무리 좋은 콘텐츠라도 AI가 이해하기 어려운 형태라면 인용되지 않습니다.

LLM이 선호하는 콘텐츠 특징

다음 요소들이 포함된 콘텐츠일수록 AI 답변에 인용될 확률이 높습니다:

명확한 질문-답변(Q&A) 구조
"Q: OO란 무엇인가? A: OO는 ..."처럼 질문과 답이 명확히 구분되어 있으면, AI가 해당 부분을 추출하기 쉽습니다.
FAQ 섹션 및 스키마 마크업
페이지에 FAQ 섹션이 있고, JSON-LD로 FAQPage 스키마를 추가하면 AI가 구조적으로 이해할 수 있습니다.
간결한 정의와 요약
도입부에 핵심 개념의 정의를 2~3문장으로 명확히 제시하면, AI가 해당 정의를 답변에 사용할 가능성이 높습니다.
비교 테이블과 리스트
"A와 B의 차이점", "TOP 5 솔루션" 같은 구조화된 리스트나 테이블은 AI가 요약하기 쉽습니다.
신뢰할 수 있는 출처 인용
통계 수치, 연구 결과, 권위 있는 기관의 자료를 인용하면 AI가 그 콘텐츠를 더 신뢰할 수 있는 근거로 판단합니다.
명확한 페이지 메타데이터
제목(title), 설명(description), 구조화된 데이터(schema.org)가 잘 정의되어 있으면 AI가 페이지의 맥락을 빠르게 파악합니다.

자사 콘텐츠 친화성 체크리스트

주요 랜딩 페이지와 블로그 포스트를 열어, 위 요소들이 포함되어 있는지 확인합니다.
텍스트가 장문의 서술형으로만 이루어져 있다면, 섹션 제목, 리스트, 테이블을 추가하여 구조화합니다.
FAQ 페이지가 없다면 만들고, FAQPage 스키마를 추가합니다.
각 페이지의 도입부에 "이 페이지는 OO에 대해 설명합니다"와 같은 명확한 요약 문장을 배치합니다.

4단계: AI 답변 점유율(SoV) 정량적 측정 및 추적

"우리의 AI 답변 점유율(SoV)은 얼마인가?"

1~3단계를 거쳐 프롬프트를 정의하고, 출처를 분석하고, 콘텐츠를 진단했다면, 이제 이를 정량적 지표로 관리할 차례입니다.

AI 답변에서의 성과를 측정하는 핵심 지표는 두 가지입니다:

Inclusion Rate (포함 비율): 전체 프롬프트 중 우리 브랜드가 언급된 비율
예: 30개 질문 중 9개에서 언급 → 30%
Share of Voice (SoV, 점유율): 경쟁사 대비 우리 브랜드의 언급 비중
예: 총 20회 브랜드 언급 중 우리가 5회 → 25%

수동 측정 방법

프롬프트별 답변 기록
1단계에서 정의한 프롬프트를 ChatGPT, Perplexity 등에 입력하고, 각 답변에 언급된 브랜드를 모두 기록합니다.
언급 횟수 집계
스프레드시트에 프롬프트별로 우리 브랜드 언급 여부, 경쟁사 A/B/C 언급 여부를 O/X로 표시합니다.
Inclusion Rate 계산
(우리 브랜드가 언급된 프롬프트 수 ÷ 전체 프롬프트 수) × 100
SoV 계산
(우리 브랜드 총 언급 횟수 ÷ 모든 브랜드 총 언급 횟수) × 100
주간/월간 추적
동일한 프롬프트 세트로 일정 주기마다 반복 측정하여 변화를 추적합니다.

수동 측정의 한계

시간 소모: 30개 프롬프트 × 3개 AI 플랫폼 = 90회 수동 입력 및 기록
일관성 문제: AI 답변은 같은 질문이라도 시점에 따라 달라질 수 있어, 정확한 비교가 어렵습니다.
확장성 부재: 프롬프트 수가 늘어나거나 추적 주기가 짧아질수록 수동 관리는 불가능해집니다.
인용 출처 추적 어려움: 매번 URL을 수집하고 분류하는 작업은 매우 번거롭습니다.

5단계: 진단부터 최적화까지 자동화하는 솔루션, 온더AI(Onthe AI)

수동 워크플로우의 한계를 뛰어넘는 자동화

지금까지 제시한 1~4단계는 스스로 문제를 이해하고 진단하는 데 매우 유용합니다. 하지만 이를 실제 마케팅 운영에 통합하고, 지속적으로 추적하며, 개선 효과를 측정하려면 자동화된 시스템 이 필수적입니다.

온더AI(Onthe AI) 는 앞서 설명한 4단계 진단 워크플로우를 자동화하고, 더 나아가 콘텐츠 최적화와 배포까지 지원하는 AEO/GEO 전문 SaaS 플랫폼 입니다. 각 기능이 워크플로우의 어떤 단계를 해결하는지 살펴보겠습니다.

1단계 자동화: Prompt Analytics & Query Fan-out

문제: 수동으로 프롬프트를 만들고 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고, 실제 사용자 질문을 충분히 커버하지 못할 수 있습니다.

해결:

Prompt Analytics (프롬프트 단위 성과 분석): 질문(의도)별로 브랜드 언급, 경쟁사 언급, 성과 변화를 분해해 '어떤 질문에서 우리가 이기는지/지는지'를 즉시 확인합니다.
Query Fan-out (쿼리 확장/의도 분해): 하나의 골든 프롬프트를 하위 질문(정의/비교/가격/도입/보안/사례 등)으로 자동 확장해, 실제 사용자 질문 분포를 촘촘히 커버하도록 설계합니다.
프롬프트 자동 생성: Brand Kit과 Query Fan-out을 기반으로 '실사용자가 던질 법한 고의도 질문'을 지속 생성해 실험-학습 사이클을 가속합니다.

이를 통해 프롬프트 세트 구축과 관리가 완전히 자동화되고, 실험용/운영용 프롬프트를 분리해 관리할 수 있습니다.

2단계 자동화: Citation Analytics & Citation Share

문제: AI 답변의 인용 출처를 수동으로 추적하고 분류하는 것은 매우 번거롭고, 패턴을 발견하기 어렵습니다.

해결:

Citation Analytics (인용/출처 분석): LLM 답변이 어떤 URL, 도메인, 문서 유형을 근거로 인용하는지 자동으로 추적하고, 우리 브랜드가 인용되는 경로와 누락 원인을 데이터 기반으로 분석합니다.
Citation Share (출처 점유율): 동일 질문군에서 경쟁사 대비 '인용 출처 점유율(도메인/URL 기준)'을 비교해, GEO의 핵심 경쟁력을 수치로 보여줍니다.

이제 "경쟁사는 어떤 콘텐츠에서 인용되는가?"라는 질문에 데이터로 답할 수 있습니다.

3단계 자동화: Content Coverage & Content Quality Signals

문제: 수백 개의 페이지 중 어떤 콘텐츠가 LLM 친화적인지, 어떤 주제가 누락되었는지 수동으로 진단하기는 거의 불가능합니다.

해결:

Content Coverage Analysis (콘텐츠 커버리지 분석): 특정 주제, 키워드, 엔티티 기준으로 우리 콘텐츠의 커버리지와 결손(미커버 영역)을 진단해, 다음 생성 콘텐츠의 우선순위를 자동으로 도출합니다.
Content Quality Signals (LLM 친화 신호 점검): 페이지 메타, 구조화 데이터(JSON-LD), 명확한 정의·비교·근거, FAQ·가이드 형태 등 LLM이 인용하기 쉬운 신호를 자동으로 점검하고 개선 포인트를 제안합니다.
SEO/GEO/AEO 기술요소 자동화: sitemap.xml, robots.txt, llms.txt, 페이지 메타태그, JSON-LD를 자동 생성/최적화합니다.

이를 통해 무엇을 고치고, 무엇을 만들어야 하는지 명확한 액션 아이템 을 얻을 수 있습니다.

4단계 자동화: Share of Voice (SoV) & Industry Ranking 대시보드

문제: 수동 측정은 일회성에 그치기 쉽고, 시간에 따른 변화를 추적하거나 경쟁사와 비교하기 어렵습니다.

해결:

Share of Voice (SoV): 산업/카테고리 내 LLM 답변에서의 브랜드 점유율을 자동으로 추적해, 경쟁 대비 브랜드 존재감을 KPI로 관리합니다.
Industry Ranking: 동일 산업군에서의 언급 기반 랭킹을 제공해, 시장 내 포지션 변화를 한눈에 보여줍니다.
Fan-out Coverage Tracking: 확장된 하위 질문군별로 언급/인용/트래픽 성과를 묶어 보고, '어떤 의도 군이 약한지'를 정확히 특정합니다.
기간 필터 및 운영/실험 분리: 지난 7일, 30일, 커스텀 기간 필터를 통해 캠페인 전후 성과를 비교하고, 운영용/실험용 프롬프트를 분리해 의사결정 가능한 정제된 KPI를 제공합니다.

이제 "우리의 AI 답변 점유율이 지난달 대비 5% 증가했다"처럼 구체적인 수치로 성과를 보고할 수 있습니다.

추가 차별점: AI Traffic Analytics & 콘텐츠 자동 생성/배포

온더AI는 단순히 '언급'을 측정하는 데 그치지 않습니다.

AI Traffic Analytics: 생성형 엔진/봇/모델 기반 유입을 분류해 'AI가 만들어낸 트래픽'을 별도 채널로 측정합니다. 이를 통해 AEO 활동의 비즈니스 임팩트(실제 유입) 를 입증할 수 있습니다.
GEO/AEO 콘텐츠 자동 생성/배포: 우선순위 주제/의도군에 맞춰 GEO 최적화 콘텐츠를 자동 생성하고 서브도메인에 빠르게 배포할 수 있습니다. 이를 통해 '진단 → 개선 → 배포 → 측정'의 전체 사이클을 하나의 플랫폼에서 완결할 수 있습니다.
브랜드 매니지먼트(Brand Kit): 브랜드 소개, 타깃, 차별점, 금지어, 용어집, 증거자료, 경쟁 구도를 저장해 콘텐츠·프롬프트 생성 품질을 일관되게 고정합니다. 이는 생성 엔진의 기준값 역할을 하므로, 콘텐츠 품질이 사람이나 날짜에 따라 흔들리지 않습니다.

7일 무료체험으로 직접 경험하세요

온더AI는 7일 무료체험 을 제공합니다. 신용카드 등록 없이 바로 시작할 수 있으며, 이 기간 동안 위에서 설명한 모든 핵심 기능을 직접 사용해볼 수 있습니다.

내 브랜드의 현재 AI 답변 점유율(SoV)은?
경쟁사는 어떤 출처에서 인용되는가?
우리 콘텐츠의 LLM 친화성 점수는 몇 점인가?
어떤 프롬프트에서 우리가 이기고, 어디서 지는가?

이 모든 질문에 데이터 기반으로 답하고 싶다면, 지금 바로 온더AI를 시작해보세요.

중요: 온더AI는 진단과 측정, 콘텐츠 최적화 자동화를 지원하는 강력한 도구이지만, 최종 전략 수립과 의사결정에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 복잡한 법률적 판단이나 전문적인 마케팅 전략이 필요한 경우, 해당 분야 전문가와 협력하시기를 권장합니다.

결론: AI 시대, 감이 아닌 데이터로 브랜드를 성장시키는 법

생성형 AI가 검색의 중심이 되면서, "AI 답변에 포함되지 않는 브랜드는 존재하지 않는 것과 같다" 는 말이 과장이 아닌 현실이 되고 있습니다.

이 글에서 제시한 5단계 진단 워크플로우 는 여러분이 스스로 문제를 정확히 파악하고, 무엇을 개선해야 하는지 구체적인 방향을 찾을 수 있도록 설계되었습니다.

프롬프트 세트를 정의하고
AI의 인용 출처를 분석하며
콘텐츠의 LLM 친화성을 진단하고
정량적 지표로 성과를 측정하는 것

이 네 가지 단계는 AEO 전략의 핵심 뼈대입니다.

하지만 이를 수동으로 지속하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 그래서 온더AI(Onthe AI) 같은 자동화 툴이 필요합니다. 자동화된 프롬프트 분석, 인용 추적, 콘텐츠 진단, SoV 측정, 그리고 AI 트래픽 분석까지, 전체 워크플로우를 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있다면, 여러분은 감이 아닌 데이터로 의사결정하고, 경쟁사보다 빠르게 AI 답변 점유율을 높여갈 수 있습니다.

지금 이 순간에도 여러분의 경쟁사는 AI 답변 속에서 브랜드 가시성을 확보하고 있을지 모릅니다. 더 늦기 전에, 지금 바로 진단을 시작하세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. AEO(Answer Engine Optimization)와 기존 SEO의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A. SEO는 검색 엔진에서 페이지의 '랭킹'을 높이는 데 집중하지만, AEO는 생성형 AI의 '답변'에 포함되는 것을 목표로 합니다. SEO는 사용자가 검색 결과 목록을 보고 클릭하는 과정을 전제하지만, AEO는 AI가 이미 답변을 요약해 제시하는 환경에 최적화합니다. 따라서 AEO는 질문-답변 구조, 스키마 마크업, 명확성, FAQ 등 기계가 이해하고 추출하기 쉬운 신호 에 더 집중합니다.

Q2. LLM 답변에 우리 브랜드를 노출시키기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?

A. 가장 먼저 고객이 실제로 궁금해할 만한 질문(프롬프트) 목록 을 만들어야 합니다. 그런 다음, 그 질문들을 ChatGPT, Perplexity, Gemini에 직접 입력해보고, AI가 현재 어떻게 답변하는지, 누구를 인용하는지부터 분석하는 것이 출발점입니다. 문제를 정확히 파악해야 개선 방향도 명확해집니다.

Q3. llms.txt라는 파일을 만들면 AI 노출에 도움이 되나요?

A. llms.txt 는 2024년 말 Jeremy Howard에 의해 제안된 새로운 표준으로, robots.txt가 크롤러를 제어하는 것과 달리, LLM이 추론 시 참고할 사이트의 핵심 콘텐츠 '지도'를 제공하는 역할을 합니다. AI가 웹사이트의 핵심 콘텐츠를 더 쉽게 이해하도록 돕기 위한 것이죠. 아직 모든 LLM이 공식적으로 지원하는 것은 아니지만, 기술 문서가 많은 사이트 등에서 도입하며 주목받고 있습니다. 이는 AEO의 기술적 요소 중 하나 로 볼 수 있으며, 장기적으로는 표준으로 자리 잡을 가능성이 있습니다.

Q4. AI 답변에서의 성과(SoV)는 어떻게 측정할 수 있나요?

A. 수동으로는 주요 프롬프트에 대한 AI 답변을 주기적으로 기록하고, 브랜드 언급 횟수를 세어 Inclusion Rate 와 Share of Voice 를 계산할 수 있습니다. 하지만 이 방식은 시간이 많이 걸리고 정확성과 일관성에 한계가 있습니다. 정확하고 일관된 측정을 위해서는 온더AI(Onthe AI) 와 같은 자동화된 AEO 측정 툴을 사용하는 것이 효율적입니다. 자동화 툴은 수백 개의 프롬프트를 지속적으로 추적하고, 경쟁사와 비교하며, 시간에 따른 변화를 시각화해줍니다.

Q5. AEO 전략을 실행하려면 개발 리소스가 많이 필요한가요?

A. 기본적인 AEO는 콘텐츠 구조 개선 에서 시작할 수 있으므로, 큰 개발 리소스 없이도 시작할 수 있습니다. FAQ 추가, 명확한 제목과 리스트 사용, 간결한 정의 제시 등은 콘텐츠 팀 차원에서 바로 실행 가능합니다. 다만, JSON-LD 스키마 마크업, llms.txt 배포, 서브도메인 콘텐츠 자동 생성 등 고도화된 기술 요소는 개발 협업이 필요할 수 있습니다. 온더AI 같은 플랫폼은 이러한 기술 요소를 자동화하여 개발 부담을 크게 줄여줍니다.

Q6. AEO 효과는 얼마나 빨리 나타나나요?

A. AEO는 SEO와 마찬가지로 중장기 전략 입니다. 콘텐츠를 개선하고 배포한 후, AI 시스템이 이를 크롤링하고 학습하는 데 시간이 걸립니다. 일반적으로 2~~4주 후부터 변화가 관찰되기 시작하며, 3~~6개월 동안 지속적으로 측정하고 개선하는 것이 중요합니다. 초기에는 작은 개선이라도 데이터로 추적하며, 무엇이 효과적인지 학습하는 과정이 필수적입니다.