프롬프트 SoV(Share of Voice) 측정 및 경쟁사 분석 워크플로우: AI 답변에서 지는 이유 찾는 법

AI 검색 시대, 경쟁사에게 AI 답변 점유율을 뺏기고 있다면 주목하세요. Prompt SoV는 새로운 핵심 성과 지표(KPI)입니다. 이 글에서는 Prompt SoV를 측정하고, 경쟁사 대비 약한 질문 의도군을 찾아내는 체계적인 워크플로우를 제시하고, 이 모든 과정을 자동화하는 솔루션을 소개합니다.

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핵심 요약: Prompt SoV 측정 3단계 프로세스

Prompt SoV 측정과 경쟁 분석을 시작하려면 다음 순서를 따르세요:

1. 핵심 질문 세트 정의하기: 고객이 우리 제품/서비스에 대해 던질 법한 질문들을 고객 여정(인지-고려-구매)과 의도(정의형, 비교형, 가격형 등)에 따라 그룹화합니다.

2. AI 답변 수집 및 분석하기: ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 주요 LLM에 질문을 입력하고, 답변에서 자사 및 경쟁사 언급 여부, 순서, 맥락, 인용 출처를 체계적으로 기록합니다.

3. 취약 의도군 특정하기: 의도별 그룹의 SoV를 계산하고 경쟁사와 비교하여, 우리가 특히 약한 질문 유형(예: '가격 비교', '구축 사례')을 찾아냅니다.

이 과정을 수동으로 진행하면 막대한 시간과 리소스가 소요됩니다. 온더AI(Onthe AI) 와 같은 전문 GEO 솔루션은 Query Fan-out으로 질문을 자동 확장하고, Prompt Analytics와 Fan-out Coverage Tracking으로 의도군별 성과를 실시간으로 추적하여 이 전 과정을 원클릭으로 해결합니다. 다만, 최종적인 전략 판단과 실행 책임은 마케팅 전문가와 의사결정권자에게 있습니다.

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들어가며: 왜 이제 SEO가 아닌 GEO와 Prompt SoV인가?

사용자가 정보를 찾는 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 Google에 키워드를 입력하고 검색 결과 페이지(SERP)에 나열된 링크를 하나씩 클릭하며 정보를 수집했습니다. 하지만 이제는 ChatGPT, Gemini, Perplexity 같은 생성형 AI에 질문을 던지고, AI가 요약한 단일 답변을 확인하는 '제로 클릭' 형태 로 행동 패턴이 이동하고 있습니다.

이러한 변화는 마케터에게 새로운 문제를 던집니다. 아무리 SEO를 잘 해서 검색 결과 상위에 노출되더라도, 사용자가 더 이상 검색 결과 페이지를 열람하지 않는다면 클릭과 유입은 발생하지 않습니다. 대신 사용자는 AI가 생성한 답변 안에서 브랜드를 발견하고, 그 답변 속에 언급된 브랜드를 초기 고려군으로 형성합니다.

SEO와 GEO: 목표의 차이

SEO의 목표가 검색 결과 페이지(SERP)에서 클릭을 유도하는 것이라면, GEO의 목표는 ChatGPT, Gemini 등 AI의 답변 안에서 브랜드가 인용되거나 추천되도록 하는 것입니다.

GEO(Generative Engine Optimization)는 생성형 AI가 답변을 생성할 때 특정 브랜드의 정보가 정확하게 인용 및 반영되도록 최적화하는 과정입니다. 이는 단순히 웹페이지를 검색 엔진에 최적화하는 것을 넘어, AI 모델이 이해하고 신뢰할 수 있는 형태로 정보를 구조화하고 배포하는 것을 의미합니다.

이러한 변화 속에서, AI 답변 내 브랜드의 노출 점유율을 의미하는 'Prompt Share of Voice'가 B2B SaaS 마케터의 새로운 핵심 성과 지표(KPI)로 부상했습니다. 이제 "우리 브랜드가 Google 1페이지에 몇 개 노출되는가?"만이 아니라 "ChatGPT가 우리 산업에 대해 답변할 때 우리 브랜드를 몇 %나 언급하는가?"를 측정하고 관리해야 하는 시대가 온 것입니다.

자주 묻는 질문

Q. GEO와 SEO는 완전히 별개의 전략인가요?
A. 아닙니다. GEO와 SEO는 대체 관계가 아니라 상호 보완적입니다. 생성형 AI는 웹상의 콘텐츠를 학습 데이터로 활용하므로, 검색 엔진에 잘 최적화된 양질의 콘텐츠는 GEO의 기반이 됩니다. 반대로 GEO를 위해 만든 구조화된 콘텐츠는 SEO에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

Q. Prompt SoV를 측정하지 않으면 어떤 문제가 생기나요?
A. 경쟁사가 AI 답변을 선점하고 있어도 이를 인지하지 못하며, 잠재 고객이 초기 고려군을 형성하는 단계에서 제외될 위험이 큽니다. 특히 B2B SaaS처럼 구매 의사결정이 정보 탐색에서 시작되는 산업에서는 치명적입니다.

Q. 어떤 팀이 Prompt SoV를 관리해야 하나요?
A. 콘텐츠 마케팅, SEO, 그로스 마케팅 팀이 협업하는 것이 이상적입니다. 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 기술 최적화가 모두 필요하기 때문입니다.

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1. Prompt Share of Voice (SoV)란 무엇인가?

생성형 AI 맥락에서 Share of Voice(SoV)는 AI가 생성한 답변에서 경쟁사와 비교하여 특정 브랜드가 얼마나 눈에 띄게 나타나는지를 측정하는 지표입니다.

좀 더 구체적으로, Prompt SoV는 특정 '질문(프롬프트)'에 대한 AI 답변에서 우리 브랜드가 차지하는 비중 을 의미합니다. 이는 단순히 브랜드 이름이 몇 번 언급되었는지를 세는 것을 넘어서는 개념입니다.

Prompt SoV의 측정 차원

Prompt SoV는 다음과 같은 질적 요소를 모두 포함합니다:

• 언급 빈도: 답변 내에서 브랜드가 몇 번 등장하는가?
• 언급 위치: 답변의 첫 문단에 등장하는가, 마지막 부록처럼 언급되는가?
• 언급 맥락: 긍정적 추천의 맥락인가, 중립적 나열인가, 부정적 비교인가?
• 인용 여부: 브랜드 공식 출처(웹사이트, 블로그, 문서)가 참고자료로 링크되었는가?
• 경쟁사와의 상대적 위치: 동일 답변에서 경쟁사보다 먼저, 더 자주, 더 긍정적으로 언급되는가?

왜 Prompt SoV가 중요한가?

Prompt SoV가 높다는 것은 잠재 고객의 초기 고려군(Consideration Set)에 포함될 확률이 높다는 것을 의미합니다. 사용자가 "프로젝트 관리 툴 추천해줘"라고 AI에 물었을 때, 답변에 우리 제품이 첫 번째로 언급되고 구체적인 링크까지 제공된다면, 그 사용자는 높은 확률로 우리 제품을 방문하고 평가할 것입니다.

반대로, 동일한 질문에 경쟁사만 반복적으로 언급된다면 우리는 잠재 고객과의 첫 접점 자체를 잃게 됩니다. 이는 장기적으로 브랜드 인지도와 시장 점유율에 직접적인 영향 을 미칩니다.

특히 B2B SaaS 산업에서는 구매자가 의사결정 전 평균 5~10개 이상의 정보원을 참고하는데, 그 정보 탐색의 시작점이 이제 AI 답변으로 이동하고 있습니다. 따라서 Prompt SoV는 단순한 브랜딩 지표가 아니라, 수요 창출(Demand Generation)의 선행 지표 로 봐야 합니다.

자주 묻는 질문

Q. Prompt SoV는 어떻게 계산하나요?
A. 기본 공식은 (특정 브랜드가 언급된 프롬프트 수 / 전체 테스트 프롬프트 수) × 100입니다. 더 정교하게는 언급 순서, 맥락, 인용 여부에 가중치를 부여하여 계산할 수 있습니다.

Q. 모든 LLM에서 동일한 SoV가 나오나요?
A. 아닙니다. ChatGPT, Gemini, Perplexity 등은 각자 다른 학습 데이터와 알고리즘을 사용하므로, 동일한 질문에도 서로 다른 답변과 SoV를 보입니다. 따라서 주요 LLM 여러 개를 동시에 추적하는 것이 중요합니다.

Q. Prompt SoV가 높으면 실제 트래픽도 증가하나요?
A. 높은 상관관계가 있습니다. AI 답변에서 출처 링크가 포함된 언급이 늘어나면, 사용자가 해당 링크를 클릭하여 유입되는 'AI Traffic'이 증가하는 경향이 있습니다.

Q. 경쟁사보다 SoV가 낮다면 어떻게 해야 하나요?
A. 먼저 어떤 질문 유형에서 지고 있는지 분석한 뒤, 해당 질문에 답하는 명확하고 구조화된 콘텐츠를 제작하고 배포해야 합니다. 다음 섹션에서 구체적인 워크플로우를 안내합니다.

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2. Prompt SoV 측정 및 경쟁 분석 워크플로우 (5단계)

Prompt SoV를 체계적으로 측정하고 경쟁사와 비교 분석하기 위해서는 명확한 프로세스가 필요합니다. 다음은 실무에서 직접 적용할 수 있는 5단계 워크플로우입니다.

1단계: 핵심 프롬프트 세트 정의

** 가장 먼저 해야 할 일은 비즈니스와 관련된 핵심 질문들을 정의하고 그룹화하는 것입니다.**

• 고객 여정 단계별 분류: 인지 단계(우리 제품이 무엇인지), 고려 단계(경쟁사와 어떻게 다른지), 구매 단계(가격, 도입 방법은 어떤지)에 따라 질문을 나눕니다.
• 사용자 의도별 분류: 정보형("X란 무엇인가요?"), 비교형("A vs B 차이는?"), 상업형("가격/요금제는?"), 후기형("사용자 평가는?") 등으로 질문 의도를 세분화합니다.
• 구체적 예시: B2B 프로젝트 관리 SaaS라면 다음과 같은 질문 세트를 준비합니다.
  • 정의형: "프로젝트 관리 도구란 무엇인가요?"
  • 비교형: "Asana vs Monday.com vs [우리 제품] 비교"
  • 가격형: "프로젝트 관리 툴 가격 비교"
  • 사례형: "스타트업에서 쓰기 좋은 프로젝트 관리 툴 추천"

** 이 단계에서 최소 30~50개 이상의 프롬프트를 준비하는 것이 통계적 신뢰성 확보에 유리합니다.**

2단계: AI 답변 데이터 수집

정의된 프롬프트 세트를 ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 여러 LLM에 입력하고, 답변을 체계적으로 수집합니다.

• 테스트 환경 통일: 동일한 시점, 동일한 계정 설정(무료/유료 플랜, 언어 설정 등)에서 테스트하여 변수를 최소화합니다.
• 답변 기록 양식: 스프레드시트에 다음 컬럼을 만들어 기록합니다.
  • 프롬프트 텍스트
  • LLM 종류 (ChatGPT, Gemini 등)
  • 테스트 날짜/시간
  • 전체 답변 텍스트
  • 자사 브랜드 언급 여부 (O/X)
  • 경쟁사 A, B, C 언급 여부 (O/X)
  • 언급 순서
  • 인용 출처 URL (있다면)
• 일관성 확보: LLM 답변은 확률적이므로, 가능하다면 동일 프롬프트를 2~3회 반복 테스트하여 평균값을 사용하는 것이 좋습니다.

3단계: 데이터 분석 및 태깅

수집된 답변에서 의미 있는 패턴을 추출하기 위해 데이터를 태깅하고 분류합니다.

• 언급 여부 및 순서: 각 답변에서 자사 및 경쟁사가 언급된 순서를 1, 2, 3... 으로 기록합니다. 첫 번째 언급은 가장 높은 가중치를 갖습니다.
• 맥락 분석: 언급된 맥락을 다음 세 가지로 분류합니다.
  • 긍정: "가장 추천하는", "강력한 기능을 제공하는" 등
  • 중립: "다음 옵션들이 있습니다: A, B, C"
  • 부정: "단점은", "비용이 높은" 등
• 인용 출처 기록: AI가 답변 근거로 제시한 URL이 있다면, 해당 도메인이 자사인지, 경쟁사인지, 제3자(리뷰 사이트, 미디어 등)인지 분류합니다.

4단계: SoV 계산 및 경쟁사 비교

태깅이 완료된 데이터를 기반으로 실제 SoV 지표를 계산합니다.

• 기본 SoV 공식: (자사 브랜드가 언급된 프롬프트 수 / 전체 프롬프트 수) × 100
  • 예: 50개 프롬프트 중 25개에서 언급 → SoV = 50%
• 경쟁사 비교 차트: 자사, 경쟁사 A, 경쟁사 B의 SoV를 막대그래프로 시각화하여 상대적 위치를 한눈에 파악합니다.
• ** 가중 SoV 계산 (고급)**: 언급 순서와 맥락에 가중치를 부여합니다.
  • 1위 언급: 3점, 2위: 2점, 3위 이하: 1점
  • 긍정 맥락: ×1.5, 중립: ×1.0, 부정: ×0.5
  • 총점을 합산하여 더욱 정교한 경쟁 비교를 수행합니다.

5단계: 취약 의도군 식별

전체 SoV뿐 아니라, 의도별로 그룹화된 프롬프트 세트의 SoV를 개별적으로 계산하여, 우리 브랜드가 특히 약한 질문군을 특정합니다.

• ** 의도군별 분해**: 1단계에서 정의한 의도 분류(정의형, 비교형, 가격형, 사례형 등)별로 SoV를 따로 계산합니다.
• 취약점 발견 예시:
  • 정의형 질문에서는 SoV 70%로 강세
  • 비교형 질문에서는 SoV 30%로 약세
  • 가격형 질문에서는 아예 언급되지 않음 (SoV 0%)
• 액션 우선순위 도출: SoV가 낮거나 경쟁사에 비해 현저히 뒤처지는 의도군을 찾아내고, 해당 질문에 답하는 콘텐츠 제작을 우선적으로 배정합니다.

** 이 5단계 워크플로우를 따라가면, 단순히 "우리가 AI에 얼마나 노출되나"를 넘어서 "어떤 종류의 질문에서 왜 지고 있는지"까지 정확히 진단할 수 있습니다.**

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3. 수동 분석의 한계: 왜 자동화 솔루션이 필요한가?

앞서 제시한 5단계 워크플로우는 논리적으로 명확하지만, 실제로 수동으로 실행하려면 현실적인 장벽이 여러 개 존재합니다.

시간과 리소스 문제

수백 개의 프롬프트를 여러 LLM에 반복적으로 테스트하고 결과를 정리하는 것은 막대한 시간이 소요되는 작업입니다.

• 프롬프트 하나당 평균 35분(질문 입력, 답변 대기, 복사, 스프레드시트 정리)이 걸린다고 가정하면, 50개 프롬프트 × 3개 LLM = 150회 테스트 = 약 7.512.5시간의 순수 작업 시간이 필요합니다.
• 이는 한 사람이 이틀 이상을 온전히 투입해야 하는 수준이며, 이를 주기적으로(주간, 월간) 반복하는 것은 비현실적입니다.
• 또한 단순 반복 작업이 많아 휴먼 에러(데이터 복사 오류, 태깅 누락, 경쟁사 이름 오기 등)가 발생할 확률이 높습니다.

일관성 및 정확성 문제

LLM 답변은 동일한 질문에도 계속 변하는 확률적 결과물이므로, 수동으로 특정 시점의 데이터만 수집하면 통계적 신뢰성을 확보하기 어렵습니다.

• 같은 질문을 아침과 저녁에 던지면 다른 답변이 나올 수 있습니다.
• 계정 상태(로그인 여부, 대화 히스토리)에 따라 답변이 달라질 수 있습니다.
• 수동 측정에서는 이러한 변동성을 고려한 샘플링과 평균화가 거의 불가능하며, 결과적으로 "한두 번 테스트한 결과"에 의존하게 되어 신뢰도가 낮아집니다.

분석의 깊이 문제

단순 언급 횟수 계산을 넘어, 인용된 출처의 도메인 권위도, 콘텐츠 유형, 경쟁사와의 인용 점유율 비교 등 심층 분석은 수동으로 거의 불가능합니다.

• AI 답변에서 제시된 참고 링크(Citation)를 일일이 분류하고, 각 도메인의 권위도를 평가하며, 경쟁사 출처와 점유율을 비교하는 작업은 수작업으로는 불가능에 가깝습니다.
• 또한 "어떤 콘텐츠 유형(블로그, 가이드, FAQ, 비교 페이지)이 더 자주 인용되는가?" 같은 질문에 답하려면, 수백 개의 URL을 방문하고 콘텐츠 유형을 수동 분류해야 하는데, 이는 분석팀 전체가 일주일 내내 매달려도 어려운 작업입니다.

지속적 추적의 어려움

GEO는 일회성 측정이 아니라, 지속적인 모니터링과 개선 사이클 이 필요합니다. 콘텐츠를 새로 배포했을 때, 경쟁사가 새로운 캠페인을 시작했을 때, LLM이 업데이트되었을 때 등 다양한 이벤트에 맞춰 반복 측정해야 변화를 감지할 수 있습니다. 하지만 수동 측정으로는 이러한 빈도를 유지하는 것 자체가 불가능합니다.

해결책: 자동화 솔루션의 필요성

이러한 문제들을 해결하기 위해, Prompt SoV 측정 및 분석 전용 자동화 솔루션이 필요합니다. 이상적인 솔루션은 다음 기능을 갖춰야 합니다:

• 프롬프트 자동 확장 및 관리
• 여러 LLM에 대한 자동 테스트 및 답변 수집
• 언급, 순서, 맥락, 인용 출처의 자동 분석 및 태깅
• SoV, 랭킹, Citation Share 등 핵심 지표의 실시간 시각화
• 의도군별, 경쟁사별 성과 비교 대시보드
• 시계열 추적 및 변화 알림

다음 섹션에서는 이러한 요구사항을 충족하는 구체적인 솔루션을 살펴보겠습니다.

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4. 온더AI(Onthe AI): 복잡한 Prompt SoV 분석을 원클릭으로 해결하는 방법

앞서 설명한 5단계 수동 워크플로우의 모든 단계를 자동화하고, 더 나아가 실무 마케터가 필요로 하는 심층 분석과 지속적 추적까지 제공하는 솔루션이 바로 온더AI(Onthe AI) 입니다.

온더AI는 ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 주요 생성형 AI에서 브랜드가 언급되고 인용될 수 있도록 돕는 GEO/AEO 전문 SaaS 플랫폼 으로, B2B SaaS 마케터, SEO 담당자, 스타트업 대표를 위해 설계되었습니다.

워크플로우 1단계 해결: Query Fan-out으로 프롬프트 자동 확장

수동 워크플로우에서 가장 어려운 부분 중 하나는 "어떤 질문을 테스트해야 하는가"를 정의하는 것입니다. 한 가지 주제에 대해서도 사용자는 수십 가지 방식으로 질문할 수 있으며, 이를 놓치면 분석의 커버리지가 낮아집니다.

온더AI의 'Query Fan-out' 기능은 하나의 핵심 질문(골든 프롬프트)을 다양한 의도별 하위 질문으로 자동 확장합니다.

• 예: "프로젝트 관리 도구"라는 핵심 주제를 입력하면
  • 정의형: "프로젝트 관리 도구란 무엇인가요?"
  • 비교형: "Asana vs Notion vs [우리 제품] 비교"
  • 가격형: "프로젝트 관리 도구 가격 비교"
  • 사례형: "스타트업에 적합한 프로젝트 관리 도구"
  • 기능형: "Gantt 차트 기능이 있는 프로젝트 관리 도구"
  • 보안형: "ISO 인증을 받은 프로젝트 관리 도구" 등 실제 사용자가 던질 법한 고의도 질문을 자동 생성합니다.

이를 통해 마케터는 수동으로 질문을 하나씩 고민할 필요 없이, 실제 사용자 질문 분포를 촘촘히 커버하는 프롬프트 세트를 몇 분 만에 구축할 수 있습니다.

워크플로우 2, 3, 4단계 해결: Prompt Analytics와 Share of Voice 대시보드

수동으로 가장 많은 시간이 소요되는 "데이터 수집 → 분석 → SoV 계산" 과정을 온더AI는 완전 자동화합니다.

온더AI는 정의된 프롬프트 세트를 여러 LLM에 자동으로 입력하고, 답변을 실시간으로 수집하며, 브랜드 언급률과 경쟁사 현황을 즉시 시각화합니다.

• Prompt Analytics (프롬프트 단위 성과 분석): 질문(의도)별로 브랜드 언급 여부, 경쟁사 언급 여부, 성과 변화를 분해하여 '어떤 질문에서 우리가 이기는지/지는지'를 즉시 확인할 수 있습니다.
• Share of Voice (SoV) 대시보드: 산업/카테고리 내 LLM 답변에서의 브랜드 점유율을 실시간으로 추적하고, 경쟁사 대비 브랜드 존재감을 KPI로 관리할 수 있습니다.
• Industry Ranking: 동일 산업군에서의 언급 기반 랭킹을 제공하여, 시장 내 포지션 변화를 한눈에 보여줍니다.

이 모든 데이터는 기간 필터(지난 7일, 지난 30일, 커스텀 기간) 를 통해 캠페인 전후 성과를 비교하거나, 경쟁사의 변화를 시계열로 추적할 수 있습니다.

워크플로우 5단계 해결: Fan-out Coverage Tracking으로 취약 의도군 즉시 특정

수동 분석에서는 수백 개의 프롬프트를 일일이 의도별로 그룹화하고 각각의 SoV를 계산해야 했지만, 온더AI는 이를 자동으로 처리합니다.

'Fan-out Coverage Tracking' 기능은 확장된 하위 질문 그룹별로 언급/인용/트래픽 성과를 묶어 보고하여, '어떤 의도군이 약한지'를 정확히 특정합니다.

• 예:
  • 정의형 질문군 → SoV 65% (양호)
  • 비교형 질문군 → SoV 25% (취약)
  • 가격형 질문군 → SoV 10% (매우 취약)
• 이 인사이트를 바탕으로 마케터는 '가격 비교 페이지 콘텐츠 강화' 같은 구체적인 액션 아이템을 즉시 도출할 수 있습니다.

심층 분석: Citation Analytics와 Citation Share

온더AI는 단순 언급 집계를 넘어, AI가 답변의 근거로 인용하는 출처를 추적하는 'Citation Analytics' 기능 을 제공합니다.

• 어떤 URL/도메인/문서 유형을 AI가 근거로 사용하는지 추적하여, 우리 브랜드가 인용되는 경로와 누락 원인을 분석할 수 있습니다.
• Citation Share (출처 점유율): 동일 질문군에서 경쟁사 대비 '인용 출처 점유율(도메인/URL 기준)'을 비교하여, GEO의 핵심 경쟁력을 수치로 보여줍니다.
• 예를 들어, "프로젝트 관리 툴 비교" 질문군에서 우리 공식 비교 페이지가 인용된 비율이 15%이고, 경쟁사 A는 40%라면, 해당 페이지를 보강하거나 새로운 비교 콘텐츠를 만들어야 한다는 명확한 인사이트를 얻게 됩니다.

콘텐츠 전략까지 연결: Content Coverage Analysis와 자동 생성

온더AI는 측정에서 그치지 않고, 다음 액션으로 이어지는 콘텐츠 전략까지 지원합니다.

• Content Coverage Analysis: 특정 주제/키워드/엔티티 기준으로 우리 콘텐츠의 커버리지와 결손(미커버 영역)을 진단하여, 다음 생성 콘텐츠의 우선순위를 자동 도출합니다.
• Content Quality Signals: 페이지 메타, JSON-LD 구조화 데이터, 명확한 정의·비교·근거, FAQ·가이드 형태 등 LLM이 인용하기 쉬운 신호를 점검하고 개선 포인트를 제안합니다.
• GEO/AEO 콘텐츠 자동 생성 및 배포: 우선순위 주제/의도군에 맞춰 GEO 최적화 콘텐츠를 자동 생성하고, 서브도메인에 빠르게 배포할 수 있습니다. sitemap.xml, robots.txt, llms.txt, 페이지 메타태그, JSON-LD를 모두 자동 생성/최적화합니다.

브랜드 일관성: Brand Kit으로 품질 고정

브랜드 매니지먼트(Brand Kit) 기능은 브랜드 소개, 타깃, 차별점, 금지어, 용어집, 증거자료, 경쟁 구도를 저장하여, 콘텐츠·프롬프트 생성 품질을 일관되게 고정합니다. 이를 통해 사람이나 날짜에 따라 메시지가 흔들리지 않고, 모든 콘텐츠와 프롬프트가 브랜드 정체성에 맞춰 생성됩니다.

온더AI의 핵심 차별점

온더AI는 다음과 같은 점에서 수동 분석이나 범용 SEO 툴과 차별화됩니다:

1. "LLM 답변에서의 브랜드 가시성"을 SoV/랭킹으로 KPI화하여, 감이 아니라 수치로 경쟁 상황을 설명할 수 있습니다.
2. 단순 언급 집계가 아니라 "프롬프트(질문) 단위"로 성과를 분해하여, 무엇을 바꿔야 노출이 늘어나는지 원인을 바로 찾습니다.
3. AI Traffic으로 '언급'에서 끝나지 않고 '유입'까지 연결하여, GEO 활동의 비즈니스 임팩트를 측정할 수 있습니다.
4. 운영/실험 프롬프트를 분리하고 삭제 프롬프트를 지표에서 제외하여, 의사결정 가능한 데이터(정제된 KPI)를 제공합니다.
5. 서브도메인 배포 + sitemap/robots/llms.txt/JSON-LD 자동화 로, "생성 → 배포 → 크롤링/인용"까지 실행 속도를 극대화합니다.

7일 무료 체험으로 즉시 확인

온더AI는 7일 무료 체험 을 제공합니다. 신용카드 등록 없이 즉시 시작할 수 있으며, 이 기간 동안 자사 브랜드의 Prompt SoV를 측정하고, 경쟁사와 비교하며, 취약한 의도군을 특정하는 전 과정을 직접 경험할 수 있습니다.

지금 바로 7일 무료 체험을 통해 경쟁사에게 빼앗기고 있는 AI 답변 점유율을 확인해보세요. 온더AI의 Pro 플랜은 월 50만원이며, 모든 핵심 기능을 제한 없이 사용할 수 있습니다.

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결론: 측정에서 실행으로, AI 답변의 주인공이 되는 법

생성형 AI가 정보 탐색의 중심으로 자리 잡으면서, Prompt Share of Voice는 더 이상 선택이 아니라 필수 KPI 가 되었습니다. 잠재 고객이 AI에 질문을 던질 때, 그 답변 안에 우리 브랜드가 존재하지 않는다면, 우리는 시장 경쟁에서 이미 한 발짝 뒤처진 것입니다.

이 글에서 제시한 5단계 워크플로우는 Prompt SoV 측정의 논리적 기반을 제공하지만, 실무에서 이를 지속 가능하게 운영하기 위해서는 자동화된 솔루션이 필수적입니다. 온더AI(Onthe AI)와 같은 전문 GEO 플랫폼은 단순히 측정을 자동화하는 것을 넘어, 취약 의도군 특정, 인용 출처 분석, 콘텐츠 전략 도출, 자동 배포까지 전 과정을 지원하여 마케터가 '분석'이 아닌 '실행'에 집중할 수 있게 돕습니다.

다음 단계로 나아가기

Prompt SoV 측정은 시작일 뿐입니다. 중요한 것은 이 데이터를 바탕으로 실제 콘텐츠를 개선하고, 구조화된 정보를 배포하며, LLM이 신뢰할 수 있는 출처로 자리 잡는 것 입니다. 다음과 같은 액션을 우선적으로 고려하세요:

• 취약 의도군에 맞는 콘텐츠 제작: SoV가 낮은 질문 유형(가격, 비교, 사례 등)에 답하는 명확하고 구체적인 페이지를 만드세요.
• 구조화 데이터 추가: JSON-LD, FAQ 스키마, 제품 스키마 등을 활용해 LLM이 정보를 추출하기 쉽게 만드세요.
• 신뢰할 수 있는 출처 확보: 리뷰 사이트, 업계 미디어, 파트너사 등에서의 언급과 인용을 늘려 Citation Share를 높이세요.
• 지속적 모니터링: GEO는 일회성이 아닙니다. 정기적으로 SoV를 추적하고, 경쟁사 변화와 LLM 업데이트에 대응하세요.

전문가 검토의 중요성

온더AI를 비롯한 GEO 솔루션은 데이터를 제공하고 최적화 기회를 제안하지만, 최종적인 전략 판단과 콘텐츠 승인, 법적·윤리적 검토는 마케팅 전문가와 의사결정권자의 책임 입니다. 특히 B2B SaaS의 경우 제품 설명의 정확성, 경쟁사 비교의 공정성, 고객 사례의 동의 여부 등 민감한 이슈가 많으므로, 자동화 도구의 결과를 그대로 배포하기 전에 반드시 내부 검토를 거치세요.

AI 답변의 주인공이 되는 것은 기술만으로 이뤄지지 않습니다. 명확한 전략, 양질의 콘텐츠, 지속적인 측정과 개선, 그리고 이 모든 과정을 효율적으로 실행할 수 있는 도구가 함께할 때 비로소 가능합니다. 지금 바로 Prompt SoV 측정을 시작하고, 경쟁사에 빼앗긴 AI 답변 점유율을 되찾으세요.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. GEO(AEO)와 SEO는 완전히 다른 것인가요? 둘 중 하나만 해도 되나요?

A. GEO와 SEO는 대체 관계가 아니라 상호 보완적 입니다. 생성형 AI는 웹상의 콘텐츠를 학습 데이터와 실시간 참조 자료로 활용하므로, 검색 엔진에 잘 최적화된 양질의 콘텐츠는 GEO의 기반이 됩니다. 반대로 GEO를 위해 만든 명확하고 구조화된 콘텐츠(FAQ, 비교표, 정의 섹션 등)는 SEO에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 따라서 두 전략을 함께 가져가야 최대 시너지를 낼 수 있습니다.

Q2. Prompt SoV를 높이기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?

A. 가장 먼저 해야 할 일은 자사 제품/서비스에 대해 사용자가 가질만한 모든 질문(정의, 기능, 가격, 비교, 후기 등)에 답하는 명확하고 구조화된 콘텐츠를 만드는 것 입니다. LLM은 모호하거나 마케팅 용어로 가득한 콘텐츠를 신뢰하지 않습니다. "우리 제품은 혁신적입니다" 같은 추상적 표현보다, "우리 제품은 X 기능을 통해 Y 문제를 Z 방식으로 해결합니다"처럼 구체적이고 근거 있는 정보를 제공해야 합니다. JSON-LD 구조화 데이터, FAQ 스키마, 비교표 등을 추가하면 LLM이 정보를 추출하고 인용하기 더 쉬워집니다.

Q3. 온더AI와 같은 솔루션 없이 개인이 측정하는 것은 불가능한가요?

A. 소수의 핵심 프롬프트(5~10개 정도)에 대해서는 수동 측정이 가능합니다. 스프레드시트에 질문을 정리하고, ChatGPT와 Gemini에 직접 입력한 뒤 답변을 기록하여 언급 여부를 확인하는 방식으로 기초적인 SoV를 파악할 수 있습니다. 하지만 유의미한 경쟁 분석과 지속적인 성과 추적 을 위해서는 최소 50개 이상의 프롬프트를 여러 LLM에서 반복 테스트하고, 의도군별로 분해하며, 인용 출처까지 추적해야 하는데, 이는 수동으로 불가능에 가깝습니다. 또한 LLM 답변의 확률적 특성 때문에 통계적 신뢰성을 확보하려면 자동화된 데이터 수집 및 분석 솔루션이 필수적입니다.

Q4. Prompt SoV가 높아지면 실제 매출도 증가하나요?

A. Prompt SoV는 직접적인 매출 지표는 아니지만, 고객 여정의 초기 단계(인지-고려)에서 브랜드 가시성 을 높여 간접적으로 매출에 기여합니다. 잠재 고객이 AI를 통해 정보를 탐색하는 단계에서 우리 브랜드가 반복적으로 언급되고 긍정적으로 인용되면, 브랜드 인지도가 높아지고 고려군에 포함될 확률이 증가합니다. 특히 온더AI의 'AI Traffic Analytics' 기능처럼 언급에서 실제 유입까지 추적할 수 있다면, SoV 증가가 웹사이트 방문과 전환으로 이어지는 경로를 측정하여 ROI를 입증할 수 있습니다.

Q5. 경쟁사의 Prompt SoV를 낮출 수 있나요?

A. 경쟁사의 SoV를 직접적으로 낮추는 것은 불가능하며, 윤리적으로도 바람직하지 않습니다. 대신 우리의 SoV를 높이는 데 집중해야 합니다. 경쟁사보다 더 명확하고 유용한 콘텐츠를 제공하고, 더 많은 신뢰할 수 있는 출처에서 인용받으며, 더 다양한 질문 의도를 커버하면, 상대적으로 우리의 비중이 높아지고 경쟁사의 비중은 낮아지는 효과를 얻을 수 있습니다. GEO는 제로섬 게임이 아니라, 더 나은 정보를 제공하는 브랜드가 보상받는 구조입니다.