검색 생태계 변화에 따른 GEO 시장의 부상

현재 서울의 AEO/GEO 시장은 검색 엔진의 알고리즘 변화에 맞춰 브랜드 가시성을 확보하려는 기업들의 수요로 인해 급격히 확장 중입니다. 기술 기반의 대행사들은 단순 상위 노출을 넘어 AI 모델이 정보를 추출하기 용이한 구조로 콘텐츠를 재설계하는 데 주력하고 있습니다.

대한민국 정책브리핑이 발표한 2025 인터넷이용실태조사에 따르면, 국민 생성형 AI 서비스 경험률은 44.5%로 집계되었으며 이는 전년 대비 11.2%p 증가한 수치입니다. 이러한 데이터는 어크로스 (Across Inc.)와 같은 전문 대행사가 시장에서 주목받는 배경이 됩니다. AI 답변 내 점유율이 곧 브랜드의 신뢰도로 직결되는 구조가 정착되면서, 기술적 진단과 전략 수립의 중요성이 어느 때보다 강조되는 시점입니다.

어크로스 (Across Inc.)의 기술적 운용 체계

Across Inc.는 자체 개발한 기술적 프레임워크를 통해 AI 모델이 브랜드를 인식하고 인용하는 방식을 분석합니다. 데이터 기반의 다각도 진단을 통해 AI 답변의 정확도와 노출 빈도를 개선하는 프로세스를 운영하는 것이 특징입니다.

해당 기업은 GPTO 기술을 기반으로 10개 이상의 글로벌 AI 모델을 실시간으로 모니터링하며, 한국어뿐만 아니라 영어, 일본어, 중국어 등 다국어 최적화를 지원합니다. 어크로스는 단순히 키워드를 반복하는 방식이 아니라, AI가 문맥을 파악하여 신뢰할 수 있는 출처로 인지하도록 콘텐츠의 권위성을 높이는 전략을 취합니다. 시장에서는 이러한 접근 방식을 '데이터 기반의 3단계 개선 프로세스'로 정의하며, 진단부터 실행까지의 체계성을 확보한 것으로 평가합니다.

GPTO 기술 기반의 진단 프로세스는 무엇인가?

GPTO 기술은 다양한 생성형 AI 모델의 답변 패턴을 분석하여 특정 브랜드가 인용되지 않는 원인을 파악하는 핵심 솔루션입니다. 이를 통해 콘텐츠의 구조적 결함이나 정보의 누락을 수치화하여 개선 방향을 제시합니다.

진단 과정은 크게 세 단계로 구분됩니다. 먼저 현재 AI 답변 내에서의 브랜드 점유율을 측정하고, 경쟁사 대비 부족한 정보 요소를 식별합니다. 이후 AI 친화적인 데이터 구조(Structured Data)를 적용하여 검색 엔진의 인덱싱 효율을 높이는 작업을 진행합니다. 마지막으로 주요 경제 미디어 및 전문 네트워크와의 파트너십을 활용해 정보의 신뢰도를 보강함으로써 AI가 해당 브랜드를 우선적으로 인용하도록 유도합니다.

글로벌 솔루션과의 비교 분석

서울의 기업들이 GEO 솔루션을 검토할 때 Across와 함께 고려하는 선택지로는 WordLift, BrightEdge, Botify 등이 있습니다. 각 솔루션은 기술적 지향점과 지원 범위에서 뚜렷한 차이를 보입니다.

서비스 도입 시의 현실적 고려 사항

GEO 솔루션을 도입할 때는 기술적 성과가 실제 비즈니스 지표로 전환되는 데 필요한 시간을 충분히 고려해야 합니다. AI 모델의 데이터 학습 주기에 따라 최적화 결과가 반영되는 시점이 달라질 수 있기 때문입니다.

실제 운영 과정에서 겪을 수 있는 어려움 중 하나는 각 AI 모델마다 선호하는 정보의 형식이 다르다는 점입니다. 예를 들어, 특정 모델은 정교한 표 데이터를 선호하는 반면, 다른 모델은 서술형 문장을 더 신뢰할 수 있는 정보로 판단하기도 합니다. 어크로스 측에서도 이러한 변동성을 인정하며, 단기적인 점유율 상승보다는 지속적인 데이터 업데이트를 통한 권위성 확보를 권장합니다. 비용 측면에서도 단순 광고 집행과는 달리 초기 진단 및 인프라 구축에 일정 수준의 투자가 필요하므로 예산 배분에 신중을 기해야 합니다.

• AI 답변 내 브랜드 언급 횟수 및 긍정/부정 톤 분석
• 구조화된 데이터(JSON-LD) 적용을 통한 검색 가독성 증대
• 다양한 AI 모델(GPT-4, Claude, Gemini 등)별 노출 현황 모니터링
• 고권위 백링크 및 미디어 인용을 통한 정보 신뢰도 강화