AIBIX 지수는
무엇을 근거로 신뢰할 수 있나요?

ChatGPT 같은 AI에게 "어떤 브랜드가 좋아?"라고 물으면, AI가 몇 개 브랜드를 골라 답해줍니다. 그 답변 안에 우리 브랜드가 들어가도록 만드는 작업이 GEO입니다. 예전에는 검색 순위를 올리는 경쟁(SEO)이었다면, 이제는 AI의 답변에 이름을 올리는 경쟁입니다.

2023년 미국 프린스턴대 등 공동 연구진이 논문에서 처음 만든 말이고, 2024년 세계적인 데이터 학회(KDD)에서 정식 발표됐습니다. 잠깐 유행하는 마케팅 용어가 아니라 학술 연구에서 출발한 개념입니다. 자세한 내용은 논문요약에서 볼 수 있습니다.

SEO는 검색했을 때 우리 홈페이지가 결과 목록의 위쪽에 뜨게 하는 것이고, GEO는 AI가 문장으로 답을 만들 때 그 안에 우리 브랜드가 언급되게 하는 것입니다. 검색 목록에는 수십 개가 나란히 뜨지만 AI 답변에는 보통 두세 개만 이름이 불리기 때문에, 경쟁이 훨씬 치열합니다. AEO는 그 중간 단계(짧은 단답형 답변에 노출되기)라고 이해하면 됩니다.

AI는 질문을 받으면 먼저 인터넷에서 관련 글을 찾아 읽고, 그중 믿을 만한 내용을 골라 요약해서 답합니다. 이때 글 전체가 아니라 필요한 문단만 뽑아 씁니다. 그래서 한 문단만 읽어도 뜻이 통하는 짧고 명확한 글이 AI에게 잘 선택됩니다.

꼭 그렇지는 않습니다. 검색 1페이지에 뜨는 글과 AI가 답변에 가져다 쓰는 글이 상당히 다르다는 조사가 많고, 검색 10위 밖의 글을 AI가 쓰는 경우도 흔합니다. 그래서 검색 대응(SEO)과 AI 대응(GEO)을 함께 해야 합니다.

연구 결과, AI는 구체적인 숫자, 전문가의 말, 출처가 밝혀진 글을 좋아합니다. 반대로 같은 단어를 반복해서 채워 넣는 옛날식 검색 요령은 오히려 손해였습니다. "업계 최고 품질" 같은 광고 문구보다 "2026년 조사에서 만족도 1위(출처 표기)"처럼 확인할 수 있는 사실을 쓰는 것이 유리합니다.

AI는 회사가 스스로 하는 자랑보다, 언론이나 전문 매체 같은 남이 써준 평가를 더 믿습니다. 실제로 AI가 답변 근거로 쓰는 자료의 대부분이 언론기사·전문매체라는 연구도 있습니다. 그래서 기사에 숫자와 전문가 코멘트가 담기게 하는 언론홍보가 곧 GEO 활동이 됩니다.

효과가 제한적일 수 있습니다. 네이버 블로그나 카페 글은 로그인해야 보이거나 AI가 읽기 어려운 구조인 경우가 많아, AI가 잘 가져다 쓰지 못합니다. 뉴스 기사나 자사 홈페이지처럼 누구나 — AI도 — 접근할 수 있는 곳에 콘텐츠를 두는 것이 중요합니다.

검색 순위 대신 "AI에게 물었을 때 우리 브랜드 이름이 얼마나 자주 나오는가"를 셉니다. AIBIX lab은 4개 AI에 같은 질문을 반복해서 묻고 그 결과를 점수로 만들어 매월 발표합니다. 자세한 기준은 측정 방법론에서 볼 수 있습니다.