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Perplexity 답변에 어떤 브랜드가 등장하는지 세어본 조사가 있었습니다. 결과는 단순했습니다. 경쟁 서비스가 92회 언급되는 동안 자사는 단 한 번도 이름이 오르지 않았습니다. 같은 조사에서 T사는 20회, B사는 15회 호명되었습니다. 숫자만 보면 자사가 시장에서 존재감이 없는 것처럼 보이지만, 실제로 들여다보면 이야기는 조금 다릅니다.
92 대 0, 이 숫자가 말하는 것
AI 검색은 사람이 쓴 글 중에서 질문에 맞는 문장을 골라 답변을 구성합니다. 그래서 어떤 브랜드가 몇 번 언급됐는지는 그 브랜드가 얼마나 유명한지가 아니라, AI가 참고할 만한 문장을 얼마나 갖고 있는지를 보여주는 지표에 가깝습니다. 자사가 0회였다는 것은 인지도가 낮다는 뜻이라기보다, AI가 골라 쓸 수 있는 형태의 문장이 웹상에 거의 없었다는 뜻으로 읽어야 합니다.
왜 콘텐츠 품질의 문제가 아닌가
여기서 착각하기 쉬운 지점이 있습니다. 자사 콘텐츠의 완성도가 떨어져서 인용되지 않았다고 생각하기 쉽지만, 실제 원인은 다른 곳에 있는 경우가 많습니다. 블로그 글이 홍보성 문장 위주로 쓰여 있거나, 질문에 바로 답이 되는 짧고 명확한 문장이 없으면 AI는 그 글을 인용할 문장으로 선택하지 않습니다. 반면 T사와 B사는 특정 질문에 곧바로 답이 되는 문장을 먼저 쌓아둔 쪽이었고, 그 결과가 20회, 15회라는 숫자로 나타난 것입니다.
격차를 좁히는 절차는 광고가 아니다
이 격차를 메우는 방법은 노출을 늘리는 광고 집행이 아닙니다. 실제로 사람들이 검색창이나 AI 챗봇에 입력하는 질문을 확인하고, 그 질문에 바로 답이 되는 문장을 콘텐츠에 심어두는 작업이 우선입니다. 예를 들어 특정 상황에서 어떤 방식이 적합한지를 묻는 질문이 반복해서 나온다면, 그 질문의 표현을 살려 답을 명확히 적어두는 식입니다. 이런 문장이 쌓일수록 AI가 인용할 후보군에 포함될 가능성이 올라갑니다.
지금 확인해야 할 것
92 대 0이라는 결과는 한 번의 조사로 끝날 문제가 아닙니다. 같은 질문을 주기적으로 다시 던져보고 자사 언급 횟수가 어떻게 변하는지 추적하는 것이 시작점입니다. 인용 횟수는 감으로 판단할 대상이 아니라 실제로 세어서 확인할 수 있는 숫자이고, 그 숫자를 기준으로 콘텐츠를 하나씩 보완해 나가는 것이 격차를 줄이는 실질적인 방법입니다.