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[IT뉴스]공인희 함샤우트글로벌 본부장 “AI 시대, 상위 노출보다 답변 맥락 중요” [월간AX 4월호]

온카뱅크관리자

2026-04-28 17:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> IT조선·한빛앤·플런티, 월간AX 4월 세미나 개최 
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 "포털사이트에 검색하던 시절에는 검색 결과에서 사용자가 판단해 직접 링크를 클릭해야 했다면, 생성형 인공지능(AI) 검색에서는 하나의 답변만으로 사용자가 내용을 인식하게 된다. 따라서 답변 안에 우리 브랜드가 어떻게 노출되느냐가 중요하다."
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 <img alt="공인희 함샤우트글로벌 본부장이 서울 마포구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 '월간AX'에 참석해 발표하고 있다. / IT조선" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/552810-SDi8XcZ/20260428170739182fnvh.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="bQHVrAZvMI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/552810-SDi8XcZ/20260428170739182fnvh.jpg" width="658">
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 공인희 함샤우트글로벌 본부장이 서울 마포구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 '월간AX'에 참석해 발표하고 있다. / IT조선
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 공인희 함샤우트글로벌 본부장은 28일 오후 서울 서대문구 한빛앤 본사 리더스홀에서 열린 '월간AX'에 참석해 "우리나라는 네이버 중심의 SEO(검색엔진 최적화) 때문에 글로벌 표준 SEO도 잘 안돼 있는 데다, 언어적 한계로 GEO(생성형 AI 엔진 최적화)에서도 한계를 보이고 있다"며 이같이 말했다.
 '월간AX'는 IT조선이 원스톱 러닝토털매니지먼트 플랫폼 플런티, AI시대 실무 러닝 허브 한빛앤과 공동 주최하는 AI 시대 네트워킹 프로그램으로, AX(인공지능 전환)를 추진하는 기업들을 위한 전략과 사례, 최신 기술 트렌드를 공유한다. 4월 월간AX는 AEO(답변엔진 최적화)와 GEO 기반 AI 검색 최적화 전략과 초개인화 마케팅을 주제로 진행됐다.
 이날 공인희 함샤우트 글로벌 AI기획본부장이 'AI 답변 속 브랜드 경쟁력, GEO 실전 인사이트'를 주제로 발표했다. GEO는 생성형 AI가 답변을 생성할 때 특정 콘텐츠나 브랜드를 참고·인용하도록 최적화하는 전략이다. 검색 결과 상위 노출을 목표로 하는 기존 SEO와 달리 AI 응답 내 포함 여부 자체에 초점을 맞춘다는 점에서 차이가 있다. 
 공인희 본부장은 "SEO 같은 경우는 기본적으로 사람들이 몇 개의 키워드 조합으로 검색해 클릭하지만, GEO는 사람들이 친구와 대화하듯 자연어로 질문하고 문단 형태의 답변을 받게 된다"고 설명했다. 
 "GEO 시대, '상위 노출'보다 AI 답변 내 맥락 중요"
 공인희 본부장은 GEO는 'AI 답변 분석'과 '디지털 자산 분석' 등 두 가지 축에서 살펴봐야 한다고 강조했다. 폭넓은 경우의 수를 보려면 자사 브랜드를 직접 넣은 질문이 아니라, 브랜드를 제외한 상태에서도 AI가 우리 브랜드를 언급하는지를 봐야 한다는 설명이다. 
 공 본부장은 "소비자가 AI에게 받는 답변 안에서 우리 브랜드가 어떻게 호명되는지 분석해야 한다"며 "우리 웹사이트와 콘텐츠가 AI에게 인용될 준비가 돼 있는지를 진단해야 한다"고 말했다.
 이어 "AI 봇은 사람처럼 이미지를 보는 게 아니라 뒤에 붙어 있는 데이터 값을 본다"며 "AI가 우리 홈페이지 방문해서 정보를 잘 볼 수 있는지, AI가 중요하게 생각하는 데이터가 홈페이지 안에 제대로 들어 있는지가 중요하다"고 설명했다.
 'AI 답변 분석'에는 ▲세그먼트 세분화 ▲프롬프트 추출 ▲AI 답변 수집 ▲핵심 지표 분석 ▲진단·솔루션 도출 등의 5단계 과정이 필요하다. 공 본부장은 생성형 AI 검색 환경에서 브랜드 노출 기준이 변화하고 있다"며 "GEO에서는 단순히 많이 노출되는 것보다 어떻게, 어떤 맥락에서, 어떤 브랜드와 함께 노출되는지가 중요하다"고 말했다.
 이에 따라 AI 답변에서는 브랜드를 어떻게 인식하는지 진단해야 한다. 브랜드 노출 현황과 브랜드 인식 구조, 인용 채널 분석, 자사 채널 인용 현황, 질문 유형별 분석, 타깃 세그먼트 분석 등이다.
 공인희 본부장은 "답변 안에서 브랜드가 누구와 같이 언급되는지, 앞뒤 맥락이 어떤지도 중요하다"며 "우리 브랜드만 잠깐 언급되고 다른 브랜드 설명이 훨씬 길다면 그것 역시 분석해야 한다"고 말했다. 또한 "플랫폼마다 인용하는 콘텐츠와 답변 방식이 다르기 때문에 챗GPT, 퍼플렉시티, 클로드 등 여러 AI 플랫폼에서 동시에 분석할 필요가 있다"고 덧붙였다.
 "AI 봇은 이미지 아닌 '데이터' 읽는다"
 '디지털 자산 분석'은 ▲페이지 구조 분해 ▲기술 요소 진단 ▲스코어링&amp;개선 등 프로세스를 거쳐야 한다. 브랜드 일치도와 답변 완성도, AI 이해도, 검색 발견성, 정보 연결성 등의 영역에서 진단하면 된다.
 공 본부장은 "헤딩 구조나 메타 태그, 스키마 같은 정보가 잘 정리돼 있어야 AI가 '이 사이트는 어떤 정보를 다루는 곳인지'를 이해할 수 있다"며 "AI 봇이 사이트에 들어왔을 때 핵심 정보를 빠르게 읽을 수 있도록 구조화하는 작업이 중요하다"고 말했다.
 FAQ(자주묻는질문) 작성에 대한 중요성도 강조했다. 그는 "FAQ를 CS(고객서비스)라고 착각하는 사람들이 있는데 기업이 발행하는 콘텐츠에 관해 사람들이 할 법한 평범한 질문을 쓰면 된다"며 "FAQ 형태가 AI가 인식하기에 가장 직관적으로 좋으므로, 콘텐츠에 대한 설명만 추가하면 AI에 인용될 확률이 높다"고 말했다.
 특히 공 본부장은 자사 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 언급·추천·인용되는지를 진단하는 방법과 함께, 콘텐츠 기획과 웹사이트 구조, PR·디지털 자산 운용을 통해 노출을 개선하는 구체적 실행 전략도 제시했다. 그는 "네이버뿐 아니라 다양한 AI 플랫폼에서 인용될 수 있도록 전문 키워드 기반 콘텐츠를 지속적으로 축적해야 한다"고 했다.
 아울러 함샤우트글로벌은 현재 AI 브랜드 인식 등급 체계인 'AIBA 등급'을 자체적으로 운영하고 있다. 측정 지표로는 ▲카테고리 대표성(ABI) ▲노출 점유율(SOV) ▲단독 경쟁력(BCI) ▲맥락 키워드(CK) ▲감성 톤(BS) 등 5개가 있다.
 공 본부장은 "단순히 노출량만 보는 것이 아니라 AI가 브랜드를 대표 브랜드로 인식하는지, 어떤 맥락에서 설명하는지를 함께 봐야 한다"며 "한 번의 진단으로 끝나는 것이 아니라 시계열로 계속 추적해야 한다"고 말했다. 
 김경아 기자 kimka@chosunbiz.com
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