GEO 툴에 대한 생각

GEO를 시작하면서 가장 먼저 든 의문은 단순했습니다.

AI에 우리 브랜드가 나오지 않는다면, 왜 나오지 않는 걸까?

처음에는 저도 여러 방법을 시도했습니다.
콘텐츠를 늘려보기도 했고, 사이트 구조를 바꿔보기도 했고,

외부 정보를 정리하거나 여러 GEO 도구를 사용해보기도 했습니다.

그런데 대부분의 도구가 알려주는 것은 결과였습니다.

AI에서 몇 번 언급됐는지,
경쟁사보다 점수가 높은지 낮은지,
어떤 질문에서 인용됐는지.

물론 필요한 정보입니다.

다만 그것만으로는 다음 행동을 결정하기 어려웠습니다.

인용되지 않았다는 결과는 같더라도 원인은 전혀 다를 수 있기 때문입니다.

AI가 우리 페이지를 아예 찾지 못했을 수도 있고,
찾았지만 다른 페이지를 더 적합한 출처로 판단했을 수도 있습니다.

때로는 우리 사이트의 문제가 아니라

해당 질문 자체가 법원, 정부기관, 언론처럼

특정 유형의 출처를 중심으로 답변되는 검색 환경일 수도 있습니다.

이것들을 모두 똑같은 ‘미인용’으로 묶어놓고

콘텐츠를 더 만들거나 링크를 더 확보하는 것은 저에게는 이상하게 느껴졌습니다.

원인이 다른데 해결책이 같을 수는 없으니까요.

GEO에는 아직 정답이 많지 않습니다

저는 GEO가 아직 정답이 완성된 분야라고 생각하지 않습니다.

검색엔진이나 생성형 AI가 정보를 선택하는 모든 기준이 공개되어 있는 것도 아니고,

같은 질문을 하더라도 모델이나 시점에 따라 결과가 달라집니다.

어떤 변경 이후 인용이 증가했다고 관측할 수는 있습니다.

하지만 그것만으로

“이 요소를 수정하면 AI 인용이 증가한다”

라는 보편적인 인과관계를 곧바로 주장하기는 어렵습니다.

그래서 인트릭스는 처음부터 GEO 체크리스트를 만드는 방식으로 접근하지 않았습니다.

대신 실제로 질문을 던졌습니다.

AI가 그 질문을 어떤 검색어로 바꾸는지 보고,
무엇을 검색하는지 확인하고,
어떤 사이트와 페이지를 찾는지 살펴보고,
최종적으로 어떤 출처를 선택하는지 기록했습니다.

우리 페이지가 선택되지 않았다면 실제로 선택된 페이지와 비교했습니다.

그리고 수정한 뒤에는 같은 질문으로 다시 측정했습니다.

정답을 미리 정해놓기보다는

관측할 수 있는 범위를 넓히고, 틀린 가능성을 하나씩 제거하는 방식에 가까웠습니다.

필요한 질문이 생길 때마다 도구도 하나씩 생겼습니다

처음부터 세 개의 시스템을 만들 계획은 없었습니다.

GEO를 이해하려고 하다 보니 기존 도구로는 답할 수 없는 질문이 하나씩 생겼고,

그 질문에 답하기 위해 필요한 도구를 직접 만들게 됐습니다.

Intrix-Audit

가장 먼저 확인해야 했던 것은 사이트 자체였습니다.

AI 인용을 이야기하기 전에

검색엔진과 AI가 사이트를 제대로 찾고 읽을 수 있는 상태인지부터 알아야 했습니다.

크롤링과 색인, 사이트 구조, 페이지 구성, Entity, Schema, 성능,

AI 접근성, Answerability, Trust 등 여러 요소를 확인합니다.

하지만 Audit의 목적은 문제 개수를 세는 것이 아닙니다.

200개의 항목 중 몇 개가 잘못됐는지를 보여주는 것보다 중요한 것은,

현재 AI 검색 과정에서 실제 병목이 될 가능성이 있는 문제가 무엇인지 구분하는 것

이라고 생각합니다.

Intrix-CT

사이트가 어떤 상태인지 확인하고 나니 다음 질문이 생겼습니다.

AI는 실제로 우리 페이지를 어떻게 찾고 있을까?

그래서 Citation Trace를 만들었습니다.

Intrix-CT는 하나의 질문이 최종 인용에 도달하는 과정을 따라갑니다.

QUESTION
→ QUERY FAN-OUT
→ SEARCH
→ RETRIEVAL
→ SOURCE
→ CITATION

사용자가 입력한 질문이 어떤 검색 표현으로 변하는지,
AI가 어떤 검색을 수행했는지,
어떤 출처를 찾았는지,
우리 페이지가 후보에 들어왔는지,
그리고 최종적으로 어떤 페이지가 인용됐는지를 확인합니다.

이 과정을 보고 나면 같은 ‘미인용’도 다르게 보이기 시작합니다.

우리 페이지를 찾지 못한 Discovery 문제인지,

찾기는 했지만 다른 출처를 선택한 Selection 문제인지,

아니면 애초에 특정 기관이나 출처가 강하게 지배하는 검색 환경의 문제인지 구분할 수 있습니다.

이 차이는 상당히 중요합니다.

Discovery 문제라면 페이지나 연결 구조를 점검해야 하고,
Selection 문제라면 선택된 페이지와의 차이를 살펴봐야 합니다.

검색 환경 자체가 문제라면 자사 콘텐츠를 더 만드는 것이 우선순위가 아닐 수도 있습니다.

Intrix-Diff

그리고 자연스럽게 다음 질문이 생겼습니다.

AI는 왜 저 페이지를 선택하고 우리 페이지를 선택하지 않았을까?

그래서 Intrix-Diff를 만들었습니다.

인트릭스는 비교 대상을 임의로 정하지 않습니다.

검색 결과 상위에 있다는 이유만으로 경쟁 페이지를 선정하는 대신,

같은 질문에서 AI가 실제로 출처로 선택한 페이지와 우리 페이지를 비교합니다.

정보의 구체성, 숫자와 가격정보, 질문과의 일치 정도,

구조, Entity, Trust, Structured Data 등 실제 차이를 확인합니다.

여기서 중요한 것은 어떤 요소가 더 많고 적은지를 점수화하는 것이 아닙니다.

오히려 이번 문제에서 무엇이 원인이 아닌지도 제외하는 것입니다.

예를 들어 우리 페이지의 Structured Data가 실제 인용 페이지보다 충분히 잘 구성되어 있다면,

적어도 해당 질문에서는 Schema를 더 추가하는 것이 우선 해결책은 아닐 가능성이 높습니다.

무엇을 해야 하는지 찾는 것만큼
무엇을 하지 않아도 되는지 찾는 것도 중요합니다.

결국 세 도구는 하나의 질문을 향하고 있습니다

Intrix-Audit, Intrix-CT, Intrix-Diff는 서로 다른 제품처럼 보일 수 있습니다.

하지만 실제로는 하나의 과정입니다.

사이트에 문제가 있는가.

AI는 우리를 어디까지 찾았는가.

찾았다면 왜 다른 곳을 선택했는가.

그리고 마지막에는 항상 같은 단계로 돌아갑니다.

수정하고, 같은 조건에서 다시 측정합니다.

인트릭스의 GEO는 결국

관측 → 원인 분리 → 수정 → 재측정

이라는 단순한 구조를 반복합니다.

이 방식이 반드시 GEO의 정답이라고 생각하지는 않습니다.

앞으로 더 많은 데이터가 쌓이면 지금 중요하다고 생각하는 요소가

실제로는 중요하지 않았다는 것을 발견할 수도 있고,

지금은 보이지 않는 새로운 변수를 발견할 수도 있습니다.

그렇다면 방법론도 바뀌어야 합니다.

저희가 직접 도구를 만드는 이유도 여기에 있습니다.

좋은 GEO 도구가 더 많아지는 것은 좋은 일입니다

앞으로 GEO 시장에는 훨씬 더 많은 도구가 등장할 것이라고 생각합니다.

AI Visibility를 측정하는 도구,
브랜드 언급량과 SOV를 비교하는 도구,
프롬프트를 추적하는 도구,
콘텐츠를 자동으로 만드는 도구도 계속 늘어날 것입니다.

그중 상당수는 분명 유용할 겁니다.

인트릭스 역시 좋은 외부 도구가 있다면 사용할 수 있습니다.

다만 저희가 도구를 선택하거나 새 기능을 만들 때의 기준은 조금 다릅니다.

기능이 많아서도 아니고, GEO 업계에서 유행해서도 아닙니다.

지금 우리가 가진 데이터만으로는 답할 수 없는 질문이 있는가.

그 질문에 답하기 위해 새로운 관측이 필요한가.

필요하다면 만듭니다.

Intrix-Audit도, Intrix-CT도, Intrix-Diff도 그렇게 생겼습니다.

우리가 계속 알고 싶은 것은 ‘몇 번 나왔는가’보다 ‘왜 그랬는가’입니다

AI에서 브랜드가 얼마나 많이 등장하는지는 당연히 중요합니다.

하지만 그것만으로는 무엇을 바꿔야 할지 알기 어렵습니다.

인트릭스가 더 관심을 두는 질문은 이것입니다.

AI는 왜 우리를 선택했는가.
그리고 왜 선택하지 않았는가.

그 원인을 조금이라도 더 정확하게 알 수 있다면 불필요한 콘텐츠를 만들지 않아도 되고,

의미 없는 수정이나 외부 작업에 비용을 쓰지 않아도 됩니다.

반대로 원인을 모른다면 결국 할 수 있는 일은

더 많이 만들어보고, 더 많이 연결해보고, 결과가 달라지기를 기다리는 것뿐입니다.

저는 GEO가 그렇게 되어서는 안 된다고 생각합니다.

아직 모든 정답을 알 수 없다면,

적어도 확인할 수 있는 것을 확인하고, 틀린 가능성을 하나씩 제거해가는 것.

지금의 인트릭스가 GEO를 연구하고 일하는 방식은 거기에서 출발합니다.

그리고 앞으로 새로운 도구가 하나 더 생긴다면 아마 그 시작도 같을 겁니다.

지금 우리는 무엇에 아직 답하지 못하고 있는가.