0 → 2.1 → 3.1 → 14.1% — 네 번째 자기 GEO 측정, 한 엔진이 끌어올린 상승

네 번의 측정 — 0 → 2.1 → 3.1 → 14.1%

우리는 ‘병원 AI 검색 측정 서비스 추천해줘’ 같은 100개 질문을 동결해두고, 대략 2주 간격으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 던집니다. 지금까지 네 번(6/18·6/30·7/8·7/21) 측정했고, 이름을 대지 않고 물었을 때 우리가 등장하는 ‘비브랜드 노출률’은 0% → 2.1% → 3.1% → 14.1%로 올랐습니다. 앞선 세 회차의 완만한 곡선과 달리 이번엔 확 뛰었습니다.

다만 ‘4.5배 올랐다’는 헤드라인만 보면 오해하기 쉽습니다. 이 상승이 어디서 왔는지 뜯어보면 이야기가 달라집니다.

사실상 한 엔진이 끌어올렸다

엔진별로 쪼개 보면, 이름 없이 물었을 때 우리를 꺼낸 건 사실상 Perplexity(54.2%)뿐이었습니다. Gemini는 2.1%로 얕게 걸쳤고, ChatGPT와 Claude는 아직 0%입니다. 즉 ‘전체 14.1%’는 네 엔진에 고르게 퍼진 게 아니라 한 엔진이 만든 숫자입니다.

이래서 헤드라인 한 줄로 판단하면 안 됩니다. 같은 14.1%라도 ‘네 엔진에 3.5%씩 고르게’와 ‘한 엔진에 몰빵’은 전혀 다른 상태이고, 실제 환자가 어느 AI를 쓰느냐에 따라 체감이 완전히 달라지기 때문입니다.

왜 이렇게 갈렸나

엔진마다 답의 근거를 끌어오는 방식이 다르기 때문입니다. Perplexity는 새로 생긴 웹 문서를 빠르게 찾아 인용하는 성향이 강해, 신생 서비스가 가장 먼저 등장합니다. 반면 ChatGPT·Claude는 각자의 색인·학습된 권위가 어느 정도 쌓여야 비브랜드 질문에서 이름을 꺼냅니다 — 시간이 더 필요한 단계입니다.

그래서 이번 상승을 ‘무엇을 했더니 올랐다’고 단정하지 않습니다. Perplexity가 우리 자료를 빨리 반영한 것과, 답변이 실행마다 흔들리는 특성이 겹친 결과일 수 있어, 다음 회차에 되돌아올 수도 있습니다. 판단은 여러 회차 추세로 합니다. (엔진별 차이는 별도 글에서 더 다뤘습니다.)

솔직한 한계

숫자는 커 보여도 표본은 질문 100개·병원 1곳(우리 자신)이고, 4회차는 여전히 짧습니다. 무엇보다 이번 상승은 한 엔진에 몰려 있어, ‘고르게 자리잡았다’고 말하기엔 이릅니다. ChatGPT·Claude의 0%를 어떻게 채워 가는지가 앞으로의 진짜 과제입니다.

AI 검색 노출은 보통 6~12주에 걸쳐 움직이고, 회차마다 오르내립니다. 그래서 이번 14.1%도 확정된 성적이 아니라 추세 위의 한 점으로 봅니다.

측정 회사라서 — 우리 숫자도 공개합니다

좋아 보이는 회차일수록 오히려 뜯어봐야 한다는 걸, 우리 데이터로 보여드리고 싶었습니다. 전체 숫자가 4.5배가 됐다고 자랑하는 대신, ‘그중 한 엔진이 다 만들었고 두 엔진은 0%’라는 구성까지 같은 잣대로 공개하는 것 — 그게 측정 회사가 할 수 있는 가장 정직한 이야기라고 생각합니다.

자주 묻는 질문

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