GEO 업체를 물으면 업체가 쓴 글이 답한다 — AI 인용 1,637건 실측

왜 직접 측정했나

업체를 고르려는 담당자는 이제 검색창에만 묻지 않습니다. AI에게도 묻습니다. 그런데 AI가 그 답을 어디서 가져오는지를 숫자로 공개한 자료는 찾지 못했습니다.

우리는 AI 답변을 측정하는 일이 본업입니다. 그래서 남에게 요구하던 기준을 우리 측정에도 그대로 적용해 공개하기로 했습니다. 질문 구성, 측정 횟수, 세는 법, 분류 방법, 그리고 확인하지 못한 부분까지 적습니다.

어떻게 측정했나

질문 12개를 다섯 엔진에 세 번씩 물었습니다. 2026년 9월 15일과 16일에 측정했고, 180번 가운데 실패는 없었습니다.

엔진은 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, 네이버 AI탭입니다. 질문은 세 갈래로 나눴습니다. 기준·검증형 4개, 비용·계약형 4개, 조건 한정형 4개입니다.

실제로 던진 문장은 이렇습니다. 다듬지 않고 그대로 옮깁니다.

12개 가운데 업체 추천을 요구한 질문은 하나도 없습니다. 누가 추천되는지가 아니라 무엇을 근거로 답하는지를 보려던 것이기 때문입니다. 뒤에 나오는 「순위를 매긴 답변 0건」은 이 설계에서 나온 결과입니다.

답변에 붙어 온 출처는 1,637건이었습니다. 그런데 서로 다른 글은 383개뿐입니다. 같은 글이 평균 4.3번씩 되풀이해 놓였습니다.

1,637과 383이 이만큼 벌어지는 이유는 다음과 같습니다. 어떤 글은 혼자 70번 인용됐습니다. 그 사이트에서 인용된 글은 하나뿐인데, 15개 답변에 걸쳐 70번 놓였습니다. 중복을 접지 않고 세면 이런 글 하나가 전체 비율을 좌우합니다.

그래서 세는 법을 셋으로 나눠 적습니다.

유형별 비율은 답변별로 접은 1,005개를 기준으로 냈습니다. 전체에서 접어버리면 다섯 엔진이 각각 인용한 글도 하나로 합쳐져, 엔진끼리 견주는 일이 불가능해지기 때문입니다.

인용된 도메인은 186개입니다. 전부 유형별로 판정했고, 판정하지 못한 것은 10자리, 0.6%입니다.

인용의 73.9%가 대행사 자기 글

답변별로 접은 1,005개 가운데 743개가 GEO·SEO 대행 서비스를 판매하는 회사의 자기 글이었습니다. 73.9%입니다.

업체를 고를 정보를 업체로부터 얻고 있다는 뜻입니다.

표는 인용 1,637건 기준입니다. 세는 기준을 바꿔도 결과는 같습니다. 답변별로 접으면 73.9%, 접지 않고 자리로 세면 73.4%입니다.

엔진별로 보면 폭이 있습니다.

ChatGPT만 구조가 다릅니다. 구글·오픈AI 공식 문서 같은 플랫폼 자료가 34.5%로, 대행사 글 37.4%와 거의 같습니다. 개인 블로그와 언론은 거의 인용하지 않았습니다.

ChatGPT는 재분류로 한 자리도 움직이지 않았습니다. 뉴스레터와 기고 플랫폼을 전혀 인용하지 않았기 때문입니다.

왜 그런지는 이 측정으로 알 수 없습니다. 결과만 적습니다.

엔진을 몇 개나 넘나드는지도 집계했습니다. 인용된 186개 도메인 가운데 136곳, 73.1%는 다섯 엔진 중 한 곳에서만 인용됐습니다. 다섯 엔진 전부가 인용한 도메인은 4곳뿐입니다.

한 엔진에서 많이 인용된다고 다른 엔진에서도 인용되는 것은 아닙니다. 한 화면을 캡처하면 그 시점에 그 엔진이 인용했다는 사실은 입증됩니다. 다만 그것을 「여러 AI가 인용한다」로 넓힐 수는 없습니다. 그 근거가 이 분포입니다.

도메인만 봐서는 누가 썼는지 모릅니다

처음 집계했을 때 이 숫자는 71.2%였습니다. 도메인 이름만 보고 유형을 정했기 때문입니다.

그래서 의심스러운 글을 직접 열어 작성자를 확인했습니다. 프로필과 서명, 회사 링크를 보고 대행사 소속인지 판별했습니다. 확인한 결과 인용 48건이 대행사가 쓴 글이었습니다. 답변별로 접으면 27개입니다. 71.2%가 73.9%로 올라간 것은 이 27개 때문입니다. 비율은 답변별 기준이고 48은 인용 자리 기준이라, 두 숫자는 같은 것을 다르게 센 값입니다.

어디에 있었는지가 중요합니다. 뉴스레터와 기고 플랫폼이었습니다. 도메인만 보면 플랫폼 이름이라 제3자 자료처럼 보입니다. 확인해 보면 대행사가 자기 이름으로 발행한 글입니다.

대표적인 사례를 그대로 옮깁니다. 「국내 GEO 대행사 5곳을 비교해봤다」는 제목의 뉴스레터 글이 있습니다. 그 글을 쓴 곳이 비교 대상 5곳 중 하나였습니다. 글은 자기 회사를 이렇게 적었습니다.

「다섯 항목 모두 사이트에 명시된 자료가 있는 유일한 곳이라는 게 가장 두드러지는 특징이다. GEO를 본격 운영 단계로 도입하려는 기업이 가장 안정적으로 검토할 수 있는 후보다.」

업체명은 밝히지 않겠습니다. 이 글의 논점은 누가 그랬느냐가 아니라, 도메인만 보면 이런 글이 제3자 비교로 보인다는 데 있습니다. AI도 도메인을 봅니다.

반대 사례도 있었습니다. 인용을 가장 많이 받은 개인 블로그 글은 70번 인용됐는데, 열어 보니 대행사와의 연관을 찾지 못했습니다. 회사 정보도 서비스 판매 페이지도 없었습니다. 개인이 쓴 글임을 증명한 것은 아니고, 대행사라고 볼 근거를 찾지 못한 것입니다. 의심이 늘 맞는 것은 아닙니다. 그래서 직접 확인했습니다.

전부 확인하지는 못했습니다. 인용의 4.6%, 75건은 작성자를 확인하지 못했습니다. 네이버 블로그는 자동 수집이 차단돼 있고, 한 전자책 플랫폼도 접근이 막혀 있습니다. 접근을 차단한 곳을 우회해서까지 확인하지는 않았습니다. 확인하지 못한 몫은 그대로 밝힙니다.

그런데 이 미확인 몫이 한곳에 몰려 있습니다. 81%가 네이버 AI탭입니다. 네이버 AI탭은 네이버 블로그를 많이 인용하는데, 그 블로그가 자동 수집을 막고 있어 글쓴이를 확인할 수 없었습니다.

그래서 네이버 AI탭의 67.1%만은 덜 확정적인 값입니다. 확인하지 못한 47건이 전부 대행사 글이면 86.4%까지 오르고, 전부 아니면 67.1%입니다. 실제 값은 그 사이에 있습니다. 나머지 네 엔진은 미확인 비율이 2.4% 아래라, 미확인분 때문에 생길 수 있는 변동 폭은 최대 2.4%p입니다.

질문을 바꾸면 인용 출처가 바뀐다

세 갈래로 나눠 물은 이유가 여기서 드러납니다.

비용을 물으면 89.9%가 대행사 자기 글입니다. 기준을 물으면 63.0%로 내려갑니다. 26.9%p 차이입니다.

기준을 물을 때는 개인 블로그와 언론이 늘어납니다. 그래도 각각 7.1%와 7.4%입니다. 비용을 물을 때는 개인 블로그가 0.3%, 언론은 한 건도 없었습니다.

왜 그런지는 측정하지 않았습니다. 다만 결과는 분명합니다. 비용을 묻는 질문에서 판매자 자료의 비중이 가장 높았습니다.

묻지 않으면 순위를 매기지 않는다

180건 가운데 업체 순위를 매긴 답변은 0건이었습니다.

「순위」라는 단어가 나온 8건을 모두 확인했습니다. 모두 검색 순위나 측정 지표를 설명한 내용이었고, 업체에 순위를 매긴 것이 아니었습니다.

별도로 「업체를 추천해달라」고 직접 요구했습니다. 다섯 엔진에 세 번씩, 모두 15회 물은 별건 측정입니다. 이때는 모든 회차에서 업체가 나열됐습니다.

다만 나열된 업체도, 나열된 순서도 회차마다 달라졌습니다. Google AI Mode는 세 번 모두 업체를 한 곳만 제시했는데, 그 한 곳이 회차마다 바뀌었습니다.

그런데 나열과 등수는 다릅니다. 번호를 붙여 나열한 답변은 15회 중 8회였습니다. 그런데 「1위는 어디」라고 등수를 매긴 답변은 하나도 없었습니다. 번호는 나열 순서였습니다.

오히려 한 엔진은 답변 안에서 이렇게 경고했습니다.

「GEO 시장은 아직 표준화된 공식 순위나 공인 성과지표가 없으므로, 업체가 주장하는 ‘AI 노출 1위’보다 실제 질의·인용 데이터와 작업 범위를 확인하는 것이 중요합니다.」
— ChatGPT, 2026-09-16 측정

추천을 요구하면 업체가 제시됩니다. 다만 제시되는 업체도, 나열 순서도 다시 물으면 달라졌습니다. 검색 1페이지를 채운 순위 글은 AI가 매긴 것이 아니라 사람이 써서 올린 것입니다.

세 번 물으면 출처가 바뀐다

같은 질문을 같은 엔진에 세 번 물었습니다. 인용된 도메인 가운데 세 번 다 나온 것은 32%였습니다.

ChatGPT는 8%입니다. 세 번 물으면 출처가 거의 매번 달라집니다.

표의 합 467은 「엔진 × 질문」 60칸에서 각각 센 도메인을 더한 값입니다. 엔진 5개에 질문 12개이니 칸이 60개이고, 칸마다 그 세 번에서 나온 도메인을 「세 번 다 나옴 · 두 번 · 한 번」으로 나눠 더했습니다. 같은 도메인이 여러 칸에 나오면 여러 번 세어집니다. 앞서 적은 고유 도메인 186개와는 다른 축입니다.

앞서 반복 질문 991개로 측정한 인용 출처 개수의 변동계수 57.2%와 같은 방향입니다. 그 측정은 같은 질문을 다시 물으면 AI 답이 달라질까에 정리해 두었습니다.

한 번 측정하고 「우리가 1위」라고 말할 수 없는 이유가 여기 있습니다. 업체가 제시하는 상승 리포트도 같은 기준으로 봐야 합니다.

이 73.9% 안에 우리 글도 있다

밝혀야 할 것이 있습니다.

인용 1,637건 가운데 95건이 우리 회사 글이었습니다. 5.8%입니다. 답변별로 접으면 50개로 5.0%입니다.

우리도 이 구조 안에 있습니다. 업체가 자기 글로 답을 채우는 구조를 지적하면서, 그 73.9% 안에 우리 글이 들어 있습니다. 이 사실을 빼고 쓰면 이 글도 근거를 감추는 글이 됩니다.

덧붙일 것이 하나 더 있습니다. 앞에서 「다섯 엔진 전부가 인용한 도메인은 4곳」이라고 적었는데, 우리가 그중 하나입니다. 그런데 서로 다른 글 383개 가운데 우리 것은 13개, 3.4%입니다. 여러 엔진에 걸쳐 인용됐지만, 인용된 글은 13개뿐입니다.

그래서 적습니다. 어느 업체 글이 얼마나 인용됐는지는 이 글에서 다루지 않습니다. 우리 것을 포함해 업체명은 쓰지 않았습니다.

AI가 말하는 GEO 대행 비용

비용을 묻는 60건 가운데 30건에서 금액이 나왔습니다. 180건 전체로는 44건이고, 나머지는 조건을 묻는 질문 13건, 기준을 묻는 질문 1건입니다.

금액을 세면서 우리가 만든 오염을 하나 발견했습니다. 그것부터 적습니다.

우리가 질문에 넣은 숫자가 되돌아왔습니다

비용 질문 네 개 가운데 하나가 「예산 월 300만원으로 GEO에서 무엇까지 가능해?」입니다. 질문 안에 이미 300만원이 들어 있습니다.

이 질문의 답변 15건에서 뽑힌 금액은 132개인데, 그중 80개가 300이었습니다. 어떤 답변은 뽑힌 값 일곱 개가 전부 300이었습니다. AI가 제시한 시세가 아니라 우리가 준 숫자를 되읊은 것입니다.

이 질문을 넣고 세느냐 빼고 세느냐로 값이 이만큼 달라집니다.

질문 하나가 중앙값을 200만원 끌어내리고 있었습니다. 그래서 이 질문은 금액 집계에서 뺐습니다. 금액을 주고 범위를 묻는 질문이라 애초에 시세를 묻는 질문이 아니었습니다.

그래서 얼마인가

1회성 진단비와 월 운영비도 섞여 있었습니다. 한 답변 안에 「진단·컨설팅만 1회 50만~200만원」과 「소규모 운영 대행 월 100만~300만원」이 함께 나오기 때문입니다. 금액 앞뒤 문맥으로 갈랐습니다.

이번 표본에서 월 운영비로 분류한 금액 140개의 중앙값은 500만원입니다. 최저 29.9만원, 최고 2,430만원입니다. 구간의 하한과 상한을 각각 셌으므로, 답변 하나가 제시한 대표 비용의 중앙값이 아닙니다.

다만 198개 중 43개, 21.7%는 1회성인지 월인지 가리지 못했습니다. 표나 목록 안에 있어 앞뒤 글자만으로는 판단이 안 되는 것들입니다. 추측으로 넣지 않았습니다.

답변마다 구간을 다르게 나누기 때문에 범위가 넓습니다. 실제 문구는 다음과 같습니다.

「진단·컨설팅만 1회 50만~200만원 / 소규모 운영 대행 월 100만~300만원 / 콘텐츠와 실행 대행 월 300만~600만원 / 전담 대행 월 500만~1,000만원 이상」

「소규모·진단 중심 월 50만~150만원 / 하이브리드 월 200만~500만원 / 전담 풀서비스 월 500만~2,000만원」

두 답변이 같은 일을 두고 다른 구간을 제시합니다. AI가 말하는 시세는 참고 범위이지 견적이 아닙니다.

금액이 나온 44건 가운데 12건에는 특정 업체 이름과 가격이 함께 나왔습니다. 이 글에는 옮기지 않았습니다.

어떻게 셌나

답변 본문에서 「숫자＋만·백만·천만＋원」 꼴을 전부 뽑았습니다. 「월 100만~300만원」 같은 구간은 하한과 상한을 각각 별개 값으로 넣었습니다.

「억」 단위는 뺐습니다. 스타트업을 묻는 답변에서 「매출 10억」처럼 예산이 아니라 매출 규모를 가리키는 자리에 나왔기 때문입니다.

처음 붙였던 교차 검증에는 계산 오류가 있어 버렸습니다. 게다가 그 표본은 값 대부분이 300이라 어느 방법으로 대표값을 뽑아도 같은 값이 나옵니다. 검증이 성립하지 않는 표본이었습니다. 검증을 붙여 값이 단단해 보이게 만든 것은 안 붙인 것보다 나쁩니다.

우리 가격은 따로 공개해 두었습니다. GEO 업체 비용은 얼마나 들까에 규모별로 적었습니다.

이 측정의 한계

이 숫자를 넓혀 해석하기 전에 밝힐 것이 있습니다.

• 표본은 180건입니다. 국내 GEO 시장 전체로 일반화할 수 없습니다.
• 180개 답변 어디에도 본문 각주 표기가 없었습니다. 「인용」은 답변에 함께 온 출처 목록을 뜻합니다. 그 출처가 답변 문장 어디에 쓰였는지는 알 수 없습니다.
• Perplexity만 공식 API로 측정했습니다. 화면 수집 경로가 출처를 10개까지만 주기 때문입니다. 수집 경로가 다르므로 인용 개수를 다른 엔진과 그대로 견주면 안 됩니다.
• Gemini만 9월 16일에 다시 측정했습니다. 15일 수집 중 경로가 끊겨 19건이 출처를 거의 받지 못했기 때문입니다. 나머지 네 엔진은 15일입니다. 「같은 날」 조건은 지키지 못했습니다.
• 출처 유형은 먼저 도메인과 글 제목으로 판정하고, 의심스러운 글은 열어 작성자를 확인했습니다. 그래도 인용의 4.6%, 75건은 작성자를 확인하지 못했습니다. 자동 수집이 차단된 곳을 우회하지 않았기 때문입니다. 이 75건 중 일부가 대행사 글이면 73.9%는 더 올라갑니다.
• 대행사 계정 이름과 블로그 아이디가 같아 보이는 글이 12건 더 있었습니다. 페이지를 확인하지 못해 집계에서 제외했습니다. 넣으면 75.1%가 됩니다.
• AI가 왜 그 출처를 골랐는지는 알 수 없습니다. 결과만 기록했습니다.

이 글이 말할 수 있는 범위는 여기까지입니다. 업체 질문에 붙어 온 출처가 어떤 유형이었는지, 질문 갈래에 따라 어떻게 달라졌는지입니다. 어느 업체가 좋은지는 측정하지 않았고, 말하지도 않습니다.

업체를 고를 때 무엇을 봐야 하나

이 측정이 주는 실용적인 결론은 하나입니다. AI가 업체 질문에 답하며 함께 내놓은 출처의 73.9%가 대행사 자기 글이었습니다. 답변 문장이 그 글을 얼마나 옮겼는지는 재지 않았습니다. 다만 답을 뒷받침한다고 제시된 자료가 그 구성이었습니다.

비용을 물을 때는 더 그렇습니다. 89.9%였습니다. 시세를 확인하려고 AI에게 물었다면, 사실상 판매자 자료만 읽은 셈입니다.

그래서 AI 답변을 그대로 받아들이기보다 인용된 출처를 열어 누가 썼는지 확인하는 편이 안전합니다. 대행사 자기 글인지, 제3자가 쓴 것인지에 따라 같은 문장도 무게가 다릅니다.

검증 가능한 증거로 업체를 고르는 방법은 추천 순위 말고 검증 가능한 증거로 고르는 법에 정리했습니다.

상담 자리에서 실제로 던질 질문은 GEO 업체 상담 전 꼭 던져야 할 실전 질문과 검증법에 정리해 두었습니다. 이 글의 숫자를 그 질문에 붙여 쓰시면 됩니다.