GEO 점수 — 숫자 하나로 노출을 볼 수 있을까

GEO 점수는 무엇을 재서 만든 값인가요?

대개 질문 묶음을 정해 놓고 그 질문들에서 브랜드가 얼마나 언급되거나 인용됐는지를 비율로 바꾼 값입니다. 여기에 엔진별 가중치나 노출 위치 점수를 더해 100점 만점으로 환산하는 곳도 있습니다. 어느 방식이든 출발점은 질문 목록입니다.

문제는 그 목록이 밖에서 보이지 않는다는 점입니다. 브랜드 이름이 들어간 질문을 많이 넣으면 점수는 높게 나오고, 구매 직전의 비교 질문만 넣으면 낮게 나옵니다. 같은 브랜드가 같은 날 두 업체에서 전혀 다른 점수를 받는 일이 그래서 생깁니다.

왜 업체끼리 견줄 수 없나요?

한 연구는 어떤 질문을 얼마나 넣어 재느냐가 사실상 어떤 시장을 볼지 정해 버린다고 지적했습니다. 질문 묶음이 다르면 두 점수는 서로 다른 시장을 잰 값이고, 크기를 견주는 일 자체가 성립하지 않습니다.

여기에 반복 횟수 문제가 겹칩니다. AI 답변은 같은 질문을 되풀이해도 매번 달라지므로, 한 번씩만 물어 만든 점수는 그날의 운에 가깝습니다.

분모 없는 점수가 왜 위험한가요?

세 번 물어 한 번 인용된 33%와 서른 번 물어 열 번 인용된 33%가 같은 숫자로 보이기 때문입니다. 앞의 값은 다음 달에 0%나 66%로 튀지만 뒤의 값은 그만큼 흔들리지 않습니다. 분모를 지운 점수는 이 차이를 감춥니다.

성과에 따라 비용을 내기로 한 계약이라면 이 차이가 곧 돈 문제가 됩니다. 그래서 우리는 점수를 만들기 전에 반복 횟수부터 정합니다.

liveGPT 는 무엇을 적나요?

질문마다 몇 회 중 몇 회 인용됐는지를 그대로 적고, 그 옆에 엔진과 위치 설정, 측정한 날짜를 붙입니다. 여러 질문을 묶어 평균을 낼 때는 어떤 질문이 묶였는지를 같은 화면에 적어, 평균만 떼어 읽히지 않게 합니다.

점수 자체를 안 쓰는 것은 아닙니다. 다만 점수는 요약이고, 판단의 근거는 질문별 기록이라는 순서를 지킵니다.

점수를 쓰려면 무엇이 필요한가요?

세 가지를 함께 공개하면 점수도 쓸 만해집니다. 질문 목록과 그 목록을 고른 이유, 엔진과 위치 설정, 질문당 반복 횟수입니다. 이 셋이 계약서에 적혀 있으면 달마다 같은 조건으로 견줄 수 있고, 목록이 바뀐 달에는 그 사실을 적어 둘 수 있습니다.

• AI 인용률 측정 방법 — 반복 횟수와 기록 형식
• GEO 업체 가이드 — 상담 전에 물어볼 기준