Google AI Mode가 출시 1년도 안 돼 월간 활성 사용자 1억 명을 돌파했습니다. ChatGPT의 70억 월간 방문과 함께, 이제 수억 명이 AI를 통해 정보를 찾는 시대가 됐죠. 문제는 이렇게 많은 사람들이 AI에게 질문할 때 당신의 브랜드가 몇 번이나 언급되는지, 어떤 맥락으로 소개되는지 알 수 없다는 겁니다.

SEO 전문 기업 Similarweb이 Google AI Mode에서 브랜드 가시성을 체계적으로 측정하는 방법론을 공개했습니다. 핵심은 AI 검색이 기존 검색과 근본적으로 다른 구조를 가지고 있으며, 따라서 완전히 새로운 측정 방식이 필요하다는 점입니다.

출처: How to Track Brand Visibility in AI Mode – Similarweb

ChatGPT 최적화가 AI Mode에선 안 통하는 이유

많은 기업이 간과하는 사실이 있습니다. ChatGPT에서 잘 노출된다고 해서 Google AI Mode에서도 잘 나오는 건 아니라는 거죠. 2025년 BrightEdge 연구에 따르면, ChatGPT는 전자상거래 질문의 99.3%에서 브랜드를 언급하는 반면, AI Mode는 81.7%만 언급합니다.

더 중요한 차이는 인용 패턴입니다. ChatGPT는 전체 인용의 41.3%를 아마존, 타겟, 월마트 같은 마켓플레이스에서 가져옵니다. 반면 AI Mode는 브랜드 자체 사이트를 15.2% 인용하며, 소셜 미디어와 커뮤니티 콘텐츠에도 높은 가중치를 둡니다. ChatGPT가 소셜 출처를 거의 인용하지 않는 것(0.4%)과 대조적이죠.

왜 이런 차이가 생길까요? AI Mode는 실시간 웹 인덱스, 지식 그래프, 쇼핑 그래프를 활용하며 복잡한 질문을 여러 개의 하위 쿼리로 쪼개는 “query fan-out” 기법을 사용합니다. ChatGPT는 사전 학습된 언어 모델에 의존하고 브라우징 기능이 활성화됐을 때만 출처를 인용합니다. 구조 자체가 다른 거죠.

AI 검색 가시성을 측정하는 DEEP 프레임워크

기존 Google Analytics로는 AI Mode의 영향을 제대로 파악할 수 없습니다. AI Mode가 처음 출시됐을 때 링크에 “noreferrer” 속성이 붙어서 트래픽이 “Direct” 또는 “Unknown”으로 분류됐고, Google이 5월 말에 이 버그를 수정한 후에도 Search Console은 AI Mode 데이터를 일반 웹 검색과 통합해서 보여줍니다. 별도 필터조차 없죠.

이런 측정의 공백을 메우기 위해 제안된 것이 DEEP 프레임워크입니다:

Define (정의): 브랜드 가시성 기준선을 설정합니다. 전체 AI 응답 중 내 브랜드가 언급된 비율(Brand Visibility), 전체 브랜드 언급 중 우리 브랜드의 점유율(Brand Mention Share), 도메인 영향력 점수, 감정 분포 등을 측정하죠.

Explore (탐색): 어떤 주제와 질문에서 브랜드가 등장하는지 파악합니다. 예를 들어 Adobe는 이미지 편집에서는 높은 가시성을 보이지만 비디오 편집에서는 낮은 점유율을 기록했습니다. 사용자들이 실제로 던지는 질문(“PNG를 SVG로 변환하는 방법”, “배경 제거 도구 비교”)을 분석하면 콘텐츠 전략의 방향을 잡을 수 있습니다.

Evaluate (평가): Citation(인용) 점유율을 분석합니다. AI 시대에 Citation은 백링크만큼 중요합니다. 내 도메인이 얼마나 자주 인용되는지, 어떤 외부 사이트가 AI 응답에 영향을 미치는지 확인해야 하죠. 동시에 감정 분석도 필수입니다. 긍정적 언급인지, 중립적 비교인지, 부정적 맥락인지 파악해야 브랜드 인식을 관리할 수 있습니다.

Plan (계획): 데이터를 바탕으로 실행 계획을 수립합니다. 가시성이 낮은 주제에 권위있는 콘텐츠를 만들고, 부정적 감정이 나타나는 영역은 개선하며, 영향력 높은 사이트와 협력해 Citation을 확보합니다.

Citation이 새로운 백링크다

흥미로운 발견은 브랜드 인지도와 AI 노출의 상관관계입니다. Seer Interactive 연구에 따르면, 온라인 언급 상위 25% 브랜드는 하위 브랜드보다 AI Citation을 약 10배 더 많이 받습니다. AI 엔진은 사실을 만들어낼 수 없기 때문에, 독점 데이터나 고유한 연구를 발표하는 브랜드가 권위있는 출처로 인정받는 거죠.

또한 AI는 최신 정보를 선호하는 구조적 편향을 가지고 있습니다. 오래된 콘텐츠보다 최근에 업데이트된 페이지를 우선적으로 인용하는 경향이 있어서, 정기적인 콘텐츠 갱신이 중요합니다.

당장 시작할 수 있는 측정법

그렇다면 유료 도구 없이 직접 측정할 수 있을까요? 완벽하진 않지만 시작은 할 수 있습니다.

수동 샘플링: 당신의 산업과 관련된 질문 20-30개를 AI Mode에 직접 입력해보세요. “이미지 배경 제거 도구 추천”, “비디오 편집 소프트웨어 비교” 같은 질문이죠. 스프레드시트에 브랜드 언급 여부, 순서, 인용된 URL을 기록하면 브랜드 가시성(언급된 질문 비율)과 인용 점유율을 계산할 수 있습니다. 시간은 걸리지만 비용은 제로이고, 경쟁사와 직접 비교할 수 있다는 장점이 있습니다.

GA4 패턴 읽기: AI Mode 트래픽은 종종 “Direct”로 분류됩니다. 2025년 5월 이후 Direct 트래픽이 급증했거나, 특정 콘텐츠 페이지로 Direct 유입이 늘었다면 AI 인용 신호일 수 있습니다. 특히 홈페이지가 아닌 깊은 페이지로 신규 방문자가 Direct로 들어온다면 주목할 만합니다.

검색 데이터 활용: Search Console에서 “how”, “best”, “vs” 같은 질문형 쿼리를 찾아보세요. 노출은 높은데 클릭이 없다면 AI가 답변을 제공했을 가능성이 있습니다. 이런 쿼리를 AI Mode에서 직접 테스트하면 어디서 개선이 필요한지 파악할 수 있죠.

주간으로 10개 질문을 테스트하고, 월간으로 Search Console 데이터를 분석하는 것만으로도 트렌드를 추적할 수 있습니다.

새로운 검색 시대, 새로운 지표

클릭률이나 페이지 랭킹 같은 전통적 SEO 지표만으로는 AI 검색 시대를 대비할 수 없습니다. 이제는 가시성 점유율, 감정 분포, 참여 품질(스크롤 깊이, 체류 시간)을 함께 봐야 합니다. AI가 답변을 직접 제공하면서 클릭이 발생하지 않아도 브랜드 노출은 일어나기 때문이죠. 이를 “빌보드 효과”라고 부릅니다.

AI Mode는 월 1억 사용자를 넘어섰고, ChatGPT는 월 70억 방문을 기록하고 있습니다. 사람들이 정보를 찾는 방식이 근본적으로 바뀌고 있는 지금, 당신의 브랜드가 AI 응답에 얼마나, 어떻게 등장하는지 측정하는 것은 선택이 아닌 필수가 됐습니다.

참고자료:

• 2025 the State of Consumer AI – Menlo Ventures
• Does Brand Awareness Impact LLM Visibility – Seer Interactive
• How Different AI Search Engines Choose Which Brands to Recommend – BrightEdge