GEO 전담팀 없는 광고·홍보회사도 GEO 서비스를 시작할 수 있을까?

“우리 회사가 ChatGPT에서는 어떻게 나오나요?”

“경쟁사는 AI 검색에서 우리보다 더 많이 추천되나요?”

“GEO도 같이 해주실 수 있나요?”

광고·홍보·콘텐츠 대행사라면 이제 클라이언트에게 이런 질문을 받을 가능성이 높습니다.

문제는 대부분의 대행사가 GEO를 위해 만들어진 조직이 아니라는 것입니다. PR 담당자는 언론과 메시지를 알고, 콘텐츠 마케터는 검색 의도와 콘텐츠를 알고, 광고 담당자는 캠페인과 성과 측정을 압니다. 하지만 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity 같은 생성형 AI에서 수십 개 고객 질문을 반복 측정하고, 인용 출처와 경쟁사를 분석하기 위해 별도의 엔지니어와 데이터 분석가를 두고 있는 회사는 많지 않습니다.

그렇다고 클라이언트에게 매번 “GEO는 별도 전문 컨설팅 업체에 맡기셔야 합니다”라고 답해야 할까요?

꼭 그렇지는 않습니다.

2026년 GEO 시장에서 일어나고 있는 중요한 변화 중 하나는 GEO가 일부 기술 전문가의 분석 업무에서 마케터가 직접 운영할 수 있는 반복적인 업무로 제품화되고 있다는 것입니다.

Peec AI는 아예 대행사를 위한 별도 서비스를 운영하면서 여러 고객의 AI 검색 가시성 측정, 경쟁사 분석, 자동 리포팅을 하나의 계정에서 수행하는 방식을 제시하고 있습니다. 대행사 파트너 프로그램의 대상 역시 GEO 전문회사에 한정하지 않고 PR, SEO, 콘텐츠, 퍼스널 브랜딩 등의 대행사까지 포함합니다.

OtterlyAI 역시 SEO·콘텐츠·GEO 대행사가 플랫폼을 활용해 고객의 AI 검색 가시성을 관리하는 파트너 생태계를 운영하고 있습니다.

이 변화는 중요한 질문을 던집니다.

앞으로 GEO를 제공하는 회사는 반드시 GEO 전문 컨설팅 회사여야 할까요?

우리는 그렇지 않다고 봅니다.

오히려 기존 고객과 산업을 가장 잘 이해하고 있는 광고·홍보·콘텐츠 회사가 적절한 운영 도구를 갖춘다면 GEO는 기존 서비스의 자연스러운 확장이 될 수 있습니다.

GEO가 어려운 이유는 ‘개발’보다 ‘운영’에 있습니다

GEO를 처음 접하면 기술적으로 매우 복잡한 업무처럼 보입니다.

실제로 AI 검색 환경에는 크롤링, 검색 인덱스, retrieval, grounding, citation, 구조화 데이터 등 기술적인 개념이 등장합니다.

그러나 광고·홍보회사가 모든 기술을 직접 구현해야 하는 것은 아닙니다.

예를 들어 OpenAI는 웹사이트가 ChatGPT Search에서 발견되고 인용될 수 있도록 OAI-SearchBot의 접근을 허용할 것을 안내하고 있습니다.

Google 역시 AI Overviews와 AI Mode를 위해 별도의 특수한 GEO 마크업이 필요한 것은 아니라고 명시합니다. 기존 SEO의 기술적 기반, 크롤링 가능성, 내부 링크, 텍스트로 제공되는 중요한 정보, 정확한 구조화 데이터와 유용하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 여전히 중요합니다.

즉 “GEO를 하려면 새로운 기술 스택부터 구축해야 한다”는 접근은 과도할 수 있습니다.

대행사 실무에서 더 어려운 문제는 오히려 이것입니다.

무엇을 측정하고, 무엇을 고치고, 그 결과를 어떻게 고객에게 설명할 것인가?

예를 들어 한 클라이언트를 관리한다고 해보겠습니다.

먼저 실제 잠재고객이 AI에 물을 법한 질문을 선정해야 합니다.

“국내 B2B SaaS 추천”처럼 넓은 질문도 있지만,

“직원 50명 이하 한국 기업이 도입하기 쉬운 고객지원 SaaS는?”

“개발자 없이 운영할 수 있는 AI 챗봇 서비스는?”

처럼 구매 상황과 선택 기준이 들어간 질문도 필요합니다.

그리고 질문마다 다음을 확인해야 합니다.

• 우리 고객사가 언급되는가

• 어떤 경쟁사가 대신 등장하는가

• 브랜드는 언급되지만 자사 사이트는 인용되지 않는가

• AI가 어떤 외부 페이지를 근거로 사용하는가

• 경쟁사에는 있지만 우리에게 없는 정보는 무엇인가

• 어떤 콘텐츠를 새로 만들거나 기존 페이지를 수정해야 하는가

• 수정 이후 같은 질문에서 결과가 달라졌는가

여기까지 오면 GEO는 ‘AI 기술 프로젝트’라기보다 새로운 형태의 마케팅 운영 사이클에 가까워집니다.

왜 SEO 리포트만으로는 부족할까?

검색 순위가 높으면 AI 검색에서도 잘 노출될 것이라고 생각하기 쉽습니다.

하지만 둘은 완전히 같은 결과를 만들지 않습니다.

BrightEdge가 Google AI Overviews를 분석한 데이터에서는 AI Overview가 인용한 출처 가운데 Google 자연검색 상위 10위에도 포함된 URL의 비율이 약 17%였습니다. 산업별 차이도 컸습니다.

이것은 SEO가 중요하지 않다는 뜻이 아닙니다.

Google은 오히려 2026년 공식 GEO 가이드에서 기존 SEO의 기반이 생성형 검색에서도 계속 중요하다고 강조합니다. 동시에 AI Mode와 AI Overviews는 하나의 질문을 여러 하위 검색으로 확장하는 ‘query fan-out’을 사용할 수 있어 기존 검색보다 다양한 페이지를 답변의 근거로 발견할 수 있다고 설명합니다.

따라서 실무적으로는 이렇게 생각하는 편이 정확합니다.

SEO는 버리는 것이 아니라 GEO의 기반이 됩니다. 하지만 SEO 순위와 AI 언급·인용은 별도로 관찰해야 합니다.

이 변화의 규모도 작지 않습니다. Google은 2026년 AI Overviews의 월간 이용자가 25억 명을 넘었고 AI Mode 역시 10억 명을 넘어섰다고 발표했습니다. 2026년 10월에는 AI 답변 안에서 출처로 이동하는 inline link를 더욱 확대하는 업데이트도 발표했습니다.

‘AI가 무엇을 말하는가’와 ‘무엇을 출처로 사용하는가’가 이제 별도의 마케팅 측정 대상이 된 것입니다.

그래서 대행사에게 필요한 것은 ‘GEO 리포트’가 아니라 운영 시스템입니다

처음 GEO 서비스를 시작할 때 흔히 하는 일은 ChatGPT에 고객사 이름을 검색하고 화면을 캡처하는 것입니다.

하지만 이것은 지속 가능한 서비스가 되기 어렵습니다.

같은 질문도 모델, 시점, 검색 방식 등에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문입니다.

실제로 Peec AI는 Visibility를 전체 측정 응답 가운데 브랜드가 등장한 비율로 정의하고, 여러 프롬프트와 AI 모델을 반복 측정합니다. 인용 출처와 경쟁 브랜드 역시 별도로 분석합니다.

OtterlyAI 역시 자사 도메인이 AI 답변에서 얼마나 자주 인용되는지를 Domain Coverage로 추적하고 경쟁 도메인과 비교합니다.

결국 대행사에게 필요한 최소 단위는 다음과 같습니다.

Question → Measurement → Gap → Action → Content → Publishing → Re-measurement

질문을 정하고, 측정하고, 경쟁사와 출처의 차이를 발견하고, 개선하고, 다시 측정하는 것입니다.

그런데 대부분의 GEO SaaS는 ‘측정 이후’가 문제입니다

AI visibility SaaS를 도입하면 첫 번째 문제는 상당 부분 해결됩니다.

어떤 질문에서 브랜드가 등장하는지, 어떤 경쟁사가 강한지, 어떤 사이트가 인용되는지 볼 수 있습니다.

그런데 대행사 실무에서는 곧바로 다음 질문이 생깁니다.

“그래서 이번 달에는 무엇을 해야 하지?”

이 지점에서 분석 도구와 운영 도구의 차이가 생깁니다.

인용률이 낮다는 사실을 확인한 뒤 다시 별도의 스프레드시트에서 개선 질문을 정하고, 경쟁사 콘텐츠를 조사하고, ChatGPT에서 초안을 만들고, CMS로 옮겨 발행하고, 몇 주 뒤 다시 각각의 AI에서 결과를 조사한다면 도구를 도입했어도 실무자의 일은 크게 줄지 않습니다.

특히 여러 고객을 동시에 관리하는 소규모 대행사라면 이 문제는 더 커집니다.

그래서 GEO SaaS를 비교할 때는 “얼마나 많은 지표를 보여주는가?”보다 다음 질문이 더 중요합니다.

발견한 문제를 실제 개선 작업으로 얼마나 빨리 연결할 수 있는가?

도슨티 GEO가 광고·홍보회사에 특히 중요한 이유

도슨티 GEO는 GEO를 처음 접하는 마케터가 이 전체 과정을 직접 운영할 수 있도록 설계한 국내 GEO SaaS입니다.

핵심은 단순 모니터링이 아닙니다.

도슨티 GEO의 운영 구조는 다음과 같습니다.

고객 질문 설계
→ ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity·Naver AI 측정
→ Mention·Citation·경쟁사 분석
→ 개선 Opportunity 발견
→ 콘텐츠 초안 생성
→ 사람이 근거와 브랜드 정보를 검증·편집
→ 발행
→ 동일 질문 재측정

즉 분석 결과와 실행이 같은 workflow 안에서 연결됩니다.

이 차이는 GEO 전담팀이 없는 회사에서 특히 중요합니다.

예를 들어 한 PR 대행사가 식품기업 고객을 맡았다고 합시다.

도슨티 GEO에서 실제 소비자 질문을 등록했더니 “아이와 함께 먹기 좋은 저당 간식 추천”이라는 질문에서는 경쟁사 세 곳이 반복적으로 등장하지만 고객사는 거의 등장하지 않는다는 사실을 발견했습니다.

다음 단계는 단순히 “AI 노출이 낮습니다”라는 보고서를 만드는 것이 아닙니다.

경쟁사가 어떤 근거로 추천되는지, 어떤 페이지와 외부 출처가 인용되는지 확인하고, 고객사가 실제로 갖고 있지만 웹에 충분히 설명하지 않은 제품 정보가 무엇인지 찾아야 합니다.

그 결과를 바탕으로 제품 비교 페이지, FAQ, 전문가 콘텐츠, 데이터가 포함된 가이드 같은 새로운 citation asset을 만들 수 있습니다.

그리고 발행 후 같은 질문을 다시 측정합니다.

이 과정에서 엔지니어가 새로운 GEO 분석 시스템을 개발할 필요는 없습니다.

대행사가 원래 잘하던 고객 이해, 메시지 설계, 콘텐츠 기획과 PR 역량을 AI 검색이라는 새로운 채널에 적용하면 됩니다.

도슨티 GEO의 역할은 그 사이의 복잡한 측정과 반복 업무를 하나의 운영 흐름으로 연결하는 것입니다.

전문 GEO 컨설팅과 SaaS 중 무엇을 선택해야 할까?

둘은 반드시 경쟁 관계가 아닙니다.

대규모 사이트의 기술 구조 변경, 서버 로그 분석, 복잡한 schema 설계, 글로벌 수십 개 시장 운영처럼 전문 기술 인력이 필요한 프로젝트라면 전문 컨설팅이 적합할 수 있습니다.

반대로 기존 광고·홍보회사가 고객에게 처음 GEO 서비스를 제공하려는 경우라면 처음부터 외부 컨설팅 조직 전체를 구축할 필요는 없습니다.

우선 반복 가능한 업무부터 SaaS로 운영할 수 있습니다.

업무	전문 엔지니어가 반드시 필요한가?
고객 질문 설계	아니오
AI 답변 모니터링	아니오
브랜드 Mention 측정	아니오
Citation 분석	아니오
경쟁사 Gap 분석	아니오
콘텐츠 기획	아니오
콘텐츠 제작·편집	아니오
기존 CMS·블로그 발행	대부분 아니오
발행 전후 재측정	아니오
복잡한 서버·크롤링 문제 해결	경우에 따라 필요
대규모 사이트 기술 구조 개편	경우에 따라 필요

GEO를 시작하기 위해 처음부터 GEO 전문가 다섯 명을 채용할 필요는 없습니다.

먼저 기존 AE, PR 담당자, 콘텐츠 마케터가 운영할 수 있는 영역과 정말 기술 전문가가 필요한 영역을 분리하는 것이 현실적입니다.

오히려 기존 PR·광고회사가 가진 것이 있습니다

GEO 전문회사가 아니기 때문에 불리하다고만 생각할 필요도 없습니다.

기존 대행사는 이미 고객의 제품을 알고 있습니다.

고객이 강조하고 싶은 메시지를 알고, 경쟁사가 누구인지 알고, 어떤 질문이 소비자에게 중요한지 알고, 어떤 표현이 법무 검토에서 문제가 되는지도 알고 있습니다.

무엇보다 좋은 GEO 콘텐츠에 필요한 것은 단순히 AI가 읽기 쉬운 문장을 대량 생산하는 일이 아닙니다.

Google 역시 2026년 공식 가이드에서 생성형 검색을 위해 unique, valuable, non-commodity content, 즉 어디에서나 복제할 수 있는 일반적인 정보가 아니라 고유한 경험과 전문성이 담긴 콘텐츠를 만들 것을 강조합니다. 별도의 ‘GEO hack’보다 실제 사람에게 유용하고 신뢰할 수 있는 정보를 만드는 것이 중요하다는 것입니다.

생성형 AI로 가치 없는 페이지를 대량 생산하는 방식은 오히려 Google의 scaled content abuse 정책과 충돌할 수도 있습니다.

그렇다면 제품 담당자 인터뷰, 고객 사례, 자체 조사 데이터, 전문가 코멘트, 정확한 제품 정보, 언론 관계와 콘텐츠 제작 경험을 이미 가지고 있는 PR·광고회사는 생각보다 좋은 출발점에 서 있습니다.

필요한 것은 그 역량을 AI가 실제로 답하는 질문과 인용하는 출처의 데이터에 연결하는 방법입니다.

GEO SaaS를 고를 때 대행사가 물어야 할 7가지 질문

기능표의 개수보다 실제 workflow를 테스트해 보십시오.

1. 고객이 실제로 물을 질문을 직접 설계하고 관리할 수 있는가?

2. ChatGPT 하나가 아니라 주요 AI 환경을 함께 관찰할 수 있는가?

3. Mention과 Citation을 구분할 수 있는가?

4. 같은 질문에서 경쟁사가 왜 더 많이 등장하는지 조사할 수 있는가?

5. 분석 결과가 다음 콘텐츠 주제로 연결되는가?

6. 콘텐츠를 만들고 발행하는 과정까지 이어지는가?

7. 발행 후 같은 질문을 다시 측정해 개선 여부를 검증할 수 있는가?

마지막 세 질문이 특히 중요합니다.

GEO 서비스를 판매하려는 대행사에게 필요한 것은 예쁜 AI visibility dashboard가 아니라, 다음 달에도 반복해서 수행할 수 있는 delivery system이기 때문입니다.

결론: GEO 전문회사가 아니어도 GEO를 시작할 수 있습니다

클라이언트가 GEO를 요구하기 시작했다고 해서 당장 개발자를 채용하거나 새로운 GEO 전문조직을 만들어야 하는 것은 아닙니다.

GEO의 상당 부분은 이미 광고·홍보회사가 해오던 일과 연결돼 있습니다.

고객을 이해하고, 질문을 찾고, 경쟁사를 분석하고, 메시지를 만들고, 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 발행하고, 결과를 측정하는 일입니다.

달라진 것은 측정해야 할 채널과 데이터가 하나 더 생겼다는 것입니다.

그리고 바로 그 복잡성을 SaaS가 맡을 수 있습니다.

도슨티 GEO가 지향하는 것도 여기에 있습니다.

GEO 전문가에게 분석을 의뢰하고 결과 보고서를 기다리는 방식만이 아니라, 기존 마케팅 실무자가 직접 질문을 만들고 → 측정하고 → 경쟁사와 인용 출처를 이해하고 → 필요한 콘텐츠를 만들고 → 발행하고 → 다시 측정하는 능력을 갖게 하는 것입니다.

GEO는 앞으로 특정 전문가만 이해하는 기술 용어로 남기 어렵습니다.

SEO가 결국 마케팅 조직의 일상적인 업무가 되었듯, AI 검색에서 우리 고객이 어떻게 발견되고 설명되고 인용되는지를 관리하는 일 역시 점차 마케팅 업무의 일부가 될 것입니다.

그렇다면 광고·홍보회사가 지금 던져야 할 질문은

“우리에게 GEO 엔지니어가 있는가?”가 아닙니다.

“지금 있는 사람들이 GEO를 반복해서 운영할 수 있는 시스템이 있는가?”입니다.

그 시스템이 있다면, GEO 전문회사가 아니어도 GEO 서비스를 시작할 수 있습니다.

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