“GEO도 해야 한다는데, 대체 어디서부터 시작해야 할까?”

SEO, 콘텐츠, 광고, CRM까지 이미 관리하고 있는 B2B 마케터라면 GEO(Generative Engine Optimization)가 또 하나의 거대한 프로젝트처럼 느껴질 수 있습니다.

하지만 처음부터 웹사이트 전체를 뜯어고치거나 수십 개의 GEO 콘텐츠를 만들 필요는 없습니다. 30일 동안 우리 잠재고객이 실제로 물을 법한 질문을 모으고, 여러 AI에서 반복해서 실행하고, 브랜드 언급과 인용 출처를 기록하는 작은 실험부터 시작해도 됩니다.

이 글에서는 B2B SaaS 기업이 한 달 동안 직접 실행할 수 있는 GEO 실험을 다음 네 단계로 나눠 설명합니다.

1주차 — 질문을 만든다 → 2주차 — 현재 노출을 측정한다 → 3주차 — 개선한다 → 4주차 — 다시 측정하고 해석한다

GEO의 효과에 대해서는 아직 과장해서 말할 단계가 아닙니다.

GEO라는 개념을 체계적으로 제안한 초기 연구인 GEO: Generative Engine Optimization은 콘텐츠 표현 방식에 따라 생성형 검색 답변에서의 가시성이 달라질 수 있음을 실험적으로 보여줬습니다. 다만 2023~2026년 관련 연구 45편을 검토한 GEO 연구 비판적 리뷰는 이러한 결과가 곧 장기적인 자연 노출 증가나 트래픽·매출 증가를 의미하는 것은 아니며, 플랫폼과 실행 시점에 따른 변동성도 크다고 지적합니다.

따라서 GEO는 ‘몇 가지 공식을 적용하면 AI 추천 순위가 오른다’는 식으로 접근하기보다 측정하고, 개선하고, 다시 측정하는 실험 과정으로 접근하는 편이 현실적입니다.

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시작하기 전에: 30일 동안 딱 네 가지만 봅니다

처음부터 복잡한 GEO 점수를 만들 필요는 없습니다.

첫 실험에서는 다음 네 가지를 기록해 보세요.

지표	무엇을 보는가	간단한 계산 방법
브랜드 멘션율	우리 브랜드가 답변에 등장하는가	브랜드 등장 응답 ÷ 전체 응답
자사 인용률	우리 웹사이트가 출처로 연결되는가	자사 URL 인용 응답 ÷ 전체 응답
경쟁사 노출률	어떤 경쟁사가 얼마나 등장하는가	경쟁사별 등장 응답 ÷ 전체 응답
출처 비중	AI가 어떤 출처를 사용하는가	자사 / 언론 / 리뷰 / 커뮤니티 / 기타 출처 비중

여기서 멘션과 인용을 구분하는 것이 중요합니다.

AI가 “A, B, C 같은 솔루션이 있습니다”라며 우리 브랜드를 언급하면서도 자사 웹사이트가 아닌 언론이나 비교 사이트를 출처로 제시할 수 있습니다. 반대로 브랜드명이 추천 목록에 직접 등장하지 않아도 자사 콘텐츠가 특정 정보의 근거로 인용될 수 있습니다.

따라서 GEO 성과를 하나의 숫자로 압축하기보다 브랜드가 등장했는가 → 어떤 맥락으로 설명됐는가 → 어떤 URL이 인용됐는가 → 실제 사이트 방문이나 전환으로 이어졌는가를 구분해서 보는 것이 좋습니다.

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1주차: 우리 고객이 AI에게 물을 질문 20~30개를 만든다

첫 주에는 콘텐츠를 쓰지 않습니다.

먼저 고객의 질문을 수집합니다.

B2B SaaS라면 질문을 크게 네 종류로 나누면 편합니다.

① 문제 탐색형

아직 특정 제품을 찾고 있지 않은 단계입니다.

• 영업팀의 반복 업무를 AI로 자동화하려면 어떻게 해야 하나?

• 사내 문서를 활용한 AI 챗봇을 만드는 방법은?

• 생성형 AI에서 우리 회사가 검색되지 않는 이유는?

• 여러 지점의 고객 문의를 자동화하려면 어떤 방법이 있나?

② 카테고리 탐색형

사용자가 솔루션 종류를 알아보기 시작한 단계입니다.

• 국내 GEO 솔루션에는 어떤 것이 있나?

• B2B 기업용 AI 챗봇 솔루션을 추천해줘.

• 한국 기업이 사용할 수 있는 AI 검색 최적화 도구는?

• 개발팀 없이 사용할 수 있는 AI 업무 자동화 플랫폼은?

③ 비교·구매형

구매 후보를 압축하는 단계입니다.

• A와 B의 차이는?

• 한국 B2B SaaS 기업에 적합한 GEO 솔루션을 비교해줘.

• 엔터프라이즈용 AI 챗봇을 고를 때 무엇을 확인해야 하나?

• 우리 회사 규모에 적합한 솔루션은 무엇인가?

④ 브랜드 확인형

이미 회사를 알고 검증하는 단계입니다.

• [브랜드]는 어떤 회사야?

• [브랜드]의 주요 기능은?

• [브랜드]와 [경쟁사]의 차이는?

• [브랜드]를 도입한 기업 사례가 있어?

핵심은 브랜드명을 포함한 질문만 테스트하지 않는 것입니다.

실제 구매 여정에서는 사용자가 우리 회사 이름을 알기 전에 “이 문제를 해결할 서비스가 뭐야?”, “어떤 솔루션을 비교해야 해?”라고 물을 수 있기 때문입니다.

따라서 브랜드 질문뿐 아니라 문제 → 카테고리 → 비교 → 브랜드로 이어지는 질문을 함께 수집해야 합니다.

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프롬프트는 어떻게 수집할까?

마케터가 혼자 상상해서 30개를 만들기보다 실제 고객 언어에서 가져오는 것이 좋습니다.

예를 들어 다음 자료를 활용할 수 있습니다.

• 영업 미팅에서 고객이 반복해서 묻는 질문

• 고객 상담·문의 기록

• Search Console 검색어

• 네이버·구글 자동완성 및 연관 검색

• 기존 SEO 콘텐츠의 유입 키워드

• 경쟁사 비교 과정에서 등장하는 질문

• 제품 데모에서 자주 나오는 질문

• 고객 인터뷰

중요한 것은 검색량이 높은 키워드만 찾는 것이 아니라 구매자가 실제 의사결정 과정에서 묻는 자연어 질문을 찾는 것입니다.

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한국·미국·일본 시장을 본다면 번역하지 말고 현지화한다

글로벌 B2B SaaS라면 동일한 한국어 질문을 그대로 번역해 비교하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

같은 구매 의도라도 시장에 따라 사용자가 사용하는 카테고리명과 질문 방식이 다를 수 있기 때문입니다.

예를 들어:

Intent	한국	미국	일본
카테고리 탐색	국내 B2B GEO 솔루션은?	What GEO platforms are available for B2B SaaS?	BtoB向けGEO対策ツールには何がありますか？
비교	A와 B의 차이는?	How does A compare with B?	AとBの違いは？
구매	기업용 AI 검색 최적화 도구 추천	GEO tools for enterprise teams	法人向けAI検索最適化ツールを比較して

즉 문장을 똑같이 번역하기보다 동일한 검색·구매 의도(intent)를 각 시장에서 자연스럽게 표현한 질문 세트를 만드는 것이 좋습니다.

이렇게 해야 나중에 “한국에서는 우리 브랜드가 자주 등장하는데 일본에서는 거의 등장하지 않는다” 같은 시장별 차이도 발견할 수 있습니다.

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2주차: 같은 질문을 여러 AI에서 측정한다

질문이 준비됐다면 이제 현재 상태, 즉 baseline을 측정합니다.

예를 들어 25개의 프롬프트를 준비했다면 다음 환경에서 동일한 질문 세트를 실행해 볼 수 있습니다.

• ChatGPT

• Claude

• Gemini

• Perplexity

• 한국 시장이 중요하다면 네이버 AI 검색 환경

왜 여러 AI를 봐야 할까요?

생성형 검색은 하나의 검색엔진이 아니기 때문입니다.

OpenAI는 ChatGPT Search가 웹을 검색해 관련 웹 출처의 링크를 포함한 답변을 제공한다고 설명합니다. 또한 OpenAI의 게시자 가이드는 웹사이트가 ChatGPT 검색에서 발견되고 인용될 수 있도록 하려면 OAI-SearchBot 접근을 차단하지 않아야 한다고 안내합니다.

Google 역시 AI Overviews와 AI Mode에 관한 공식 가이드에서 AI 기능이 관련 웹 링크를 제시하지만, AI Overview와 AI Mode가 서로 다른 모델과 기술을 사용할 수 있어 보여주는 응답과 링크가 달라질 수 있다고 설명합니다.

한국에서는 네이버도 중요한 측정 대상입니다. 네이버는 AI 브리핑 공식 소개에서 HyperCLOVA X를 기반으로 검색 의도를 분석해 핵심 정보를 요약하고 출처와 후속 질문을 제공한다고 설명하고 있습니다.

따라서 “ChatGPT에서 한 번 검색했더니 우리 회사가 나왔다”만으로 전체 GEO 성과를 판단하기는 어렵습니다.

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한 번 검색한 결과를 성과로 보지 마세요

가능하다면 중요한 프롬프트는 독립된 세션에서 반복해서 실행해 보세요.

예를 들어:

핵심 프롬프트 10개 × AI 4개 × 3회 = 120개 응답

120개라는 숫자가 부담스럽다면 처음에는 반복 횟수를 줄여도 됩니다.

중요한 것은 완벽한 연구 설계를 만드는 것이 아니라 한 번 우연히 등장한 결과와 반복적으로 나타나는 패턴을 구분하는 것입니다.

2026년까지의 GEO 연구를 종합한 Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)은 생성형 엔진의 결과가 확률적이고 부분적으로 관찰 가능한 과정이라는 점을 강조하며, 반복 측정, 질문의 표현 변형, 비교 조건 설정, 사람의 검증 등을 포함하는 측정 방식을 제안합니다.

따라서 가능하면 테스트할 때 다음 조건도 기록해 두세요.

• 실행 날짜

• AI 서비스와 모델

• 로그인 여부

• 검색·웹 브라우징 기능 사용 여부

• 국가와 언어

• 새 대화인지 기존 대화인지

그래야 한 달 뒤 같은 조건에 최대한 가깝게 재측정할 수 있습니다.

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GEO 실험 기록표: 이것만 적어도 됩니다

스프레드시트에는 다음 정도면 충분합니다.

날짜	국가	AI	프롬프트	자사 멘션	자사 인용	경쟁사	인용 URL	출처 유형	비고
10/1	KR	ChatGPT	국내 GEO 솔루션 추천	O	X	A, B	example.com	제3자	자사 설명 부정확
10/1	KR	Gemini	국내 GEO 솔루션 추천	X	X	A, C	example2.com	미디어

여기에 한 열을 더 추가한다면 ‘AI가 우리 회사를 어떻게 설명했는가’를 넣는 것을 권합니다.

멘션율이 올라가도 AI가 오래된 제품 설명이나 잘못된 포지셔닝으로 브랜드를 설명한다면 좋은 결과라고 보기 어렵기 때문입니다.

또 하나 주의할 점이 있습니다. AI가 제시한 인용이 실제로 답변의 해당 내용을 뒷받침하는지도 확인해야 합니다.

OpenAI 역시 ChatGPT 검색 공식 도움말에서 검색 결과와 인용이 불완전하거나 오래됐거나 부정확할 수 있으므로 중요한 경우 원출처를 직접 확인하도록 안내합니다.

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3주차: 가장 큰 ‘노출 격차’ 3개만 고친다

2주차 측정이 끝났다고 곧바로 콘텐츠 30개를 만들 필요는 없습니다.

결과를 보고 가장 중요한 격차 세 개를 고릅니다.

예를 들어 다음과 같은 패턴이 나타날 수 있습니다.

A. 브랜드 자체가 거의 등장하지 않는다

AI가 우리 회사를 해당 카테고리와 충분히 연결하지 못하고 있는지 조사합니다.

홈페이지를 처음 방문한 사람이 한두 문장만 읽고도 다음 질문에 답할 수 있는지 확인해 보세요.

• 무엇을 하는 회사인가?

• 누구를 위한 제품인가?

• 어떤 문제를 해결하는가?

• 어느 시장에서 서비스하는가?

• 다른 솔루션과 무엇이 다른가?

B. 브랜드는 등장하지만 자사 사이트가 거의 인용되지 않는다

AI가 브랜드 정보를 어떤 외부 출처에서 가져오고 있는지 살펴봅니다.

그리고 자사 사이트에 해당 질문에 직접 답할 만한 페이지가 실제로 존재하는지 확인합니다.

C. 경쟁사가 특정 질문에서 반복적으로 등장한다

경쟁사가 단순히 ‘GEO를 잘했다’고 결론 내리지 마세요.

먼저 어떤 페이지가 인용되고 있는지 살펴봅니다.

• 공식 제품 페이지인가?

• 비교 콘텐츠인가?

• 언론 기사인가?

• 리뷰 사이트인가?

• 업계 보고서인가?

• 커뮤니티인가?

그러면 AI가 그 질문에 답할 때 어떤 종류의 근거를 선호하고 있는지에 대한 가설을 세울 수 있습니다.

D. 브랜드 설명이 틀리거나 오래됐다

홈페이지, 제품 페이지, 회사 소개, 공식 SNS와 외부 프로필에서 회사와 제품에 대한 설명이 서로 일치하는지 확인합니다.

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무엇을 고칠 것인가: ‘AI용 글쓰기 공식’보다 정보 격차를 찾으세요

GEO라고 하면 질문형 제목, 짧은 문단, 리스트, FAQ, 구조화 데이터부터 떠올리기 쉽습니다.

하지만 이것을 마치 AI 노출을 만드는 공식처럼 적용하는 것은 주의해야 합니다.

Google은 2026년 공개한 생성형 AI 검색 최적화 공식 가이드에서 AI 검색을 위해 콘텐츠를 특별한 방식으로 다시 쓸 필요가 없으며, AI가 이해하기 쉽도록 콘텐츠를 무조건 작은 단위로 ‘chunking’할 필요도 없다고 명시합니다.

또한 AI 검색을 위한 특별한 Schema.org 마크업도 필요하지 않다고 설명합니다. 구조화 데이터는 기존 SEO와 리치 결과를 위해 계속 활용할 수 있지만, GEO만을 위한 비밀스러운 마크업은 아니라는 뜻입니다.

Google의 AI 기능과 웹사이트 가이드 역시 기존 SEO의 기본 원칙이 AI Overviews와 AI Mode에도 그대로 적용된다고 설명합니다. 페이지가 검색에 색인될 수 있어야 하고, 중요한 콘텐츠가 텍스트로 제공되어야 하며, 내부 링크와 페이지 경험, 정확한 구조화 데이터 등 기본적인 검색 접근성이 중요합니다.

따라서 실제 개선 후보는 오히려 이런 것들입니다.

• 홈페이지를 읽어도 회사가 정확히 무엇을 하는지 한 문단으로 설명하기 어렵다

• 제품 페이지에 대상 고객과 사용 사례가 없다

• 경쟁 제품과의 실질적인 차이를 설명하는 자료가 없다

• 가격·기능·지원 범위 등 구매 판단에 필요한 정보가 부족하다

• 자사만 제공할 수 있는 실제 데이터, 사례, 조사, 실험 결과가 없다

• 회사·제품 설명이 페이지와 외부 프로필마다 다르다

• 중요한 주장에 원출처가 없다

• 중요한 페이지가 검색엔진이나 AI 검색 크롤러에 접근 가능하지 않다

• 오래된 제품 설명과 최신 설명이 웹에 동시에 존재한다

즉 GEO 콘텐츠의 핵심은 ‘AI가 좋아하는 문장’을 쓰는 것보다 사람과 AI가 특정 질문에 답하는 데 실제로 필요한 정보를 정확하고 검증 가능한 형태로 제공하는 것에 가깝습니다.

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기술적으로는 이것부터 확인하세요

콘텐츠를 수정하기 전에 최소한의 기술적 접근성도 확인합니다.

Google

Google은 AI Overviews와 AI Mode에 노출되기 위한 별도의 기술 요건은 없으며, 해당 페이지가 Google 검색에 색인되고 검색 결과에서 스니펫을 표시할 수 있어야 한다고 안내합니다.

→ Google Search Central: AI features and your website

ChatGPT

OpenAI는 공개 웹사이트가 ChatGPT 검색에 나타날 수 있으며, 검색·요약·인용을 원한다면 OAI-SearchBot을 차단하지 않았는지 확인하도록 안내합니다.

→ OpenAI: Publishers and Developers FAQ

이런 기본 조건이 막혀 있다면 콘텐츠 문장을 다듬는 것보다 먼저 해결해야 합니다.

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4주차: 같은 질문을 다시 실행한다

이제 1주차에 만든 질문을 최대한 그대로 유지하고 다시 실행합니다.

그래야 전후를 비교할 수 있습니다.

예를 들어:

지표	실험 전	30일 후	변화
브랜드 멘션율	18%	27%	+9%p
자사 사이트 인용률	6%	11%	+5%p
경쟁사 A 노출률	43%	39%	-4%p
자사 출처 비중	12%	21%	+9%p

다만 이 숫자를 곧바로

“이번 콘텐츠 수정으로 멘션율이 9%p 상승했다.”

라고 해석해서는 안 됩니다.

AI 답변은 실행할 때마다 달라질 수 있고 검색 인덱스, 모델 업데이트, 검색 기능, 시점 등 여러 외부 요인의 영향을 받습니다.

앞서 소개한 2023~2026년 GEO 연구 리뷰 역시 현재 연구 근거만으로 특정 최적화 기법이 여러 플랫폼에서 장기간 자연 노출과 사업 성과를 안정적으로 높인다고 일반화하기는 어렵다고 지적합니다.

따라서 첫 30일 실험은 엄밀한 인과관계를 증명하기보다 방향성과 반복되는 패턴을 찾는 관찰 실험에 가깝게 해석하는 것이 좋습니다.

한 번의 상승보다 다음과 같은 패턴을 찾아보세요.

특정 구매 질문에서 여러 AI가 우리 브랜드를 새롭게 언급하기 시작했는가?

특정 자사 콘텐츠가 여러 질문에서 반복적으로 인용되는가?

경쟁사를 추천할 때 반복해서 등장하는 제3자 출처가 있는가?

한국에서는 보이는데 미국이나 일본에서는 거의 보이지 않는가?

브랜드는 등장하지만 제품에 대한 설명이 계속 부정확한가?

이런 발견이 다음 30일의 GEO 전략이 됩니다.

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Google Search Console에서도 AI 노출을 확인하세요

프롬프트 실험만 보지 말고 실제 검색 데이터를 함께 확인하면 좋습니다.

Google은 2026년 6월 Search Console에 **생성형 AI 실적 보고서(Generative AI performance reports)**를 도입했고, 8월 31일부터 전 세계 웹사이트에 제공하고 있습니다.

이 보고서에서는 Google Search의 AI Overviews와 AI Mode 등 생성형 AI 기능에서 다음 정보를 확인할 수 있습니다.

• 노출수(Impressions)

• 노출된 페이지

• 국가

• 기기

• 날짜별 변화

→ Google Search Central: Search Generative AI performance reports

즉 GEO 측정은 “AI에게 질문을 던져 보는 테스트”와 “실제 검색 환경에서 발생하는 데이터”를 함께 보는 방향으로 발전시키는 것이 좋습니다.

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30일 GEO 실험 캘린더

기간	해야 할 일	결과물
1주차	고객 질문·구매 의도 수집	핵심 프롬프트 20~30개
2주차	AI별 baseline 측정	멘션·인용·경쟁사 데이터
3주차	가장 큰 격차 3개 개선	수정 페이지 또는 신규 핵심 콘텐츠
4주차	동일 조건 재측정	전후 비교 + 다음 실험 과제

이 정도면 첫 GEO 실험으로 충분합니다.

처음부터 모든 페이지, 모든 AI, 모든 프롬프트를 관리하려 하지 않는 것이 오히려 중요합니다.

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바로 사용할 수 있는 GEO 실험 템플릿

실무에서는 다음 네 개 시트로 관리하면 편합니다.

Sheet 1. Prompt Library

시장 / 퍼널 단계 / 고객 의도 / 프롬프트 / 중요도

한국·미국·일본처럼 여러 시장을 운영한다면 국가별 질문을 함께 관리합니다.

Sheet 2. AI Visibility Log

날짜 / 국가 / AI / 프롬프트 / 자사 멘션 / 언급 맥락 / 자사 인용 / 인용 URL / 경쟁사 / 출처 유형 / 설명 정확성

실험의 핵심 원자료입니다.

Sheet 3. Source Analysis

도메인 / 자사·비자사 / 출처 유형 / 인용 횟수 / 어떤 질문에서 인용됐는가

이 시트를 보면 단순한 브랜드 멘션을 넘어 AI가 우리 카테고리를 이해할 때 어떤 정보 생태계를 참고하는지 살펴볼 수 있습니다.

Sheet 4. Before & After

프롬프트 / 실험 전 멘션 / 실험 후 멘션 / 실험 전 인용 / 실험 후 인용 / 변화 / 해석

30일 뒤 결과를 비교합니다.

이 구조를 그대로 Google Sheets나 Excel에 만들어도 첫 실험을 시작할 수 있습니다.

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그런데 왜 이 작업이 금방 어려워질까?

프롬프트가 20개일 때는 스프레드시트로도 가능합니다.

하지만 한국·미국·일본을 비교하고 여러 AI를 반복 측정하고 경쟁사와 인용 URL까지 추적하기 시작하면 경우의 수가 빠르게 늘어납니다.

예를 들어:

프롬프트 30개 × 국가 3개 × AI 4개 × 반복 3회 = 1,080개 응답

입니다.

여기에 다음 달 같은 질문을 다시 실행하면 2,000개가 넘습니다.

질문별로

• 브랜드가 나왔는지

• 몇 번째로 나왔는지

• 어떤 맥락에서 설명됐는지

• 어느 경쟁사가 함께 등장했는지

• 어떤 URL이 인용됐는지

• 자사 출처인지 외부 출처인지

까지 사람이 직접 기록하면 GEO 분석 자체보다 데이터 수집 업무가 더 커질 수 있습니다.

바로 이 지점에서 GEO 측정 플랫폼의 의미가 생깁니다.

Docenty GEO를 활용하는 목적도 단순히 ‘GEO 점수 하나를 받는 것’이 아니라, 여러 질문과 AI 환경에서 브랜드와 경쟁사의 노출을 반복적으로 관찰하고 개선하는 과정을 체계화하는 것에 있습니다.

처음 20개의 질문은 직접 실행해봐도 좋습니다.

오히려 그래야 우리 회사에 어떤 질문과 지표가 중요한지 알 수 있습니다.

그리고 질문이 20개에서 100개로 늘어나고, 경쟁사와 시장, AI 엔진까지 늘어나기 시작할 때 자동화를 검토하면 됩니다.

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GEO를 처음 시작한다면, 이번 달에는 이것만 해보세요

GEO를 새로운 대형 프로젝트로 만들 필요는 없습니다.

이번 달에는 다음 질문 하나에 답하는 것을 목표로 잡아보세요.

“우리 고객이 AI에게 구매 관련 질문을 했을 때, 우리 브랜드와 경쟁사는 실제로 어떻게 나타나는가?”

20~30개의 질문을 만들고, 몇 개의 AI에서 실행하고, 멘션과 인용을 기록하고, 가장 큰 정보 격차 세 개를 고친 뒤 한 달 후 다시 측정합니다.

그 결과가 좋든 나쁘든 이미 중요한 것을 얻게 됩니다.

우리 회사의 GEO 기준점입니다.

그리고 현재 공개된 플랫폼 가이드도 이런 차분한 접근을 뒷받침합니다.

Google은 생성형 AI 검색 최적화 가이드에서 AI 검색만을 위한 특별한 글쓰기 방식이나 마크업보다 기존 SEO의 기반과 사람에게 유용한 콘텐츠를 강조합니다.

OpenAI 역시 게시자 가이드에서 ChatGPT 검색에 발견될 수 있는 기본적인 크롤링 접근성을 안내하고 있습니다.

학술 연구에서도 GEO를 모든 상황에 적용되는 하나의 공식으로 보기보다 플랫폼, 질문, 언어, 경쟁 환경에 따라 달라지는 측정과 실험의 문제로 보는 방향이 강화되고 있습니다.

GEO는 모든 것을 한꺼번에 바꾸는 작업이 아니라,

질문 → 측정 → 개선 → 재측정

의 반복으로 시작할 수 있습니다.

그리고 그 반복을 더 많은 프롬프트, 경쟁사, 시장과 AI 엔진으로 확장해야 할 때 Docenty GEO를 활용하면 됩니다.

첫 30일의 목표는 AI를 공략하는 것이 아닙니다.

AI가 지금 우리 브랜드를 어떻게 이해하고, 어떤 질문에서 보여주며, 무엇을 근거로 이야기하는지 제대로 아는 것부터 시작하면 됩니다.

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