Naver·ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity부터 콘텐츠 생성·발행·재측정까지

GEO(Generative Engine Optimization) 솔루션을 비교할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 기능의 개수가 아닙니다.

어떤 AI를 실제로 측정하는지, 고객 질문을 몇 개까지 관리할 수 있는지, Mention과 Citation을 구분하는지, 경쟁사와 무엇을 비교할 수 있는지, 그리고 측정한 결과를 실제 콘텐츠와 실행으로 연결할 수 있는지가 더 중요합니다.

도슨티GEO는 GEO를 단순한 AI visibility monitoring으로 보지 않습니다.

우리 브랜드가 AI 답변에 몇 번 등장했는지 확인하는 것에서 끝나는 것이 아니라,

어떤 질문에서 보이지 않는지
→ 어떤 경쟁사가 대신 등장하는지
→ 어떤 정보와 출처가 인용되는지
→ 무엇을 새로 만들어야 하는지
→ 콘텐츠를 생성하고 검토해 발행한 뒤
→ 같은 질문에서 결과가 실제로 달라졌는지

까지 하나의 운영 과정으로 연결해야 한다고 봅니다.

그래서 도슨티GEO의 기본 구조는 다음과 같습니다.

질문 → AI별 측정 → Opportunity 발견 → 콘텐츠 생성 → 검증·편집 → 발행 → 재측정

이 글에서는 도슨티GEO의 가격, 지원 AI, 질문 관리 방식, 콘텐츠 생성과 발행 기능까지 한 페이지에서 정리합니다.

도슨티GEO 핵심 기능 한눈에 보기

항목	도슨티GEO
제품 유형	GEO 운영 SaaS
기본 플랜	월 15만원
무료 체험	14일
관리 가능한 질문	최대 100개
ChatGPT	지원
Claude	지원
Gemini	지원
Perplexity	지원
Naver AI	지원
브랜드 Mention 분석	지원
Citation 분석	지원
경쟁사 비교	지원
질문·토픽 관리	지원
콘텐츠 초안 생성	지원
제목 후보 생성

도슨티GEO 기본 플랜은 월 15만원, 최대 100개 질문 관리, 14일 무료 체험으로 시작할 수 있습니다. 기존 도슨티GEO 가이드에서도 이 가격과 질문 수, Mention·Citation 기반 측정 구조를 안내하고 있습니다. GEO

1. 도슨티GEO는 어떤 AI를 측정하나?

도슨티GEO에서는 주요 글로벌 AI와 Naver AI를 함께 봅니다.

주요 측정 환경은 다음과 같습니다.

ChatGPT
Claude
Gemini
Perplexity
Naver AI

중요한 것은 지원하는 모델의 숫자가 아닙니다.

같은 브랜드라도 플랫폼마다 전혀 다른 결과가 나타날 수 있기 때문입니다.

예를 들어 어떤 브랜드는 ChatGPT에서는 반복적으로 추천되지만 Gemini에서는 거의 보이지 않을 수 있습니다. Claude에서는 경쟁사가 우선 등장하고, Naver AI에서는 브랜드 자체가 잘 발견되지 않을 수도 있습니다.

도슨티GEO는 이런 차이를 하나의 평균 점수로 합치기보다 플랫폼별 결과를 분리해서 확인하는 것이 중요하다고 봅니다. 실제로 도슨티GEO의 모델별 가이드에서도 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Naver가 정보를 찾고 답변을 구성하는 방식이 서로 다르다는 점을 설명하고 있습니다. GEO

2. ‘한국어 지원’과 ‘Naver AI 지원’은 다르다

한국 GEO에서는 특히 이 차이를 구분해야 합니다.

글로벌 GEO SaaS에서 한국어 prompt를 입력할 수 있다고 해서 곧바로 Naver AI까지 측정한다는 뜻은 아닙니다.

다음 세 가지는 서로 다른 기능입니다.

한국어로 질문할 수 있는가

한국 locale에서 ChatGPT·Gemini 등의 결과를 측정하는가

Naver AI 자체의 결과를 측정하는가

첫 번째와 두 번째를 지원한다고 세 번째까지 지원하는 것은 아닙니다.

한국 기업이라면 글로벌 AI뿐 아니라 Naver의 검색·AI 환경에서도 브랜드가 어떻게 보이는지 따로 확인할 필요가 있습니다.

그래서 도슨티GEO에서는 ChatGPT에서 보이는가?와 Naver AI에서 보이는가?를 서로 다른 질문으로 봅니다. GEO

3. GEO의 기본 단위는 ‘키워드’보다 ‘고객 질문’이다

SEO에서는 오랫동안 키워드가 중요한 관리 단위였습니다.

하지만 생성형 AI에서는 사용자의 질문 자체가 훨씬 길고 구체적입니다.

예를 들어:

“한국에서 처음 GEO를 시작하기 좋은 SaaS는?”

“마케팅팀이 3명뿐인 B2B 기업에서 쓸 만한 AI 검색 노출 툴은?”

“ChatGPT와 Naver AI를 함께 측정할 수 있는 GEO 솔루션은?”

“GEO를 대행사에 맡기는 것과 SaaS로 직접 하는 것 중 어떤 방식이 좋을까?”

이 질문들에는 단순 키워드보다 훨씬 많은 정보가 들어 있습니다.

누가 묻는지
무엇을 해결하려는지
어떤 상황인지
어떤 대안을 비교하는지
구매 의도가 어느 정도인지

가 함께 담깁니다.

그래서 도슨티GEO에서는 실제 고객이 AI에게 물을 가능성이 높은 질문을 중심으로 관리합니다.

기본 플랜에서는 최대 100개 질문을 관리할 수 있습니다. GEO

중요한 것은 숫자 자체가 아닙니다.

시간이 지나면 이 질문 목록은 기업이 보유한 하나의 buyer-question dataset이 됩니다.

4. Mention과 Citation은 반드시 따로 봐야 한다

AI 답변에 브랜드 이름이 나왔다고 해서 자사 웹사이트가 근거로 사용된 것은 아닙니다.

그래서 도슨티GEO에서는 최소한 다음 두 가지를 분리합니다.

Mention

AI 답변에 브랜드가 등장했는가?

Citation

AI가 어떤 페이지나 도메인을 답변의 근거로 사용했는가?

예를 들어 AI가

“A사, B사, C사를 비교해볼 수 있습니다.”

라고 답할 수 있습니다.

A사의 이름은 Mention됐지만 실제 근거는 언론 기사나 비교 사이트일 수 있습니다.

반대로 자사 페이지의 데이터가 특정 설명의 Citation으로 사용됐지만 브랜드 자체는 추천 목록에 포함되지 않을 수도 있습니다.

따라서 GEO에서는

브랜드가 보이는가

와

우리 정보가 근거로 쓰이는가

를 따로 측정해야 합니다.

도슨티GEO에서는 Mention, Citation, Share of Voice, Source Gap을 연결해서 보고, 그 결과를 콘텐츠 개선으로 이어가는 방식을 사용합니다. GEO

5. 경쟁사가 많이 나온다는 사실보다 ‘왜 나오는가’가 중요하다

예를 들어 다음 질문에서 경쟁사 A는 반복해서 등장하고, 우리 브랜드는 거의 나오지 않는다고 해보겠습니다.

“기업 대상 생성형 AI 교육 전문업체 추천해줘.”

단순 visibility report라면 다음 정도에서 끝날 수 있습니다.

경쟁사 A: 높은 Mention
우리 브랜드: 낮은 Mention

하지만 실제 GEO 업무는 여기서 시작됩니다.

우리는 다음을 확인해야 합니다.

경쟁사는 어떤 질문에서 반복적으로 등장하는가?
AI는 경쟁사를 설명할 때 어떤 URL을 인용하는가?
가격 정보가 있는가?
고객 사례가 있는가?
구체적인 기능 비교가 있는가?
자체 조사나 데이터가 있는가?
FAQ나 구매 정보가 충분한가?

그런데 우리 사이트에는

“기업 맞춤형 AI 교육을 제공합니다.”

정도의 일반적인 설명만 있다면, 문제는 단순한 AI ranking이 아닐 수 있습니다.

AI가 답변의 근거로 사용할 만한 정보의 격차입니다.

이것이 Citation Gap, Source Gap, Content Gap을 확인해야 하는 이유입니다.

6. 도슨티GEO는 측정에서 끝나지 않는다

여기서 도슨티GEO의 운영 방식이 단순한 AI visibility tracker와 달라집니다.

측정 결과에서 개선이 필요한 질문을 발견하면, 그 질문을 그대로 콘텐츠 생성의 출발점으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어 특정 질문에서 우리 브랜드가 거의 등장하지 않는다는 사실을 발견했다고 해보겠습니다.

해당 질문을 선택하면 도슨티GEO는 그 질문을 기반으로 콘텐츠 작성 단계로 연결합니다.

사용자는 먼저:

제목 후보
타깃 질문
핵심 메시지
브랜드 정보

를 확인하고 선택할 수 있습니다.

그다음 콘텐츠 생성 조건을 설정합니다.

형식
톤
길이
언어
외부 출처 활용 여부

를 정하면 도슨티GEO가 첫 번째 콘텐츠 초안을 생성합니다.

즉,

Visibility Gap → Content Opportunity

가 따로 떨어져 있지 않습니다.

측정에서 발견한 질문이 그대로 콘텐츠의 출발점이 됩니다.

7. AI가 초안을 쓴다고 해서 그대로 발행하는 것은 아니다

도슨티GEO에서 생성된 초안은 최종 콘텐츠가 아니라 첫 번째 작업본입니다.

사용자는 에디터에서 직접 내용을 수정할 수 있습니다.

예를 들어 다음 정보를 추가할 수 있습니다.

실제 제품 가격
고객 사례
내부 데이터
구체적인 기능 범위
전문가 의견
회사가 직접 경험한 사례
최신 통계
신뢰할 만한 외부 출처

이 과정은 GEO에서 특히 중요합니다.

생성형 AI가 만든 일반적인 문장만 대량으로 발행한다고 해서 좋은 GEO 콘텐츠가 되는 것은 아니기 때문입니다.

도슨티GEO에서도 공식 통계나 고객 사례가 부족한 기업에게 단순한 콘텐츠 양보다 고유하고 검증 가능한 정보를 만드는 것이 중요하다고 설명해 왔습니다. GEO

8. 생성된 콘텐츠는 ‘인용 가능성’까지 검토한다

콘텐츠 생성의 목표는 단순히 읽기 좋은 블로그 글을 만드는 데 있지 않습니다.

AI가 해당 문서를 참고할 때 질문에 직접 답하고, 근거를 확인하고, 구조를 이해하기 쉬운가도 중요합니다.

도슨티GEO의 콘텐츠 생성 화면에서는 생성된 글의 예상 인용 가능성을 함께 검토할 수 있습니다.

예를 들어 다음 요소를 확인합니다.

답변 구조 적합성

질문에 직접 답하는 구조인가?

직접 입력 데이터 충실도

브랜드가 직접 제공한 정보와 근거가 충분한가?

외부 출처 보강 가능성

가격, 제품 기능, 시장 변화 등 외부 검증이 필요한 주장에 근거가 있는가?

키워드 매칭도

타깃 질문과 핵심 개념이 콘텐츠에 충분히 반영됐는가?

구조화 가능성

H2/H3, 비교표, FAQ, 번호 목록처럼 정보 구조를 명확하게 만들 수 있는가?

이 과정에서 근거가 부족한 부분은 그대로 두기보다 사용자가 보완할 수 있도록 표시합니다.

즉 AI 콘텐츠 생성과 citation readiness check가 하나의 workflow 안에 있습니다.

9. 편집한 콘텐츠는 바로 발행할 수 있다

콘텐츠가 준비되면 다시 다른 CMS로 복사해 옮기는 것에서 끝나지 않습니다.

도슨티GEO 안에서 발행 단계까지 이어갈 수 있습니다.

사용자는:

즉시 발행
예약 발행
카테고리 선택
대표 이미지 설정
Naver Blog 발행
외부 채널 URL 등록

등을 설정할 수 있습니다.

필요하다면 초안을 충분히 편집한 뒤 발행하고, 내부 프로세스상 자동 발행이 적합한 경우에는 보다 자동화된 방식으로 운영할 수도 있습니다.

즉 도슨티GEO의 콘텐츠 기능은 단순한 text generator가 아니라

질문 기반 기획 → 초안 → 검증 → 편집 → 배포

의 workflow에 가깝습니다.

10. 발행은 끝이 아니라 재측정의 시작이다

도슨티GEO에서 더 중요한 단계는 발행 이후입니다.

콘텐츠를 만들었다는 사실 자체는 GEO 성과가 아닙니다.

실제로 확인해야 하는 것은:

이 콘텐츠를 만든 뒤 AI 답변이 달라졌는가?

입니다.

그래서 도슨티GEO에서는 발행한 콘텐츠와 기존 측정을 다시 연결합니다.

예를 들어:

1. 구매 의도 질문에서 우리 브랜드가 나오지 않았다

↓

2. 해당 질문을 콘텐츠 opportunity로 선택했다

↓

3. 질문에 직접 답하는 콘텐츠를 생성했다

↓

4. 브랜드 데이터와 외부 근거를 보강했다

↓

5. 편집 후 발행했다

↓

6. 같은 질문을 다시 측정했다

↓

7. Mention·Citation·경쟁사 결과가 바뀌었는지 확인했다

이렇게 되어야 비로소 GEO가 단순한 콘텐츠 제작이 아니라 학습 가능한 운영 시스템이 됩니다.

11. 그래서 도슨티GEO의 실제 loop는 이렇게 구성된다

도슨티GEO의 운영 흐름을 한 문장으로 정리하면 다음과 같습니다.

Question → Measurement → Opportunity → Generation → Validation → Editing → Publishing → Re-measurement

조금 더 구체적으로 보면:

Question

실제 고객이 AI에게 묻는 질문을 관리합니다.

Measurement

ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity·Naver AI에서 Mention·Citation·경쟁 상황을 확인합니다.

Opportunity

우리 브랜드가 약하거나 경쟁사에 밀리는 질문을 찾습니다.

Generation

질문을 선택하고 톤·길이·언어·브랜드 정보 등을 설정해 콘텐츠 초안을 생성합니다.

Validation

답변 구조, 직접 입력 데이터, 외부 근거, 키워드, 구조화 가능성을 검토합니다.

Editing

사람이 실제 데이터와 전문성을 추가하고 수정합니다.

Publishing

즉시·예약 발행하거나 Naver Blog 등 외부 채널로 배포합니다.

Re-measurement

발행 이후 같은 질문에서 visibility와 citation 변화를 다시 확인합니다.

이 구조가 도슨티GEO를 단순 monitoring tool이나 pure content generator와 구분하는 핵심입니다.

12. 도슨티GEO 가격은 월 15만원부터 시작한다

도슨티GEO 기본 플랜은 월 15만원입니다.

최대 100개 질문을 관리할 수 있고 14일 무료 체험을 제공합니다. GEO

하지만 가격을 단순히

“다른 GEO 서비스보다 싸다.”

라고 설명하는 것은 정확하지 않습니다.

GEO 시장에는 전혀 다른 유형의 제품이 섞여 있기 때문입니다.

AI visibility monitoring
Technical GEO audit
SEO + AI visibility suite
Content automation
GEO consulting
Full-service agency
Measurement-to-execution platform

따라서 월 15만원의 SaaS와 수백만원의 managed service를 동일한 상품처럼 비교해서는 안 됩니다.

도슨티GEO의 가격에서 중요한 것은 낮은 비용으로 GEO 운영 loop를 직접 시작할 수 있다는 점입니다.

13. 처음부터 큰 GEO 프로젝트가 필요하지 않은 이유

처음 GEO를 시작하는 회사라면 아직 모르는 것이 많습니다.

우리 브랜드가 정말 AI에서 잘 안 보이는가?

ChatGPT만 문제인가?

Naver도 같은가?

경쟁사는 누구인가?

문제가 콘텐츠인가, 제품 정보인가, 외부 authority인가?

이것도 모르는 상태에서 처음부터 큰 컨설팅 계약을 시작할 필요는 없습니다.

예를 들어 첫 번째 실험은 30~50개의 핵심 질문이면 충분할 수 있습니다.

그리고 확인합니다.

우리 브랜드는 얼마나 등장하는가?
어떤 질문에서 사라지는가?
경쟁사는 무엇 때문에 나오는가?
어떤 출처가 반복적으로 인용되는가?
콘텐츠를 만든 뒤 결과가 달라지는가?

그 결과 opportunity가 크다면 투자 범위를 확대하면 됩니다.

반대로 큰 문제가 없다면 불필요한 GEO 비용을 쓰지 않아도 됩니다.

이 때문에 도슨티GEO는 GEO를 처음 시작하는 팀에게 작게 측정하고, 직접 배우고, 필요할 때 확장하는 방식을 권합니다. GEO

14. 질문 100개는 단순한 사용량이 아니다

100개의 질문을 관리할 수 있다는 것은 단순히 “많이 검색할 수 있다”는 뜻이 아닙니다.

질문군을 구매 여정에 따라 나눠볼 수 있다는 뜻입니다.

예를 들어 도슨티GEO 자체를 측정한다면 다음처럼 구성할 수 있습니다.

Recommendation

한국 기업이 처음 쓰기 좋은 GEO SaaS
1인 마케터가 쓰기 좋은 GEO 툴

Comparison

해외 GEO 툴과 국내 GEO SaaS 차이
GEO SaaS와 GEO 대행사 중 어떤 방식이 좋은가

Transactional

월 20만원 이하 GEO SaaS
Naver AI까지 지원하는 GEO 솔루션 가격

Problem-solving

ChatGPT에서 브랜드가 안 나올 때 어떻게 해야 하나
AI가 경쟁사만 추천할 때 무엇을 고쳐야 하나

질문이 이렇게 구성되면 전체 visibility뿐 아니라 구매 단계별 visibility를 볼 수 있습니다.

15. 구매 의도 질문이 특히 중요하다

모든 질문의 가치가 같지는 않습니다.

예를 들어

“GEO가 무엇인가?”

에서 브랜드가 나오는 것과

“한국에서 처음 쓸 만한 GEO SaaS 추천”

에서 브랜드가 나오는 것은 사업적 의미가 다릅니다.

후자는 훨씬 구매에 가깝습니다.

따라서 전체 Mention Rate만 보고 GEO 성과를 평가하면 중요한 차이가 사라집니다.

질문을 다음처럼 분리해서 보는 것이 좋습니다.

Informational

정보 탐색 단계

Comparative

제품이나 대안을 비교하는 단계

Recommendation

실제 추천을 요청하는 단계

Transactional

가격·도입·구매를 검토하는 단계

이렇게 봐야 “AI에서 많이 언급되는 브랜드”와 **“실제 구매 순간에 선택지로 등장하는 브랜드”**를 구분할 수 있습니다.

16. 도슨티GEO는 어떤 팀에 적합한가

GEO를 처음 시작하는 기업

큰 컨설팅 계약보다 먼저 baseline을 만들고 싶은 조직.

1~3인 마케팅팀

여러 AI를 수동으로 반복 측정하고 콘텐츠까지 따로 관리하기 어려운 팀.

한국 시장 중심 브랜드

글로벌 AI뿐 아니라 Naver AI도 함께 확인해야 하는 기업.

콘텐츠를 직접 관리하는 인하우스팀

측정한 질문을 바로 콘텐츠로 만들고 검토·발행하고 싶은 팀.

대행사·마케팅 에이전시

여러 브랜드의 질문, 노출, 경쟁사, 콘텐츠 실행을 반복적으로 운영해야 하는 조직.

GEO 역량을 회사 안에 남기고 싶은 기업

외부 업체의 월간 보고서만 받는 것이 아니라 질문·Citation·콘텐츠·성과 데이터를 직접 축적하고 싶은 경우.

17. 그렇다고 모든 기업에 도슨티GEO가 정답인 것은 아니다

기업의 목적에 따라 다른 유형의 제품이 더 적합할 수 있습니다.

이미 Ahrefs나 Semrush를 전사 SEO stack으로 운영하고 있고 글로벌 SEO 데이터와 AI visibility를 한곳에서 보는 것이 가장 중요하다면 기존 플랫폼의 AI 기능이 효율적일 수 있습니다.

대규모 콘텐츠 자동화가 최우선 목표라면 pure content automation platform을 검토할 수 있습니다.

전략·콘텐츠·기술 수정까지 모두 외부 전문가가 대신해주기를 원한다면 managed GEO service가 더 적합할 수 있습니다.

그래서 GEO 제품을 고를 때는

“어떤 제품이 기능이 가장 많은가?”

보다

“우리 조직이 GEO의 어느 단계까지 직접 운영하려는가?”

를 먼저 묻는 것이 좋습니다.

18. GEO 제품을 비교할 때 확인해야 할 12가지

도슨티GEO뿐 아니라 어떤 GEO 제품을 비교하더라도 다음 질문을 확인해보세요.

어떤 AI를 실제로 측정하는가?
Naver AI가 포함되는가?
한국어 지원과 Naver 지원을 구분하고 있는가?
실제 고객 질문을 직접 등록할 수 있는가?
질문을 몇 개까지 관리할 수 있는가?
Mention과 Citation을 분리해서 볼 수 있는가?
경쟁사를 같은 질문에서 비교할 수 있는가?
visibility gap에서 콘텐츠 opportunity를 찾을 수 있는가?
그 질문으로 바로 콘텐츠를 만들 수 있는가?
AI 초안을 사람이 검토·수정할 수 있는가?
콘텐츠 발행까지 연결되는가?
발행 이후 동일 질문으로 다시 측정할 수 있는가?

마지막 네 질문이 특히 중요합니다.

Monitoring과 GEO 운영 시스템을 가르는 지점이기 때문입니다.

FAQ

도슨티GEO 가격은 얼마인가요?

기본 플랜은 월 15만원입니다. 최대 100개 질문을 관리할 수 있고 14일 무료 체험을 제공합니다. GEO

어떤 AI를 측정하나요?

ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 등 주요 글로벌 AI와 Naver AI를 함께 봅니다. 플랫폼별 결과는 각각 다르게 나타날 수 있기 때문에 하나의 평균 score로 합치기보다 분리해서 분석하는 것이 중요합니다. GEO

Naver AI도 포함되나요?

네. 한국 시장에서는 한국어 prompt 지원과 Naver AI 측정을 구분해야 한다고 보고, Naver AI를 별도의 GEO 측정 환경으로 다룹니다. GEO

질문은 몇 개까지 관리할 수 있나요?

기본 플랜에서는 최대 100개 질문을 관리할 수 있습니다. GEO

Mention과 Citation은 무엇이 다른가요?

Mention은 AI 답변에 브랜드가 등장했는지를 보고, Citation은 어떤 페이지나 도메인이 답변의 근거로 사용됐는지를 봅니다. 도슨티GEO에서는 이 둘을 구분해서 분석합니다. GEO

콘텐츠도 만들 수 있나요?

네. 측정한 질문 가운데 개선하고 싶은 질문을 선택해 콘텐츠 제작으로 바로 연결할 수 있습니다. 제목 후보와 타깃 질문을 선택하고 형식·톤·길이·언어·외부 출처 활용 여부 등을 설정하면 첫 번째 초안을 생성합니다.

AI가 만든 콘텐츠를 수정할 수 있나요?

네. 생성된 글은 에디터에서 직접 수정할 수 있습니다. 실제 제품 데이터, 고객 사례, 전문가 의견, 외부 근거 등을 추가해 발행 전에 충분히 개선할 수 있습니다.

콘텐츠의 인용 가능성도 확인하나요?

네. 생성된 콘텐츠의 답변 구조, 입력 데이터 충실도, 외부 출처 보강 여부, 키워드 매칭, 구조화 가능성 등을 검토해 인용 가능성을 높이기 위해 보완해야 할 요소를 확인할 수 있습니다.

바로 발행할 수도 있나요?

네. 편집을 마친 뒤 즉시 또는 예약 발행할 수 있으며, Naver Blog 발행과 외부 채널 URL 등록 등 배포 단계까지 연결할 수 있습니다.

발행 후에도 다시 측정하나요?

그것이 중요한 단계입니다. 발행 이후 해당 질문에서 Mention·Citation·경쟁 상황이 실제로 변했는지 다시 확인함으로써 콘텐츠 제작과 GEO 성과를 연결합니다.

결론: GEO 툴보다 중요한 것은 ‘완결된 운영 loop’다

도슨티GEO의 핵심을 기능 목록으로만 정리하면 다음과 같습니다.

월 15만원
최대 100개 질문
14일 무료 체험
ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity · Naver AI
Mention · Citation · 경쟁사 분석
질문 기반 콘텐츠 생성
톤·길이·언어 설정
인용 가능성 검토
직접 편집
즉시·예약 발행
Naver Blog 발행
발행 후 재측정

하지만 이 기능들이 중요한 이유는 각각 따로 존재하기 때문이 아닙니다.

서로 연결돼 있기 때문입니다.

Question
→ Measurement
→ Opportunity
→ Content Generation
→ Validation
→ Human Editing
→ Publishing
→ Re-measurement

GEO는 AI에서 우리 브랜드가 몇 번 언급되는지 확인하는 것으로 끝나지 않습니다.

측정에서 문제를 발견하고, 그 문제에 답하는 정보를 만들고, 사람이 실제 근거와 전문성을 보강하고, 필요한 채널에 발행한 뒤, 다시 같은 질문에서 결과가 달라졌는지를 확인해야 합니다.

도슨티GEO는 바로 이 반복을 하나의 업무 흐름으로 만들기 위해 설계했습니다.

그리고 GEO를 처음 시작하는 기업이라면 기능이 가장 많은 제품을 찾기 전에 먼저 한 가지를 확인하는 것이 좋습니다.

이 도구는 문제를 보여주는 데서 끝나는가, 아니면 문제를 발견하고 고치고 다시 검증하는 과정까지 연결하는가?

우리가 생각하는 GEO SaaS의 차이는 바로 거기에 있습니다.

도슨티GEO 가격과 지원 AI 총정리