AI가 소비자에게 우리 브랜드를 얼마나 추천하는지 측정하고, 언급량·점유율(SoV)·추천 순위를 개선합니다.
이제 소비자는 검색창이 아닌 AI에게 묻고, AI의 요약을 읽고, AI의 추천을 신뢰하며 AI 비서에게 구매를 지시합니다.
검색창이 아닌 AI 채팅창에 질문을 입력합니다.
고객과 브랜드가 만나는 시작점이 'AI 답변'으로 이동합니다.
AI 후보군에 없으면 존재하지 않는 것과 같습니다.
리드젠랩은 측정 → 분석 → 개선 → 재설계의 루프로 브랜드의 AI 점유율을 높입니다.
소비자가 AI에게 던지는 질문 유형을 분류합니다.
AI가 브랜드를 정확히 인식하도록 구조화된 데이터를 설계합니다.
AI가 이해·재사용할 수 있는 구조로 콘텐츠를 설계합니다.
AI가 신뢰 신호로 판단할 외부 근거를 축적합니다.
AI 추천 흐름 안에서 자연스럽게 전환이 일어나는 구조를 만듭니다.
노출·선택 데이터를 기반으로 구조를 지속 강화합니다.
키워드 검색 → 클릭 → 랜딩페이지 → 전환. 검색창이 고객과의 첫 접점이었던 시대.
AI 질문 → AI 답변 내 브랜드 포함 → AI 추천 → 구매. AI 답변이 고객과의 첫 접점인 시대.
리드젠랩은 AI 가시성의 측정·분석·콘텐츠·추적을 하나로 잇는 자체 AI Citation 분석 플랫폼 SOHA를 개발해 고객사 프로젝트에 직접 사용합니다. ChatGPT·Claude·Perplexity·Gemini는 물론 Google AI Overview, Naver AI까지 추적하고 대시보드로 보여드립니다.
주요 AI에서 브랜드가 얼마나, 어떤 맥락으로 인용되는지 수치화합니다.
측정 데이터를 우선순위 공백과 실행 로드맵으로 변환합니다.
AI가 학습·인용할 구조로 콘텐츠를 설계·제작합니다.
인용 반영을 지속 추적하고 다음 사이클로 연결합니다.
측정에서 멈추는 글로벌 툴(Profound·Peec AI)과 달리, SOHA는 측정에서 실행까지 전체 루프를 닫고 한국 AI 생태계까지 포함합니다.
소비자는 검색 결과를 일일이 클릭하지 않고 AI에게 묻고 추천을 신뢰합니다. AI 답변에 포함되지 않으면 처음부터 선택 후보에 들어가지 못합니다. AI Commerce 시대에는 이 포함 확률이 곧 경쟁력입니다.
SEO는 검색 결과 노출, AEO는 AI 답변에 포함되는 것, GEO는 생성형 AI가 인용할 근거를 만드는 것을 다룹니다. 세 가지는 대체 관계가 아니라 하나의 흐름으로 통합됩니다.
SEO는 검색 상위 노출이 목표이고, AVO는 AI가 답변을 만들 때 브랜드를 비교·추천 구조에 포함시키는 것이 목표입니다. AVO는 AI 의사결정 구조 내부의 최적화입니다.
아닙니다. AI도 결국 웹 정보를 읽고 이해하므로, 잘 갖춰진 SEO는 AI 가시성의 기반이 됩니다. 기존 SEO 위에 엔티티·구조화 데이터·인용 구조를 더하는 작업입니다.
실제 고객 질문으로 ChatGPT·Gemini·Perplexity 등에 물어 브랜드 언급률, 비교 포함 여부, 추천 단계 포함 여부를 정기적으로 분석합니다. 리드젠랩은 자체 플랫폼 SOHA로 이를 수치화합니다.
AI 학습은 누적 구조라 즉시 보장되지 않습니다. 기술·콘텐츠·신뢰 신호가 쌓이면서 점진적으로 개선되며, 진행 상황은 정기 모니터링으로 확인합니다.
부족합니다. 네이버 블로그·카페는 robots.txt로 인해 ChatGPT·Gemini 등 글로벌 AI에 학습되지 않습니다. 네이버만 운영하면 AI 검색을 이용하는 잠재 고객을 놓칠 수 있습니다.
아닙니다. 자동화 콘텐츠는 근거 구조와 엔티티 정밀도가 약해 AI 인용 기준을 충족하기 어렵습니다. 전문 인터뷰와 리서치를 바탕으로 수작업 제작합니다.
AI 답변 내 언급률, 비교·추천 포함률, 경쟁사 대비 SoV, 평균 언급 순위를 측정합니다. 자체 플랫폼 SOHA의 대시보드와 정기 리포트로 제공합니다.
고객이 AI로 비교·탐색해 고르는 고관여 업종일수록 효과가 큽니다. B2B SaaS, 금융, 의료·병원, 뷰티·헬스케어, 전문 서비스 등에서 특히 강력합니다.