안녕하세요. FlipB 그로스팀 Leo입니다.
최근 AI 검색을 자주 활용하면서 한 가지 의문이 들었습니다.
제품 이름을 직접 물어보면 AI는 꽤 정확한 설명을 제공합니다.
그런데 왜 “추천해달라”는 질문에는 내가 기대한 제품이 좀처럼 등장하지 않을까요?
이 질문에 대한 답은 2026년 1월 공개된 한 연구를 통해 비교적 명확하게 드러났습니다.
AI는 브랜드를 알고 있지만, 선택하지는 않습니다
인도 공과대학교(IIT Patna)의 Amit Prakash Sharma 연구진은 2025년 Product Hunt 상위 500개 제품 중 무작위로 선정한 112개 스타트업을 대상으로 ChatGPT, Perplexity 등 생성형 AI가 어떤 기준으로 제품을 추천하는지를 분석했습니다.
결과는 분명했습니다.
제품명을 직접 질문했을 때 ChatGPT 99.4%, Perplexity 94.3%의 높은 정확도로 정보를 제공했습니다.
“추천해달라”는 질문에서 ChatGPT 3.32%, Perplexity 8.29%만이 언급되었습니다.
같은 제품임에도 질문의 형태에 따라 노출 확률은 ChatGPT 기준 30배, Perplexity 기준 11배 차이가 났습니다. 연구진은 이 현상을 Discovery Gap(발견의 격차)이라고 정의합니다.
AI는 브랜드를 몰라서 추천하지 않는 것이 아니라, 추천할 만큼의 신뢰가 확인되지 않았기 때문에 선택하지 않았던 것입니다.
GEO의 문제가 아니라, GEO를 쓸 수 있는 단계의 문제였습니다
이 결과를 접한 많은 기업은 “GEO 최적화가 부족해서”라고 해석합니다.
그래서 웹사이트를 AI 친화적으로 바꾸고, 구조화된 데이터와 전문 용어를 추가합니다.
그러나 연구는 충격적인 결과를 보여줍니다.
GEO 점수와 AI 추천 노출률 사이의 상관계수: r = -0.10 (통계적으로 무의미)
GEO 최적화는 이미 AI에게 발견되는 제품의 노출 빈도를 높이는 데는 효과적이지만, 아직 발견조차 되지 않은 신규 브랜드에게는 거의 영향을 미치지 않았습니다.
연구진은 이를 “승수 효과”라고 표현합니다. 0에 아무리 큰 수를 곱해도 0이듯, 발견되지 않는 상태에서 GEO를 최적화해도 결과는 0입니다.
AI는 무엇을 근거로 추천할까요?
AI는 스스로 제품을 평가하지 않습니다. 대신, 이미 축적된 신뢰 신호를 기반으로 판단합니다.
Perplexity 추천 노출과 가장 높은 상관관계를 보인 요소:
– 외부 사이트 참조 (Referring Domains): r = +0.319
– Reddit 커뮤니티 언급 (고유 서브레딧 수): r = +0.405
– Product Hunt 순위: r = -0.286 (순위가 높을수록 노출 증가)
AI에게 ‘추천’이란 가장 뛰어난 제품을 새로 발견하는 과정이 아니라, 이미 신뢰가 축적된 브랜드를 안전하게 선택하는 과정에 가깝습니다.
GEO는 언제 효과가 있을까요?
논문은 GEO를 2단계 전략으로 설명합니다.
1단계: 발견 가능성 확보 외부 링크 확보, 검증된 플랫폼 진입, 자발적 커뮤니티 언급 유도
2단계: GEO 최적화 적용 웹사이트 구조화, AI 친화적 콘텐츠 작성, 메타데이터 최적화 대부분의 신규 브랜드는 2단계부터 시작하려다 실패합니다.
브랜드비즈가 해결하는 문제
브랜드비즈는 단순히 웹사이트를 최적화하는 GEO 서비스가 아닙니다.
업종별로 AI가 실제 참조하는 외부 채널을 분석하고, 발견 가능성 확보부터 GEO 최적화까지 단계별 전략을 제공합니다. 여러 채널에서 일관된 메시지를 유지하며, AI가 “검증된 브랜드”로 인식하도록 신호를 설계합니다. 이를 통해 단기적인 노출이 아니라, AI가 장기적으로 신뢰하고 추천할 수 있는 브랜드 구조를 만듭니다.
결론
이번 연구 결과를 통해 명확해진 사실이 있습니다. 자사 웹사이트만 GEO에 최적화하는 것으로는 부족하다는 점입니다. 다양한 외부 채널을 통한 신뢰 구축이 먼저 이루어져야 하고, 그 위에 GEO 최적화가 더해져야 비로소 효과가 나타납니다.
브랜드비즈는 이러한 인사이트를 데이터와 경험을 통해 이미 파악하고 있었습니다. 그리고 지금, 파트너사들과 함께 이러한 과정들을 수행할수 있는 솔루션을 만들어가고 있습니다.
AI 시대의 브랜드 발견은 우연이 아닌 설계의 결과입니다.
연구출처 : Sharma, A. P. (2025). The Discovery Gap: How Product Hunt Startups Disappear in LLM Discovery Queries.
arXiv:2601.00912 https://arxiv.org/abs/2601.00912
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