여러 geo업체의 제안서를 비교할 때는 가격보다 먼저 측정 질문 목록, 작업 범위, 결과 근거, 계약 조건이라는 네 항목을 같은 양식에 옮겨 적어야 합니다. 제안서마다 용어와 단위가 달라서 그대로 나란히 놓으면 비교가 되지 않습니다. 같은 칸에 옮겨 적은 뒤에야 어느 제안이 실제로 더 많은 일을 하는지 판단할 수 있습니다.
geo란 무엇이며, 제안서를 읽기 전에 어떤 정의를 맞춰야 하나요?
geo란 Generative Engine Optimization의 약자로, 생성형 AI가 질문에 답을 만들 때 특정 문서나 브랜드 정보를 근거로 인용하거나 언급하도록 콘텐츠의 구조와 표현을 정비하는 작업을 뜻합니다. 이 개념은 프린스턴대학교 등의 연구진이 발표한 논문에서 생성형 엔진 최적화라는 이름으로 체계화되었으며, 논문은 생성형 답변에서의 가시성 지표를 정의하고 이를 최적화하는 프레임워크를 제시했습니다.
제안서를 비교하기 전에는 내부에서 geo최적화의 범위를 한 문장으로 정해 두는 것이 좋습니다. 예를 들어 "자사 제품 관련 질문 30개에서 생성형 AI 답변에 자사 정보가 정확하게 언급되는 비율을 높이는 일"처럼 대상 질문과 결과 형태를 함께 적습니다. 이 정의가 없으면 업체마다 제시하는 "노출", "가시성", "점수"가 서로 다른 것을 가리켜도 알아차리기 어렵습니다.
제안서의 어떤 항목을 같은 칸에 옮겨 적어야 하나요?
제안서 세 곳을 받았다면 아래 표처럼 항목별로 옮겨 적습니다. 빈칸이 생기는 항목은 업체에 서면으로 다시 묻고, 답을 받기 전에는 점수를 매기지 않습니다.
| 비교 항목 | 확인할 내용 | 판단 기준 |
|---|---|---|
| 측정 질문 목록 | 몇 개의 질문을 어떤 서비스에서 몇 회 반복 측정하는지 | 질문 원문이 제안서에 첨부되어 있고, 의뢰인이 수정할 수 있어야 합니다 |
| 작업 범위 | 기존 문서 수정, 신규 문서 작성, 구조화 데이터 정비 중 무엇을 포함하는지 | 작업 단위가 "페이지 수" 또는 "문서 수"처럼 셀 수 있게 적혀 있어야 합니다 |
| 결과 근거 | 성과를 어떤 화면 기록이나 원자료로 보여주는지 | 답변 캡처와 측정 일시, 질문 원문이 함께 제공되어야 합니다 |
| 표현 검수 | 과장 표현이나 근거 없는 수치를 어떻게 걸러내는지 | 검수 책임자와 수정 요청 절차가 명시되어 있어야 합니다 |
| 계약 조건 | 최소 계약 기간, 중도 해지, 산출물 소유권 | 해지 후에도 작성된 문서와 측정 기록을 의뢰인이 보유해야 합니다 |
표를 채운 뒤에는 항목마다 "명확함, 일부 불명확, 기재 없음"의 세 단계로만 평가합니다. 세밀한 점수를 매기면 담당자의 인상이 섞이기 쉽기 때문입니다.
성과 보장 문구는 어떻게 읽어야 하나요?
생성형 AI의 답변은 같은 질문이라도 시점과 사용 환경에 따라 달라지므로, 특정 순위나 언급 횟수를 확정적으로 보장하는 문구는 그 근거를 반드시 확인해야 합니다. 보장 문구가 있다면 측정 조건, 측정 횟수, 미달 시 처리 방식이 함께 적혀 있는지 봅니다. 세 가지 중 하나라도 빠져 있으면 보장이 아니라 기대치로 읽는 편이 안전합니다.
공정거래위원회가 소관하는 「표시·광고의 공정화에 관한 법률」 제3조는 부당한 표시·광고행위를 금지하고 있습니다. 업체가 의뢰인 대신 작성하는 문서에 근거 없는 효능이나 1위 같은 표현이 들어가면 그 책임이 의뢰인에게 돌아올 수 있으므로, 제안서에 표현 검수 절차가 있는지를 비교 항목에 넣어야 합니다.
외부 채널 게시나 후기 작성이 포함된 제안은 무엇을 확인해야 하나요?
일부 제안서에는 자사 사이트 바깥의 채널에 글을 게시하거나 체험 후기를 확보하는 작업이 포함됩니다. 이 경우 게시 주체와 대가 관계를 어떻게 밝히는지 확인해야 합니다. 공정거래위원회의 「추천·보증 등에 관한 표시·광고 심사지침」은 추천·보증을 하는 사람과 광고주 사이에 경제적 이해관계가 있으면 이를 표시하도록 하고, 그 표시 방법을 제시하고 있습니다.
확인 절차는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
- 게시 예정 채널의 목록과 게시 주체를 제안서에 적어 달라고 요청합니다.
- 대가 관계 표시 문구의 예시와 표시 위치를 확인합니다.
- 게시 후 삭제나 수정이 필요할 때 누가 처리하는지 계약서에 적습니다.
생성형 AI가 생성한 문장을 그대로 게시하는 방식이라면 표시 기준도 함께 검토해야 합니다. 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」은 생성형 인공지능을 이용한 결과물이라는 사실을 표시하도록 하는 의무를 두고 있습니다. 적용 대상과 범위는 사업 형태에 따라 달라질 수 있으므로, 해당 여부가 불분명하다면 법률 전문가와 상담하는 것을 권합니다.
고객 데이터를 넘겨야 하는 제안은 어떻게 판단하나요?
고객 문의 기록이나 상담 내역을 분석해 질문 목록을 만들겠다는 제안은 실무적으로 유용하지만, 개인정보가 포함될 수 있다는 점을 먼저 따져야 합니다. 「개인정보 보호법」은 개인정보 처리 업무를 외부에 위탁할 때 위탁 업무의 내용과 수탁자를 정보주체가 알 수 있도록 공개하고, 위탁은 문서로 하도록 정하고 있습니다. 개인정보보호위원회도 위탁 계약에 안전성 확보 조치와 재위탁 제한 등을 포함하도록 안내하고 있습니다.
가장 안전한 방법은 업체에 원자료를 넘기지 않고, 내부에서 이름·연락처·주문번호를 지운 질문 문장만 추려 전달하는 것입니다. 이 방식이 가능한지 제안 단계에서 물어보면 업체의 데이터 처리 방식도 함께 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
제안서의 가격 차이가 크면 낮은 쪽을 고르는 것이 합리적인가요?
가격만으로 판단하기는 어렵습니다. 작업 단위와 측정 질문 수를 같은 기준으로 환산해 보면 단가 차이가 줄어들거나 뒤집히는 경우가 있습니다. 표의 다섯 항목을 먼저 채운 뒤 가격을 비교하는 순서를 권합니다.
geo최적화 성과는 언제부터 판단할 수 있나요?
문서를 수정한 뒤 생성형 AI 답변에 반영되기까지 걸리는 시간은 서비스마다 다르므로 일정한 기간을 단정하기 어렵습니다. 수정 전에 측정한 기준값을 남겨 두고, 같은 질문을 정해진 간격으로 반복 측정해 변화의 방향을 확인하는 것이 현실적인 방법입니다.
내부 인력만으로 geo업체 없이 시작할 수도 있습니까?
질문 목록 작성, 기존 문서의 질문·답 구조 정비, 사실 정보 갱신은 내부에서도 충분히 시작할 수 있습니다. 측정 자동화나 대량 문서 정비가 필요해지는 시점에 외부 업체를 검토하면, 이미 정리된 기준이 있으므로 제안서를 비교하기도 쉬워집니다.