답변과 인용 출처를 관측
ChatGPT·Perplexity·Claude에서 브랜드가 어떻게 소개되는지 확인했습니다. 질문 추적과 경쟁 비교를 한 흐름으로 묶었습니다.
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GEO IN ACTIONB2B·SaaS
금융 데이터 인프라 기업
AI 유입은 늘었지만 어떤 질문과 출처에서 브랜드가 설명되는지 확인하기 어려웠습니다.
THE CHANGE+210%
AI 경유 전환 건수
도입 전후 비교01 / THE STARTING POINT먼저 해결해야
먼저 해결해야
했던 문제.
금융 데이터 인프라 기업에는 AI 유입이 빠르게 늘고 있었지만, AI가 브랜드를 어떻게 설명하는지는 보이지 않았습니다. 기업·소비자·금융기관이라는 서로 다른 대상의 질문을 다뤄야 했습니다.
02 / WHAT CHANGED발견될 이유를,
발견될 이유를,
하나씩 만들다.
대상별 정보의 공백 보완
서로 다른 고객군이 필요로 하는 제품 정보를 구분했습니다. 기존 페이지와 FAQ를 갱신해 업무별 질문에 답하도록 보완했습니다.
적은 인원으로 반복 운영
두 명의 자연유입 담당 팀이 분석·콘텐츠·보고를 연결했습니다. 관측 자료를 다음 작업으로 전환하는 과정에 집중했습니다.
03OBSERVED RESULTS
어디에서,
어떤 변화가 있었나.
AI에서의 발견부터 방문과 문의까지.
사업에 남은 변화를 확인하세요.
브랜드 설명과 인용 관측
세 AI 서비스에서 브랜드가 어떻게 설명되고 어떤 출처가 인용되는지 관측했습니다.
유입 +300% 이상
도입 이후 LLM 경유 유입 변화입니다.
전환 건수 +210%
AI에서 유입된 방문자가 실제 전환으로 이어진 건수가 210% 증가했습니다.
WHY IT WORKED
유입이 이미 늘고 있다면 어떤 질문이 기회를 만드는지 알아야 합니다. 관측과 콘텐츠 실행을 연결하는 것이 작은 팀의 운영 효율에도 중요합니다.
측정 기준
- 관측 기간
- 도입 전후 비교
- 집계 범위
- 도입 전후의 AI 경유 방문과 전환 건수를 비교했습니다. 유입 증가와 실제 전환 증가를 함께 추적했습니다.
함께 볼 사례.
NEXTLET’S MAKE IT HAPPEN
가능성을 확인했다면,
이제 적용할 순서입니다.
아이디어 한 줄도, 이미 운영 중인 서비스도 좋습니다.
지금 필요한 일부터 함께 정리합니다.