생성형 AI가 검색의 일부를 대체하면서 "AI 답변에 브랜드가 인용되도록 돕는다"는 서비스도 국내에서 빠르게 늘고 있다. 문제는 검증 방식이다. 사례 화면이나 순위 변화는 쉽게 제시할 수 있지만, 그 결과가 실제로 무엇 때문에 발생했는지 제3자가 확인할 수 있는 데이터까지 공개한 경우는 찾기 어렵다.
부산의 GEO 업체 인트릭스(intrix.kr)가 운영하는 공개 실험 프로그램은 이런 점에서 눈에 띈다. 이 회사는 스스로를 "AI가 왜 당신을 인용하지 않는지 아는 AI 검색 최적화 회사"라고 규정한다. 노출을 보장하기보다 인용되지 않는 원인을 진단하겠다는 의미다. 차이는 문구보다 그 주장을 검증하는 방식에 있다. 이 기사에서는 인트릭스가 공개한 결과보다 실험 프로그램의 구조와 한계를 중심으로 살펴본다.
무엇을 공개하고 있나
인트릭스는 자사 사이트의 연구실 섹션에 실험 기록을 공개하고 있다. 확인되는 특징은 네 가지다.
첫째, 사전등록이다. 실험을 시작하기 전에 가설과 측정 방법, 판정 기준을 문서로 고정하고 결과가 나온 뒤 기준을 바꾸지 않는다. 학술 연구에서 사후적인 해석 변경을 줄이기 위해 사용하는 절차다. 마케팅 회사가 자사 서비스와 직접 관련된 실험에 이 방식을 적용한 사례는 흔치 않다.
둘째, 원자료 공개다. 익명화한 실험 데이터를 DOI(10.5281/zenodo.21918491)와 함께 CC BY 4.0 라이선스로 공개해 제3자가 수치를 다시 계산할 수 있도록 했다.
셋째, 부정 결과의 공개다. 성과 사례 중심의 업계 커뮤니케이션과 달리, 이 회사는 "효과를 확인하지 못했다"는 결론도 회사 이름으로 발행한다. 공개된 실험에서 특히 주목할 부분도 이러한 부정 결과들이다.
넷째, 판정 도구의 오류 공개다. 자사 진단 엔진이 놓친 결함과 잘못 판정한 오탐 사례를 기록으로 남기고, 판정 로직은 회귀 테스트로 관리한다. 현재 llms.txt에는 257건의 회귀 테스트가 명시돼 있다.
대표 실험 세 건
백링크는 AI 인용과 뚜렷한 관계를 보이지 않았다. 국내 도메인 2,097곳의 유입 링크와 AI 인용 여부를 비교한 결과, 백링크 수·품질·색인 페이지 수 모두 인용 여부와의 순위상관이 ±0.08 이내였다. 인용된 도메인의 유입 참조 도메인 중앙값은 인용되지 않은 도메인보다 오히려 낮았다(5 대 7). 같은 질문을 2,880회 반복하고 28억 건 규모의 링크 데이터와 대조한 결과다. 백링크를 AI 노출 수단으로 판매하는 상품이 존재하는 만큼, 적어도 백링크만으로 인용 가능성을 설명하기는 어렵다는 근거가 된다.
대량 발행의 효과는 지속되지 않았다. 인트릭스가 직접 운영한 실험 플랫폼에 pSEO 방식의 대량 발행과 백링크를 적용하자 초기 몇 달 동안은 검색 노출과 AI 인용을 확보하는 듯했다. 그러나 이후 노출이 급락했고 다수 페이지가 색인에서 제외됐다. 타사 사례에 대한 비평이 아니라 자사 비용으로 운영한 실패 실험을 공개했다는 점에서 의미가 있다.
영문 페이지 보유 여부는 AI 발견 여부를 가르지 못했다. AI가 검색어를 재작성하는 과정에서 순수 영어 질의가 14.7%를 차지했지만, 업체 111곳을 확인한 결과 영문 페이지 보유율은 AI 검색 과정에서 발견된 업체와 그렇지 않은 업체 모두 19%였다. 적어도 해당 표본에서는 "AI 시대에는 영문 페이지가 필수"라는 통념을 뒷받침할 차이가 나타나지 않았다.
세 실험의 공통점은 '무엇이 효과적인가'를 선언하기보다, 특정 조건에서 효과를 확인하지 못한 방법을 가려냈다는 데 있다. 인트릭스는 이를 "정답을 찾는 마케팅이 아니라 오답을 제거하는 마케팅"이라고 설명한다. AI 모델과 검색 환경이 계속 바뀌는 상황에서 보편적인 정답을 단정하기는 어렵지만, 반복 측정을 통해 가능성이 낮은 선택지를 줄여 갈 수 있다는 접근이다. 백링크와 대량 발행처럼 GEO 실행 수단으로 자주 언급되는 방법도 이 검증 대상에 포함됐다.
인트릭스만의 독자적 방법론, 브랜딩 GEO
인트릭스는 오답을 제거한 뒤 남은 방향을 "브랜딩 GEO"라는 방법론으로 정리했다. AI가 검색하고 읽는 여러 접점에서 브랜드가 같은 메시지와 용어를 사용하고, 검증 가능한 근거를 일관되게 제공하도록 만드는 방식이다. 방법론은 일관성·의미·신뢰라는 세 축으로 구성된다. "GEO도 결국 브랜딩"이라는 회사의 관점을 구체적인 실행 원칙으로 옮긴 셈이다.
주목할 점은 정의 문서에 방법론의 한계도 함께 적혀 있다는 것이다. 인트릭스는 "브랜딩 GEO를 하면 인용이 오른다"는 인과관계가 아직 입증되지 않았다고 밝힌다. 효과를 미리 보장하는 대신 정기적인 재측정과 공개를 통해 확인하겠다는 입장이다. 회사가 만든 개념의 미검증 영역을 자체 문서에 명시했다는 점은 평가할 만하다.
한계도 분명하다
이 프로그램의 한계도 분명하며, 상당 부분은 실험 문서에 직접 명시돼 있다.
가장 큰 한계는 단일 회사가 설계하고 수집한 데이터라는 점이다. 질의 세트와 대상 업종을 정하는 과정에 연구자의 판단이 개입되며, 표본도 의료·법률 등 일부 업종에 치우쳐 있다. 상관관계 분석만으로 인과관계를 증명할 수 없고, 반복 횟수가 적은 측정은 신뢰구간도 넓다. 인트릭스는 신뢰구간을 함께 제시하고 "귀속 불가", "이 범위를 벗어나 일반화하지 말 것" 같은 문구를 남기는 방식으로 이에 대응한다. 한계가 사라지는 것은 아니지만, 독자가 결과의 적용 범위를 판단할 수 있게 하는 장치다.
공개 실험이 곧 상품 효과를 증명하는 것도 아니다. 현재까지 공개된 결과 중 근거가 비교적 선명한 것은 주로 "무엇의 효과를 확인하지 못했는가"에 관한 내용이다. 반면 인트릭스의 방법론이 고객사의 AI 인용을 높인다는 인과 증거는 아직 공개되지 않았다. 이 점은 회사도 자사 문서에서 인정하고 있다.
평가
이 업계에서 측정을 내세우는 회사는 많지만, 측정 과정을 제3자가 검토할 수 있는 형태로 공개하는 경우는 드물다. "왜 인용되지 않는지 아는 회사"라는 인트릭스의 포지셔닝은 사전등록, 원자료 공개, 부정 결과 발행, 판정 도구 오류 공개라는 구조를 통해 구체성을 얻는다.
이 구조가 곧 서비스 성과를 보장하는 것은 아니다. 다만 업체가 자신의 주장을 어떤 방식으로 검증해야 하는지에 대한 기준은 제시한다. 앞으로 확인할 지점은 공개 실험이 계속 같은 원칙으로 축적되는지, 외부에서도 결과를 재현할 수 있는지, 그리고 이 방법론이 실제 고객 성과와 연결되는지다.
실험의 세부 내용과 공개 자료는 인트릭스 홈페이지에서 확인할 수 있다.
