AI 노출 추적기를 만들고도 쓰지 않게 된 이유

AI 요약

제품·엔지니어링·마케팅을 두루 해온 창업자는 AI 때문에 제품을 만드는 일의 진입 장벽이 낮아진 만큼, 판매가 더 중요해졌다고 말합니다. 전통 산업용 제품을 만들면서 실제 고객에게 닿기 어려웠고 올바른 제품을 만들고 있는지도 판단하기 힘들었습니다. 이후 새 아이디어를 세 가지 기준으로 살폈습니다. 자신이 잘 아는 분야인지, 자신도 고객인지, 결과의 좋고 나쁨을 객관적으로 잴 기준이 있는지입니다.

점수에서 실행 항목으로

Passcite 전 버전은 AI 답변에서 특정 사이트가 언급되는지 추적하는 AEO 도구였습니다. 하지만 창업자는 자신의 AI 노출 점수가 낮다는 사실을 이미 알고 있었습니다. 점수만으로는 어떻게 개선할지 알 수 없어 직접 도구를 열지 않게 됐습니다. 움직일 방법이 없는 수치는 결국 확인하지 않게 된다는 점이 문제였습니다.

새 Passcite는 분석부터 재측정까지 흐름을 다시 구성했습니다. 먼저 ChatGPT, Perplexity, Gemini에 구매자가 던질 질문을 살펴보고, 각 답변에서 경쟁사 중 누가 등장하는지 보여줍니다. 이어 AI 답변이 어떤 자료를 인용하는지 확인하고, 사용자 사이트에 빠진 정보를 찾습니다. 개선 항목은 도구가 초안을 작성할 수 있는 일과 사용자만 직접 처리할 수 있는 일로 나눕니다. 사용자는 초안을 승인하거나 거절하고, 나머지 항목을 완료한 뒤 같은 질문을 다시 실행합니다.

이 구분은 외부 사이트 정보가 AI 답변에 영향을 준다는 점에서 중요합니다. 창업자가 치과를 대상으로 실행한 사례에서는 답변이 Zocdoc과 Healthgrades를 자주 인용했습니다. 블로그 글 작성만 제안하는 도구라면 Healthgrades 프로필을 등록하라는 항목을 처리하지 못하고, 큰 개선 과제를 놓치게 됩니다.

창업자 사이트의 측정 결과

창업자는 9월 21일 passcite.com을 구매자 질문 30개로 점검했습니다. 그중 21개는 질문에 ‘Passcite’라는 이름이 없었고, ChatGPT·Perplexity·Gemini 어느 곳에서도 Passcite가 한 번도 언급되지 않았습니다. 9개 질문에서는 이름이 포함된 경우에만 등장했습니다. 창업자는 이를 사용자가 제품을 발견한 것이 아니라 질문에서 이름을 알려준 결과라고 설명합니다.

대신 Semrush는 30개 중 16개 질문에서, rankability.com은 20개에서 나타났습니다. 가장 큰 개선 과제는 웹페이지가 아니라 Capterra 프로필이었습니다. AI 비서가 capterra.com을 16개 질문에서 인용했지만, 창업자는 자신의 도구로도 프로필 등록을 대신할 수 없습니다. 우선 이 항목을 수정하고 같은 30개 질문을 다시 실행해 결과를 공개하겠다고 했습니다. 다만 AI 답변은 자체적으로 변동하므로 전후 비교 한 번만으로 수정의 효과를 입증할 수 없다고 덧붙였습니다.

판매 방식과 아직 남은 검증

측정 가능한 결과를 제시하는 방식은 영업에도 쓰이고 있습니다. 창업자는 대행사에 영업 문구 대신 고객 사이트를 구매자 질문 30개로 점검한 결과를 보냅니다. 예를 들어 환자가 던질 질문 30개 중 22개에 병원 이름이 없고, 그 22개 중 두 질문에서만 병원이 등장했다는 식입니다. 현재 두 곳에 연락했으며, 실제 반복 수요가 있는지는 더 알아봐야 합니다. 창업자는 사이트 운영자로서는 고객이지만, 주 고객층으로 삼으려는 대행사는 아니기 때문입니다.

Passcite의 가설은 웹사이트와 외부 프로필을 바꾸면 AI 비서의 답변도 달라진다는 것입니다. 창업자는 아직 이를 입증하지 못했다고 밝혔습니다. 도구의 측정 결과를 실행 가능한 작업으로 연결하려는 방향과, 개선 뒤 같은 질문으로 다시 검증하겠다는 계획을 함께 제시합니다.

Indie Hackers 반응

• @omri_ben_shoham — 도구가 자동으로 초안을 작성할 일과 사용자가 직접 결정할 일을 나눈 점이 핵심이라고 봅니다. 대부분의 측정 도구는 “문제가 여기 있습니다”에서 멈춥니다. 문제가 있다는 사실만으로 어떤 해결책을 골라야 할지는 알 수 없습니다. 대행사 고객이 Zocdoc에 나오지 않는다는 점을 도구가 찾아내도 블로그 글로는 고칠 수 없습니다. 문제와 실행 가능한 해결책 사이의 간극을 측정하는 곳에서 대부분의 지표가 쓸모를 잃습니다.
• @EastWest_KonneX — 추적기를 만들고도 쓰지 않게 된 이유는 의욕보다 제품의 형태에 있을 때가 많습니다. 점수나 추이 그래프는 한 번 궁금증을 풀어줍니다. 계속 도구를 열게 만드는 건 이번 주 놓친 프롬프트, 대신 인용된 곳, 담당자와 기한이 적힌 구체적인 콘텐츠 수정 목록입니다. 다음 단계로 이어지지 않으면 한 번 확인하고 정보를 얻은 뒤 다시 찾지 않게 됩니다. 사용을 멈춘 이유가 답을 이미 알아서였나요, 아니면 다음 행동이 정리되지 않아서였나요?
• @brianainews — 직접 써보는 과정이 제품을 가려내는 진짜 기준이라고 봅니다. 구매자 질문과 AI가 실제로 보여주는 정보의 차이를 나눈 점이 특히 유용합니다. 첫 버전은 열어볼 이유가 없었는데, Passcite를 계속 쓰게 만든 점은 무엇인가요?
  • @Passcite — 중요한 구분은 도구가 초안을 작성할 수 있는 일과 제가 직접 해야 하는 일입니다. 첫 버전은 숫자에서 끝났습니다. 이번 버전은 제가 처리하고 완료 표시를 한 뒤 다시 확인할 목록으로 끝납니다.
• @aryan_sinh — 대행사 두 곳에 연락한 상황에서, 새 보고 지표에 대한 호기심과 AI 노출에 대한 고객의 반복적인 실제 수요를 어떻게 구분할 계획인가요?
• @kimnhrsxqdkqnzvklov — 효과가 있는지는 어떤 방식으로 측정하고 있나요?

원문: Indie Hackers / 번역·요약: Trawling