Howseen AI — AI가 브랜드를 추천하는지 추적하고 인용되도록 돕습니다

AI 요약

구매자가 Google 검색 대신 ChatGPT, Gemini, Perplexity에 어떤 제품이나 브랜드를 살지 묻는 상황을 겨냥한 서비스입니다. Howseen은 여러 AI 서비스에서 브랜드와 경쟁사가 추천되는지 확인하고, 브랜드가 빠지는 질문을 찾아 SEO·GEO 콘텐츠를 생성해 블로그에 게시합니다. 소개 문구는 단순한 가시성 점수 확인을 넘어 측정 결과에 따라 콘텐츠를 만드는 흐름을 강조합니다.

추적과 콘텐츠 게시

서비스는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews와 AI Mode를 3일 간격으로 확인한다고 창업자가 설명합니다. 경쟁사가 추천될 때 AI가 인용한 페이지와 브랜드가 보이지 않는 질문을 확인하고, 우선순위가 높은 빈틈부터 콘텐츠를 작성해 Shopify, WordPress, Webflow 등 CMS에 게시합니다. 창업자는 글에 담긴 통계를 실제 출처와 연결하고, 출처가 없는 수치는 자동으로 제외한다고 밝혔습니다. 요금은 브랜드당 월 79유로부터이며 에이전시용 화이트라벨 버전도 제공한다고 합니다.

창업자는 Vercel의 Next.js 배포, 미리보기 URL, Cron과 서버리스 함수가 제품 운영에 쓰인다고 설명합니다. 예약 작업이 AI 서비스 확인과 콘텐츠 생성·게시를 조정하고, ISR(Incremental Static Regeneration)이 생성된 블로그 콘텐츠를 빠르고 최신 상태로 유지한다고 합니다.

Product Hunt 반응

• @raphaelaubryy — 구매자들이 “X에 가장 좋은 도구”를 Google에 검색하는 대신 ChatGPT에 묻기 시작한 점을 보고 제품을 만들었습니다. AI 답변에 브랜드가 나오지 않으면 거래를 놓쳐도 알기 어렵습니다. 기존 도구는 점수만 보여줬지만, 점수만으로는 인용되지 않습니다. 실제 구매자의 질문에서 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI가 자사와 경쟁사를 어떻게 추천하는지 추적하고, 자사가 빠진 질문을 찾아 GEO 콘텐츠를 만든 뒤 Shopify와 WordPress 등에 게시합니다. 실제 효과가 있다고 믿게 하려면 무엇이 필요한지 솔직한 의견을 듣고 싶습니다.
  • @agzee — 출시를 축하합니다. 시장의 다른 AI 가시성 제품과 어떻게 다른지 궁금합니다.
  • @raphaelaubryy — 대부분의 AI 가시성 도구는 대시보드에서 자사가 빠진 위치를 보여주는 데 그칩니다. Howseen은 경쟁사를 추천할 때 AI가 인용한 페이지와 그곳에 올라가는 단계별 방법을 보여줍니다. 자사가 빠진 질문에 맞춘 콘텐츠를 작성해 Shopify, WordPress, Webflow 등 CMS에 게시합니다. 글에 들어가는 통계는 실제 출처를 확인하며, 출처가 없는 내용은 자동으로 제외합니다. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews와 AI Mode를 3일마다 추적합니다. 현재 무엇으로 AI가 브랜드를 어떻게 다루는지 확인하시나요?
• @guzeradimazz — 프로젝트 몇 곳에서 SEO 글을 자동 게시하고 있지만, 그 글이 ChatGPT나 Perplexity에 반영되는지는 확인하기 어렵습니다. 모바일 앱은 AI가 보통 블로그가 아니라 App Store 페이지를 인용해야 합니다. 그것도 추적하나요, 웹페이지에 한정되나요?
  • @raphaelaubryy — ChatGPT나 Perplexity가 앱을 추천하면 출처가 블로그든 App Store든 Reddit이든 이름이 답변에 언급된 것으로 집계합니다. 엔진별 Sources 탭에는 인용 URL이 표시되므로 apps.apple.com 페이지도 블로그와 함께 확인할 수 있습니다. 다만 현재는 자사 도메인만 ‘자사’로 표시하고 App Store 페이지는 표시하지 않습니다. 모바일 앱에는 중요한 페이지이므로 추가하겠습니다. 프로젝트에서는 App Store와 Google Play 중 어느 쪽이 더 중요한가요?
• @roger_kaleba1 — 지난달에는 경쟁사가 답이었던 실제 질문에서, 게시물을 올린 날짜를 사이에 두고 지금은 고객사가 답으로 나오는 사례를 보여주세요. 점수가 오른 그래프보다 전후 비교가 더 설득력 있을 것 같습니다.
• @galdayan — 엔진별로 보여주는 게 맞습니다. 하나의 통합 그래프는 실제 고객을 데려오는 엔진이 그대로인데도 전체 수치가 오르는 것처럼 보일 수 있습니다. 저희도 초기에 통화 기록의 감정을 평균 내다가 특정 흐름이 나빠지는 걸 놓쳤습니다. 흐름별로 나눈 뒤에야 발견했습니다. 엔진에도 같은 논리가 적용됩니다.
  • @raphaelaubryy — 통합 점수가 그럴듯해도 구매자가 실제로 쓰는 엔진은 그대로일 수 있습니다. 그래서 모델별 필터를 두고, 선택한 모델에 따라 대시보드와 KPI, 추세, 공유 보고서가 다시 계산됩니다. 저희 브랜드도 ChatGPT에서 언급되는 횟수가 Google AI Overviews의 약 두 배라서 평균 하나로 합치면 차이가 감춰집니다. 통화 기록 사례와 비슷하네요. 어떤 흐름부터 나눠 볼지 어떻게 정하셨나요?
• @galdayan — 스크린샷보다 시간에 따른 기록이 더 낫습니다. AI 답변 스크린샷 하나는 쉽게 연출하거나 골라낼 수 있습니다. 스무 번 시도한 뒤 잘 나온 답 하나만 보여줄 수도 있습니다. 같은 프롬프트를 계속 추적하고 게시 날짜를 표시하면 실제로 한 조치에 따라 변화가 생겼는지 볼 수 있어 조작하기 어렵습니다. 스크린샷은 시간 기록 안에서 근거로 쓰되, 주된 증거로 삼지는 않는 편이 좋습니다.
  • @raphaelaubryy — 동의합니다. 답변 스무 개 중 하나만 잘 나온 것은 아무것도 증명하지 못합니다. 그래서 Howseen은 한 번만 확인하는 대신 같은 프롬프트를 일정에 따라 다시 실행합니다. 변화 곡선이 증거이고 스크린샷은 그 순간을 보여주는 자료입니다. 게시 날짜를 시간 기록에 표시해 무언가를 게시한 뒤 무엇이 달라졌는지 보여주는 기능을 준비하고 있습니다. 엔진별 기록과 통합 기록 중 어느 쪽을 더 신뢰하시겠나요?

원문: Product Hunt / 번역·요약: Trawling