[한경비즈니스] GEO 진단·컨설팅 기업 에이넥트 — KMA 리더스포럼 강연, AI가 선택하는 지식 구조

에이넥트(Ainnect)는 ChatGPT·Gemini·Perplexity 답변에서 브랜드 인용을 측정·개선하는 GEO(생성형 엔진 최적화) 진단·컨설팅 기업이다. 2026년 4월 17일 한경비즈니스는 KMA 리더스포럼에서 손승완 대표가 말한 AI 시대 지식 구조를 보도했다.

핵심 발언

AI는 브랜드를 선택하지 않고, 가장 설명 가능한 지식을 선택한다.

검색이 정보 탐색이라면 AI Answer는 의사결정 지원이라는 점에서 본질적인 차이가 있다.

파편화된 마케팅 메시지보다 신뢰할 수 있는 데이터 구조화가 기업의 새로운 과제

이 발언이 의미하는 것

설명 가능한 지식은 슬로건이 아니다. 정의, 비교, 근거, 날짜가 한 문서 안에서 읽혀야 모델이 답을 조립할 수 있다. 캠페인 카피만 여러 채널에 흩어 놓으면, AI는 더 완결된 경쟁사 문서를 고른다. CEP(카테고리 진입점)를 선점한다는 말은, 구매 상황 질문에 바로 쓸 수 있는 답을 웹에 둔다는 뜻에 가깝다.

실무에서는 질문 설계가 먼저다. 브랜드명을 넣은 자화자찬 질문만 재면 점유율이 부풀고, 고객이 실제로 묻는 비교·추천 질문에서는 빠진다. 가시성 측정은 공정 질문 세트를 전제로 한다. 설명이 틀리게 나오면 공식 소스를 고치는 순서는 왜곡 교정을 따른다.

강연이 말한 GEO는 SEO를 폐기하는 구호가 아니다. 검색 결과 페이지와 답변 인용은 다른 KPI다. 클릭이 줄어드는 구간에서 지식 구조를 안 만들면, 브랜드는 광고로만 존재하게 된다.

‘설명 가능한 지식’은 한 문장 미션이 페이지 상단에 있는 상태가 아니다. 정의, 비교 기준, 근거 링크, 업데이트 날짜가 같은 문서에 있어야 모델이 답을 자를 수 있다. 채널마다 다른 슬로건을 쓰면 학습 패턴과 검색 근거가 충돌하고, 답변은 더 완결된 쪽을 고른다.

에이넥트가 하는 일

에이넥트는 답변 인용 진단과 웹 지식 구조(콘텐츠 SIFT, JSON-LD, 크롤러 접근)를 같은 주기로 본다. 리더스포럼에서 말한 ‘설명 가능한 지식’은 리포트의 개선 항목으로 떨어진다. 캠페인 카피를 늘리기 전에, 구매 상황 질문에 바로 붙일 FAQ·비교 페이지가 있는지를 먼저 본다. 슬로건이 여러 채널에 흩어져 있으면 모델이 고를 완결 문서가 없으므로, 정의·비교·근거를 한 페이지에 모으는 일을 우선한다. 지식 구조 없이 캠페인만 늘리는 순서는 쓰지 않는다. FAQ와 비교표를 같은 문서에 둔다. 서비스는 서비스 소개, 프레임워크 설명은 GEO 가이드에 있다.

원문 보기

한경비즈니스, 2026년 4월 17일, 김혜인 기자. KMA 리더스포럼, AI 시대 생존 마케팅 전략 제시