사람들에게 AI한테
TV, 노트북, 보험을
골라 달라고 해 봤더니,
74%는 AI가 추천해 준 목록에서
그대로 골랐습니다.
AI 답에 우리 이름이 없으면,
고객은 우리를 비교조차 안 한다는 거예요.
그래서 다들 챗GPT에
자기 브랜드를 한 번 검색해 보죠.
나오면 안심하고요.
그런데 그때 넣은 질문,
우리 고객이 실제로 하는
질문이었을까요?
우리는 챗GPT에 나오려고
사업하는 게 아니잖아요.
돈을 벌려고 하는 거죠.
챗GPT가 우리를 추천해 주는 건
돈을 버는 방법 중
하나일 뿐이고요.
그러니까 아무 질문에나 나오면 안 되고,
돈을 낼 고객이 하는 질문에 나와야 합니다.
그런데 고객이 뭘 묻는지는
생각보다 알기 어려워요.
여행 가는 가족에게 줄 헤드폰을
고르는 사람 142명에게
AI에 칠 질문을 직접 써 보게 했더니,
비슷한 질문이
거의 없었습니다.
당연하죠.
같은 헤드폰을 찾아도
사람마다 예산도, 원하는 기능도,
말하는 습관도 다르니까요.
그런데 AI는 말이 달라도
상황이 같으면
비슷한 브랜드를 골랐어요.
게임용, 팟캐스트용처럼
상황이 바뀌면
완전히 다른 목록이 나왔고요.
내가 넣은 질문이 우리 고객의 상황이 아니면,
나와도 의미 없고 안 나와도 의미 없어요.
그래서 질문을 '잘' 짜야 합니다.
키워드 리서치처럼요.
AI 질문엔 검색량이 없습니다
키워드는 검색량을 볼 수 있어요.
그런데 사람들이 AI에
뭘 묻는지는 볼 수가 없습니다.
SEO 툴 회사 Ahrefs에 따르면
마이크로소프트 코파일럿을 빼면
챗GPT, 퍼플렉시티, 제미나이, 클로드 중
어느 곳도
사용자가 뭘 묻는지
공개하지 않습니다.
툴에 나오는 질문 검색량은
전부 추정치라는 뜻이에요.
그래서 질문은
우리 고객에게서 가져와야 합니다.
순서는 키워드 리서치와 비슷해요.
찾고, 거르고, 검증합니다.
다만 키워드를 길게 늘린 게
질문은 아닙니다.
영국 SEO 에이전시 JBH의 SEO 디렉터
앤드루 홀랜드도
"프롬프트 리서치라고 하면
절반은 키워드를 길게 늘린 거라고
착각한다"고 했어요.
질문에는
고객의 상황이 담겨야 합니다.
지금부터 8단계로,
유튜버와 인플루언서 의뢰를 받는
세무법인이라고 가정하고
같이 만들어 볼게요.
1단계. 고객이 한 말 10개 모으기
상담 메모, 카톡과 전화 문의,
리뷰, 커뮤니티 질문에서
고객이 쓴 말을 그대로 적습니다.
다듬지 말고
고객 말투 그대로요.
AI 검색 노출을 추적하는 툴 회사들도
첫 단계로 같은 걸 권해요.
Profound는 "영업, 고객지원, 사용자에게서
데이터를 모으라"고 하고,
Peec AI는 "영업과 고객지원팀에
물어보라"고 합니다.
고객이 실제로 묻는 질문은
그분들이 제일 잘 알기 때문이에요.
커뮤니티 질문도 좋습니다.
SEO 툴 회사 SE Ranking은 커뮤니티 질문이
이미 AI에 치는 말투와
닮아 있다고 해요.
세무법인이라면
이런 말들이 모이겠죠.
2단계. 추천 질문만 고르기
고객 질문은
2가지로 나뉩니다.
정보 질문은 AI가 설명만 해 줘요. "유튜버도 사업자 등록해야 해요?"
로그인하지 않은 챗GPT에
직접 물어본 화면이에요.
추천 질문은 AI가 회사 이름을 골라 줍니다. "유튜버 세무 잘 아는 세무법인 어디예요?"
같은 날 직접 물어본 화면이에요.
업체 이름과 로고, 주소, 전화번호는
흐리게 처리했어요.
우리가 노려야 할 건 추천 질문입니다.
헷갈리면 AI에 넣어 보세요.
답에 회사 이름 목록이 나오면
추천 질문이에요.
우리 이름이 들어간 질문,
"○○세무법인 어때?"는
따로 둡니다.
이름이 질문에 있으면
거의 무조건 우리가 나와서
숫자가 부풀거든요.
정보 질문은 버리지 마세요.
8단계에서
글감으로 다시 씁니다.
걸러 둔 정보 질문, AI가 좋아하는 구조의 글로 바꾸고 싶다면
"이론만 알려주는 강의가 아니라 직접 해볼 수 있게 해주니까 이해 속도가 완전히 달랐습니다." 수강생분이 남긴 리뷰입니다. 법무·세무, B2B, 병·의원, 이커머스 사례까지 다룹니다.
3단계. 키워드로 줄이기
고객 말에서
핵심 단어 묶음을 뽑습니다.
구글 서치콘솔을 쓰고 있다면
검색어 목록도 꼭 열어 보세요.
이커머스 매체 Practical Ecommerce에 따르면
구글 AI 모드의 질문과 후속 질문이
서치콘솔에 검색어로 기록됩니다.
실제 빌더블 서치콘솔 화면이에요.
"geo 최적화 서비스 세 개 정도 비교해서
어떤 게 나은지 알려줘"처럼
AI에 묻는 말투가 그대로 들어와 있죠.
4단계. 검색량으로 거르기
질문엔 검색량이 없으니
그 질문에 들어 있는 키워드로
찾는 사람이 있는지 봅니다.
네이버 키워드 도구나
구글 키워드 플래너로
무료로 볼 수 있어요.
저는 우버서제스트를
제일 많이 사용합니다.
찾는 사람이 거의 없는 키워드면
그 질문은 뒤로 미룹니다.
Profound도 질문 목록을 만든 뒤
"검색량으로 검증하라"고 해요.
질문은 고객 말에서 나오고,
키워드 검색량은 검증 도구인 셈이죠.
검증한 키워드로 바로 글을 써 보고 싶다면
키워드 1개로 글의 뼈대를 잡고, 프롬프트로 초안을 쓰는 과정을 화면으로 그대로 보여 드립니다. 보면서 같이 쓰시면 됩니다.
5단계. 추천 질문 6칸으로 쓰기
검증을 통과한 고객 질문을
추천 질문으로 다시 씁니다.
빌더블은 이걸
6칸으로 정리해요.
| 칸 | 묻는 것 | 세무법인 예시 |
|---|---|---|
| 계기 | 왜 지금 찾나 | 유튜브 수익이 커져서 올해 세금이 걱정된다 |
| 목표 | 그래서 뭘 하고 싶나 | 절세하고 싶다 |
| 기준 | 뭘 보고 고르나 | 유튜버 절세(애드센스·브랜드 광고·협찬·멤버십 수익)를 잘 아는 곳 |
| 울타리 | 이 안에서만 | 서울 · 구독자 10만 · 혼자 운영 · 세무사 계약은 처음 |
| 불안 | 이건 절대 싫다 | 신고만 대신해 주고 절세는 안 챙겨 주는 곳 |
| 증거 | 뭘 보면 믿나 | 다른 유튜버들이 맡긴 후기 |
마지막엔 꼭
추천을 요구합니다.
"한 곳만 골라 줘."
6칸을 이으면
이런 질문이 돼요.
규칙은 하나예요.
고객이 말한 칸만 채우고, 지어내지 않습니다.
이 6칸은
여러 전문가가 공통으로 하는 말을
빌더블이 묶은 거예요.
앤드루 홀랜드는
"구매자는 어떤 상황인가, 뭘 따지나,
업종·지역·규모·위험·예산·용도·긴급도"를
물으라고 했고,
SE Ranking은
너무 넓은 질문은 지역·업종·규모·예산을
붙여 좁히라고 해요.
SEO 플랫폼 회사 seoClarity는 대상, 따져 보는 점, 의도로
질문을 짜라고 하고요.
문장은 크게 신경 쓰지 않아도 돼요.
Peec AI는 "정확한 문구는 걱정하지 말고
질문의 의도에 집중하라"고 합니다.
앞에서 본 헤드폰 실험도 같았죠.
142개 질문이 다 달랐는데
답에는 보스, 소니, 젠하이저, 애플이
55~77% 비율로 나왔어요.
AI는 문장이 아니라 상황과 맥락을 읽습니다.
질문(프롬프트)을 잘 짰는지 확인하는 체크리스트 5가지
- 고객이 실제로 말한 칸이 들어갔나
- 마지막이 추천 요청인가
- 우리 브랜드 이름이 안 들어갔나
- 답에 우리 같은 곳(경쟁사)이 나올 질문인가 — 너무 넓으면 이름난 대형 세무법인만 나와요
- 매출로 이어지는 질문인가
"서울 세무법인 추천해 줘"는
1번과 4번에서 떨어져요.
반대로 6칸으로 만든
"유튜브 수익이 커져서 올해 세금이 걱정돼.
… 유튜버 절세를 잘 알고 먼저 제안해 주는
세무법인 한 곳만 골라 줘."는
5개 다 통과예요.
6단계. 이어 묻기 세트 만들기
보통은 AI랑 티키타카하면서
상담하듯 더 물어보죠.
처음에 본 실험에서도 이어 물은 사람들은
가격을 묻거나,
다른 선택지를 달라고 하거나,
조건을 더 붙여 다시 물었어요.
그래서 질문 1개가 아니라 대화 세트 1개를 만들어 둡니다.
5단계에서 만든 6칸 질문으로 시작해서,
고객이 이어 물을 법한 질문을
순서대로 3개 더 붙여요.
확인할 땐 새 대화창을 열고
1턴부터 순서대로 넣으면 돼요.
한 턴 넣고, 답 보고, 다음 턴.
4턴까지 한 번 이어 묻는 게 대화 세트 1번이에요.
SEO 전문가 케빈 인디그의 뉴스레터
Growth Memo도
질문을 따로따로 돌리지 말고
한 대화로 이어서 돌린 뒤
턴마다 확인하라고 해요.
처음이라면
6칸 질문 하나만 먼저 확인해도 괜찮아요.
6칸 질문 자체가 티키타카할 조건을
한 번에 담은 질문이니까요.
7단계. 확인하고 기록하기
챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티에
6칸 질문이나 대화 세트를 넣습니다.
중요한 건
한 번으로 판단하지 않는 거예요.
마케팅 리서치 회사
SparkToro의 실험에서
같은 질문을 100번 하면
똑같은 브랜드 목록이 두 번 나올 확률이
1%도 안 됐어요.
순서가 같을 확률은
1,000번에 한 번꼴이었고요.
저도 2단계의 추천 질문을
같은 날 두 번 물어봤는데,
추천 3곳 중 2곳이 바뀌었어요.
제대로 알려면
보통 60~100번은 물어야 한다고 해요.
손으로는 무리라
반복은 툴의 몫입니다.
그래서 순위는 보지 않고,
여러 번 돌려서
몇 번 나오는지 비율을 봅니다.
대화 세트를 돌렸다면
턴마다 3칸으로 적어요.
| 턴 | 우리 이름 없음 | 이름만 나옴 | 우리를 추천함 |
|---|---|---|---|
| 1턴 | ✓ | ||
| 2턴 | ✓ | ||
| 3턴 | ✓ | ||
| 4턴 | ✓ |
이 표를 보면 이렇게 읽을 수 있어요.
처음엔 안 나오다가
"유튜버 고객이 많은 곳은?"에서 추천됐다면,
AI가 우리를 '유튜버 전문'으로 알고 있다는 뜻이에요.
반대로 처음엔 나오다가
"기장료는?"에서 빠졌다면,
가격 정보가 부족하다는 신호고요.
어느 질문에서 들어오고 빠지는지가
우리가 채울 곳을 알려 줘요.
8단계. 안 나오면, 들어갈 자리 찾기
안 나온 질문은
버리는 게 아니라
들어갈 자리예요.
그 질문에서 AI가
어디를 인용했는지 봅니다.
SE Ranking은 정부 사이트나
위키백과만 인용되는 질문은 미루고,
리스트형 글, 커뮤니티, 유튜브가 인용되는
질문을 노리라고 해요.
우리가 들어갈 수 있는
자리이기 때문이에요.
예를 들어 AI가
"유튜버 절세" 블로그 글을
인용했다면,
우리 사이트에
"유튜버 절세, 세무사에게
꼭 물어봐야 할 것" 같은 글을 씁니다.
2단계에서 걸러 둔
정보 질문이
바로 이 글감이에요.
찾은 질문에 답하는 글, 어떻게 쓰는지 궁금하다면
AI 추천이 잘 되는 블로그 플랫폼을 고르는 것부터, AI가 좋아하는 구조로 글을 바꾸는 것까지 순서대로 다룹니다. 지금까지 1,600분이 넘게 수강했습니다.
정리해볼게요
- 고객이 한 말 10개를 모은다
- 추천 질문만 고른다
- 키워드로 줄인다
- 검색량으로 거른다
- 6칸으로 추천 질문을 쓴다
- 4턴짜리 대화 세트로 묶는다
- 여러 번 돌리고 3칸으로 기록한다
- 안 나온 질문은 들어갈 자리로 쓴다
아무 질문이나 넣어 보는 게 아니라,
우리 고객의 질문을 짜는 것부터가 GEO입니다.
참고한 자료
- Citation Labs·Kevin Indig, The Funnel's New Gatekeeper (2026)
- SparkToro, AIs are highly inconsistent when recommending brands (2026)
- Ahrefs, How Ahrefs estimates AI search demand (2026)
- Practical Ecommerce, Filter AI Mode prompts in Search Console (2026)
- Profound, How to design prompts for AI visibility tracking (2026)
- Peec AI, How do I know which prompts to track
- SE Ranking, How to choose prompts to track (2026)
- Andrew Holland(JBH SEO 디렉터), What a GEO Expert Should Actually Be Doing (2026)
- seoClarity, How to choose prompts to track in AI search (2026)
- Growth Memo, Turn 1 (2026)
