생성형 AI는 무엇을 인용하는가 : 소비자 정보탐색의 대행 관점에서 본 한국어 질의 기반 GEO(생성형 엔진 최적화) 실측 연구
What Does Generative AI Cite? A Korean-Language Measurement Study of Generative Engine Optimization (GEO) from the Perspective of AI-Delegated Consumer Information Search
While generative engine optimization (GEO) is spreading rapidly in practice, firm-side empirical evidence for the Korean-language environment remains scarce. This study submitted 41 Korean consumer queries from seven industries, spanning four query tiers (brand-navigational, category search, alternative evaluation, and purchase verification), to four generative engines (ChatGPT, Gemini, Claude, and Perplexity) in two phrasings with three repetitions each, yielding 984 responses and 6,964 cited domains. Owned media accounted for only 13.3% of citations. Owned media were summoned by brand-named queries but excluded from category-search queries, where consideration sets are formed (response-level appearance rates 77.4%, 20.8%, 53.6%, and 62.5%; χ2 (3) = 173.81, p < .001, Cramér's V = .42). The vacancy was filled by a third-party ecosystem of shared (44.6%) and earned (24.2%) channels. Citation ecosystems differed sharply across engines (pairwise Jaccard < .21). GEO is thus not a single strategy but a problem conditioned on query stage and engine.
한국어
생성형 엔진 최적화(GEO)가 급속히 확산되고 있으나, 한국어 환경에서 기업 관점의 실증연구는 드물다. 본 연구는 4개 생성형 엔진(ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity)에 7개산업의 한국어 소비자 질의 41개(브랜드 개체・카테고리 탐색・대안 평가・구매 검증)를 문형 2종씩 3회 투입하여 984개 응답과 인용 도메인 연 6,964건을 실측하였다. 원문 회차 인용 3,422건을 채널 귀속으로 분류한 결과 자사(owned) 미디어는 13.3%에 그쳤다. 자사 미디어는 브랜드명이 명시된 질의에서는 소환되었으나 카테고리 탐색 질의에서 집중적으로 배제되었다(응답 단위등장률: 브랜드 개체 77.4%, 카테고리 탐색 20.8%, 대안 평가 53.6%, 구매 검증 62.5%; χ2(3) = 173.81, p < .001, Cramér's V = .42). 빈자리는 공유(shared) 미디어 44.6%와 획득(earned) 미디어 24.2%의 제3자 생태계가 채웠으며, 그 지형은 범용 플랫폼 위에 산업별 허브가 얹힌 2 층 구조였다. 인용 생태계는 엔진 간에 이질적이어서 쌍별 인용 도메인 Jaccard는 여섯 쌍 모두.21 미만이었다. GEO는 단일 전략이 아니라 질의 유형과 엔진에 조건화된 문제임을 실증하였다.
목차
요약 1. 서론 2. 이론적 배경 1) 생성형 AI 검색의 작동 구조와 인용의 측정 2) 검색 증강 생성 파이프라인과 인출・선택의 분리 3) 소비자 정보탐색의 대행과 참고 렌즈로서의 고려집합 4) 브랜드 커뮤니케이션 채널 : 트리플미디어와 생성형 AI의 인용 5) 엔진 간 이질성 3. 가설 및 연구문제 4. 연구방법 1) 엔진 선정과 수집 사양 2) 질의 설계 : 4개 층 × 7개 산업 3) 자료 수집 4) 변수와 측정 : 2축 코딩 5) 분석 6) 연구 윤리 5. 연구결과 1) 자사 미디어는 인용되는가 (H1a・H1b・RQ2) 2) 엔진 간 이질성 : GEO는 단일 전략일수 있는가 (H2) 3) 어떤 채널을 인용하는가 (RQ1・RQ3) 4) 총평 : 채널 규모 , 정보 환경 , 개방성(RQ4・탐색 ) 5) 가설・연구문제와 결과의 대응 6. 논의 및 결론 1) 결과 요약 2) 이론적 함의 3) 실무적 함의 : GEO 이전에 알아야 할 것 4) 규모인가 콘텐츠인가 7. 연구 범위와 한계 8. 후속 연구 제언 참고문헌 부록 Abstract
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