Profound (GEO)

Profound의 새로운 솔루션 'Pages'는 웹사이트 콘텐츠가 AI 검색 결과(Answer Engines)에서 어떻게 인용되고 크롤링되는지를 한눈에 보여주는 통합 관리 플랫폼입니다. 이 도구는 인용 데이터, 봇 활동, 콘텐츠 품질 최적화 및 기술적 성능 지표를 결합하여 생성형 AI 시대의 새로운 콘텐츠 전략인 GEO(Generative Engine Optimization)를 지원합니다.

Profound는 단순한 API 래퍼 형태를 넘어 지식 그래프 기반의 MCP(Model Context Protocol)를 통해 AI 에이전트에게 데이터 간의 관계와 맥락을 제공합니다. 이를 통해 마케팅 엔지니어들은 별도의 프롬프트 엔지니어링 없이도 브랜드 가시성, 인용, 센티먼트 등 정교한 AEO 데이터를 자동화된 워크플로우 내에서 즉각 활용할 수 있습니다.

AI 플랫폼 Profound가 OpenAI의 최신 플래그십 모델인 GPT-5.6의 지원을 즉시 시작한다고 발표했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 Sol, Terra, Luna 등 용도에 맞게 세분화된 티어를 활용하여 에이전트 워크플로우와 엔터프라이즈급 업무에 최적화된 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.

크리스마스 쇼핑객들이 제품 비교와 연구를 위해 검색 대신 AI 답변 엔진을 활용하는 비중이 늘어나면서 이커머스의 경쟁 구도가 변화하고 있습니다. 성공적인 대응을 위해서는 가격 경쟁력을 넘어 품질과 편의성을 강조하고, AI가 읽기 쉬운 데이터 구조로 상세 페이지를 최적화하는 전략이 필수적입니다.

여행자들은 이제 단일 상품 검색을 넘어 AI를 통해 전체 여행 일정을 설계하고 있으며, 이는 기존의 예약 퍼널을 건너뛰는 양상을 보입니다. 브랜드가 생존하기 위해서는 가격 경쟁력보다 편의성에 집중하고, 영감 단계부터 개인화된 콘텐츠로 AI 답변 엔진에 인용되는 것이 핵심입니다.

AI 플랫폼 Profound가 SpaceXAI의 신규 모델인 Grok 4.5를 자사 서비스인 Profound Agents와 Profound Aim에 전격 도입했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 최신 파운데이션 모델을 즉시 활용하여 에이전트 기반 워크플로우 및 지식 작업의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Profound의 실험 결과, AI 답변 내 브랜드 가시성(Visibility)을 측정할 때 하루 1회 실행은 10회 실행과 비교해 오차 범위가 2%p 내외로 매우 유사했다. 데이터 변동의 핵심 원인은 단순 무작위성이 아닌 플랫폼의 모델 업데이트나 프롬프트 민감도와 같은 통제 불가능한 '플랫폼 드리프트'에 있기 때문이다.

AI 어시스턴트가 브랜드를 언급하면 사용자의 웹사이트 방문율이 평소 대비 1.5~2.5배 급증하며, 특히 Gemini와 Google AI Overviews에서 강력한 효과가 나타났습니다. 이러한 유입은 발생 직후뿐만 아니라 최대 7일간 지속되지만, 기존의 트래킹 방식으로는 이로 인한 성과를 정확히 측정하기 어렵다는 한계가 있습니다.

2026년 제로 클릭 뉴욕 서밋에서는 AI 검색 및 에이전트 기술 발전에 따른 마케팅 전략의 근본적인 변화를 다루었습니다. 특히 마케팅과 엔지니어링을 결합한 '마케팅 엔지니어'의 부상과 ChatGPT, Claude 등 주요 AI 모델별 최적화 방식의 차이를 핵심으로 짚었습니다.

전통적인 분석 도구가 놓치고 있는 AI 크롤러의 행동 패턴을 서버 사이드 로그 분석을 통해 규명했습니다. 많은 AI 시스템이 JavaScript를 실행하지 못하므로, 콘텐츠 가시성을 확보하기 위해서는 초기 HTML에 핵심 정보를 포함하는 SSR 방식과 서버 기반 모니터링이 중요합니다.

Anthropic의 Claude 웹 검색 기능이 Brave Search의 검색 결과를 매우 높은 확률로 그대로 반영하고 있음이 분석을 통해 확인되었습니다. 이는 ChatGPT가 Bing 데이터를 재구성하는 것과 달리, Claude는 Brave의 유기적 랭킹을 직접적으로 투영하므로 Brave Search 최적화가 Claude 노출의 핵심 열쇠가 될 것임을 시사합니다.

AI 봇에게 HTML 대신 마크다운 형식을 제공했을 때 크롤링 빈도가 높아지는지에 대한 대규모 A/B 테스트 결과, 통계적으로 유의미한 차이는 발견되지 않았습니다. LLM은 이미 방대한 HTML 데이터를 학습했기에 구조적 단순함이 크롤링 이점으로 직결되지는 않는 것으로 나타났습니다.

xAI의 Grok은 하이브리드 인덱싱 시스템을 활용하여 키워드와 의미 기반 검색을 동시에 수행하는 Websearch 기능을 제공합니다. 이 기술은 실시간으로 업데이트되는 방대한 웹 데이터를 사전 색인화된 방식으로 처리하여 빠르고 정확한 답변을 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

중국의 DeepSeek가 추론 모델인 R1에 웹 검색 기능을 결합하여, 복잡한 사고 과정을 유지하면서도 실시간 정보를 활용하는 혁신을 이뤄냈습니다. 이는 기존 RAG 방식을 넘어 검색 결과의 정밀한 분석과 투명한 추론 과정을 사용자에게 공개함으로써 AI 신뢰도를 높이는 데 집중하고 있습니다.

OpenAI가 웹 브라우징 기능을 갖춘 AI 에이전트 'Operator'를 출시함에 따라, 광고 차단 기술이 무력화된 새로운 광고 노출 기회가 창출되었습니다. 이에 따라 기업들은 AI 에이전트가 정보를 정확히 파악하고 상호작용할 수 있도록 콘텐츠 구조와 검색 최적화 전략을 재편해야 합니다.

Profound는 LLM 응답에서 발생하는 브랜드 정보의 왜곡과 할루시네이션을 해결하기 위해 'FactCheck' 서비스를 출시했습니다. 이 도구는 기업의 지식 베이스와 AI 엔진의 답변을 비교하여 가격, 사양 등 잘못된 정보를 식별하고, 오류를 유발하는 특정 URL까지 찾아내어 수정할 수 있도록 지원합니다.

ChatGPT 쇼핑 기능에서 제품 피드 활용 비중이 급증하며 피드를 통한 상품은 대부분 1위로 노출되지만, 여전히 전체 인용의 약 88%는 웹 PDP를 통해 이루어집니다. 따라서 브랜드는 데이터 구조화를 통한 상단 점유와 상세 페이지 최적화라는 두 가지 전략을 동시에 실행해야 합니다.

마케팅과 엔지니어링 역량을 동시에 갖춘 '마케팅 엔지니어'의 등장을 알리는 팟캐스트와 교육 생태계가 소개되었습니다. 이들은 AI와 자동화 도구를 활용해 마케팅 프로세스를 시스템화하며, 구글 등 글로벌 빅테크에서도 주목하는 새로운 핵심 인재상으로 떠오르고 있습니다.

Profound가 에이전트와 시트를 폴더 및 하위 폴더로 분류하고 즐겨찾기할 수 있는 신규 기능을 출시했습니다. 이번 업데이트는 팀별 업무 분장과 개인 프로젝트 관리를 용이하게 하여 대규모 AI 워크플로우 운영의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

Profound는 사용자가 슬랙 채널이나 스레드에서 직접 질문을 던져 데이터를 확인하고, 대화 맥락을 파악해 답변을 제공하는 새로운 통합 기능을 발표했습니다. 특히 슬랙 내의 논의를 즉시 'Profound Project'로 전환하거나 에이전트의 작업 결과를 알림으로 받는 등 협업 흐름을 끊지 않는 기능에 집중했습니다.

클라우드플래어와 퍼플렉시티의 분쟁을 통해 AI 에이전트가 단순한 봇이 아닌 고효율 전환을 이끄는 '사용자'임을 강조하며, 기존의 크롤링 비용 청구 방식이 가진 한계를 지적합니다. 에이전트 친화적인 웹 환경 구축이 기업의 비즈니스 성과와 직결되는 미래를 전망하고 있습니다.

Ahrefs Brand Radar는 브랜드의 AI 가시성을 측정하는 강력한 확장 기능이지만, 구글 생애태계에 데이터가 집중되어 있어 다양한 LLM 대응에는 부족합니다. 기존 Ahrefs 사용자에게는 통합된 대시보드를 제공하는 장점이 있으나, 단순 데이터 제공을 넘어선 실행 가능한 인사이트와 심층적인 분석 기능은 미비한 상태입니다.

전통적인 링크 기반 검색에서 AI가 직접 답을 제공하는 '답변 엔진' 시대로 패러다임이 전환되면서 브랜드의 웹 트래픽 감소가 현실화되고 있습니다. 가트너는 2028년까지 유기적 검색 트래픽이 50% 이상 급감할 것으로 예측하며, 이에 따라 LLM과 RAG 시스템에 최적화된 새로운 콘텐츠 전략인 GEO의 중요성이 커지고 있습니다.

Profound의 콘텐츠 최적화 도구가 URL 분석을 넘어 직접 텍스트 입력과 파일 업로드를 지원하며 제작 전 과정으로 기능을 확장했습니다. 이를 통해 브랜드는 콘텐츠 발행 전부터 AI 검색 엔진에 잘 인용될 수 있도록 구조, 명확성, 인용 가능성을 사전에 검증하고 개선할 수 있습니다.