여러 시장의 AI 브랜드 가시성은 어떻게 측정할까? 영어 질문을 번역해 쓰면 결과가 틀어지는 이유

한국, 일본, 대만, 동남아시아, 미국 등 여러 시장에서 동시에 브랜드를 운영하고 있다면, 어떤 시장에서는 AI가 자주 추천해 주는데 다른 시장에서는 거의 언급하지 않는다는 사실을 이미 알아챘을지도 모릅니다. 이는 꼭 마케팅이 부족해서가 아니라, 측정 자체에 문제가 있어서일 수 있습니다.

함정 1: 영어 질문을 번역해서 쓴다

다국가 지원을 내세우는 도구 대부분은 실제로 영어 질문 한 세트를 준비한 뒤 각 나라 언어로 번역합니다. 이렇게 하면 두 가지가 동시에 틀립니다.

첫째, 질문 방식이 다릅니다. 일본 소비자가 AI에 묻는 문장 구조는 미국인과 다릅니다. 똑같이 카페를 찾더라도 일본어로는 “友達と行くのにおすすめのカフェはどこですか”(친구와 가기 좋은 카페는 어디인가요)라고 묻고, 상황과 말투가 문장 안에 담겨 있습니다. 영어 “best cafes in Tokyo”를 번역해서 쓰면 전혀 성격이 다른 답변이 돌아옵니다.

둘째, 경쟁사 목록이 틀립니다. 번역된 질문은 현지의 실제 경쟁자보다 글로벌 체인 브랜드를 내놓는 경향이 있습니다. 그 결과 받아 보는 “경쟁사 분석”에는 현지 시장에서 실제로 마주칠 일이 없는 상대만 가득합니다.

올바른 방법은 같은 질문을 다섯 개 언어로 번역하는 것이 아니라, 시장마다 현지 언어와 현지 상황에 맞는 질문을 따로 만드는 것입니다. 여기에는 현지 도시명과 현지 소비 습관도 포함해야 합니다.

함정 2: 언어별 브랜드명 차이

가장 놓치기 쉬우면서도 결과는 가장 심각한 함정입니다. 같은 브랜드라도 언어와 시장에 따라 부르는 이름이 다른 경우가 많습니다. 공식 현지 표기, 흔히 쓰는 약칭, 영어 원래 이름이 섞여 쓰입니다. 측정할 때 그중 한 가지 표기만 대조하면, AI가 분명히 언급했는데도 시스템은 언급하지 않은 것으로 집계합니다.

그 결과 해당 시장에서의 가시성이 체계적으로 과소평가되고, 그것도 아무런 징후 없이 과소평가됩니다. 리포트에는 지극히 평범해 보이는 낮은 점수가 찍힐 뿐이라, 그것이 잘못 측정된 결과라는 사실을 알 수 없습니다.

도입을 검토할 때 공급업체에 직접 이렇게 물어볼 가치가 있습니다. “AI가 현지 언어 표기로 우리 브랜드를 언급하면 그것도 집계하나요? 어떻게 확인하나요?”

함정 3: 중국 시장에서 잘못된 엔진을 쓴다

ChatGPT, Gemini, Perplexity는 중국에서 주류가 아닙니다. 현지 사용자가 실제로 질문하는 대상은 DeepSeek, Kimi, Qwen(통이첸원) 같은 현지 모델입니다. 서구 엔진으로 중국 시장의 브랜드 가시성을 측정하면, 현지 소비자가 전혀 보지 않는 세상을 측정하는 셈입니다.

대부분의 글로벌 AI 가시성 도구가 내놓는 중국 시장 수치의 참고 가치가 제한적인 이유도 여기에 있습니다. 그들이 일을 못해서가 아니라, 중국 엔진에 연결되어 있지 않기 때문입니다.

솔직하게 덧붙이자면, 중국 현지 모델의 측정에는 한계가 있습니다. 현재 저희의 중국 엔진 측정은 모델 레이어(모델 자체가 무엇을 답하는지)에 해당하며, 검색 그라운딩의 완성도는 서구 엔진에 미치지 못합니다. 이는 이미 알고 있는 트레이드오프입니다. 이 수치는 “모델의 인식”을 보여 주는 지표로 받아들여야 하며, 서구 엔진의 실시간 검색 결과와 동일하게 봐서는 안 됩니다.

6개 시장의 실제 차이

같은 제품이라도 시장이 달라지면 마주하는 엔진도, 언어도, 경쟁자도 달라집니다. 아래 표는 현재 저희가 지원하는 시장 구성입니다.

번역한 질문과 현지 질문은 무엇이 다른가

다음은 같은 니즈를 두고 시장마다 실제로 질문하는 방식이 어떻게 다른지 보여 줍니다. 왼쪽 열은 영어를 직역했을 때의 전형적인 결과이고, 오른쪽 열은 현지 사람이 실제로 입력하는 문장입니다.

오른쪽 열의 문장에는 사용 상황, 신분, 걱정거리가 담겨 있습니다. AI는 이를 바탕으로 전혀 성격이 다른 답변을 내놓고, 제시하는 브랜드 목록도 달라집니다. 이는 번역 품질의 문제가 아닙니다. 아무리 좋은 번역이라도 애초에 존재하지 않는 상황을 되살려 낼 수는 없습니다.

어느 시장부터 시작할까? 세 가지 판단 기준

1. 매출 비중: 이미 수익을 내고 있는 시장부터 측정해야 수치가 좋은지 나쁜지 판단할 기준이 생깁니다.
2. 경쟁 밀도: 신흥 시장의 AI 답변에는 아직 안정된 추천 목록이 없는 경우가 많으며, 이때가 진입 비용이 가장 낮습니다.
3. 현지 AI 사용률: 사용자가 이미 AI에 묻는 데 익숙한 시장이어야 가시성의 비즈니스 가치가 문의량에 곧바로 반영됩니다.

흔한 실수는 6개 시장을 한꺼번에 모두 여는 것입니다. 자원이 분산되면 대개 모든 시장이 절반만 진행되고, 어느 시장에도 추세를 판단할 만큼의 데이터가 쌓이지 않습니다.

여러 시장 측정, 실무에서는 어떻게 해야 할까

1. 시장마다 현지 언어 질문을 따로 생성하고, 현지 도시와 현지 소비 상황을 포함합니다. 번역은 쓰지 않습니다.
2. 시장마다 경쟁사 목록을 따로 만듭니다. 현지 경쟁자와 글로벌 경쟁자는 같은 무리가 아닙니다.
3. 브랜드명은 현지 표기, 약칭, 영어 원래 이름을 모두 포함해 누락을 막습니다.
4. 시장에 맞는 엔진을 고릅니다: 서구 시장은 ChatGPT / Gemini / Perplexity / Google AI 개요 / Claude를, 중국 시장은 현지 모델을 봅니다.
5. 월별로 비교할 때는 질문을 고정합니다. 질문이 바뀌면 점수는 비교할 수 없습니다.

GEO by TriloAI의 방식

저희는 대만, 미국, 일본, 한국, 글로벌, 중국 6개 시장을 지원합니다. 시장마다 고유한 질문 언어, 도시 목록, 엔진 조합이 있습니다. 대만, 미국, 일본, 한국, 글로벌은 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 개요, Claude 5개 AI 플랫폼을 측정하고, 중국 시장은 DeepSeek, Kimi, Qwen(통이첸원) 3개 플랫폼을 측정합니다. 리포트 언어(한국어, 일본어, 영어, 번체·간체 중국어)는 시장과 따로 고를 수 있습니다.

같은 브랜드를 시장별로 각각 측정해 하나의 계정 안에서 월별로 비교할 수 있습니다. 어느 시장의 AI가 이미 우리 브랜드를 알고 있고, 어느 시장에는 아직 우리 브랜드의 자리가 전혀 없는지 분명하게 보입니다. 고객사의 해외 시장을 맡은 대행사라면 대행사의 GEO 서비스 시작법도 참고하세요.