엔터프라이즈 AI 검색: Gemini는 155개 브랜드, ChatGPT는 131개 언급. 팀이 추적해야 할 것은 무엇인가?

Gemini가 155개의 다른 브랜드를 언급했고, 동일한 프롬프트 세트에 대해 ChatGPT는 131개를 언급했습니다. AI 검색 대시보드는 플랫폼별 결과를 결합하기 전에 각각 보존해야 합니다.

이 수치는 Dageno의 엔터프라이즈 AI 보고서에서 나온 것입니다. 이 보고서는 2026년 7월 20일부터 27일까지 미국에서 ChatGPT, Gemini, Google AI Mode로부터 총 6,623개의 답변을 수집했습니다. 이 답변들에는 41,273개의 브랜드 언급과 73,980개의 인용 링크가 포함되어 있었습니다.

답변, 플랫폼, 질문을 함께 저장하기

각 답변에 고유 ID를 부여하세요. 샘플링 날짜, AI 플랫폼, 원본 질문, 질문 유형, 그리고 답변 텍스트를 저장해야 합니다.

제품 언급과 인용된 페이지를 해당 답변 ID와 연결하세요. 이렇게 하면 검토자가 차트에서 출처 답변을 열어 AI가 무엇을 말했는지 확인할 수 있습니다.

답변 중 약 17%는 브랜드를 언급하지 않았습니다. 검토자가 질문을 검사할 수 있도록 이러한 답변들도 데이터셋에 보관해야 합니다.

제품 및 회사 총합은 분리하여 유지하기

Microsoft Copilot Studio가 1,899개 언급으로 가장 많은 수를 차지하며 전체 브랜드 언급의 4.6%를 기록했습니다. Microsoft의 여섯 가지 제품을 합치면 17.0%를 차지했습니다. Google의 제품들을 모두 합치면 5.5%를 차지했습니다.

제품 이름과 그 부모 회사를 별도의 필드에 저장하세요. 제품 순위와 회사 총합을 각각 두 개의 보기로 표시해야 합니다.

언급 횟수와는 별개로 위치(순위)도 기록해야 합니다. Copilot Studio의 평균 순위는 3.69였던 반면, Azure AI Foundry는 3.63이었습니다. 값이 낮을수록 더 앞선 위치를 의미합니다.

가장 흔한 조합은 AWS Bedrock과 Google Vertex AI로, 총 1,272개의 답변에서 함께 나타났습니다. 이는 브랜드를 언급한 5,501개 답변의 약 23%에 해당했습니다. 차트에는 분모(denominator)를 표시하세요.

구매자 질문 유형별 필터링

여섯 가지 질문 유형은 언급 점유율(mention share)에 따라 다른 선두 주자를 보였습니다:

• 사용 사례 (Use cases): Copilot Studio, 4.8%.
• 여러 제품 간 비교 (Comparisons across several products): Snowflake, 5.9%.
• 최고의 전반적 선택 (Best overall): Databricks, 4.4%.
• 가격 및 가치 (Pricing and value): Agentforce, 5.3%.
• 특정 작업 완료 (Completing a specific task): Snowflake, 6.7%.
• A와 B 중 선택 (Choosing between A and B): Copilot Studio, 6.9%.

다중 제품 비교(multi-product comparisons)와 A/B 선택은 별개의 필터로 유지해야 합니다. 이들을 결합하면 각기 다른 선두 주자가 가려질 수 있습니다.

AI가 제품에 부여하는 강점 기록하기

거버넌스 및 규정 준수(Governance and compliance)는 5,175회 언급된 강점으로 나타났습니다. 에이전트 오케스트레이션(Agent orchestration)은 1,807회 언급되었습니다. IBM watsonx가 해당 카테고리에서 가장 큰 점유율인 19%를 차지했습니다. 이 카테고리에는 116개 브랜드가 포함되었습니다.

강점(strength), 제품(product), 답변 ID(answer ID)를 저장합니다. 팀은 이를 통해 해당 제품과 관련된 설명을 검토할 수 있습니다.

비교 가능한 다섯 개 브랜드의 경우, 웹사이트에서 가장 강조하는 강점은 AI가 가장 많이 언급한 강점과 달랐습니다. 이들의 상위 3개 목록은 평균적으로 1.2개의 공통 강점을 공유했습니다. 두 목록을 나란히 보여주되, 페이지 및 답변으로 연결되는 링크를 포함합니다.

추천과 별도로 인용(citation) 저장하기

벤더 사이트가 인용된 링크의 16.1%를 차지했고, 커뮤니티 및 비디오 플랫폼이 9.9%, 리뷰 및 분석가 사이트가 1.4%를 차지했습니다. 기타 제3자 출처(third-party sources)가 가장 큰 카테고리인 72.6%를 차지했습니다.

Coworker AI의 웹사이트는 910회 인용되었습니다. 이 브랜드는 96회 추천되었으며, 155개 브랜드 중 89위를 기록했습니다.

인용 기록에는 답변 ID(answer ID), URL, 도메인(domain)이 필요합니다. 제품 기록에는 답변 ID, 제품명(product name), 추천 여부(whether it was recommended), 그리고 그 순위가 필요합니다. 이 기록들을 결합하면 동일한 답변 내에서 인용과 추천을 모두 보여줄 수 있습니다.

모든 변경 사항 옆에 날짜 표시하기

상위 3개 순위는 8일 동안 다섯 번 바뀌었습니다. 상위 10개 브랜드는 멤버십에서 총 8번의 변화를 기록했습니다. 1위 제품은 변동이 없었습니다.

보고서는 또한 처음 4일과 마지막 4일을 비교했습니다. Qlik은 언급 횟수가 25회에서 35회로 증가했고, Supermetrics는 54회에서 69회로, GoSearch는 48회에서 61회로 증가했습니다. Fiddler AI는 83회에서 55회로 감소했으며, Cohere는 56회에서 38회로, Tellius는 87회에서 63회로 감소했습니다.

이 비교에는 전반적으로 최소 60회 언급과 첫 절반에 최소 20회 언급을 한 104개 브랜드가 포함되었습니다. 이러한 포함 규칙을 날짜와 함께 표시하세요.

각 새로운 실행(run)마다 동일한 필드 이름과 프롬프트 세트를 유지하세요. 플랫폼, 질문 유형, 제품, 회사 및 날짜별로 결과를 검토하세요. 원래 답변이 각 기록에서 한 번의 클릭으로 접근 가능하도록 유지하세요.

출처: Dageno, Enterprise AI Platform GEO Report. Dageno는 팀이 AI 답변 내 브랜드 설명과 인용된 출처를 검토하는 데 도움을 줍니다.