구매자들은 이제 10개의 탭을 열어보는 대신 ChatGPT와 Gemini에게 어떤 소프트웨어를 사용할지 묻기 시작했습니다. 그래서 저는 지난 몇 주 동안 241번의 간단한 실험을 진행했습니다. 각 소프트웨어 카테고리에 대해, 구매자가 실제로 입력하는 질문을 어시스턴트(assistants)에게 던지고, 그들이 언급한 모든 제품을 기록했으며, 답변이 생성된 모든 웹 페이지를 기록했습니다.

그 결과 241개의 카테고리 측정값, 1,446개의 답변 검토, 5,037개의 제품 언급을 얻었으며, 이 모든 것은 제가 보여드릴 수 있는 실제 실행 결과입니다. 세 가지 발견 사항이 저를 놀라게 하여 이 글을 쓰게 되었습니다.

재현 가능한 방법론

각 카테고리에 대해 저는 여섯 가지 구매자 스타일의 질문을 던졌습니다: 단순한 "최고의 X (best X)", 그리고 "최고의 무료 X (best free X)", "가장 저렴한 X (most affordable X)", "소규모 팀을 위한 최고의 X (best X for small teams)", "어떤 X를 사용해야 할까 (what X should I use)", 그리고 "X 추천 (X recommendations)"입니다. 각 질문은 한 번의 실시간 웹 검색을 수행한 뒤 ChatGPT와 Gemini(초기 실행 시에는 Perplexity 포함)에 전달되었습니다. 그런 다음 답변당 언급된 모든 제품과 어시스턴트가 인용한 모든 소스 도메인(source domain)을 기록했습니다. 의견은 배제했으며, 모델에게 무엇인가를 순위 매기도록 요청하지도 않았습니다. 제품 포함 여부는 답변 텍스트 내에서 해당 제품 이름이 실제로 존재하는지를 확인하는 방식으로 결정되었습니다.

여러분도 오후 시간 동안 본인의 카테고리에 대해 이 작업을 수동으로 수행할 수 있습니다. 그것이 이 실험의 핵심입니다. 이것은 막연한 느낌(vibe)이 아니라 수치화할 수 있는 데이터입니다.

발견 1: Reddit이 후보 목록을 주도하며, 비용을 지불하는 리뷰 사이트들은 그렇지 않다

241개 카테고리 전체에서, 각 유형의 소스가 답변의 근거로 얼마나 자주 나타났는지는 다음과 같습니다:

Reddit은 **카테고리의 93%**에서 답변의 근거가 되었으며 1,202개의 개별 답변을 제공했습니다. 많은 소프트웨어 팀이 예산을 쏟아붓는 디렉토리인 Capterra는 **12%**에 그쳤습니다. 241개 카테고리 중 196개에서 Reddit은 소스로 등장했지만, Capterra는 전혀 등장하지 않았습니다.

이는 단순히 Reddit이 멋지다는 식의 의견이 아닙니다. AI 어시스턴트들이 실제로 정보를 가져오는 곳이 바로 이곳이기 때문입니다. 누군가가 "최고의 IT 서비스 관리 (IT service management) 소프트웨어" 또는 "최고의 소셜 미디어 스케줄링 (social media scheduling) 도구"를 물었을 때, 그 답변은 여러분이 프로필을 최적화해 둔 리뷰 그리드(review grid)에서 나오는 것이 아니라, Reddit 스레드, 커뮤니티 Q&A, 그리고 독립적인 요약 정보들을 엮어서 만들어집니다. 카테고리별로 이를 확인할 수 있습니다. Reddit은 IT 서비스 관리 (IT service management), 이상 탐지 (fraud detection), 위협 인텔리전스 (threat intelligence), 소셜 미디어 스케줄링 (social media scheduling) 분야의 6개 답변 모두에 정보를 제공했습니다.

결과 2: 62%의 경우, 단 하나의 승자가 존재하지 않음

우리는 AI가 하나의 확신에 찬 답변을 내놓는다고 가정합니다. 하지만 실제로는 그렇지 않은 경우가 대부분입니다. **241개 카테고리 중 149개(62%)**에서는 모든 답변에서 공통적으로 언급된 제품이 없었습니다. 질문에서 단어 하나만 바꿔도 후보 명단(shortlist)이 재편됩니다.

가장 명확한 사례는 테스트 자동화 (test automation) 소프트웨어입니다. 8개의 서로 다른 도구가 공동 1위를 차지했으며, 각 도구는 6개의 답변 중 단 2개에서만 언급되었습니다. 창고 관리 (Warehouse management)의 경우 6개 도구가 공동 순위를 기록했습니다. 어시스턴트들이 매번 언급하는 제품이 있는 카테고리는 전체의 38%에 불과했습니다.

구매자에게 이는 "최고"라는 답변이 보이는 것만큼 안정적이지 않음을 의미합니다. 공급업체(vendor)에게는 이 경쟁에서 승산이 있다는 것을 의미합니다. 대부분의 카테고리에서 누구도 독점적인 1위를 차지하고 있지 않으므로, 이름이 언급되는 것과 완전히 무시되는 것 사이의 격차는 작습니다.

결과 3: 몇몇 브랜드가 수십 개의 서로 무관한 카테고리에서 AI의 기본값으로 등장함

어떤 이름들은 어디에서나 등장합니다. 각 브랜드가 언급된 고유 카테고리의 수를 세어보면 다음과 같습니다:

• HubSpot: 24개 카테고리 (딜 데스크(deal desk)부터 헬프 데스크(help desk), 제품 마케팅(product marketing)까지)
• Salesforce: 16개
• Zendesk: 12개
• Connecteam: 12개
• Rippling: 12개
• BambooHR: 11개
• Zapier, Datadog, Semrush, monday.com: 각각 10개

HubSpot은 그것이 명백한 선택지인지 여부와 상관없이 수익 운영 (revenue operations), 매출 예측 (sales forecasting), 고객 셀프 서비스 (customer self-service) 및 기타 20개 카테고리에서 어시스턴트에 의해 언급됩니다. 모델들은 웹 전반에서 가장 많이 묘사된 브랜드를 찾으려 하며, 이는 복리로 작용합니다. 만약 당신이 이러한 기본값(defaults) 중 하나와 경쟁하고 있다면, 당신은 기능(features)으로 경쟁하는 것이 아니라, 어시스턴트가 읽는 페이지에 당신의 이름이 얼마나 자주 등장하느냐로 경쟁하는 것입니다.

실제로 당신을 언급하게 만드는 것

세 가지 조사 결과를 종합해 보면 그 메커니즘은 명확합니다. 누가 추천될지를 결정하는 것은 시장 점유율이 아니라 소스 리스트(source list)입니다. 어시스턴트는 실시간 검색(live search) 결과로 반환된 것만을 언급할 수 있으며, 실시간 검색 결과는 Reddit, 커뮤니티 스레드, 독립적인 종합 정리(roundups), 그리고 때로는 벤더(vendor) 자체의 비교 페이지를 반환합니다. 저는 작은 제품이

1. 귀하의 카테고리에서 순위가 매겨지는 Reddit 및 Quora 스레드에 포함되세요. 이들은 답변의 93%와 61% 뒤에 있었습니다. 이것은 구매하는 것이 아니라 획득하는 것입니다.
2. 귀하의 카테고리에서 반복적으로 나타나는 독립적인 종합 정리(roundups)에 포함되고, G2 항목을 최신 상태로 유지하세요(56%). Capterra 전용 노력(12%)의 우선순위는 낮추세요.
3. 귀하만의 솔직한 "최고의 X" 비교 글을 게시하세요. 벤더(vendor) 자체 페이지가 어시스턴트가 인용하는 소스로 반복해서 등장했습니다.
4. 이기고 싶은 질문을 선택하세요. "무료" 및 "저렴한"은 단순한 "최고"와는 완전히 다른 최종 후보 목록을 불러오므로, 예산 중심의 제품이 선두 기업들이 전혀 등장하지 않는 쿼리(query)를 점유할 수 있습니다.

귀하의 카테고리 확인하기

저는 전체 명단, 수치, 그리고 모든 답변 뒤에 있는 소스 맵(source map)을 포함하여 241개의 측정 결과를 각각 한 페이지씩 게시했습니다: glotier.com/guides/who-ai-recommends.

저는 저렴한 AI 가시성(AI-visibility) 도구인 Glotier를 만들고 있으므로 이해관계가 걸려 있습니다. 동일한 측정 방식을 귀하의 카테고리에 약 1분 만에, 계정 없이 무료로 실행할 수 있으며, ChatGPT와 Gemini가 귀하를 언급하는지 아니면 경쟁사를 언급하는지, 그리고 정확히 어떤 페이지가 이를 결정하는지 알려줍니다. 하지만 위의 241개 결과는 읽는 데 비용이 들지 않으며, 이 방법 또한 반복하는 데 비용이 들지 않습니다. 만약 귀하가 실제 대안이 존재하는 카테고리에서 판매하고 있다면, 경쟁사가 하기 전에 먼저 실행해 보세요.

데이터: ChatGPT 및 Gemini를 대상으로 241개 카테고리를 측정함, 각 카테고리당 6개의 구매자 질문, 답변당 1회의 라이브 웹 검색 수행, 모든 제품 및 소스 기록됨. 어떤 카테고리에 대해서든 원시 수치(raw counts)를 공유해 드릴 용의가 있습니다.