해외 진출의 일반적인 가정은 '먼저 영어 사이트를 만들고, 다른 언어로 번역한다'는 것입니다. 이는 기존 SEO 시대에도 최적의 전략이 아니었습니다. AI 검색 시대에는 분명히 부족합니다.
한국 시장에서 브랜드의 AI 가시성을 구축하려면 영어 콘텐츠 번역으로는 부족합니다.
레벨 | 정의 | 효과 |
|---|---|---|
번역 | 영어 콘텐츠 직역 | AI가 회상할 수 있으나, 현지 맥락 부재로 신뢰도 낮음 |
현지화 | 톤, 사례, 문화적 참조 조정 | 회상 확률 향상, 그러나 현지 신뢰 시그널 부족 가능 |
다시장 GEO | 각 타깃 시장 현지어로 독립적 증거 체계 구축 | AI가 현지어 쿼리에서 브랜드를 신뢰할 수 있는 소스로 회상·추천 |
1단계(1-2주차): ChatGPT, Gemini, DeepSeek에서 중영일한 4개 언어로 자사 브랜드를 검색하고 현황 감사.
2단계(3-6주차): 각 언어 사이트에 엔티티 정의, 구조화된 데이터, FAQ, llms.txt 추가. 기계 번역이 아닌 네이티브 콘텐츠 작성.
3단계(7-12주차): 각 시장에서 현지 도입 사례, 업계 토론, 미디어 보도 구축.
4단계(지속): 다국어 AI 가시성 모니터링 설정, 정기적 품질 확인.
이 주제는 단순한 뉴스나 도구 업데이트가 아니다. 핵심은 다국어 GEO가 번역이 아니라 시장별 증거, 플랫폼 맥락, 구매 질문을 요구하는 이유라는 변화를 웹사이트, 광고 계정, 콘텐츠, 분석, CRM, 영업 인계까지 포함한 운영 시스템으로 보는 것이다. 표면적으로만 대응하면 블로그 한 편을 쓰고, 키워드 몇 개를 바꾸고, 새 연결을 시험하는 수준에서 끝난다. 그러나 AI가 브랜드를 이해하고 인용하고 추천하며 때로는 계정 작업까지 수행하는 환경에서는 그런 대응이 부족하다.
첫 번째 과제는 공식 증거 레이어를 정리하는 것이다. AI 시스템은 한 페이지가 아니라 서비스 페이지, 사례, FAQ, Schema, llms.txt, 미디어 언급, 리뷰, 커뮤니티 신호를 함께 읽는다. 이 정보들이 서로 다르면 AI는 브랜드를 언급할 수는 있어도 신뢰 있게 추천하기 어렵다. 누구를 위한 서비스인지, 어떤 문제를 해결하는지, 어느 시장에서 제공 가능한지, 가격과 지원의 경계가 어디인지 공식 페이지에서 반복 가능하게 설명해야 한다.
두 번째 과제는 의사결정 권한의 설계다. 다국어 GEO는 번역이 아니다: 각 언어는 서로 다른 디스커버리 그래프는 예산을 누가 움직이는지, 소재를 누가 승인하는지, AI 제안과 사람의 판단을 어떻게 결합할지 묻는다. 모든 것을 AI에게 맡기는 것도 위험하고, AI를 완전히 배제하는 것도 비효율적이다. 읽기, 진단, 제안, 낮은 위험 실행, 높은 위험 승인 단계를 나누는 것이 현실적인 도입 경로다.
세 번째 과제는 측정의 한계를 솔직하게 인정하는 것이다. GEO와 AI visibility 측정은 아직 완성된 체계가 아니다. prompt sampling에는 노이즈가 있고, 모델마다 답이 달라지며, 플랫폼이 완전한 쿼리 로그를 제공하지 않는다. 따라서 단일 답변을 순위표처럼 해석하면 안 된다. 일정 기간 동안 브랜드 설명의 정확성, 인용되는 페이지, 비교 문맥, 문의와 리드 전환을 함께 관찰해야 한다.
한국 시장에서는 Naver, Google Korea, Kakao, ChatGPT, Perplexity, 리뷰와 B2B 구매 의사결정 문맥이 함께 작동한다. 단순 번역보다 한국어 브랜드 정의, 결제와 배송, 지원 범위, 사례 증거가 중요하다. 한국어 페이지에서는 Naver 검색 문맥, 리뷰, 결제와 배송, B2B 의사결정 구조, 고객 지원 범위를 구체적으로 설명해야 한다. 영어 페이지를 번역하는 것만으로는 AI가 한국 구매자의 실제 질문을 이해하기 어렵다.
결국 다국어 GEO는 번역이 아니다: 각 언어는 서로 다른 디스커버리 그래프는 단일 채널 최적화가 아니라 AI가 읽고 검증하고 실행할 수 있는 성장 인프라를 누가 먼저 만드는가의 문제다.
「다국어 GEO는 번역이 아니다: 각 언어는 서로 다른 디스커버리 그래프 | Gravity 창업자 칼럼」의 경영적 의미는 명확하다. 다국어 GEO는 대량 번역이 아니라 시장별 네이티브 증거 구축이다. 이것은 새로운 도구를 연결해 보는 문제가 아니라, 어떤 사실을 공식적으로 관리하고 어떤 권한으로 실행할지를 정하는 운영 설계다. 마케팅만의 일이 아니다. 영업, 법무, 고객 성공, 데이터 분석, 제품 마케팅, 지역 담당자가 같은 브랜드 사실을 공유해야 AI가 회사를 일관되게 설명할 수 있다.
증거 품질도 중요하다. 기업은 캠페인 문구와 장기적으로 공개 사실이 되어야 할 정보를 구분해야 한다. 대상 고객, 서비스 범위, 구축 조건, 가격 논리, 지원 시장, 보안 입장, 고객 사례, 파트너 근거는 AI가 브랜드를 이해하는 기본 데이터다. 이 정보가 약하면 agent는 광고 추천이나 구매 의사결정 문맥에서 브랜드를 정확히 배치하지 못한다.
측정은 단순한 트래픽 증가 확인으로 끝나면 안 된다. AI가 회사명을 식별하는지, 카테고리를 올바르게 설명하는지, 유사 대안을 비교하는지, 올바른 페이지를 인용하는지, 위험과 제한 조건을 누락하지 않는지 확인해야 한다. 월간 prompt 샘플은 도움이 되지만 충분하지 않다. crawler 접근성, citation 모니터링, 로그 분석, 전환 경로, 구매 의도가 높은 질문에 대한 사람의 리뷰를 함께 봐야 한다.
한국 시장에서는 Naver 검색, 블로그와 뉴스 신뢰 신호, Kakao 기반 커뮤니케이션, B2B 구매 의사결정 구조가 함께 작동한다. 영어 페이지를 번역한 한국어만으로는 부족하다. 한국어 FAQ, 도입 사례, 비교 기준, 지원 범위, 계약 전제, 보안 설명, 문의 흐름이 있어야 AI가 한국 구매자에게 맞는 방식으로 브랜드를 설명한다. 특히 레퍼런스와 책임 범위가 불분명하면 추천보다는 단순 언급에 머물 가능성이 높다.
실행은 2주짜리 증거 스프린트로 시작할 수 있다. 영업 미팅, 고객 지원, 검색 로그, 파트너 대화, 경쟁 비교에서 중요한 질문 열 개를 고른다. 각 질문마다 공식 답변, 이를 뒷받침할 페이지, 필요한 Schema와 메타데이터, 신뢰를 만드는 증거를 정리한다. 그다음 같은 질문을 AI 시스템에 던지고 공식 답변과 비교한다. 차이가 큰 곳이 콘텐츠 부족, 구조화 부족, 또는 거버넌스 부족의 위치다.
A: AI 모델은 언어별로 다른 데이터 소스와 신뢰 시그널을 참조합니다. 기계 번역 콘텐츠는 현지 맥락과 신뢰 근거가 부족합니다.
A: 한국어 네이티브 콘텐츠(도입 사례, FAQ, 보도자료)를 충실히 하고, '신뢰할 수 있는 근거'를 구조화된 데이터로 제공하는 것입니다.