AutoGEO

사람이 보는 웹페이지와 AI가 읽는 최적화 페이지를 분리해 생성하고, AI 검색 노출의 원인과 개선 효과를 분석하는 서비스입니다. 현재 CLI 기반 페이지 생성·배포 MVP를 구현했으며, 사용자 웹서비스와 노출·인용 분석은 고도화할 계획입니다.

▶ 차세대 마케팅 표준의 부상 : SEO → GEO - 검색 방식의 변화 : Google에서 직접 검색하던 방식이 GPT 등 대화형 AI에 질문하는 방식으로 전환 - AI의 등장에 따른 기존 검색 효율 하락 : Google AI Overviews 도입 후 CTR 1.76% → 0.61%, 유료 검색 CTR 68% 감소 - AI의 등장에 따른 기업 매출 영향 : E-Commerce 기업의 트래픽–매출 상관계수 0.72로, 검색 유입 감소는 매출 감소로 연결 - GEO의 효과 : AI 답변 노출 최적화를 의미하는 Generative Engine Optimization(GEO)라는 새로운 개념이 등장하였고, AI 시대 마케팅에서 매우 중요한 의미를 가지고 있다. (AI 답변에 인용된 브 랜드의 접속 확률 +35%, 구매 전환 가치 4.4배) - 기업의 GEO 투자 확대 : GEO 예산 비중 2023년 7% → 2025년 12%, 2026년 기업의 94%가 투자 확대 계획 ※ 출처: Seer Interactive(2025), eLife Sciences(2024), Semrush(2025), Conductor Resources ▶ GEO 평가 표준 부재 → 무엇이 성과를 높였는지 단일 측정으로 판단 어려움 - 동일 질의의 AI 플랫폼 간 브랜드 추천 결과 61.9% 불일치 - 동일 GEO 전략도 기존 순위에 따라 노출 성과 −30.3%~+115.1% - 10개 질의군 분석 시 약 3,000회 검증·50시간·210만원/회 소요 ※ 출처: BrightEdge(2025), KDD(2024), Wölbitsch et al.,(2026) ▶ 해결 방법 : 사람과 AI가 보는 페이지를 분리하여 분석 기존의 문제점 사람의 유입과 AI의 유입을 구분할 수 없어 분석이 불가능하다. 해결 방법 사람이 들어가는 페이지와 AI가 들어가는 페 이지를 분리하여 각각 분석이 가능하게 한다.

▶ 주요 고객 : AI 검색 성과를 관리·증명해야 하는 기업과 대행사 - 핵심 고객: 여러 고객사의 AI 검색 노출을 관리하는 글로벌 SEO·GEO 대행사 및 웹에이전시 - 확장 고객: 자사 브랜드의 AI 노출·인용·설명 정확도를 관리하려는 이커머스·SaaS 기업의 마케팅팀 - 초기 사용자: 무료 오픈소스 생성기로 GEO를 도입하려는 개발자·초기 스타트업 ▶ 고객 문제 : 비용을 투입해도 ‘무엇을 바꿔야 효과가 있는지’ 판단하기 어려움 - 36개국 검색 전문가 171명 대상 조사에서 69%는 AI 검색 최적화 예산을 확보, 92%는 노출·인용을 추적 하 고 있으나, 35%는 AI 검색의 매출 기여도를 파악하지 못함. - 주요 어려움은 신뢰할 수 있는 노출 측정, 노출에 영향을 주는 요인 파악, 매출과의 연결. 고객에게 필요 한 것은 단순 노출 집계를 넘어 무엇을 수정해야 하며, 수정 후 효과가 있었는지 판단할 수 있는 분석임. ※ 출처: SEOFOMO, 「State of AI Search Optimization Report 2026」 ▶ 고객 가치 : GEO를 ‘측정­원인 분석­개선’이 가능한 업무로 전환 - 기업: 브랜드 노출·오설명·경쟁사 차이를 파악하고, 근거에 따라 개선 우선순위 결정 - 대행사: 여러 고객사의 성과를 통합 관리하고, 변경 이력과 분석 결과를 바탕으로 고객에게 효과 설명

▶ LLM 최적화 기술을 이용한 개발 비용 절감 - AutoGEO는 AI 최적화 페이지를 별도로 개발하는 것이 아닌, 웹 페이지 개발시 이에 상응하는 AI 최적화 페이지를 자동으로 생성한다. - 평균 소요 시간 45초로 L8 모델 테스트 기준으로 1원(실제 비용)이 소요된다. ▶ 사내 자체 개발보다 나은 이유

▶ 경쟁사 비교 아래 비교는 제출한 사업계획서의 수치와 평가를 옮긴 것입니다. 현재 가격이나 동일 조건의 성능 검증 결과를 의미하지 않습니다. 기능·도입 비교

비용·응답속도 비교

- 대부분의 GEO 기업들은 솔루션 위주로 운영을 하기 때문에 표준이 없어도 GEO 기업의 말에만 의존할 수 밖에 없음. 높은 단가임에도 GEO에 대한 FOMO에 의해 고객사를 유치함. - AutoGEO는 고객사 자체 마케팅팀 인력으로 분석이 가능하게 함으로써 사내 자체 회사 내규 표준에 부합. 자체 인력으로 GEO를 통제함으로써 FOMO를 극복할 수 있음

▶ AI 개발 전문성과 해외 고객검증 경험을 갖춘 팀 - 대표자는 ㈜크립토랩 동형암호 개발팀·연구실 서버관리 경험을 보유하며, AI 해커톤 대상 수상 - 팀 구성원은 IT 스타트업 3회 창업·운영 경험과 데이터 분석·서비스 개발 공모전 수상 실적을 보유. - 텍스코어 프로그램을 통해 초기 사업화 지원금 확보. 미국 현지 방문·인터뷰를 포함해 국내(18건), 해외 (51건) 수행. - AutoGEO의 분산 실행·라이선스 관리에 연계 가능한 엣지 컴퓨팅 관련 특허 2건 출원, 콘텐츠 제공 인프 라에 활용 가능한 경량 파일서버 SW 저작권 등록. ▶ 역할 분담

▶ 현재 개발 단계 - CLI 기반 MVP 구현 완료: URL 입력 → 콘텐츠 수집·구조 변환 → AI 최적화 페이지 생성·배포. 테스트 웹사이트 적용 가능. - 향후 개발: 사용자용 웹서비스와 노출·인용 분석 기능을 고도화하고, 실제 고객 사이트에서 효과·안정 성을 검증하여 유료 서비스로 전환.

아래 인력·비용과 고객 수는 사업계획서의 추진 계획 및 목표입니다.

▶ 사업성 - 기업은 단순 현황 확인보다 실제 의사결정에 활용할 수 있는 분석 결과에 비용을 지불한다. (본 팀의 국 내 인터뷰 18건, 해외 인터뷰 50건의 결과) - AI 답변은 모델·질문·시점에 따라 계속 달라지므로 분석과 개선도 반복적으로 필요하다. - 따라서 AutoGEO는 일회성 제작 도구가 아닌, 지속적으로 사용·결제되는 분석형 SaaS로 사업화가 가능하 다. ▶ 수익성 - 노출·인용 모니터링, 오설명 탐지, 경쟁사 비교, 개선방안 및 정기 리포트를 판매한다. - 월 2,400회 분석 시 사이트당 변동비는 약 5만원으로 추산된다. 50팀 운영 시 월 매출 1,250만원, 영업 이익 약 300만원(24%)으로 추산된다. - 해당 단계가 손익분기점이며, 이후 투자 유치를 받을 충분한 근거가 된다.

초기 진입 전략입니다. 아래 수치는 사업계획서의 목표이며 실제 달성 실적은 아닙니다.