측정 안 되는
KPI는 정치다.

2019년 기준으론 Google이었고, 2026년 기준으론 Google + ChatGPT + Perplexity + Claude다. 같은 사람이 같은 의도로 검색한다. 단지 어디서 답을 받느냐가 다를 뿐이지. 우리가 SEO만 한다면 50%만 잡는 거고, GEO만 한다면 또 다른 30%만 잡는 거다. 셋을 분리해서 보는 것 자체가 시대착오다.

다만 우선순위는 클라이언트마다 다르다. B2B SaaS라면 GEO/AEO 비중이 압도적이고, 로컬 비즈니스라면 여전히 전통 SEO가 70%다. "우리는 전략으로 그 비중을 정한다."

90%가 안 해봤다. 해본 10% 중 8%는 "음... 이상한 답이 나왔는데 그게 우리 회사인지 모르겠어요"라고 답한다. 거기서 우리 일이 시작된다.

이 질문 하나가 클라이언트의 인식 전환을 만든다. "Google 1페이지에 떴어요"는 더 이상 충분한 답이 아니다. "ChatGPT가 우리를 정확하게 한 줄로 요약하나"가 새 질문이다. 이게 AEO 시대의 시작 라인.

전통적 KPI는 트래픽·전환·매출이다. 다 측정 가능했다. 그런데 AI 검색 시대엔 사용자가 우리 사이트에 안 와도 우리 정보를 받는 일이 생긴다. ChatGPT가 우리를 인용해서 사용자에게 알려주면, 트래픽은 0이지만 브랜드는 노출된 거다.

그래서 우리는 '인용 가능성(Citation-readiness)'을 새 단위로 본다. ChatGPT·Claude·Perplexity 에 카테고리 질문을 던졌을 때 우리가 인용될 만한 구조와 명확도를 갖췄는지 보는 일이다. 자기 사이트(vlyvly.me)에는 이걸 정성적으로 관찰·기록한다 — 학습 일지로. 다만 클라이언트에게는 인용 횟수 추적이 아니라 인용 가능한 구조를 진단해서 드린다. 측정 추적과 구조 진단은 다른 일이다.

현장에서 가장 자주 듣는 말이다. "퍼포먼스 광고는 측정 가능하니까 데이터로 가고, 브랜딩은 어차피 측정 안 되니까 감으로 가요." 둘 다 관찰 가능하다. 단지 관찰 도구가 다를 뿐이다.

브랜딩의 관찰 단위는 검색 쿼리에 우리 이름이 얼마나 자연스럽게 등장하는지, AI가 우리를 어떤 단어로 묘사하는지다. 이게 2026년의 NPS다. 관찰을 포기하는 순간 마케팅은 정치가 된다.

전략가의 역할은 '비즈니스 → 측정 가능한 언어'로 번역하는 일이었다. 5년 후엔 거기에 한 줄 추가된다. '비즈니스 → AI가 인용할 수 있는 언어'로 번역하는 일.

이건 카피라이팅이 아니라 정보 구조화다. Schema markup, llms.txt, E-E-A-T 시그널을 비즈니스 언어로 번역하고, 거꾸로 비즈니스 가치를 AI가 이해할 수 있는 형식으로 다시 풀어내는 일. 이게 우리의 다음 10년이다.

ISSUE 02는 "WE ATE OUR OWN COOKING"이다. 우리 사이트에 적용한 llms.txt, JSON-LD 그래프, Citation-ready 구조 설계 코드 전부 공개한다. 어떤 가설이 맞았고, 어떤 가설은 틀렸는지까지.

SEO·GEO·AEO 에이전시가 자기 사이트로 증명 안 하면 아무도 안 믿는다. 그게 우리의 첫 포트폴리오고, 첫 거짓말 검증이다.