대행사 추천 목록은 편리하지만, 목록을 만든 회사가 자신을 위에 올려두는 경우가 많습니다. 결국 중요한 것은 순위가 아니라 어느 업체에도 똑같이 던질 수 있는 검증 질문입니다. 계약 전에 확인할 항목은 다섯 가지입니다. 각 질문에 숫자와 실행 담당자가 포함된 답이 돌아오는지 살펴보세요.

*본 콘텐츠는 리드젠랩 블로그 게시물을 바탕으로 재구성했습니다.

첫째, 성과를 무엇으로 보여주나요?

같은 질문을 반복 관측한 인용률과 시작 시점의 기준선이 필요합니다. 프롬프트 753개를 약 86만 회 실행한 실험에서는 하루 한 번 측정과 열 번 측정의 가시성이 78.7%와 80.4%였고, 열 배 자주 재도 정밀도 개선은 11%에 그쳤습니다. 측정 횟수보다 질문 구성이 더 중요합니다. 질문을 고객사의 상담 기록에서 뽑는지, 계약 시작 시 기준선을 남기는지를 물어보세요.

둘째, 기술 작업을 직접 하나요?

ChatGPT Deep Research 열람 기록에서는 첫 읽기 분량이 중앙값 5,700자였고, 페이지 안 링크가 20개 미만일 때 본문 비율은 약 78%였지만 60개를 넘으면 약 33%로 떨어졌습니다. 원고 품질만으로는 메뉴와 소스 순서 문제를 해결할 수 없습니다. 크롤러 설정과 마크업을 실제로 수정할 인력이 내부에 있는지 확인해야 합니다.

셋째, 네이버까지 측정하나요?

국내 사이트라면 ChatGPT와 구글만으로는 충분하지 않습니다. 네이버가 공개한 설명에 따르면 AI 브리핑이 활용하는 콘텐츠 중 네이버 UGC 비중은 70%에 이릅니다. 해외 분석 도구는 네이버 AI 브리핑과 AI 탭을 다루지 않습니다. “네이버도 본다”는 말보다 어떤 질문을 어떤 화면에서 재는지 구체적인 방법을 요구하세요.

넷째, 근거가 약한 제안이 섞여 있지 않나요?

백링크 패키지, 순위 보장, 구글 내부 데이터 접근, AI용 마크다운만으로 성과를 낸다는 주장은 근거를 확인해야 합니다. 6개 사이트 381개 페이지를 3주간 비교한 무작위 실험에서 마크다운 제공 효과는 중앙값 기준 봇 방문 1회 증가에 그쳤고, 사전 구간부터 12% 상승이 있었습니다. 측정 도구를 붙인 직후의 변화까지 성과로 해석하지 않는지, 제안 항목마다 공개 실험이나 내부 검증 기록이 있는지 물어보는 편이 안전합니다.

다섯째, 비용이 항목별로 나뉘어 있나요?

진단, 기술 실행, 콘텐츠 운영, 측정, 외부 신호가 총액 하나로 묶이면 비교하기 어렵습니다. 데이터 구매비보다 질문 설계와 해석, 실행에 더 많은 비용이 들어갑니다. 각 항목의 수량과 담당자, 산출물, 보고 주기를 분리해 받아야 필요 없는 범위를 빼거나 중요한 범위를 늘릴 수 있습니다.

다섯 답변이 하나의 실행 흐름으로 이어져야 합니다

좋은 대행사는 다섯 질문에 각각 답하는 데서 끝나지 않습니다. 상담 기록으로 질문을 만들고, 기술 문제를 고치며, 국내 표면을 포함해 재측정하고, 근거 있는 항목에 비용을 배분합니다. 추천 순위보다 이 연결을 확인하세요. 기준선 없는 측정, 담당자 없는 기술 항목, 근거 없는 보장, 쪼개지지 않은 총액이 보인다면 계약 전에 다시 질문해야 합니다.

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