로컬 GEO: 동네마다 달라지는 ChatGPT와 Google AI 답변

ChatGPT에 서울의 세 역과 뉴욕의 세 동네에서 근처 정형외과를 물었더니 장소마다 다른 병원을 추천했습니다. 장소별로 AI 노출을 측정하는 방법을 정리했습니다.

로컬 GEO란

로컬 GEO는 장소에 관한 질문을 위한 생성형 엔진 최적화(GEO)입니다. 근처 사람들이 AI 어시스턴트에 추천을 물을 때 병원, 식당, 매장이 답변에 들어가게 하는 일입니다. “근처 치과”, “점심 먹을 곳”, “지금 문 연 약국” 같은 질문의 답은 묻는 사람의 위치에 따라 달라지고, ChatGPT, Gemini, Google은 사용자 위치를 기준으로 답합니다.

그래서 같은 질문도 동네마다 답이 다릅니다. 아래 실측에서 같은 질문을 세 역에서 묻자 역마다 다른 병원이 나왔습니다. 로컬 노출을 재려면 사업에 중요한 장소마다 따로 물어야 합니다.

실측: 같은 질문, 세 장소

2026년 10월, 같은 ChatGPT 질문을 country는 KR로, location은 서울의 세 역으로 지정해 보냈습니다. 답변마다 그 역 주변 병원을 도보 거리와 함께 추천했습니다.

한 병원 체인에서 지점 단위의 차이가 보입니다. 홍대입구역에서는 45m 거리의 홍대점을, 강남역에서는 1.1km 거리의 같은 체인 교대역점을 추천했습니다.

뉴욕도 같았습니다. 호보컨, 타임스스퀘어, 롱아일랜드시티에서 “orthopedic clinic near me”를 묻자 장소마다 근처 병원을 도로명 주소와 함께 추천했습니다.

표에는 답변마다 추천한 병원 중 두 곳을 실었습니다.

Google AI Mode, AI Overview, Gemini

Google은 휴대폰이나 브라우저가 공유한 정확한 위치를 기준으로 답합니다. 위치를 지정한 실측에서 AI Mode는 한국 8개 도시와 미국, 일본, 독일, 영국의 10곳에서 받은 답변 50건 모두 요청한 장소를 언급했습니다. AI Overview는 위치를 지정한 답변 18건 모두 장소를 반영했고, Gemini는 독일과 영국에서 완료된 답변 모두 요청한 도시를 기준으로 답했습니다. 자세한 내용은 체인지로그에 있습니다.

Google 검색 결과도 같은 위치를 받으므로, 한 주소에서 검색 결과, AI Overview, AI Mode 답변을 함께 확인하세요.

AI 엔진에 장소를 지정해 묻는 방법

태스크에 payload.location을 넣습니다. 태스크 country 안의 장소를 현지 표기 그대로 200자까지 적습니다. 역, 동네, 구, 도로명 주소 모두 됩니다. 여러 도시에 같은 이름이 있으면 구나 시를 덧붙이세요.

curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer $QUERYING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "CHATGPT",
    "payload": {
      "prompt": "근처 정형외과 추천",
      "country": "KR",
      "location": "강남역"
    }
  }'

결과의 location에 엔진이 답한 장소가 담깁니다.

{
  "location": {
    "query": "강남역",
    "name": "강남역, 강남대로, 역삼1동, 강남구, 서울특별시, …",
    "latitude": 37.49993,
    "longitude": 127.02697,
    "precision": "railway"
  }
}

• query: 보낸 텍스트입니다.
• name: 일치한 장소로, 그 시장의 표기로 적힙니다.
• latitude, longitude: 엔진이 답한 지점의 좌표입니다.
• precision: 일치한 장소의 종류로, 역은 railway, 동네는 suburb, 도시는 city 등입니다.

위치 지정은 CHATGPT, GEMINI, GOOGLE, AIMODE, GOOGLE_SERP 태스크에서 쓰며, 요금은 엔진의 기본 크레딧 그대로입니다. 제출하는 순간 요청을 확인해 다른 엔진에는 LOCATION_UNSUPPORTED를, 일치하는 장소가 없으면 LOCATION_NOT_FOUND를 돌려주므로, 실행되는 태스크는 모두 지정한 장소를 기준으로 답합니다.

로컬 AI 노출을 측정하는 방법

1. 고객이 질문하는 장소를 정합니다. 지점마다 주소, 가장 가까운 역, 서비스하는 동네입니다.
2. 로컬 질문을 씁니다. “근처” 질문, 서비스와 지역명을 함께 쓴 질문, 처음 오는 고객이 묻는 질문입니다.
3. 모든 질문을 모든 장소에서 모든 엔진에 보냅니다. POST /v1/async/task/batch는 요청 하나에 태스크를 최대 500개까지 받습니다.
4. 답변마다 우리 지점 이름과 경쟁사 이름을 채점하고, 결과마다 장소를 함께 남깁니다.
5. 정기적으로 반복하고 장소별로 비교합니다. 한 지점 주변의 빈자리가 그 지점의 수치로 드러납니다.

로컬 비율에도 충분한 답변이 필요합니다. 질문 5개를 엔진 2개에 3번 실행하면 장소마다 답변 30개로, 비율을 읽는 최소 기준입니다. 자세한 수치는 표본 크기 가이드에, 채점 방법은 AI 노출 추적 가이드에 있습니다.