Asked in Korean, exactly as a user in South Korea would phrase it: “앱 하나 만드는 데 개발 비용 얼마나 들어? 잘하는 개발사 추천해줘”
| Agency or studio | GPT | Claude | Gemini | Grok | Engines |
|---|---|---|---|---|---|
| 똑똑한개발자 | — | #1 | #2 | #3 | 3/4 |
| 위시켓 | — | — | #1 | #2 | 2/4 |
| 크몽 | — | — | #5 | #1 | 2/4 |
| jackee | — | #2 | #3 | — | 2/4 |
| Goji Labs | #1 | — | — | — | 1/4 |
| Utility | #2 | — | — | — | 1/4 |
| Atomic Object | #3 | — | — | — | 1/4 |
| TechAhead | #4 | — | — | — | 1/4 |
| pnsoft_inc | — | — | #4 | — | 1/4 |
| 플렉스앱스 | — | — | — | #4 | 1/4 |
| Designli | #5 | — | — | — | 1/4 |
| 코드앤디자인 | — | — | — | #5 | 1/4 |
“—” means the engine did not name that agency or studio at all. Whether you appear, and where you rank, is the core GEO metric. Business names are left in Korean because that is how they were returned.
'앱 하나 만드는 데 얼마 들어?'라는 한국어 질문에 국내 업체 0곳·미국 개발사 5곳 추천 — 검색이 영어 쿼리 1회뿐이라 Clutch·GoodFirms 미국 디렉터리만 인용된 전형적 미스매치 (인용: clutch.co·goodfirms.co).
검색 2회 — 비용 수치는 위시켓 데이터 글을 집중 인용(4회), 실명은 똑똑한개발자·jackee 2곳 (인용: blog.wishket.com·beaulead.co.kr·hiteksoftware.co.kr·brunch.co.kr).
검색 2회로 비용 3구간과 업체 유형을 매칭 — 실명은 똑똑한개발자·jackee·pnsoft_inc, 인용 9건에 업체 자사 도메인 다수 (인용: treesoop.com·samtaelabs.com·wishket.com 등 Google 그라운딩 리다이렉트).
검색 5회로 한국 단가와 실명 업체를 함께 제시 — 비용 근거는 크몽 가격 페이지, 업체 추천은 브런치 리스트 글에 의존 (인용: kmong.com·brunch.co.kr·blog.wishket.com).
한국어 질문에 미국 시장 기준으로 답한 답변 — 단순 MVP $20,000~$60,000 등 달러 단가를 제시하고 Clutch·GoodFirms 랭킹의 미국 개발사를 추천했습니다.
위시켓 2025~2026년 73,213개 프로젝트 데이터(평균 3,270만 원, 최소 250만~최대 2억 원)를 인용해 앱 유형별 비용을 정리했습니다.
단순 앱 500만~2,000만, 중간 복잡도 1,500만~5,000만, 고도화 5,000만~1억 원+ 3구간으로 나누고 규모별 추천 업체와 플랫폼을 제시했습니다.
크몽 데이터 기준 간단 앱 80만~300만 원부터 고급 3,000만 원+까지 한국 시장 단가를 제시하고, 플랫폼과 개발사를 나눠 추천했습니다.
An engine writes its own search queries, fires them at a search index, reads the result pages and then composes an answer. Below are the queries each engine actually ran during collection — ranking for these queries is the first gate in GEO.
Korea AI Pulse re-runs this question every week. If your agency or studio is missing from the table above, the citations show you what the engines are reading instead — start with the four patterns behind getting recommended.
