NX Architecture · NX ASKGRAPH
AI는 우리 브랜드를 어떻게 설명할까요? 답변 속 브랜드의 모습을 확인하세요.
ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity에 매주 같은 질문을 던져,
답변 속 브랜드 노출 · 인용 · 논조를 수치로 남깁니다. 주 3회 수집해 회차별 변화를 추적합니다.
Why now
AI 답변 속 브랜드 노출이 왜 중요한가요?
고객은 AI가 제시한 선택지를 바탕으로 브랜드를 비교하고 선택합니다.
고르는 화면에서 읽는 화면으로
검색은 링크 목록을 보여 주고 선택을 고객에게 맡겼습니다. AI는 질문에 답하면서 고객이 비교할 후보까지 함께 내놓습니다.
순위 하락이 아니라 목록 제외
AI가 제시한 선택지에 브랜드가 들지 못하면 고객은 답변에서 우리 이름을 보지 못합니다. 검색 순위와 함께 AI 답변 속 브랜드 언급도 확인해야 합니다.
틀린 사실도 단정적인 문장으로
AI는 확인되지 않은 내용도 사실처럼 말합니다. 단종된 모델, 예전 가격, 이미 폐지된 정책이 고객이 읽는 브랜드 설명으로 남습니다.
결과가 나오는 모양
- 검색엔진
- 링크 10개를 목록으로 보여 줍니다
- 생성형 AI
- 문장 하나로 정리해 답합니다
브랜드가 할 일
- 검색엔진
- 검색 결과에서 순위를 올립니다
- 생성형 AI
- 답변 문장 안에 이름을 넣습니다
이름이 빠졌을 때
- 검색엔진
- 목록 아래쪽에 남아 있습니다
- 생성형 AI
- 답변에서 아예 사라집니다
틀린 내용이 있을 때
- 검색엔진
- 개별 페이지에 잘못된 정보가 표시됩니다
- 생성형 AI
- AI가 그 내용을 사실처럼 전합니다
Three letters
SEO · GEO · AEO는 어떻게 다른가요?
검색 결과에 노출되는 것, AI 답변에 언급되는 것, 근거로 인용되는 것은 서로 다릅니다.
- SEOSearch Engine Optimization
- 검색엔진 결과에서 링크로 노출되게 하는 일
- GEOGenerative Engine Optimization
- 생성형 AI가 만든 답변 문장 안에 브랜드가 등장하게 하는 일
- AEOAnswer Engine Optimization
- AI 답변의 근거 · 출처로 우리 사이트가 인용되게 하는 일
5
AI engines
앞의 세 자리는 모두 이 다섯 엔진의 답변 안에서 결정됩니다.
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
- Perplexity
- AIO(Google AI Overviews)
What we measure
AI 답변 속 브랜드 노출을 어떻게 측정하나요?
측정 축 3개와 산출 방식 3개를 교차해 9개 지표로 집계합니다.
3열 시트와 유지비를 함께 고려하면 후보는 세 모델 정도로 좁혀집니다.
Answer답변
답변 노출률
등록 질문 가운데 이름이 나온 질문의 비율
분모 · 전체 질문 수
답변 점유율
전체 브랜드 언급에서 우리 이름이 차지한 몫
분모 · 전체 언급 · 인용 건수
답변 순위
이름이 답변의 몇 번째에 놓이는지
분모 · 등장한 질문 수
Sentiment긍정
긍정 노출률
이름이 나온 답변 가운데 긍정 문맥의 비율
분모 · 전체 질문 수
긍정 점유율
전체 긍정 언급에서 우리가 차지한 몫
분모 · 전체 언급 · 인용 건수
긍정 순위
긍정 언급이 답변의 몇 번째에 놓이는지
분모 · 등장한 질문 수
Citation인용
인용 노출률
등록 질문 가운데 우리 도메인이 출처로 붙은 비율
분모 · 전체 질문 수
인용 점유율
전체 출처 링크에서 우리 도메인이 차지한 몫
분모 · 전체 언급 · 인용 건수
인용 순위
우리 도메인이 출처의 몇 번째에 놓이는지
분모 · 등장한 질문 수
‘답변 노출률’은 AI가 답을 만든 비율이 아닙니다. 등록 질문 가운데 자사가 언급된 질문의 비율입니다.
답변 노출률(등록 질문 가운데 이름이 나온 질문의 비율, 분모: 전체 질문 수), 답변 점유율(전체 브랜드 언급에서 우리 이름이 차지한 몫, 분모: 전체 언급 · 인용 건수), 답변 순위(이름이 답변의 몇 번째에 놓이는지, 분모: 등장한 질문 수) / 긍정 노출률(이름이 나온 답변 가운데 긍정 문맥의 비율, 분모: 전체 질문 수), 긍정 점유율(전체 긍정 언급에서 우리가 차지한 몫, 분모: 전체 언급 · 인용 건수), 긍정 순위(긍정 언급이 답변의 몇 번째에 놓이는지, 분모: 등장한 질문 수) / 인용 노출률(등록 질문 가운데 우리 도메인이 출처로 붙은 비율, 분모: 전체 질문 수), 인용 점유율(전체 출처 링크에서 우리 도메인이 차지한 몫, 분모: 전체 언급 · 인용 건수), 인용 순위(우리 도메인이 출처의 몇 번째에 놓이는지, 분모: 등장한 질문 수)
GEO Score · 0–100
성분을 누르면 빼고 다시 나눈 값이 보입니다
- 40/ 100
- 25/ 100
- 20/ 100
- 15/ 100
빼고 다시 나눔합 100
0점으로 깔았다면합 100
아직 집계가 없는 성분은 0점으로 두지 않고 아예 빼고, 남은 것들끼리 가중치를 다시 나눕니다 — 안 잰 것이 감점이 되면 점수가 거짓말을 합니다.
기본 가중치입니다. 노출도 40, SoV (점유율) 25, 인용 점유율 20, 엔진 커버리지 15, 합 100.
How it runs
AI 답변 속 브랜드 변화를 어떻게 추적하나요?
엔진 5종에 동일 질문을 API로 질의합니다. 회차당 3회, 주기 주 3회.
Step 1
브랜드 정의
브랜드 별칭(한글 · 영문 · 줄임말 · 오타), 공식 도메인, 경쟁사를 등록합니다. 이후 모든 판정이 이 입력값을 기준으로 삼습니다.
한 번만 하는 일
Step 2
질문 설계
실제 고객이 물을 법한 질문을 7대 아젠다로 나눠 등록하고, 질문마다 지역 · 페르소나 · 언어를 태깅해 갈라 볼 수 있게 둡니다.
Step 3
수집
질문 × 엔진 × 샘플 횟수만큼 실제 API를 호출하고, 실패하면 간격을 늘려 가며 다시 시도합니다. 회차 원문을 그대로 남깁니다.
Step 4
분석
응답 원문에서 자사 · 경쟁사 언급을 찾고, 출처 도메인의 소유자를 자사 / 경쟁사 / 제3자로 가릅니다. 논조도 함께 판정합니다.
Step 5
실행과 검증
낮은 지표의 원인을 콘텐츠 · 기술 SEO 진단과 대조해 할 일을 뽑습니다. 실행 기록을 남기고 다음 회차에 효과를 판정합니다.
↺ 5단계를 마치면 2단계로 — 회차마다 이 넷이 다시 돕니다
Seven agendas
- 보조브랜드명 있음인지이미지전환리스크
질문 성격“○○ 브랜드 어때?”
무엇을 아는가우리를 물었을 때 뭐라고 답하나
- 비보조브랜드명 없음탐색고민경쟁
질문 성격“가족이 타기 좋은 가성비 좋은 차 추천해줘”
무엇을 아는가AI가 우리를 자발적으로 추천하나
전체 노출률만으로는 브랜드명을 포함한 질문과 포함하지 않은 질문의 차이를 알기 어렵습니다.
- 보조
- 노출률이 대개 이미 높아 올릴 여지가 적습니다.
- 비보조
- 브랜드명을 포함하지 않은 질문에서 추가 노출 기회를 찾습니다.
In the console
ASKGRAPH에서 어떤 결과를 확인할 수 있나요?
브랜드 담당자와 디지털 마케팅 실무자가 회차마다 여는 화면입니다.
아래 화면과 수치는 설명을 위해 지어낸 예시입니다. 실제 수집 결과와 무관합니다.
- 01AI 가시성 대시보드
- AI 가시성 대시보드는 아홉 개 지표를 한 화면에 모아 보는 곳입니다. 회차별 추이와 엔진별 편차가 나란히 놓여, 이번 주 수치가 지난주와 왜 달라졌는지 여기서 따라갑니다. 브랜드를 여럿 등록하면 같은 축으로 겹쳐 봅니다.
- 02인용 지형 분석
- 인용 지형 분석은 AI가 근거로 삼은 출처의 주인을 가려내는 화면입니다. 자사 · 경쟁사 · 제3자로 갈라 건수를 세므로, 어느 매체에 자료를 넣어야 인용이 늘어나는지가 여기서 갈립니다.
- 03SEO · 기술 진단
- SEO · 기술 진단은 사이트가 AI에 읽히는 상태인지 확인하는 화면입니다. 온페이지 여덟 갈래에 점수를 매기고 AI 크롤러 8종의 접근 허용 여부를 봅니다. llms.txt와 사이트맵, JSON-LD 스키마도 같은 자리에 있습니다.
- 04리스크 감지
- 리스크 감지는 브랜드에 해가 되는 답변을 회차마다 걸러 내는 화면입니다. 지난 회차와 달라진 답변, 사실이 틀린 답변, 과장된 친환경 표현을 건 단위로 잡습니다. 잡힌 건은 원문과 함께 쌓여 대응 이력이 됩니다.
- 05발행 전 콘텐츠 검사
- 발행 전 콘텐츠 검사는 글을 올리기 전에 인용될 짜임인지 미리 보는 화면입니다. 정의 한 줄과 조건 표, 갱신일 표기를 항목별로 확인하고 이미 인용되는 경쟁 글과 나란히 놓습니다. 고칠 자리를 발행 전에 잡습니다.
- 06주간 · 월간 리포트
- 주간 · 월간 리포트는 회차 기록을 같은 차례로 묶어 내보내는 화면입니다. 주간은 지표 변화를, 월간은 임원 보고용 15면 구성을 냅니다. 링크 하나로 사내에 공유하므로 보고 자료를 따로 만들지 않습니다.
Reporting
회차 기록이 그대로 보고가 됩니다
같은 차례로 묶어 링크 하나로 공유합니다. 보고 자료를 따로 만들지 않습니다.
- 주간마케팅 실무지표 변화
- 지난 회차와 견준 노출률 · 점유율 · 순위를 냅니다. 오차 범위(±8.7%p)보다 작은 변화는 판단을 유보합니다.
- 월간경영 보고15면 구성
- 한 달 치 회차를 묶어 추이와 자리 변화를 냅니다. 같은 차례로 짜이므로 회차끼리 그대로 견줍니다.
Same order, every run
01
요약
02
지표
03
인용 지형
04
할 일
Why this
아이파트너즈가 직접 운영에 사용하는 도구입니다
아이파트너즈가 사이트를 운영하며 만들어 자사 프로젝트에 먼저 쓰는 도구입니다.
- 01
- 자사 운영에 쓰는 도구
- 이 화면은 아이파트너즈가 맡은 사이트의 회차 데이터를 확인하고 다음 개선 과제를 정하는 데 써 온 도구입니다. 화면 구성도 그 과정에서 정리됐습니다.
- 02
- 추정이 아닌 실측
- 실측은 회차마다 실제 API를 호출해 받은 응답 원문을 집계하는 방식입니다. 지금까지 이 일은 트래픽 추정 모델이나 표본 설문으로 갈음해 왔습니다. 원문을 보관하므로 지표를 언제든 되짚습니다.
- 03
- 엔진 5종 동일 기준 비교
- 엔진마다 브랜드를 언급하고 인용하는 방식이 다릅니다. 다섯 엔진에 같은 질문을 같은 회차에 질의하고, 브랜드 노출 · 인용 · 논조를 동일 기준으로 비교합니다.
- 04
- 응답 변동 보정
- 동일 질문에도 AI 응답은 매회 달라집니다. 기본 3회를 표본으로 수집해 오차 범위(±8.7%p)를 함께 표기하고, 그보다 작은 변화는 판단을 유보합니다. 같은 방향이 2회 연속일 때만 추세로 판단합니다.
- 05
- 측정과 개선을 한 화면에
- 지표가 낮은 원인은 콘텐츠 · 기술 진단에서 확인되고, 개선 효과는 다음 회차 측정으로 확인됩니다. 두 도구가 분리되면 그 사이 기록이 남지 않아, 진단 · 실행 · 재측정을 한 화면에서 이어지도록 구성했습니다.
- 06
- 국내 시장 · 한국어 기준
- 한국어 질문, 국내 경쟁사, 국내 매체 지형을 기준으로 별칭 사전과 도메인 분류를 구축해 운영합니다. 국내 프로젝트에서 축적한 기준이며, 아이파트너즈가 직접 운영과 대응을 맡습니다.
- ChatGPT
- 노출률72
- 인용률38
- 긍정률61
- Claude
- 노출률65
- 인용률44
- 긍정률58
- Gemini
- 노출률58
- 인용률26
- 긍정률49
- Perplexity
- 노출률31
- 인용률57
- 긍정률44
- AIO
- 노출률47
- 인용률33
- 긍정률52
같은 질문 · 같은 회차에 다섯 엔진이 내놓은 값입니다. 엔진을 줄 세우려는 것이 아니라, 한 엔진만 보면 브랜드의 모습을 한쪽으로만 보게 된다는 뜻입니다.
예시 수치입니다. 실제 수집 결과와 무관합니다.
Same question · same run · 5 engines
Limits
AI 브랜드 노출 측정에는 어떤 한계가 있나요?
아직 측정 방법이 확립되는 중이라, 할 수 없는 것을 미리 적습니다.
- 01AI 유입 트래픽은 하한값입니다
- Google AI Overviews는 유입 경로(referrer)가 google.com으로 찍혀 일반 검색과 갈라지지 않습니다. AI 답변을 읽고 검색으로 다시 찾아온 유입도 잡히지 않습니다.
우리가 하는 대응
갈라진 척하지 않고, 모든 유입 지표 옆에 “하한값”이라고 적어 둡니다.
- 02표본이 작으면 값이 흔들립니다
- 회차당 오차 ±8.7%p. 특히 인용은 언급보다 표본이 적어 더 크게 흔들립니다.
우리가 하는 대응
주 3회 걷기를 권합니다. 표본 수도 지표 옆에 함께 적고, 오차 안의 변화는 “판단 유보”로 둡니다.
- 03비교 조건이 바뀌면 전월과 견줄 수 없습니다
- 엔진 구성을 바꾸거나 경쟁사를 추가하면 이전 회차와 잣대가 달라집니다. 경쟁사를 추가하면 자사 점유율은 자동으로 줄어듭니다.
우리가 하는 대응
설정을 바꾸면 이력을 남기고, 무엇이 어떻게 바뀌었는지를 그달 리포트 앞면에 먼저 적습니다.
- 04호출량만큼 비용이 듭니다
- 질문 수 × 엔진 수 × 샘플 횟수가 그대로 API 호출 수이고, 과금도 이 호출량을 단위로 합니다. 촘촘히 잴수록 비용이 함께 오릅니다.
우리가 하는 대응
엔진별 단가에 맞춰 샘플 수와 주기를 맞추고, 호출 수를 브랜드별로 나눠 보여 줍니다.
FAQ
Before you measure.
그래서 한 번만 묻지 않습니다. 같은 질문을 회차마다 여러 번(기본 3회) 던지고 평균과 오차 범위를 함께 냅니다. 오차보다 작은 변화는 추세로 보지 않습니다.
측정 자체는 설치 없이 시작합니다. AI 유입까지 보려면 스크립트 한 줄을 넣으면 되고, GA 권한을 주는 방식도 가능합니다. 개인정보는 저장하지 않습니다 — IP · UA는 일 단위 솔트로 해시만 남깁니다.
겹치지 않습니다. 기존 SEO는 검색 결과 순위를, 이 서비스는 AI 답변 안의 등장과 인용을 봅니다. 기술 SEO 진단이 포함돼 있어 기존 작업의 검증 도구로도 씁니다.
같은 질문을 던져 받은 AI 답변 안에서 경쟁사 언급과 인용을 함께 셉니다. 경쟁사 서버에는 접근하지 않으며, 자사와 똑같은 조건에서 집계합니다.
브랜드 수에는 제한이 없고 한 계정에서 여러 브랜드를 나란히 비교합니다. 과금 기준은 질문 수 × 엔진 수 × 샘플 횟수로 계산한 API 호출량입니다.
AI 답변을 직접 고칠 수는 없습니다. 다만 틀린 답변을 먼저 찾아내고(사실 오류 감지), 그 답변이 근거로 삼은 출처를 찾아 바로잡습니다. 다음 회차에 반영 여부를 확인합니다.