AI 가시성 산출 방법

• 브랜드의 업종, 서비스, 시장에 맞춰 구매를 고민하는 사람이 AI에 묻는 질문을 최대 15개 만듭니다. 추천 3개, 비교·우려·롱테일·지역·가격·전환 각 2개입니다.
• 중복되거나 부적합한 질문을 뺀 실제 질문 수를 리포트에 표시하며, 보통 13~15개입니다. 새 분석 마법사에서 질문을 수정하거나 직접 만든 질문을 붙여 넣을 수도 있습니다. 직접 만든 질문이 10개 이상이면 앞의 15개를 그대로 씁니다. 10개가 안 되면 시스템이 7가지 질문 유형의 배분에 맞춰 질문을 채워 최대 15개로 만듭니다. 채울 때는 유형마다 상한이 있어서, 상한을 넘거나 유형을 판정할 수 없는 직접 만든 질문은 쓰이지 않을 수 있습니다. 시스템이 만든 질문이 검사를 통과하지 못하면 교체됩니다.
• 질문은 해당 시장의 언어로 묻습니다. 예를 들어 한국은 한국어, 일본은 일본어로 묻습니다.
• 시스템이 만드는 질문에는 브랜드명을 넣지 않아, 브랜드명 자체 때문에 가시성이 높게 나오지 않도록 합니다. 직접 붙여 넣은 맞춤 질문은 그대로 쓰므로, 브랜드명이 들어간 질문은 점수를 높입니다.

• 대만, 미국, 일본, 한국, 글로벌: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 개요(AI Overviews), Claude 5개 AI 플랫폼.
• 중국: DeepSeek, Kimi, Qwen. 이 세 가지는 OpenRouter를 통해 모델을 호출하므로 웹 검색 없이 모델 자체를 측정하며, 브랜드를 적게 잡을 수 있습니다.
• Google AI 개요의 결과는 세 가지입니다. 개요를 받은 경우, Google이 그 질문에 원래 개요를 보여 주지 않는 경우, 기술적 실패입니다. 개요를 받은 것만 점수에 들어가며, 기술적 실패가 20%를 넘으면 리포트에 데이터가 불완전하다고 표시합니다.
• 어떤 플랫폼 조회가 실패하면 ChatGPT가 대신 답합니다. 이 대체 결과는 원래 플랫폼의 점수에 들어가지 않습니다. Claude가 실패하면 대신 답하지 않으며, 그 질문에는 Claude의 답변이 없는 것으로 처리합니다.
• 이번에 Claude를 조회하지 못한 경우(서비스 일시 중지 등) 그 리포트는 나머지 4개 플랫폼으로 채점하고, Claude를 포함하지 않았다고 리포트에 표시합니다. Claude가 포함된 리포트와는 플랫폼 구성이 달라 점수를 그대로 비교할 수 없습니다.

언급률 = 브랜드를 언급한 답변 수 ÷ 유효 답변 수

• 질문 하나를 플랫폼 하나에서 물은 결과를 답변 1건으로 셉니다. 한 답변에서 여러 번 언급돼도 1번입니다.
• 구간은 두 가지 방법으로 계산합니다. Wilson 구간, 그리고 '질문을 다시 뽑고 각 답변을 다시 뽑는' 2단계 재표본추출(고정 난수 시드, 1,000회)입니다. 최종 구간은 둘을 모두 포함하도록 하한은 낮은 쪽, 상한은 높은 쪽을 택합니다. 질문이 적을수록 구간이 넓어집니다.
• 언급률은 50% 이상, 20~50%, 20% 미만의 3단계로 나눕니다. 구간이 두 단계 이상에 걸치면 '확인 필요'로 표시합니다. 다시 측정하면 다른 단계가 나올 수 있다는 뜻입니다.

AI 가시성 점수 = Σ(플랫폼별 득점 × 가중치) ÷ Σ(플랫폼별 유효 답변 수 × 5.5 × 가중치) × 100

• 답변별 점수: 언급 +1, 추천 +2, 순위 1위 +2·2위 +1.5·3위 +1·4위 +0.5·5위 +0.3, 브랜드를 다룬 문장이 30자 이상이면 +0.5. 답변 하나의 최고점은 5.5점입니다.
• 부정적 언급(AI가 피하라고 권하는 경우 등)은 '언급'과 문장 점수만 주고, 추천과 순위 점수는 주지 않습니다.
• 다시 물은 답변은 점수에 출현율을 한 번 더 곱합니다(다음 섹션 참고).
• 플랫폼 가중치: Google AI 개요 1.5, ChatGPT·Gemini·Perplexity 각 1.0, Claude 0.6. 일본과 한국 시장은 ChatGPT 1.2, Perplexity 0.8이며 Claude는 똑같이 0.6. 중국 시장은 DeepSeek 1.0, Kimi 1.2, Qwen 0.8입니다.

• 브랜드를 언급한 답변은 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude에서 한 번 더 묻고, 경쟁사만 언급한 답변도 최대 15건을 다시 확인합니다. 리포트당 재질문은 최대 30건입니다.
• 처음에는 나왔지만 다시 물었을 때 나오지 않은 브랜드는 그 답변의 점수를 절반으로 줄입니다. 재질문에서만 나온 브랜드는 추가하지 않습니다.
• Google AI 개요는 다시 묻지 않으며, 분석 시간이 부족하면 이 단계를 건너뜁니다.
• 자체 실측에서 같은 브랜드, 같은 14개 질문을 2026년 9월 27일에 두 번 물었더니 언급률이 31.5%와 41.7%였습니다. 전후 비교는 같은 질문 세트로 하고, 점수 차이만 보지 말고 구간이 겹치는지 확인하세요.

등급: 80점 이상 A, 60점 이상 B, 40점 이상 C, 20점 이상 D, 그 밖은 F.

따라서 GEO 점수가 높다고 AI가 반드시 추천하는 것은 아닙니다. AI가 언급하거나 추천하는지는 언급률과 AI 가시성 점수로 확인하세요.

llms.txt에 관하여: AI 도구를 위한 사이트 안내 파일이며 순위 요소가 아닙니다. Google도 AI 검색 기능에 노출되려고 이런 별도 파일을 만들 필요는 없다고 설명합니다(Google 검색 센터, 2026년 10월 2일 확인). 저희는 이를 기술 점검의 작은 한 항목으로만 다룹니다.

• AI 답변은 달라집니다. 리포트 하나는 그 시점의 스냅숏이며, 나중에 같은 결과가 나온다는 보장은 없습니다.
• 리포트당 최대 15개 질문, 답변마다 1~2번 묻기 때문에 표본이 크지 않습니다. 방향과 뚜렷한 차이를 보는 데 알맞고, 1~2%p 변화를 보는 데는 맞지 않습니다.
• 브랜드명은 자동 인식과 동일 이름 병합으로 판정합니다. AI가 다른 이름(예: 회사명만)으로 부른다면 분석 설정에 별칭을 넣어야 집계됩니다.
• 가장 많이 언급된 상위 40개 경쟁사는 웹 검색으로 실시간 확인하고 실제로 존재하는지 확인되지 않으면 제외하지만, 잘못 판정할 가능성은 남아 있습니다. 검색 서비스를 잠시 쓸 수 없으면 이 단계를 건너뛰고 리포트에 그 사실을 적습니다.
• 중국 시장은 웹 검색 없이 모델 자체를 측정합니다.
• 브랜드 페이지에서 다시 추적하면 지난번과 질문이 달라질 수 있습니다. 전후를 비교하려면 새 분석에 같은 맞춤 질문을 붙여 넣으세요.