고객은 이제 AI에게 묻습니다. "괜찮은 데 추천해줘." 그 답변에 나오는지 — 리스트AI는 실제로 물어봐서 측정하고, 나오게 만듭니다.
실제 AI에 질문을 던져서 잽니다 — 소스코드 검사가 아닙니다
이동할 때마다 먼저 자리 잡은 가게가 그 시대의 고객을 가져갔습니다. 네 번째 이동이 지금 진행 중입니다.
전단과 광고 지면을 잡은 가게가 이겼습니다
→키워드 광고와 상위노출(SEO)의 시대
→리뷰와 인플루언서가 선택을 만들었습니다
→검색 대신 질문 — AI가 몇 곳만 골라 답합니다. 제로클릭의 시대
출처: 네이버 공식 발표 · Google Search Central · Princeton KDD 2024 (GEO 벤치마크)
그리고 이 게임엔 되감기가 없습니다. 측정은 소급이 안 됩니다 — 오늘 시작하지 않으면, 오늘 사장님이 어디에 있었는지는 영원히 알 수 없는 데이터가 됩니다.
업계 무료 진단의 상당수는 홈페이지 소스코드를 채점합니다. 그건 AI가 뭐라고 답하는지 보지 않습니다. 저희는 실제 고객 질문 세트를 엔진별로 반복 호출해서 — 언급 여부와 순번, SoV(답변 점유율), AI가 인용한 출처 문서까지 원데이터로 기록합니다.
AI는 질문 하나를 여러 검색 쿼리로 쪼개 참조 문서를 고릅니다(쿼리 팬아웃). 그래서 같은 질문도 답이 흔들립니다 — 저희가 1회가 아니라 회차 반복 측정을 하는 이유입니다.
구글·네이버·AI 챗봇은 답을 만드는 방식이 서로 다릅니다. 어느 층에서 지고 있는지에 따라 처방이 달라집니다. 층을 나누지 않고 한 덩어리로 파는 패키지를 조심하세요.
사장님이 하실 일은 온보딩 때 카톡으로 대화하고, 올라갈 글에 승인 누르는 것뿐입니다.
구매의도 프롬프트 세트 20~50개를 엔진별로 매주 반복 호출 — SoV·언급 순번·인용 URL을 시계열 베이스라인으로 적재합니다.
미노출 프롬프트 클러스터를 추출하고, 그 질문군을 점유한 경쟁 엔티티와의 점유율 격차를 정량화합니다.
AI가 근거로 삼은 문서를 역추적 — 인용된 콘텐츠의 Information Gain(고유 정보량)과 구조 신호를 역산합니다.
답변 캡슐 구조, JSON-LD 구조화 데이터, E-E-A-T 시그널, 엔티티 일관성 — 인용되는 조건대로 만들어 승인 후 발행합니다.
이 업계에서 가격표를 걸어두는 곳은 드뭅니다. 저희는 측정을 팔기 때문에 숨길 이유가 없습니다.
VAT 별도 · 약정 없음 · 해지 시 측정 데이터 전체 반환 · 대규모 실행·사이트 구축은 프로젝트 별도 견적
질문 몇 개를 어느 AI에 몇 번 던졌는지 리포트에 전부 적습니다. 재현할 수 없는 숫자는 쓰지 않습니다.
확인 못 한 것을 사실처럼 말하지 않습니다. 저희 자료에는 "(추정)"과 "(미확인)"이 그대로 남아 있습니다.
노출이 늘지 않은 주도 리포트에 그대로 나갑니다. 좋은 주만 고른 리포트는 측정이 아니라 광고입니다.
영업 전화 돌리지 않습니다. 리포트를 보내드리고, 필요하시면 그때 이야기합니다.