측정 방법
AI 답변에서 브랜드 노출을 측정합니다
브랜드명을 뺀 고객 질문을 AI에 묻습니다. 답변 위치, 인용 출처, 시장별 반응을 비교합니다.
측정 기준
브랜드명을 넣지 않은 질문에서 시작합니다
고객 질문을 5개 언어로 만들고, 3개 AI에 반복 측정합니다.
브랜드명을 넣으면 결과가 치우칩니다. 그래서 카테고리 질문에서 시작합니다.
브랜드 시드
0
브랜드명을 질문에 직접 넣지 않고, 고객이 실제로 묻는 오가닉 질문으로 측정합니다.
언어권
5
EN · JA · ZH · TH · VI
AI 엔진
3
ChatGPT · Gemini · Claude
반복 측정
3회
같은 질문도 반복 측정해 일시적 응답 흔들림을 줄입니다.
최근 30일 누적 측정 — AI 답변 인용 43,762건 · 매체 도메인 4,293개. 아직 측정 표본이 적은 브랜드는 억지로 낮은 점수로 보이지 않게 “데이터 누적 중”으로 표시합니다. 신생 브랜드가 데이터가 적다는 이유만으로 0점처럼 보이지 않게 하기 위해서입니다.
실제 화면에서 보는 값
점수는 Top 100 순위와 함께 확인합니다
최근 1위 브랜드의 점수와 순위입니다. 변화는 주간 단위로 비교합니다.
점수 구성
AI 답변에서 보이는 방식을 4가지 신호로 읽습니다
답변 위치, 언급 빈도, 요약 답변 포함 여부, 최근 흐름을 함께 봅니다.
2026-04-12 기준
AI 답변 위치
비중 40%
답변 안에서 얼마나 앞에 나오는가
인용 점유율
비중 30%
같은 질문군에서 얼마나 자주 언급되는가
AI Overview 출현
비중 20%
요약형 AI 답변에 잡히는가
주간 추세
비중 10%
최근 변화가 어느 방향인가
시장 보정
언어권과 질문 유형에 맞춰 점수를 보정합니다
언어권, 국내 쇼핑지수, 해외 쇼핑지수, 인지도 질문의 차이를 반영합니다.
2026-04-12 기준
언어 가중치 — K-뷰티 시장 구조
K-뷰티 매출·리뷰가 큰 시장의 언어에 더 무게를 둡니다. 중국어 시장이 가장 큽니다.
- 중국어
- 60% K-뷰티 매출·리뷰가 가장 큰 시장
- 일본어
- 30% 두 번째로 큰 해외 시장
- 영어
- 10% 글로벌·구미권
인지도 — 직접·간접 채널
국내 쇼핑지수 · 해외 쇼핑지수와 함께 점수를 구성합니다. 인지도는 브랜드 검색과 키워드 검색으로 분배됩니다.
- 브랜드명으로 검색
- 55% 사용자가 브랜드명을 직접 묻는 경우
- 키워드로 검색
- 45% 키워드로 묻고 답변에 등장하는 경우
언어 비중은 K-뷰티 시장의 매출·리뷰 분포를 반영합니다. 변경 시 적용일자와 이유를 함께 기록합니다.
시간 보정
최근 변화는 반영하되, 하루 단위의 흔들림은 줄입니다.
최근 점수를 주 단위로 매끄럽게 다듬어, 하루짜리 우연한 흔들림에 순위가 출렁이지 않게 합니다. 새로 측정된 브랜드도 2–3주면 점수가 온전히 반영됩니다.
확고
AI 강 · 검색 강
AI 답변과 검색 노출이 함께 강한 상태입니다. 이미 발견되는 질문군을 유지하면서 신규 언어권으로 확장합니다.
강한 질문군을 보존하고 경쟁사 침투 여부를 주간으로 봅니다.
검색 강 · AI 약
검색에는 잡히지만 AI 답변에는 충분히 인용되지 않는 상태입니다. AI가 이해하기 쉬운 근거, 비교, FAQ 구조가 필요합니다.
AI 답변용 근거 문장과 비교 질문 콘텐츠를 보강합니다.
AI 강 · 검색 약
AI는 브랜드를 알고 있지만 검색 기반 자산이 약한 상태입니다. 검색 페이지와 카테고리 진입 경로를 보강해야 합니다.
상위 카테고리 페이지와 외부 인용 출처를 함께 점검합니다.
AI 약 · 검색 약
AI 답변과 검색 노출이 모두 약한 상태입니다. 질문군, 출처, 커머스 신호를 처음부터 다시 설계해야 합니다.
우선 질문군을 좁히고 경쟁 브랜드가 잡히는 출처부터 역추적합니다.
변경 이력 · 기술 상세
측정 기준이 바뀌면 공개합니다
언제·왜 공식을 바꿨는지 기록합니다. 데이터팀·개발자를 위한 상세 내역이라 기본은 접어 둡니다.
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변경 이력 · 기술 상세
측정 기준이 바뀌면 공개합니다
언제·왜 공식을 바꿨는지 기록합니다. 데이터팀·개발자를 위한 상세 내역이라 기본은 접어 둡니다.
v6
2026-03 적용
등급 기반 국내 쇼핑지수·해외 쇼핑지수 · 랭크 기반 인지도
최초 production 공식. 1개 감지로도 71점에 도달하고 100점 상한이 빠르게 닿아 변별력이 부족했습니다.
v7
2026-04-12 적용
고른 노출의 브랜드 우대 · 언어별 가중합 (BM25 concave)
nDCG 스타일 랭크 할인과 BM25 saturation을 도입하고, 언어별 점수를 가중 합산하도록 공간을 재설계했습니다. 고른 커버리지의 브랜드가 우대됩니다.
v8
2026-04-12 적용
주간 EWMA 시간 평활화 (α=0.4, 반감기 1.5주)
일간 점수의 단기 노이즈를 줄이기 위해 주간 EWMA 계층을 추가했습니다. 신규 브랜드는 2–3주 내 점수가 온전히 반영됩니다.
다음 단계