1. 무엇을 재는가
「AI 검색에 노출된다」는 말은 그 자체로는 잴 수 없습니다. 재려면 무엇을 세는 것인지부터 한 문장으로 정해야 합니다.
저희가 세는 것은 하나입니다 — 손님이 던질 법한 질문을 AI에게 그대로 던졌을 때, 돌아온 답변 본문에 그 브랜드의 이름이 실렸는가. 실렸으면 1, 아니면 0입니다.
순위를 매기지 않습니다. AI 답변에는 순위가 없습니다. 검색 결과 목록과 다릅니다. 첫 문단에 나오든 마지막 줄에 나오든 이름이 실린 것은 같은 1입니다. 그래서 저희는 「몇 위」를 세지 않고 나왔는가 / 안 나왔는가만 셉니다.
「3위로 언급되었습니다」 같은 표기를 보시면 의심하십시오. AI가 순서대로 나열한 것을 순위로 읽은 것이며, 같은 질문을 다시 하면 순서가 바뀝니다.
점수로 바꾸는 것은 그다음 일입니다. 먼저 셀 수 있는 것을 정하고, 센 값을 그대로 적고, 그 값이 몇 자리 가운데 몇 자리인지를 함께 적습니다.
2. 질문을 어떻게 만드는가
질문에 브랜드 이름을 넣으면 그것은 노출을 재는 것이 아닙니다. 이름을 대고 물으면 AI는 아는 대로 답합니다. 그것은 「아는가」를 재는 것이지 「찾아 주는가」를 재는 것이 아닙니다.
그래서 저희는 두 갈래로 나눠 묻습니다. 이름을 대고 묻는 쪽과, 이름을 한 번도 대지 않고 업종과 지역만으로 묻는 쪽입니다. 노출을 세는 것은 뒤쪽 8건입니다.
질문 문장은 손님이 실제로 칠 법한 말이어야 합니다. 「서울 강서구 치과 추천해줘」처럼 씁니다. 전문 용어로 물으면 답변에 전문 업체만 실려, 재려던 것과 다른 것을 재게 됩니다.
질문 문장 전문은 측정 기준 페이지에 공개해 두었습니다. 문장을 감추면 그 숫자를 아무도 재현할 수 없고, 재현할 수 없는 숫자는 측정치가 아니라 주장입니다.
3. 어느 AI에 묻는가?
이름을 대고 묻는 쪽은 ChatGPT · Gemini · Perplexity · Claude 네 곳입니다. 이름을 대지 않고 찾게 하는 쪽은 ChatGPT·Gemini·Perplexity 3곳입니다.
두 갈래의 곳 수가 다른 까닭은 실측에서 나왔습니다. Claude는 이름을 대고 물으면 정확히 답하지만, 이름 없이 찾아내는 질문에서는 답변에 브랜드 이름을 싣지 않았습니다. 답을 받은 것이 8문항 가운데 3회, 이름이 실린 것은 0회였습니다. 그래서 아는지 확인하는 4곳에는 남기고 노출을 세는 쪽에서는 뺐습니다.
네 곳 모두 각 회사의 공식 유료 API로 서버에서 부릅니다. 사람이 화면에 쳐 넣어 눈으로 읽는 방식이 아닙니다. 같은 조건으로 여러 번 돌릴 수 있어야 재현이 되기 때문입니다.
모델은 각 서비스의 무료 기본값을 씁니다. 가장 비싼 모델로 재면 손님이 실제로 쓰는 화면과 다른 것을 재게 됩니다.
4. 답변에서 무엇을 세는가
질문 8건을 AI 3곳에 던지면 답변 자리가 24개 생깁니다. 이것이 모집단(센 답변 수)입니다. 「3건 노출」이 아니라 「24자리 가운데 3자리」라고 적는 까닭이 그것입니다.
이름이 실렸는지는 글자 그대로 맞춰 보지 않습니다. 띄어쓰기·법인격 표기·영문 표기가 답변마다 다르기 때문입니다. 같은 브랜드를 가리키는 표기를 한 묶음으로 보고 판정합니다.
답변을 열지 못했거나 AI가 오류를 돌려준 자리는 0으로 세지 않습니다. 「미측정」으로 따로 둡니다. 재지 못한 것을 없는 것으로 세면, 저희 쪽 사정이 그 브랜드의 점수가 됩니다.
답변 원문은 그대로 보관합니다. 「왜 이 숫자가 나왔습니까」라는 물음에 답하려면 원문이 있어야 합니다.
5. 왜 두 번 재는가?
같은 질문을 같은 AI에 몇 분 간격으로 두 번 던지면 답이 같지 않습니다. 이것은 고장이 아니라 생성형 모델의 성질입니다.
저희가 직접 쟀습니다. [실측 2026-09-19] 질의문이 같은 회차 쌍 7개, 브랜드 3곳, 지표 자리 91개 가운데 17자리에서 판정이 갈렸습니다. 18.7%입니다.
같은 자료에서 6자리(6.6%)는 한쪽 회차에서 저희가 재지 못한 자리였습니다. 이것은 AI가 흔들린 것이 아니라 저희가 못 잰 것이라, 위 숫자에 섞지 않고 따로 적습니다.
그래서 노출을 세는 쪽은 2회 반복해 측정합니다. 두 값의 평균을 내지 않고 두 값을 모두 적습니다. 평균을 내면 흔들림이 사라진 것처럼 보이는데, 사라진 것이 아니라 가려진 것입니다.
홈페이지 접근 진단은 아직 같은 방식으로 재지 않았습니다. 재면 그 값을 여기에 적겠습니다.
6. 숫자에 붙는 네 가지 표시는 무엇인가
저희 진단 결과 화면의 숫자에는 그 값이 어디서 왔는지를 나타내는 표시가 붙습니다. 네 갈래입니다.
[실측]은 실제로 불러서 나온 값입니다. [셈]은 실측값으로 저희가 계산한 값입니다. [인용]은 남이 준 값이고, [미측정]은 재지 못한 자리입니다.
빈칸을 두지 않습니다. 재지 못했으면 비워 두지 않고 [미측정]이라고 적습니다. 빈칸은 0으로 읽히고, 0과 「재지 못함」은 다른 말입니다.
직접 재실 때도 같게 하시기를 권합니다. 표시를 붙일 수 없는 숫자는 적지 않는 것이 맞습니다. 출신을 모르는 값은 측정치가 아니라 추정치입니다.
7. 직접 해 보시는 방법
도구 없이도 하실 수 있습니다. 준비물은 질문 목록과 표 하나입니다.
먼저 손님이 칠 법한 질문을 8건 적으십시오. 브랜드 이름을 한 번도 넣지 않는 것이 핵심입니다. 업종과 지역, 그리고 손님이 고민하는 조건으로만 씁니다.
표의 가로줄에 질문을, 세로줄에 AI를 놓으십시오. 3곳에 던지면 칸이 24개입니다. 각 칸에 이름이 실렸으면 1, 아니면 0, 답을 못 받았으면 빈칸이 아니라 「미측정」을 적습니다.
같은 표를 2번 채우십시오. 두 표가 얼마나 다른지가 그 측정의 흔들림 폭입니다. 한 번만 재고 그 값을 단정하면, 다음 주에 다시 재실 때 스스로를 못 믿게 됩니다.
맨 아래에 잰 날짜와 쓰신 모델 이름을 적어 두십시오. 한 달 뒤 다시 잴 때 그 두 줄이 없으면 비교할 수 없습니다.
8. 하지 않는 것
네이버는 아직 보지 않습니다. 준비 중이며, 준비 중인 것을 된다고 적지 않습니다.
고치면 점수가 얼마나 오르는지 말하지 않습니다. 개선 전후를 짝지어 잰 자료가 아직 없습니다. 자료가 쌓이면 그때 숫자로 말하겠습니다.
순위를 매기지 않습니다. AI 답변에는 순위가 없고, 없는 것을 만들어 세지 않습니다.
측정 시점의 값입니다. 같은 질문을 내일 다시 던지면 값이 달라질 수 있으며, 저희는 향후를 보장하지 않습니다.