사람들이 내 제품이 답이 되는 질문을 할 때, AI 어시스턴트가 내 회사를 얼마나 자주, 얼마나 호의적으로 언급하는지. 보통 고정된 구매자 질문 묶음에서 내 이름이 나온 답변의 비율로 측정합니다.
생성형 엔진 최적화(GEO)
AI가 생성한 답변에서 브랜드가 언급되고 인용될 가능성을 높이는 작업. 이 용어는 같은 이름의 2023년 연구 논문에서 나왔습니다. GEO란?을 참고하세요.
답변 엔진 최적화(AEO)
콘텐츠가 질문에 대한 직접적인 답이 되도록 최적화하는 것을 가리키는 오래된 용어. 처음에는 추천 스니펫과 음성 비서를 위한 것이었고, 지금은 GEO와 거의 같은 뜻으로 쓰입니다.
LLM 최적화(LLMO)
특히 대규모 언어 모델에 초점을 맞출 때 쓰는 GEO의 다른 이름. 세 용어는 겹치는 작업을 가리킵니다.
AI Overviews
일부 검색 결과 맨 위에 나오는 Google의 AI 생성 요약. Google은 검색과 같은 제어를 따른다고 말합니다. robots.txt의 Googlebot, 그리고 noindex와 nosnippet입니다.
AI Mode
질문에 생성된 응답과 링크로 답하는 Google의 대화형 검색 모드. Search Console에서는 다른 검색 트래픽과 함께 집계됩니다.
제로 클릭 검색
답이 결과 페이지나 AI 답변 자체에 있어서 어떤 웹사이트로도 클릭하지 않고 끝나는 검색. 추천은 방문이 한 번도 생기지 않아도 구매에 영향을 줄 수 있습니다.
측정 대상
언급(Mention)
브랜드 이름을 말한 AI 답변. Mentioned는 이름이 단어 경계에 놓일 때만 언급으로 셉니다. 그래서 “abandoned” 안에서 “Done”을 찾지는 않습니다.
인용(Citation)
페이지를 출처로 링크한 AI 답변. 답변하면서 웹을 검색하는 어시스턴트, 예를 들어 Perplexity나 검색을 켠 ChatGPT만 인용을 만듭니다. 브랜드는 인용되지 않고도 언급될 수 있고, 추천되지 않고도 인용될 수 있습니다.
가시성(지표)
Mentioned에서 브랜드 이름이 나온 답변의 비율. 답변 10개 중 7개에서 언급되면 70%입니다.
점유율(share of voice)
일련의 답변에서 나온 전체 브랜드 언급 중 내 브랜드의 비중. 답변에서 브랜드가 총 40번 언급되고 그중 10번이 나라면 share of voice는 25%입니다.
평균 순위
답변이 순위 목록을 줄 때 내 브랜드가 나타나는 위치. 낮을수록 좋습니다. 본문에서만 언급된 경우 Mentioned는 0이 아니라 빈칸으로 둡니다.
감정(Sentiment)
내 이름이 나온 문장이 긍정, 중립, 부정 중 무엇인지. Mentioned는 답변 전체에 점수를 매기지 않고 그 문장의 단서 단어를 읽어 보여줍니다.
구매자 질문
구매자가 내 이름을 알기 전에 입력할 법한 질문. 예를 들면 “직원 20명 영업 팀에 가장 좋은 CRM이 뭐예요?” 같은 것입니다. 내 브랜드가 빠져 있어서 기억이 아니라 추천을 측정합니다. 구매자 질문을 참고하세요.
프롬프트(추적 프롬프트)
AI 가시성 도구가 일정에 따라 묻는 질문 하나. 도구마다 프롬프트를 세는 방식이 다르므로, 이름표가 아니라 월간 질문 수로 비교하세요.
고정된 질문
한 번 작성해서 실행할 때마다 한 글자도 바꾸지 않고 묻는 질문. 그래서 추이가 달라졌다면 질문이 아니라 답변이 달라진 것입니다. Mentioned는 추적 키워드를 만들 때 키워드마다 질문 5개를 고정합니다.
사각지대(Blind spot)
내 이름이 한 번도 나오지 않는 모델이나 질문. Mentioned의 액션에서 모델 사각지대는 다른 어시스턴트는 나를 언급하는데 한 어시스턴트만 언급하지 않는 경우이고, 프롬프트 사각지대는 다른 질문에서는 나를 언급하는데 한 질문에서만 언급하지 않는 경우입니다.
AI 유입 트래픽
chatgpt.com이나 perplexity.ai 같은 AI 어시스턴트에서 들어온 방문. 일부는 리퍼러 없이 들어와 Direct로 표시됩니다. GA4에서 추적하기를 참고하세요.
어시스턴트가 답하는 방식
대규모 언어 모델(LLM)
GPT, Claude, Gemini처럼 어시스턴트 뒤에 있는 모델. 학습에서 익힌 패턴으로, 때로는 답변하면서 가져온 페이지로 답을 씁니다.
학습 데이터
모델이 학습한 텍스트. 검색하지 않고 내 카테고리에 대해 하는 말은 여기서 나오며, 그래서 최신 출시보다 몇 달 뒤처질 수 있습니다.
지식 컷오프
그 날짜 이후로는 모델에 학습 데이터가 없는 시점. 그보다 새로운 내용은 웹을 검색할 때만 모델에 닿습니다.
그라운딩(Grounding)
검색 결과나 가져온 페이지처럼 신선하고 구체적인 출처를 모델이 답하는 순간에 제공하는 것. Google은 Google 검색을 기반으로 만든 Gemini 답변에 이 용어를 씁니다.
검색 증강 생성(RAG)
그라운딩의 바탕이 되는 일반적인 기법. 관련 문서를 검색한 뒤 모델이 그 문서를 바탕으로 답하게 합니다. 웹을 검색하는 어시스턴트가 이 방식의 한 형태를 쓰고 있습니다.
환각(Hallucination)
틀린 가격이나 없는 기능처럼 확신에 차서 말하지만 사실이 아닌 진술. 어시스턴트는 잘 모르는 브랜드에 대해 가장 많이 환각을 일으킵니다.
엔티티(Entity)
검색 엔진이나 모델이 이름, 웹사이트, 다른 곳의 프로필을 가진 하나의 구별되는 대상으로 취급하는 것. 예를 들면 내 회사입니다. 웹 전반에서 이름을 일관되게 쓰면 언급을 올바른 엔티티에 연결하는 데 도움이 됩니다.
크롤러와 파일
AI 검색 크롤러
어시스턴트가 답하면서 페이지를 찾을 수 있도록 색인하는 봇. ChatGPT는 OAI-SearchBot, Claude는 Claude-SearchBot, Perplexity는 PerplexityBot입니다. 하나를 차단하면 그 어시스턴트의 검색 결과에서 빠집니다.
AI 학습 크롤러
GPTBot, ClaudeBot, CCBot처럼 향후 모델 학습에 쓰일 수 있는 페이지를 수집하는 봇. 하나를 차단해도 실시간 검색 답변에서는 빠지지 않습니다. 어떤 크롤러를 허용할지를 참고하세요.
사용자 요청 기반 페이지 가져오기
대화 중인 사람이 요청했기 때문에 페이지를 여는 봇으로, ChatGPT-User나 Perplexity-User가 있습니다. 일부 운영사는 이들이 robots.txt를 따르지 않을 수 있다고 밝힙니다.
Google-Extended
크롤러가 아니라 robots.txt 토큰으로, Googlebot이 가져온 페이지로 Gemini가 학습하거나 답변의 근거로 삼을 수 있는지를 제어합니다. Google은 검색에는 영향을 주지 않는다고 말합니다.
robots.txt
사이트 루트에 있는 텍스트 파일로, 크롤러가 가져올 수 있는 경로를 알려주며 RFC 9309에 따라 해석됩니다. 잠금장치가 아니라 요청입니다. AI 크롤러 체커로 내 파일을 확인하세요.
llms.txt
언어 모델을 위해 쓴, 요약과 핵심 페이지 링크가 담긴 사이트 루트의 마크다운 파일. 2024년 llmstxt.org에서 제안되었습니다. 무엇을 하고 무엇을 하지 못하는지를 참고하세요.
llms-full.txt
llms.txt의 짝으로 쓰이지만 스펙에는 포함되지 않으며, 사이트 핵심 페이지의 전체 텍스트를 한 파일에 담습니다.
구조화 데이터(schema 마크업)
조직의 이름과 로고, 제품의 가격처럼 페이지에 담긴 기계가 읽을 수 있는 사실. 보통 schema.org 어휘를 쓰는 JSON-LD입니다. 구조화 데이터 체커로 페이지를 확인하세요.
서버 사이드 렌더링
브라우저에서 JavaScript로 만들지 않고 페이지의 콘텐츠를 HTML 자체에 담아 보내는 것. 주요 AI 크롤러가 JavaScript 파일을 가져오기만 하고 실행하지는 않기 때문에 중요합니다.
용어를 실제로 확인해 보기
가시성, share of voice, 사각지대는 내 브랜드로 보면 더 이해하기 쉽습니다. 무료 체크는 내 카테고리에 대한 구매자 질문 5개를 Claude, ChatGPT, Gemini에 묻고, 어떤 답변에서 내 이름이 나왔는지, 그 문장 그대로, 그리고 대신 누가 언급됐는지 보여줍니다.
