Measurement
AI Visibility Audit는 무엇을 측정하나
AI 답변에 제품명이 한 번 보였다고 해서 추천된 것은 아닙니다. 노출, 후보 위치, 긍정 문맥, 근거 출처를 분리해야 실제 제품 마케팅 의사결정에 쓸 수 있습니다.언급 여부와 추천 여부는 다릅니다.
AI 답변은 흔들리기 때문에 질문과 세션 조건을 통제해야 합니다.
측정 결과는 제품 페이지, FAQ, 비교표 개선 과제로 연결되어야 합니다.
측정 대상
답변 안의 위치를 봅니다
첫답의 AI Visibility Audit는 단순 노출 여부보다 더 작은 단위로 답변을 읽습니다. 제품이 후보 목록에 들어갔는지, 몇 번째로 추천되는지, 긍정적인 설명인지, 실제 근거가 붙어 있는지까지 분리합니다.- Mention: 제품 또는 브랜드가 언급되는가
- Recommendation: 추천 후보로 제시되는가
- Sentiment: 긍정·중립·부정 문맥인가
- Citation: 공식 페이지나 외부 출처가 근거로 붙는가
통제
우연한 답변을 걸러냅니다
AI 답변은 같은 질문에서도 달라질 수 있습니다. 질문 세트, 반복 횟수, 세션 문맥, API 조건을 관리해야 한 번 튄 답변과 반복되는 패턴을 분리할 수 있습니다.결과물
점수가 아니라 고칠 문장을 남깁니다
AI Visibility Audit의 목적은 점수판을 만드는 것이 아닙니다. 추천을 막는 근거 공백, 오해되는 제품 문장, 부족한 비교 기준을 찾아 실행 가능한 수정 브리프로 바꾸는 것입니다.FAQ
자주 묻는 질문
AI Visibility 점수만 높으면 충분한가요?
아닙니다. 점수보다 어떤 질문군에서 추천되고 어떤 근거로 밀리는지가 더 중요합니다.
얼마나 자주 측정해야 하나요?
제품 페이지나 출처를 수정한 뒤에는 같은 질문 세트로 다시 측정해야 변화 원인을 분리할 수 있습니다.