AI 가시성 측정이란 무엇인가요?
환자가 AI에게 병원을 물었을 때 우리 병원이 몇 번 언급되는지를 같은 조건으로 반복해 재는 것입니다.
환자가 챗GPT에 "○○동 내시경 잘하는 내과 추천해줘"라고 물으면 AI는 병원 이름을 몇 개 부릅니다.
그 명단에 우리 병원이 들어가는지, 몇 번째로 불리는지를 매주 같은 방식으로 기록하는 일입니다.
중요한 것은 무엇을, 어떤 조건으로 측정했는가입니다. 조건이 바뀌면 숫자를 비교할 수 없기 때문에,
루비스는 질문 세트와 반복 횟수, 측정 채널을 계약 시점에 고정하고 문서로 남깁니다.
기존 검색 최적화(SEO)와 무엇이 다른가요?
검색은 목록에서 순위를 다투지만, AI는 병원 이름을 직접 부르며 그 명단은 한두 곳뿐입니다.
검색 결과 페이지에서는 10위에 있어도 스크롤을 내리면 보입니다. 그런데 AI는 목록을 펼치지 않습니다.
답변 안에서 이름이 불리거나, 아예 등장하지 않거나 둘 중 하나입니다.
측정 방식도 다릅니다. 검색 순위는 누구나 같은 결과를 보지만, AI 답변은 물을 때마다 달라집니다.
그래서 한 번 재서는 알 수 없고, 반복해서 재야 실제 노출률이 나옵니다.
둘 중 하나를 고르는 문제가 아닙니다.
AI가 답을 만들 때 참고하는 자료 중에는 검색 상위 문서도 포함됩니다.
다만 네이버 AI 브리핑이 인용한 출처의 절반 가까이가 검색 10위권 밖에서 나온다는 조사도 있어,
검색 순위만으로는 설명되지 않는 영역이 있습니다.
어떤 AI를 측정하나요?
ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, 네이버 다섯 곳을 측정합니다.
네이버는 플레이스와 콘텐츠를 나눠서 봅니다. 지역 병원은 환자 동선이 네이버에 몰려 있어
따로 떼어 보지 않으면 실제 상황이 드러나지 않기 때문입니다.
채널을 나눠 보는 이유는 전체 평균이 같아도 채널별로는 크게 갈리기 때문입니다.
어느 채널에서 빠지는지 알아야 그 채널이 참고하는 자료부터 손볼 수 있습니다.
- 측정 주기
- 주 1회, 같은 요일 같은 조건
- 한 달 회차
- 4회차
- 1회차 수집
- 질문 30개 × 채널 5개 × 반복 3회 = 450건
- 월간 보관
- 1,800건 (요약본이 아닌 답변 전문)