RESEARCH
AI 검색·AEO·GEO 실측 연구
검색 결과와 AI 답변을 직접 수집하고 반복 측정한 연구를 공개합니다. 모든 연구는 질문·방법·표본·측정일·결과·한계를 같은 형식으로 적고, 아직 결과가 없는 연구는 없다고 밝힙니다.
요약
유환호(Hwanho Yoo)가 직접 운영하는 사이트(나비랑·리뷰로거)에서 잰 데이터입니다. 남의 수치를 옮기지 않고, 측정 조건을 함께 공개합니다. 측정 규칙은 AI 검색 노출 측정 방법론에, 이 데이터를 적용한 전후 비교는 사례에 있습니다.
- 결과 공개 네이버 지역 검색 웹문서 340건 — 블로그와 자체 홈페이지는 몇 대 몇인가 전국 17개 시도 × 질의 2종 × 네이버 웹문서 상위 10건, 총 340건을 직접 분류했다. 블로그·카페 101건(29.7%), 자체 도메인 사이트 239건(70.3%). 지역 편차가 컸고 측정 범위 표기도 한 번 정정했다.
- 기준선 측정 전 AI 답변 언급·인용 측정 설계 — 질문 40개 × 답변엔진 7개 = 280셀 ChatGPT·구글 AI 개요·Perplexity·Claude·네이버 AI 검색·Copilot·Gemini에 같은 질문 40개를 반복해 묻는 측정 설계. 언급·인용·추천을 나눠 세고 분모 280을 고정한다. 기준선 결과는 아직 공개 전이다.
- 결과 공개 고객이 실제로 치는 검색어 36개 — 순위권은 9개, 방법형 질문은 0개 전문 용어 위주였던 추적 검색어 16개 대신, 서비스를 고르는 사람이 실제로 칠 법한 표현 36개를 새로 골라 나비랑의 검색 순위를 쟀다. 9개만 순위권이었고 방법을 묻는 검색어에서는 하나도 없었다.
- 재측정 예정 AI 크롤러는 실제로 오는가 — 하루 봇 방문 약 9천 건의 첫 기준점 robots.txt 허용 설정이 실제 방문으로 이어지는지 처음 쟀다. 하루 봇 방문 약 9천 건 중 8천 건 이상 허용, 답변엔진 검색용 크롤러 100건 이상, 다른 AI 방문형 크롤러는 합쳐 10건. 개선 배포 후 재측정한다.
- 결과 공개 빙 색인 101개 중 5개 — '빙에 등록하면 챗봇 검색에 나온다'를 검증했다 나비랑 URL 101개의 빙 색인 여부를 두 가지 방법으로 대조해 확정했다. 색인된 것은 5개뿐이었고 전부 초기 페이지였다. 빙 색인 0건인 경쟁사가 답변엔진에 인용된 사례도 확인해 이전 서술을 정정했다.
- 결과 공개 공개 페이지 제목 74개 전수 조사 — '무슨 회사인지'가 있는 제목은 15개 AI가 페이지를 분류하려면 제목에 '누가 무엇을 하는지'가 있어야 한다. 나비랑 공개 페이지 제목 74개를 전수 조사하니 15개만 갖췄고, 32개는 회사명만, 20개는 회사명조차 없었다. 고친 방식과 한계도 적었다.
