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Understand visibility scores, mentions, sentiment, and share of voice.

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가시성 점수

가시성 점수는 0부터 100까지의 숫자로, AI 응답에서 귀사 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 두드러지게 등장하는지를 종합적으로 나타냅니다. 멘션 빈도, 응답 내 위치, 인용 존재 여부, 감성을 모두 반영합니다.

점수 기준

  • 0-20 (낮음): AI 응답에서 거의 언급되지 않습니다. 인프라 점검이 필요합니다.
  • 20-50 (보통): 일부 프롬프트에서 등장하지만 개선 여지가 큽니다.
  • 50-80 (양호): 주요 프롬프트에서 안정적으로 언급되고 있습니다.
  • 80-100 (우수): 대부분의 관련 프롬프트에서 높은 빈도로 등장합니다.

멘션 수

멘션은 AI 응답에 귀사 브랜드나 제품 이름이 포함된 모든 경우를 의미합니다. 대시보드에서는 추적 중인 전체 프롬프트에 걸친 총 멘션 수와 함께, AI 엔진별(OpenAI, Google, Perplexity) 분포를 확인할 수 있습니다.

시간 흐름에 따른 멘션 추세도 중요합니다. 멘션이 증가하고 있다면 콘텐츠 전략이 효과를 발휘하는 것이고, 감소하고 있다면 경쟁사 활동이나 AI 모델 업데이트의 영향일 수 있습니다.

멘션 데이터 활용법

  • 엔진별 멘션 차이를 분석하여 약한 엔진에 집중
  • 특정 프롬프트에서의 멘션 유무로 콘텐츠 갭 발견
  • 주간/월간 추세를 확인하여 전략 효과 측정

감성 분석

멘션이 된다고 해서 모두 긍정적인 것은 아닙니다. AEKO는 AI 응답의 문맥을 분석하여 각 멘션을 긍정, 중립, 부정으로 분류합니다.

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긍정적 멘션

AI가 제품을 추천하거나, 장점을 언급하거나, "최고의" "인기 있는" 같은 표현과 함께 등장하는 경우입니다.

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중립적 멘션

AI가 브랜드를 목록의 일부로 언급하거나, 사실적 정보만 제공하는 경우입니다.

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부정적 멘션

AI가 단점이나 부정적 리뷰를 인용하거나, 다른 제품을 대안으로 제시하는 맥락에서 언급되는 경우입니다.

팁

부정적 멘션이 발견되면 해당 AI 응답의 원문을 확인하세요. 원인을 파악한 뒤 리뷰 관리, 제품 페이지 개선, FAQ 콘텐츠 추가 등으로 대응할 수 있습니다.

점유율 (SOV)

점유율(Share of Voice)은 동일 프롬프트에 대한 AI 응답에서 귀사 브랜드의 멘션 비율을 경쟁사와 비교한 지표입니다. 어떤 경쟁사가 시장을 지배하고 있는지, 귀사의 포지션이 어떻게 변하고 있는지 파악할 수 있습니다.

브랜드점유율
브랜드 A35%
브랜드 B25%
내 브랜드20%
기타20%

소스 분석

AI 엔진은 응답 생성 시 다양한 웹 소스를 참고하고 인용합니다. AEKO는 어떤 URL이 인용되는지 추적하여 AI가 신뢰하는 정보 소스를 파악합니다.

귀사 웹사이트가 인용 소스로 자주 등장한다면 좋은 신호입니다. 경쟁사 사이트나 리뷰 사이트가 주요 소스라면, 해당 유형의 콘텐츠를 귀사 사이트에서도 제공해야 합니다.

소스 품질과 가시성의 관계

AI 엔진은 권위 있고 잘 구조화된 사이트를 더 자주 인용합니다. JSON-LD 구조화 데이터, 명확한 제품 정보, 충실한 리뷰 콘텐츠가 있는 페이지가 인용될 가능성이 높습니다.

드리프트 감지

드리프트는 AI 응답에서 귀사 브랜드의 등장과 소멸을 추적하는 기능입니다. 이전에 없던 프롬프트에서 새로 멘션되거나(등장), 기존에 멘션되던 프롬프트에서 사라지는(소멸) 이벤트를 감지합니다.

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등장 이벤트

새로운 프롬프트에서 귀사 브랜드가 처음 언급되기 시작했습니다. 콘텐츠 전략이나 제품 업데이트가 효과를 발휘하고 있을 수 있습니다.

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소멸 이벤트

이전에 멘션되던 프롬프트에서 귀사 브랜드가 사라졌습니다. AI 모델 업데이트, 경쟁사 활동 변화 등이 원인일 수 있습니다.

주의

소멸 이벤트는 조기 대응이 중요합니다. 멘션이 사라진 프롬프트를 확인하고, 해당 영역의 콘텐츠를 보강하거나 최적화 제안을 실행하세요. 방치하면 해당 프롬프트에서 경쟁사가 더 강하게 자리잡을 수 있습니다.

구매의도 & 페르소나 키워드

AEKO는 각 프롬프트를 자동으로 분류하여 두 가지 인사이트를 제공합니다:

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구매의도 (Purchase Intent)

소비자가 어떤 의도로 검색하는지를 분류합니다: 가격민감형, 브랜드충성형, 기능중시형, 고민해결형, 가치소비형. 하나의 프롬프트에 여러 구매의도가 적용될 수 있습니다.

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페르소나 키워드 (Persona Keywords)

검색하는 소비자가 누구인지를 나타내는 키워드입니다: 연령대, 성별, 직업, 관심사, 라이프스타일 등. 구매의도가 "어떻게 사는지"라면, 페르소나 키워드는 "누가 사는지"를 의미합니다.

활용법

  • 구매의도별 브랜드 노출 비교: 레이더 차트에서 내 브랜드와 경쟁사의 구매의도별 노출을 비교하세요
  • 페르소나 키워드 그래프: 지식 그래프에서 소비자 키워드 간의 연관 관계를 시각적으로 파악하세요
  • 기회 영역 발견: 경쟁사가 강하지만 내 브랜드가 약한 구매의도·페르소나 조합을 찾아 새로운 타겟 소비자층을 공략하세요
  • 키워드 필터링: 특정 페르소나 키워드를 클릭하면 해당 키워드를 가진 프롬프트만 필터링됩니다

추세 해석하기

시계열 데이터를 읽을 때는 단기 변동보다 중장기 추세에 주목하세요. AI 엔진의 응답은 모델 업데이트 시점에 일시적으로 크게 변할 수 있으므로, 2-4주 단위의 추세가 더 의미있습니다.

특정 최적화 조치를 실행한 시점과 가시성 변화를 비교하면 어떤 전략이 효과적인지 파악할 수 있습니다. 인프라 개선(robots.txt, JSON-LD)은 비교적 빠르게 반영되고, 콘텐츠 전략은 효과가 나타나기까지 수주가 걸릴 수 있습니다.

팁

  • 가시성 점수가 급격히 하락했다면 먼저 인프라 이슈(robots.txt 변경, 사이트 다운타임)를 확인하세요
  • 경쟁사 SOV가 급증한 경우 해당 경쟁사의 최근 콘텐츠 활동을 조사하세요
  • 멘션은 증가했는데 감성이 악화됐다면 부정적 리뷰나 이슈가 발생했을 수 있습니다

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