측정 방법론

수집 주기

수시로 배치 스크립트가 실행됩니다. 실시간 조회는 하지 않으며, 수집은 기본 주간 단위의 예약 배치로 실행됩니다.

수집 AI 엔진

시드 키워드

복구된 운영 데이터에서 현재 활성화된 445개 시드 키워드를 6개 카테고리에 배분합니다. 이 중 165개는 전국 도메인 측정용이고,280개는 6개 로컬 업종 측정용입니다.

키워드는 4개 엔진(Perplexity · Gemini · Claude · ChatGPT)에 의도별 프롬프트로 보내며, 각 (질의, 엔진) 쌍을 N회(기본 3회) 표본으로 반복 수집합니다.

특정 유형의 질문에만 편향되지 않도록 생성된 질문에 다음 쿼리 믹스 레이블을 배분합니다.

프롬프트 변환

각 시드 키워드는 review · info · buy · longtail 4개 intent 버킷으로 관리됩니다. 모든 시드는 review · info · buy의 3개 핵심 질문으로 확장되고, 일부 시드에 구체적인 문제 해결형 longtail 질문이 추가됩니다. 실제 수집 질문은 고정 문자열을 붙이는 방식이 아니라 자연스러운 한국어 변형으로 생성합니다. 예를 들어 시드 “아이폰 16”은 다음과 같은 질문이 될 수 있습니다.

수집된 데이터는 의도 버킷(buy · review · info · longtail)으로 태깅되어 카테고리별·의도별 랭킹으로 함께 집계됩니다.

AI는 존재하지 않거나 잘못된 URL을 인용하기도 합니다. 집계 전에 다음 필터를 통과하지 못한 인용은 제거합니다.

참고: Gemini의 인용 URL은 vertexaisearch.cloud.google.com 리다이렉트 래퍼로 반환되며 곧 만료됩니다. 수집 즉시 최종 퍼블리셔 URL로 해석(resolve)하여 캐시한 뒤 집계합니다.

인용은 등록가능 도메인(registrable domain) 단위로 집계합니다. 단, 블로그 플랫폼은 개인 계정 단위로 분리합니다.

Domain Cite Score는 단순 인용 수에 등장 순위와 멀티 엔진 보너스를 더한 값입니다.

AI 응답의 비결정성을 보정하기 위해 N회 표본의 신뢰도(confidence)를 계산해 순위 보너스에 가중합니다. 원본 공식은 그대로 유지되며, 신뢰도는 곱셈 레이어로만 작동합니다.

presence_rate = appearances / N
confidence    = presence_rate × (1 / (1 + pos_stddev))

# 순위 보너스에만 confidence를 곱함 (total_cnt 항은 불변)

한 도메인을 여러 엔진이 함께 인용할수록, 그리고 매 표본에서 안정적으로 상위에 등장할수록 점수가 높아집니다.

현재 공식 버전: v1 · 마지막 업데이트: 2026-05-20

로컬 비즈니스(치과 · 피부과 · 성형외과 · 세무사 · 변호사 · 한의원)는 도메인 단위가 아닌 실제 업체 브랜드 단위로 AI 인용을 측정하며, 별도의 ARS(Aggregate Recommendation Score)로 순위를 매깁니다.

측정 대상

MaiEO가 직접 선정한 Known Entity(알려진 업체 목록)를 기준으로 수집합니다. AI 답변에 업체명 별칭(alias)이 등장하면 해당 Entity의 인용으로 집계합니다.

프롬프트 구성

지역형(Local)과 전국형(National) 두 가지 유형으로 프롬프트를 구성합니다.

Cite Score 계산

AI 답변 내 등장 순위(position)를 기준으로 점수를 부여하고, 같은 업체 내 상대 순위(Rank)로 비교합니다.

즉 AI 답변에서 더 앞 순위로, 더 자주 추천될수록 ARS가 올라갑니다. 규제 업종 명단은 공공 인허가 데이터(LOCALDATA · HIRA 등)를 기반으로 합니다. 네이버 AI 랭킹은 동일한 방식에 1회 언급당 1위 100점 … 10위 10점 스케일을 적용해 산출합니다.

수집 AI 엔진

한계

Known Entity 목록에 있는 업체만 집계되며, 목록은 지속적으로 확장됩니다. 또한 지역·업종 범위가 확대될수록 Cite Score 분포가 변동될 수 있습니다.

네이버 AI탭은 글로벌 AI 엔진과 별도 코퍼스로 측정합니다. 로컬 업종 추천 응답에서 인용된 공개 콘텐츠를 블로그 · 지식iN · 외부사이트로 분류하고, 각 콘텐츠의 본문 구조와 최신성을 분석합니다.

최신성 측정

블로그 글은 수집 시점과 작성일의 차이를 월 단위로 계산합니다. 최근 3개월, 3~6개월, 6~12개월, 1~2년, 2년 이상 구간으로 나누어 네이버 AI탭이 어떤 나이의 글을 인용하는지 확인합니다.

스코어와 해석

네이버 AI탭 분석은 랭킹 점수가 아니라 분포 리포트입니다. 특정 요소를 넣으면 인용이 보장된다는 의미가 아니라, 실제 인용된 콘텐츠에서 어떤 특성이 함께 관찰되는지를 보여줍니다.

현재 네이버 InCite 리포트는 /geo-incite/naver에서 별도로 제공합니다.