핵심 지표 이해하기
AIRank에서 사용하는 4가지 핵심 지표를 설명합니다.
Visibility% (가시성)
AI 응답 중 몇 %에서 우리 브랜드가 등장하는가
전체 Visibility% = 질의어별 가시성의 평균 (질의어 1개 = 1표)
예시: 질의어 1개를 엔진 4개에서 수집했고 그중 1개 엔진 응답에만 브랜드가 등장 → 그 질의어 가시성 = 1 ÷ 4 = 25%. 질의어마다 이렇게 구한 뒤 질의어 수로 평균냅니다. 수집량이 많은 질의어가 점수를 지배하지 않도록 질의어를 동등하게(1표씩) 반영하는 방식입니다.
해석
- 50% 이상 — AI가 우리 브랜드를 자주 추천함
- 20~50% — 특정 질의어나 엔진에서 선택적으로 노출
- 20% 미만 — AI 검색에서 브랜드 인지도 개선이 필요
카드 숫자(30일 누적) vs 추이 그래프(일별)
- AI 노출률 카드(내고객사·대시보드) = 최근 30일 누적 가시성을 질의어 동등가중으로 평균낸 단일 값.
- 가시성 추이 그래프 = 하루 단위 값 — 각 점이 그날 하루의 가시성.
- 집계 기간이 달라(누적 평균 vs 일별) 숫자가 서로 다른 게 정상입니다. 카드는 "지금 우리 수준", 추이는 "오르는지/내리는지"를 봅니다.
두 종류의 0
- AI가 답했지만 우리 브랜드 미언급 → 그 응답은 분모에 포함되고 0%로 집계(진짜 노출 실패).
- AI 응답 자체가 수집되지 않음 → 잴 게 없으므로 집계 제외(N/A), 0이 아님.
또한 수집이 진행 중인 오늘은 직전 완료일보다 수집 질의어가 적어, 한두 개 질의어로 점수가 튀는 것을 막기 위해 추이에서 일시 제외됩니다(수집 완료 시 채워짐).
왜 산식이 바뀌었나
예전에는 모든 응답(질의어×엔진×날짜)을 한꺼번에 평탄하게 더해 평균냈습니다(응답단위 평탄가중). 이 방식은 수집량이 많은 질의어가 전체 점수를 지배하는 문제가 있었습니다. 질의어 동등가중은 질의어마다 1표씩 주어, 추적 중인 키워드 포트폴리오 전체를 공정하게 반영합니다.
SOV% (점유율, Share of Voice)
전체 브랜드 언급 중 우리 브랜드의 비중
예시: 전체 100회 브랜드 언급 중 우리 브랜드가 25회 → SOV 25%
Visibility vs SOV 관계
두 지표의 비율로 AI가 브랜드를 어떻게 언급하는지 패턴을 파악할 수 있습니다:
| 패턴 | 조건 | 의미 |
|---|---|---|
| 집중 언급 | SOV/Vis ≥ 1.5 | 적은 응답에서 깊이 있게 여러 번 언급 |
| 스쳐 지나감 | SOV/Vis ≤ 0.7 | 많은 응답에서 이름만 가볍게 언급 |
| 균형 | 그 외 | 일반적인 언급 패턴 |
둘이 계속 헷갈리면
Visibility vs SOV 완전 정복 에서 6가지 숫자 예시로 차이를 끝까지 정리했습니다.
Position (노출 순위)
AI 응답에서 브랜드가 등장하는 순서를 나타냅니다.
- 1위 — 응답 최상단에서 첫 번째로 언급
- 2~3위 — 상위권 언급
- 4위 이하 — 하위권 또는 부가 정보로 언급
TIP
Position은 단순 순서가 아니라 AI가 해당 브랜드를 얼마나 중요하게 판단하는지를 반영합니다.
Sentiment (감성 점수)
AI가 브랜드를 소개하는 톤과 뉘앙스를 -1 ~ +1 점수로 나타냅니다.
| 점수 범위 | 레이블 | 의미 |
|---|---|---|
| +0.3 ~ +1.0 | 긍정 | AI가 적극 추천하거나 장점을 강조 |
| -0.3 ~ +0.3 | 중립 | 사실 나열, 특별한 평가 없음 |
| -1.0 ~ -0.3 | 부정 | 단점이나 주의사항을 함께 언급 |
감성 분석 활용
- 경쟁사와 감성 점수 비교
- 엔진별 감성 차이 확인 (예: ChatGPT는 긍정, Perplexity는 중립)
- 시간에 따른 감성 추이 모니터링
응답 단위
모든 지표는 응답 단위로 계산됩니다:
예시: 5개 질의어 × 5개 엔진 × 7일 = 175개 응답 기준으로 지표 산출
브랜드 매칭 기준
AI 응답 텍스트에서 다음 항목이 등장하면 "멘션"으로 인정합니다:
- 브랜드명 (예: "삼성전자")
- 도메인 (예: "samsung.com")
- 등록된 별칭 (예: "갤럭시", "Samsung")
대소문자를 구분하지 않으며, 최소 2자 이상 키워드만 카운트합니다.
다음으로
- Visibility vs SOV 완전 정복 — 두 지표 차이를 실제 예시로
- 대시보드 읽기 — 지표를 실제 대시보드에서 확인하는 방법
- 내고객사 (클라이언트 관리) — 여러 고객사 노출률을 한 화면에서 관리
- 사분면 차트 — Visibility × Sentiment 관계를 시각적으로 해석