Visibility vs SOV 완전 정복
"둘 다 %인데 뭐가 다른 거지?" — 가장 많이 헷갈리는 두 지표를 실제 AI 답변으로 끝까지 정리합니다.
AIRank를 쓰다 보면 Visibility%(가시성) 와 SOV%(점유율) 가 둘 다 0~100% 사이 숫자라 헷갈리기 쉽습니다. 하지만 둘은 완전히 다른 질문에 답하는 지표입니다.
한 문장으로
| 지표 | 답하는 질문 | 한마디로 |
|---|---|---|
| Visibility% | "AI가 답할 때 몇 %의 답변에 우리가 나오기라도 했나?" | 노출 폭 (얼마나 자주 등장하나) |
| SOV% | "브랜드 이야기 전체 파이 중 우리 조각이 몇 %인가?" | 경쟁 점유 (경쟁사 대비 얼마나 차지하나) |
라디오 광고 비유
- Visibility = 하루 100개 방송 중 내 광고가 한 번이라도 나온 방송이 30개 → Visibility 30%
- SOV = 그날 나온 모든 광고 시간 중 내 광고가 차지한 비중이 25% → SOV 25%
한 방송에 내 광고가 5번 나와도 Visibility에는 "그 방송 1개"로만 잡히지만, SOV에는 "5번"이 다 잡힙니다. 이 차이가 핵심입니다.
정확한 공식
전체 Visibility% = 질의어별 가시성의 평균 (질의어 1개 = 1표)
- Visibility의 분자는 "응답 개수" — 한 응답에 몇 번 나왔든 1개로 셉니다.
- SOV의 분자는 "언급 횟수" — 한 응답에 5번 나오면 5로 셉니다.
- SOV의 분모는 "모든 브랜드"가 아니라 "AIRank에 추적 등록된 브랜드"만 더한 값입니다. 내 브랜드 + 프로젝트에 경쟁사로 등록한 브랜드만 셉니다. 등록하지 않은 브랜드는 AI 답변에 아무리 많이 나와도 분모에 1도 안 들어갑니다. (자세히는 아래 미등록 경쟁사 함정)
- 그래서 SOV는 "등록한 경쟁 집단 안에서의" 상대 지표입니다 (등록 경쟁사가 줄면 내 SOV가 저절로 오름).
응답 1건이란?
질의어 3개 × 엔진 2개 × 1일 = 응답 6건. 같은 조합(같은 질의어·엔진·날짜)에 멘션이 여러 개 잡혀도 응답 1건으로 합쳐서 셉니다.
질의어 동등가중 (가시성 집계 방식)
전체 Visibility는 응답을 한꺼번에 더하지 않고, 질의어별로 가시성을 먼저 구한 뒤 질의어 수로 평균냅니다. 질의어마다 1표씩 주는 방식이라, 수집량이 많은 질의어 하나가 전체 점수를 끌어올리지 못합니다.
질의어 B: 엔진 4개 중 0개 등장 → 0%
전체 Visibility = (50% + 0%) ÷ 2 = 25% (2 ÷ 8 = 25%와 우연히 같지만, 엔진 수가 질의어마다 다르면 달라짐)
카드(30일 누적) vs 추이(일별)
- AI 노출률 카드 = 최근 30일 누적을 질의어 동등가중으로 평균낸 단일 값.
- 가시성 추이 그래프 = 하루 단위 값(각 점 = 그날의 가시성).
- 집계 기간이 달라(누적 vs 일별) 숫자가 서로 다른 게 정상입니다. 자세히는 핵심 지표 — 카드 vs 추이.
실제 AI 답변으로 따라가기
추상적인 숫자 대신 진짜 AI가 뱉을 법한 답변 5개를 놓고, 거기서 직접 세어 봅니다.
시나리오 — 세 종류의 브랜드
발(족부) 전문 정형외과를 추적하는 프로젝트입니다. AIRank에 등록한 브랜드:
| 역할 | 브랜드 | AIRank 등록 | 색 |
|---|---|---|---|
| 내 브랜드 | 서울건우정형외과 | ✅ | 파랑 |
| 등록 경쟁사 | 연세풋클리닉 | ✅ | 초록 |
| 등록 경쟁사 | 굿발정형외과 | ✅ | 초록 |
| 미등록 듣보잡 | 튼튼정형외과 | ❌ 등록 안 함 | 빨강 |
범례 — 아래 AI 답변에서 색으로 구분합니다: 파랑 = 내 브랜드 · 초록 = 등록 경쟁사 · 빨강 = 미등록(듣보잡) — SOV 계산에서 빠짐
수집된 AI 답변 5건 (= 응답 5건)
응답 ① — 질의어 "서울 발 전문 정형외과 추천해줘" · ChatGPT · 2026-05-10
서울에서 발(족부) 전문 정형외과를 찾으신다면 다음을 참고하세요. 튼튼정형외과는 족부 클리닉을 별도로 운영하며 무지외반증·족저근막염 수술 경험이 많습니다. 튼튼정형외과의 발 센터는 평일 야간 진료도 가능합니다. 그 외 연세풋클리닉과 굿발정형외과도 발 질환 진료로 알려져 있으니, 튼튼정형외과와 함께 비교해 보시길 권합니다.
🟦 서울건우정형외과 0회 · 🟩 연세풋클리닉 1회 · 🟩 굿발정형외과 1회 · 🟥 튼튼정형외과 3회(미등록)
응답 ② — 질의어 "무지외반증 수술 잘하는 병원" · ChatGPT · 2026-05-10
무지외반증 교정 수술은 절골 각도와 재발 관리가 핵심입니다. 서울건우정형외과는 무지외반증 최소절개 교정에 특화되어 있고, 서울건우정형외과 족부센터는 수술 전 보행 분석을 시행합니다. 누적 교정 사례가 많아 재발률 관리 데이터를 보유한 점이 서울건우정형외과의 강점입니다. 회복 기간에 서울건우정형외과는 맞춤 보조기를 제공하며, 통원 재활도 서울건우정형외과 내에서 이어집니다. 비교 차원에서 연세풋클리닉도 무지외반증 수술을 시행합니다. 종합적으로 서울건우정형외과가 무지외반증 전문성 면에서 우선 고려할 만합니다.
🟦 서울건우정형외과 6회 · 🟩 연세풋클리닉 1회 · 🟩 굿발정형외과 0회 · 🟥 튼튼정형외과 0회
응답 ③ — 질의어 "서울 발 전문 정형외과 추천해줘" · Perplexity · 2026-05-10
발 전문 정형외과로는 연세풋클리닉, 굿발정형외과, 튼튼정형외과가 자주 언급됩니다. 특히 튼튼정형외과는 족부 전담의가 상주합니다.
🟦 서울건우정형외과 0회 · 🟩 연세풋클리닉 1회 · 🟩 굿발정형외과 1회 · 🟥 튼튼정형외과 2회(미등록)
응답 ④ — 질의어 "족저근막염 병원 어디가 좋아" · ChatGPT · 2026-05-10
족저근막염은 초기 보존 치료가 중요합니다. 튼튼정형외과는 체외충격파(ESWT) 장비를 갖추고 있고, 튼튼정형외과의 재활 프로그램은 단계별로 구성됩니다. 만성으로 진행된 경우 튼튼정형외과에서 주사·도수 치료를 병행합니다. 연세풋클리닉도 족저근막염 클리닉을 운영합니다.
🟦 서울건우정형외과 0회 · 🟩 연세풋클리닉 1회 · 🟩 굿발정형외과 0회 · 🟥 튼튼정형외과 3회(미등록)
응답 ⑤ — 질의어 "족저근막염 병원 어디가 좋아" · Perplexity · 2026-05-10
족저근막염 진료가 가능한 곳으로 튼튼정형외과와 연세풋클리닉이 있습니다. 튼튼정형외과는 야간 진료가 되어 직장인 접근성이 좋습니다.
🟦 서울건우정형외과 0회 · 🟩 연세풋클리닉 1회 · 🟩 굿발정형외과 0회 · 🟥 튼튼정형외과 2회(미등록)
1단계 — Visibility 세기 (응답 개수)
"그 브랜드가 한 번이라도 나온 응답이 몇 개인가?" 한 응답에 6번 나와도 그 응답은 1개로 셉니다.
| 브랜드 | 등장한 응답 | 등장 응답 수 | Visibility 계산 | Visibility |
|---|---|---|---|---|
| 🟦 서울건우정형외과 (우리) | ② | 1 / 5 | 1 ÷ 5 × 100 | 20% |
| 🟩 연세풋클리닉 | ①②③④⑤ | 5 / 5 | 5 ÷ 5 × 100 | 100% |
| 🟩 굿발정형외과 | ①③ | 2 / 5 | 2 ÷ 5 × 100 | 40% |
| 🟥 튼튼정형외과 (미등록) | ①③④⑤ | — | 애초에 브랜드 목록에 없어 화면에 안 나옴 | — |
이 표의 숫자는 "등장 판정" 예시입니다
위 Visibility 숫자(20%·40%)는 어느 응답에 등장했는가를 보여주는 단순 "응답 개수" 집계입니다. 실제 대시보드의 AI 노출률은 이 등장 판정을 질의어별로 평균(질의어 동등가중)하므로 숫자가 다를 수 있습니다. 예) 🟦 서울건우는 단순 집계로는 1÷5 = 20%지만, 질의어 동등가중으로는 질의어 3개(서울 발 전문 0% · 무지외반증 100% · 족저근막염 0%)의 평균 = 33.3%. 등장 판정 자체(어디에 나왔나)는 두 방식이 동일합니다.
2단계 — SOV 세기 (언급 횟수, 등록 브랜드만)
"그 브랜드 이름이 텍스트에 총 몇 번 나왔나?" 분모는 등록된 3개 브랜드 언급의 합입니다. 🟥 튼튼정형외과는 미등록이라 계산에 아예 안 들어갑니다.
| 브랜드 | 응답별 언급 횟수 | 총 언급 |
|---|---|---|
| 🟦 서울건우정형외과 (우리) | ①0 ②6 ③0 ④0 ⑤0 | 6 |
| 🟩 연세풋클리닉 | ①1 ②1 ③1 ④1 ⑤1 | 5 |
| 🟩 굿발정형외과 | ①1 ②0 ③1 ④0 ⑤0 | 2 |
| 등록 브랜드 합 (= SOV 분모) | 13 | |
| 🟥 튼튼정형외과 (미등록 — 분모 제외) | ①3 ②0 ③2 ④3 ⑤2 | 10 (실제 1위인데 0으로 취급) |
SOV(🟩 연세풋클리닉) = 5 ÷ 13 × 100 = 38.5%
SOV(🟩 굿발정형외과) = 2 ÷ 13 × 100 = 15.4%
(반올림으로 합이 100.1% — 정상입니다.)
3단계 — 종합 + 패턴 해석
| 브랜드 | Visibility | SOV | SOV ÷ Vis | 패턴 |
|---|---|---|---|---|
| 🟦 서울건우 (우리) | 20% | 46.2% | 2.31 | 집중 언급 (≥1.5) |
| 🟩 연세풋클리닉 | 100% | 38.5% | 0.39 | 스쳐 지나감 (≤0.7) |
| 🟩 굿발정형외과 | 40% | 15.4% | 0.39 | 스쳐 지나감 |
여기서 Visibility와 SOV가 정반대 이야기를 합니다.
- 🟩 연세풋클리닉은 5개 답변에 다 나와 Visibility 100%지만, 매번 이름만 한 번 스쳐 SOV는 38.5% → "스쳐 지나감". 넓게 알려졌지만 AI가 깊이 다루진 않음.
- 🟦 **우리(서울건우)**는 답변 1개에만 나와 Visibility 20%로 낮지만, 그 답변에서 AI가 6번이나 깊게 추천해 SOV 46.2% → "집중 언급". 좁지만 강하게 다뤄짐.
Visibility만 봤다면 "연세풋이 100%, 우리 20%니까 우리가 한참 밀린다"고 오해했을 겁니다. SOV를 같이 보면 "우리는 나오기만 하면 AI가 가장 깊게 미는 브랜드"라는 진짜 그림이 보입니다. → 우리의 액션은 "더 많은 질의어로 노출 폭(Visibility) 넓히기". 이미 깊이(SOV)는 1등이니까요.
미등록 경쟁사는 SOV에서 투명인간
위 5개 답변에서 실제로 가장 많이 언급된 브랜드는 🟥 튼튼정형외과 입니다:
| 브랜드 | 실제 총 언급 | AIRank 등록 | SOV 분모 포함? |
|---|---|---|---|
| 🟥 튼튼정형외과 | ①3 ③2 ④3 ⑤2 = 10회 (실제 1위) | ❌ | 아니오 — 0으로 취급 |
| 🟦 서울건우 (우리) | 6회 | ✅ | 예 |
| 🟩 연세풋클리닉 | 5회 | ✅ | 예 |
| 🟩 굿발정형외과 | 2회 | ✅ | 예 |
🟥 튼튼정형외과를 등록 안 했기 때문에 SOV 분모는 6+5+2 = 13이고, 우리 SOV는 46.2%로 "우리가 깊이 1등"처럼 보입니다.
하지만 🟥 튼튼정형외과를 경쟁사로 등록하면 분모가 6+5+2+10 = 23 으로 커집니다:
SOV(🟥 튼튼정형외과) = 10 ÷ 23 × 100 = 43.5% ← 진짜 1위
SOV는 "내가 등록한 경쟁 집단" 안의 점유율일 뿐입니다
우리가 한 일은 아무것도 없는데, 경쟁사 🟥 튼튼정형외과를 등록했다는 이유만으로 우리 SOV가 46.2% → 26.1%로 떨어집니다.
- 등록 안 한 브랜드는 AI 답변에 아무리 많이 나와도 분모에 0으로 잡힙니다 (계산에서 완전히 투명인간).
- 그래서 실제 시장 점유를 보려면 AI 답변에 자주 나오는 브랜드를 빠짐없이 경쟁사로 등록해야 합니다. 등록을 게을리하면 SOV가 실제보다 부풀려져 보입니다.
- 반대로 Visibility는 등록 여부와 무관합니다 — "우리가 몇 % 응답에 나왔나"는 튼튼 등록 여부와 상관없이 20% 그대로입니다. 그래서 등록이 불완전할 땐 Visibility가 더 믿을 만한 지표입니다.
그래서 왜 두 개 다 필요한가
Visibility만 보면 안 되는 이유
Visibility 20%가 좋은 건지 나쁜 건지 그 자체로는 알 수 없습니다. 위 예시처럼 적게 나와도 나올 때마다 AI가 깊게 밀어줄(SOV 높을) 수 있습니다. "나왔을 때 얼마나 중요하게 다뤄지나"는 SOV가 줍니다.
SOV만 보면 안 되는 이유
SOV 46%여도, 5개 답변 중 1개에만 나온다면(Visibility 20%) 닿는 범위가 좁습니다. 검색·질문이 더 다양해지면 그 1개 밖에선 우리가 안 보입니다. "얼마나 넓게 닿고 있나"는 Visibility가 줍니다.
둘을 같이 본 의사결정 표
| Visibility | SOV | 상황 | 해야 할 일 |
|---|---|---|---|
| 높음 | 높음 | AI가 우리를 자주, 깊게 추천 | 유지·방어 — 지금 잘하는 콘텐츠 보존, 모니터링 |
| 높음 | 낮음 | 자주 나오지만 매번 가볍게 ("스쳐 지나감") | 깊이 보강 — 근거·수치·전문성 강화로 언급 밀도 ↑ |
| 낮음 | 높음 | 적게 나오지만 나오면 깊게 ("집중 언급") | 폭 확장 — 강한 영역의 인접 질의어로 노출 면적 ↑ |
| 낮음 | 낮음 | AI가 우리를 거의 안 다룸 | 기초 공사 — 콘텐츠·스키마·인지도 전면 개선 필요 |
위 시나리오의 우리(🟦 서울건우)는 "낮은 Vis · 높은 SOV" → 폭 확장이 정답입니다.
연습문제
직접 세어 보세요. 색 범례는 동일합니다 — 🟦 내 브랜드 · 🟩 등록 경쟁사 · 🟥 미등록 듣보잡. 정답은 펼쳐서 확인합니다.
연습 ① — 기본기
등록 브랜드: 🟦 마이클리닉(우리), 🟩 베스트의원(등록 경쟁사). 수집된 응답 3건:
응답 ㉠ — "강남 피부과 추천" · ChatGPT · 2026-05-12
마이클리닉과 베스트의원이 자주 언급됩니다.
응답 ㉡ — "강남 피부과 추천" · Perplexity · 2026-05-12
베스트의원을 추천합니다. 베스트의원은 시술 후기 관리가 꼼꼼합니다.
응답 ㉢ — "여드름 흉터 잘 보는 곳" · ChatGPT · 2026-05-12
마이클리닉이 가장 전문적입니다. 마이클리닉의 레이저 장비가 우수하고, 재방문율도 마이클리닉이 높습니다.
문제: 🟦 마이클리닉의 Visibility와 SOV는? 어떤 패턴인가요?
정답 보기
Visibility — 마이클리닉이 등장한 응답: ㉠, ㉢ → 2개 / 전체 3개
Visibility = 2 ÷ 3 × 100 = 66.7%
SOV — 언급 횟수: 🟦 마이클리닉 = ㉠1 + ㉢3 = 4회, 🟩 베스트의원 = ㉠1 + ㉡2 = 3회. 등록 브랜드 합 = 7
SOV(마이클리닉) = 4 ÷ 7 × 100 = 57.1%
패턴 — SOV ÷ Vis = 57.1 ÷ 66.7 = 0.86 → 0.7~1.5 사이이므로 균형. 넓게도 닿고, 나올 때 깊이도 무난합니다.
연습 ② — 함정: 듣보잡을 등록 안 했다면?
등록 브랜드: 🟦 마이클리닉(우리) 하나만 등록. 실제 답변엔 🟥 그랜드병원이 자주 나오지만 경쟁사로 등록 안 함. 응답 2건:
응답 ㉣ — "분당 정형외과 추천" · ChatGPT · 2026-05-13
마이클리닉과 그랜드병원이 좋습니다. 그랜드병원은 규모가 크고 입원 시설이 있습니다.
응답 ㉤ — "분당 정형외과 추천" · Perplexity · 2026-05-13
무릎·발 질환은 그랜드병원을 가장 추천합니다. 그랜드병원은 재활센터가 잘 갖춰져 있습니다.
문제: 🟦 마이클리닉의 Visibility와 SOV는? SOV 숫자만 보면 왜 위험한가요?
정답 보기
Visibility — 마이클리닉 등장 응답: ㉣ → 1개 / 전체 2개
Visibility = 1 ÷ 2 × 100 = 50%
SOV — 등록된 브랜드는 🟦 마이클리닉 하나뿐. 분모 = 마이클리닉 언급 1회 = 1
SOV(마이클리닉) = 1 ÷ 1 × 100 = 100%
왜 위험한가 — SOV 100%면 "독점"처럼 보이지만, 실제 답변의 진짜 주인공은 🟥 그랜드병원(㉣2회 + ㉤2회 = 4회) 입니다. 그랜드병원을 경쟁사로 등록 안 했기 때문에 분모에서 통째로 빠져 SOV가 100%로 완전한 착시가 된 것입니다.
만약 그랜드병원을 등록했다면: 분모 = 1 + 4 = 5 → SOV(마이클리닉) = 1 ÷ 5 × 100 = 20%.
👉 교훈: 경쟁사 등록이 부실하면 SOV는 의미가 없습니다. AI 답변에 자주 보이는 브랜드는 반드시 경쟁사로 등록하세요. (이때도 Visibility 50%는 등록 여부와 무관하게 그대로입니다.)
자주 하는 오해
헷갈리기 쉬운 5가지
- "SOV 공식에 '모든 브랜드'라더니, 등록 안 한 경쟁사는 왜 안 잡혀?" → SOV 분모의 "모든 브랜드"는 세상의 모든 브랜드가 아니라 AIRank 프로젝트에 추적 등록한 브랜드(내 브랜드 + 등록 경쟁사) 만입니다. 등록 안 한 브랜드는 AI 답변에 아무리 많이 나와도 분모에 0으로 잡힙니다 → 미등록 경쟁사 함정 참고. 실제 점유를 보려면 경쟁사를 빠짐없이 등록하세요.
- "SOV가 Visibility보다 클 수 있나?" → 네. 적은 답변에서 깊게 반복 언급되면("집중 언급" 패턴) SOV가 Visibility보다 훨씬 큽니다. (위 시나리오의 우리 브랜드: Vis 20% < SOV 46.2%)
- "Visibility 100%면 1등인가?" → 아닙니다. Visibility는 "등장 여부"만 봅니다. 모든 답변에 등장해도(🟩 연세풋클리닉 100%) 경쟁사가 더 깊게 언급되면 SOV는 낮고, 등장 순서(Position)는 또 별개 지표입니다.
- "응답 수 = 질의어 수?" → 아닙니다. 응답 수 = 질의어 × 엔진 × 날짜. 질의어 10개라도 엔진 5개·7일이면 응답 350건입니다. 단, 전체 Visibility는 응답을 통째로 더하지 않고 질의어별 가시성을 평균(질의어 동등가중)냅니다 — 수집량 많은 질의어가 점수를 지배하지 않게.
- "대시보드 SOV와 리포트 SOV 숫자가 다른데?" → 일부 화면(KPI 요약 등)은 SOV 분모를 "언급 횟수" 대신 "브랜드가 등장한 응답 수" 기준으로 계산해 값이 다를 수 있습니다. 같은 화면 안에서의 추세 비교를 기준으로 보세요.
다음으로
- 핵심 지표 이해하기 — Position·Sentiment 포함 4대 지표 한눈에
- 지표 사전 — 용어 정의 빠른 참조
- 대시보드 읽기 — 이 지표를 실제 화면에서 확인하는 법
- 사분면 차트 — Visibility × Sentiment 관계를 시각적으로 해석