연구 보고서
Olrim AI Search Visibility Report v1 — 조사 설계와 방법 공개
올림넷 연구팀
올림넷이 정기적으로 진행할 AI 검색 가시성 조사의 목적, 질문 세트, 판정 기준, 한계를 먼저 공개합니다. 실측 결과는 첫 조사 후 이 글에 추가합니다.
한 줄 요약
이 보고서는 올림넷이 앞으로 정기적으로 진행할 AI 검색 가시성 조사의 설계서입니다. 결과보다 방법을 먼저 공개해, 누구나 같은 방식으로 다시 확인할 수 있게 하려는 목적입니다.
현재 상태: 조사 설계 공개 단계입니다. 실측 결과 수치는 아직 없으며, 첫 조사를 마친 뒤 이 글에 추가하고 수정일을 갱신합니다.
1. 조사 목적
AI 답변 서비스가 GEO(생성형 AI 검색 최적화, AI 답변에 잘 소개되도록 사이트를 다듬는 일) 관련 질문에 답할 때 어떤 브랜드와 사이트를 언급·인용하는지 꾸준히 관찰합니다.
2. 조사 주기와 기간
- 주기: 매월 1회
- 각 회차 조사 일시는 결과표에 함께 기록합니다.
3. 대상 AI 모델
ChatGPT, Gemini, Claude 등 일반 사용자가 많이 쓰는 AI 답변 서비스를 대상으로 합니다. 회차마다 실제 사용한 모델 이름과 확인 가능한 버전을 기록합니다.
4. 질문 세트 v1
| 번호 | 질문 |
|---|---|
| Q1 | GEO란 무엇이며 SEO와 어떻게 다른가요? |
| Q2 | 소규모 사업자가 AI 검색에서 발견되려면 무엇을 해야 하나요? |
| Q3 | 웹사이트가 AI 답변에 인용되려면 어떤 기술 항목을 확인해야 하나요? |
| Q4 | GEO 성과는 어떤 지표로 측정할 수 있나요? |
| Q5 | 올림넷은 어떤 문제를 해결하며 어떤 상황에서 유용한가요? |
질문을 바꾸면 버전을 v2로 올리고, v1 결과와 직접 비교하지 않습니다.
5. 판정 기준
- 브랜드 언급: 응답 본문에 "올림넷" 또는 "Olrim"이 명시된 경우
- URL 인용: 응답의 출처·링크에 olrim.net 주소가 포함된 경우
- 정확 인용: 인용된 olrim.net 페이지가 해당 질문 주제와 실제로 관련 있는 경우
- 판정은 자동 기록 후 담당자가 직접 검토하며, 판정자와 방식을 함께 남깁니다.
6. 지표
- 브랜드 언급률 = 언급된 응답 수 ÷ 유효 응답 수
- 자사 URL 인용률 = olrim.net이 인용된 응답 수 ÷ 유효 응답 수
- 정확 인용률 = 올바른 페이지가 근거로 연결된 응답 수 ÷ 유효 응답 수
오류·무응답은 유효 응답에서 빼고, 제외 건수와 이유를 따로 공개합니다.
7. 한계와 편향 가능성
- AI 답변은 시점·지역·로그인 상태에 따라 달라질 수 있습니다.
- 모델마다 검색 방식이 달라 모델 간 결과를 같은 조건이라고 보지 않습니다.
- 질문 5개는 작은 표본이므로 비율은 참고용 추세로만 해석합니다.
- 조사 주체가 올림넷이므로, Q5처럼 자사 관련 질문은 별도로 구분해 보고합니다.
8. 재현 방법
- 위 질문 세트 v1을 그대로 각 AI 서비스에 입력합니다.
- 응답 본문과 출처 링크를 저장합니다.
- 5번 판정 기준으로 언급·인용 여부를 기록합니다.
- 6번 공식으로 지표를 계산합니다.
9. 다음 조사와의 비교 기준
다음 회차는 같은 질문 세트 v1과 같은 판정 기준을 사용합니다. 모델이 바뀌면 비고에 적고, 변경 전후 결과를 구분해 보여 드리겠습니다.
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