How it works · 진단 방식

숨기는 것 없이,
측정 방법을 전부 공개합니다

"AI가 우리 가게를 추천해줬다 / 안 해줬다"는 한 번의 대화로는 알 수 없습니다. 같은 질문을 다시 물어보면 답이 또 바뀌기 때문입니다. 그래서 손님이 쓸 법한 질문을 여러 개 만들어, 여러 AI에, 여러 번 물어서 통계로 만듭니다. 아래는 그 과정 전부입니다 — 질문을 어떻게 만들고, 어떤 AI에 어떻게 묻고, 무엇을 걸러내고, 어떻게 세는지까지.

Spec · 한눈에

한 번의 진단에 들어가는 것

아래 숫자는 무료 체험 기준입니다. 유료 정식 서비스에서는 AI 5종·질문 100개까지 늘어납니다.

질문 25개
손님 말투로 새로 설계
AI 3종
챗GPT · 제미나이 · 퍼플렉시티
반복 2회
우연을 걸러내기 위해
답변 150건
25개 × 3종 × 2회
3~5일
신청부터 리포트 발송까지
0원
체험 기간 · 결제 수단 안 받음
Overview · 전체 흐름

신청부터 리포트까지, 6단계

각 단계가 무엇을 하고 왜 필요한지는 바로 아래에서 하나씩 자세히 설명합니다.

STEP 01

질문 설계

손님 말투 25개

STEP 02

AI 질의

3종 × 2회 = 150건

STEP 03

이름 추출

답변에서 업체명만

STEP 04

실존 확인

지도로 하나씩 대조

STEP 05

집계

순위 · 비율 · 출처

STEP 06

리포트

한 문서로 정리

01·06단계는 사람이 직접 확인하고, 02~05단계는 프로그램이 자동으로 돌립니다. 자동으로 나온 결과도 보내드리기 전에 사람이 한 번 더 눈으로 검토합니다.

Detail · 단계별 상세

각 단계에서 실제로 하는 일

측정은 "무엇을 물어봤는가"와 "무엇을 걸러냈는가"에서 신뢰도가 갈립니다. 그 두 가지를 특히 자세히 적었습니다.

01. 질문 설계

사람이 확인

진단의 절반은 "무엇을 물어볼 것인가"에서 결정됩니다. 받은 업종·분야·지역을 바탕으로, 실제 손님이 AI에게 던질 법한 문장 25개를 새로 만듭니다. 업종이 다르면 질문도 통째로 달라지므로, 남의 질문지를 돌려쓰지 않습니다.

말투를 섞습니다. 검색창에 치듯 짧은 질문("마포 동물병원 추천")부터, 상황을 먼저 설명하는 두세 문장짜리 질문까지 함께 넣습니다. 사람들은 AI에게 친구한테 말하듯 편하게 묻기 때문에, 반말 질문의 비중을 더 높게 잡습니다.

의도를 골고루 넣습니다. 추천·가격·후기·영업시간·예약·위치처럼 목적이 다른 질문을 섞습니다. 한 종류만 물으면, 그 한 종류에서만 잘 나오는 곳이 1등처럼 보이는 착시가 생깁니다.

업체 이름은 절대 넣지 않습니다. 질문에 상호를 넣으면 그 상호 얘기가 나오는 게 당연해서 측정 자체가 무의미해집니다. "OO동물병원 어때?"가 아니라 "이 동네 동물병원 어디가 괜찮아?"로 묻습니다.

02. AI 질의

자동 · 150건

만든 질문을 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 세 곳에 각각 2회씩 던집니다. 세 AI 모두 실제로 인터넷 검색을 한 뒤 답하도록 설정합니다. 검색을 끄면 예전에 외운 지식으로만 답해서, 지금 손님이 보는 화면과 달라지기 때문입니다.

왜 3종인가. AI마다 성격이 완전히 다릅니다. 어떤 AI는 업체 이름을 잘 말하지 않고 "직접 비교해보세요"로 끝내는 반면, 어떤 AI는 검색 결과를 그대로 참고해 이름을 술술 댑니다. 한 곳만 보고 판단하면 사실과 다른 결론이 납니다.

왜 2회인가. 같은 질문을 같은 AI에 다시 물어도 답이 바뀝니다. 한 번의 결과는 운이고, 여러 번 모은 결과가 실제 상태입니다. (이유는 아래 "왜 여러 번 물어보나"에서 숫자로 보여드립니다)

원본은 손대지 않습니다. 받은 답변은 한 글자도 고치지 않고 그대로 저장해 둡니다. 나중에 "정말 그렇게 답했나?"를 언제든 되짚을 수 있어야 하기 때문입니다.

03. 이름 추출

자동 + 사람 검수

답변 150건을 전부 읽어서, 그 안에 등장한 업체·브랜드 이름만 뽑아냅니다. 사람이 150건을 일일이 읽는 대신 프로그램이 읽되, 뽑아낸 결과는 표로 만들어 사람이 확인합니다.

표기를 하나로 묶습니다. "OO동물병원"과 "OO 동물병원", "OO의료센터"와 "OO 동물의료센터"처럼 띄어쓰기나 줄임말만 다른 것은 같은 곳으로 묶습니다. 안 묶으면 한 곳이 여러 곳으로 쪼개져 순위가 실제보다 낮게 나옵니다.

사람이 마지막에 봅니다. 이름이 비슷하면 서로 다른 업체가 잘못 합쳐질 수 있습니다. 실제로 그런 오류를 발견해 손으로 되돌린 적이 있어서, 최종 표는 사람이 한 번 눈으로 확인한 뒤에만 리포트에 올립니다.

04. 실존 확인

무료 · 지도 대조

AI는 존재하지 않는 이름도 그럴듯하게 지어냅니다. 그래서 뽑아낸 이름을 지도 서비스에서 하나씩 검색해, 진짜 있는 곳인지 대조합니다. 이 단계를 건너뛰면 세상에 없는 가게가 순위표 상단에 올라갑니다.

실제 측정에서 AI가 말한 이름의 22%가 지도에서 확인되지 않았습니다. 이름은 그럴듯한데 실제로는 없는 경우입니다. 확인되지 않은 이름은 순위 계산에서 빼고, 리포트에는 "확인 불가"로 따로 표시해 둡니다 — 숨기지 않고 보여드려야 숫자를 어디까지 믿으면 되는지 판단하실 수 있기 때문입니다.

05. 집계

자동

확인된 이름을 세어 숫자로 만듭니다. 단순히 몇 번 나왔는지만 세지 않고, 어떤 질문에서 나왔는지, 얼마나 꾸준히 나오는지까지 함께 봅니다. "몇 번 나왔다"보다 "어디서 어떻게 나왔다"가 다음에 무엇을 고쳐야 할지를 알려주기 때문입니다.

언급 횟수와 순위 — 답변 150건 중 몇 번 언급됐는지, 다른 곳과 비교해 몇 번째인지.

질문 커버리지 — 질문 25개 중 몇 개에서 등장했는지. 한 질문에서만 여러 번 나온 것과 여러 질문에 골고루 나온 것은 의미가 전혀 다릅니다.

반복 안정성 — 같은 질문을 다시 물었을 때도 계속 나오는지. 매번 나오면 자리가 잡힌 것이고, 어쩌다 한 번 나오면 아직 운에 가깝습니다.

출처 사이트 — AI가 답을 만들 때 근거로 읽은 웹페이지를 사이트별로 셉니다. 이 목록이 곧 "어디에 우리 정보를 넣어야 하는지"의 답이 됩니다.

06. 리포트

사람 검토 후 발송

위 숫자들을 한 문서로 정리해서 보내드립니다. 브라우저로 바로 열리는 형식이라 따로 프로그램을 깔 필요가 없고, 그대로 인쇄해도 됩니다.

보내기 전에 사람이 한 번 더 봅니다. 이름이 잘못 묶이지 않았는지, 실존 확인에서 놓친 것은 없는지, 숫자 설명이 오해를 부르지 않는지 확인한 뒤 발송합니다. 신청 후 3~5일이 걸리는 이유가 이 검토 시간입니다. 자동으로 즉시 뽑아 보내면 하루면 되지만, 검토 안 된 숫자는 안 보내는 편이 낫다고 봅니다.
Questions · 질문 예시

실제로 이런 질문을 던집니다

아래는 동물병원을 예로 든 질문 예시입니다. 실제 질문은 신청하신 업종·분야·지역에 맞춰 새로 만듭니다.

Q마포구 동물병원 어디가 괜찮아?
Q강아지가 밤에 갑자기 토하는데 지금 갈 수 있는 데 있어?
Q고양이 중성화 수술 비용 보통 얼마나 해?
Q이 근처 야간 진료되는 동물병원 알려줘
Q동물병원 예약 안 하고 그냥 가도 되나요?
Q후기 괜찮은 곳 몇 군데만 추천해줘
Q주차되는 동물병원 찾고 있어
Q파충류도 봐주는 병원 있을까?

상호는 넣지 않습니다

질문에 업체 이름을 넣으면 그 업체가 나오는 게 당연합니다. 이름 없이 물었을 때 나와야 진짜입니다.

말투와 길이를 섞습니다

반말·존댓말, 짧은 검색어형·긴 상황설명형을 함께 넣습니다. 실제 손님들이 그렇게 묻기 때문입니다.

목적을 골고루 넣습니다

추천·가격·후기·영업시간·예약·위치. 한 종류만 물으면 그 분야에서만 강한 곳이 1등처럼 보입니다.

지역 표현도 바꿉니다

구 이름, 동네 이름, 근처 역 이름을 번갈아 씁니다. 손님마다 부르는 방식이 다르기 때문입니다.

Why · 이렇게 하는 이유

한 번 물어본 결과는 왜 믿을 수 없을까요

직접 측정해 보니, 여러 번 반복해서 확인하는 과정이 왜 필요한지가 숫자로 드러났습니다.

질문: "○○구 동물병원 추천해줘" (같은 AI, 같은 질문, 몇 분 간격) 1회차 A동물병원 · B동물의료센터 · C동물병원 2회차 D동물병원 · A동물병원 · E동물병원 → 1순위가 바뀌었습니다. 이때 1회차만 보고 "우리는 안 나온다"고 판단하면 틀립니다. (실제 측정에서 이렇게 회차마다 1순위가 달라진 질문이 40%였습니다)
40%

같은 질문도 결과가 바뀝니다. 같은 질문을 여러 번 물었을 때 1순위 추천이 회차마다 달랐던 질문의 비율입니다. 그래서 "한 번 물어보니 나왔다/안 나왔다"는 판단 근거가 되지 못합니다.

22%

AI는 없는 이름도 지어냅니다. AI가 언급한 업체 이름 중 지도에서 실제로 찾을 수 없었던 비율입니다. 그래서 이름을 그대로 믿지 않고 전부 대조합니다.

8곳

AI가 읽는 사이트는 정해져 있습니다. 특정 지역·업종을 조사했을 때 AI가 근거로 삼은 관련 사이트는 8곳으로 좁혀졌습니다. 그 안에 우리 정보가 없으면 광고비를 써도 AI 답변에는 잘 등장하지 않습니다.

3종

AI마다 답이 다릅니다. 업체 이름을 잘 말하지 않는 AI가 있고, 검색 결과를 그대로 참고해 이름을 술술 대는 AI가 있습니다. 한 곳만 보면 결론이 통째로 달라집니다.

Report · 리포트 구성

리포트에 담기는 것

숫자만 나열하지 않고, 각 숫자가 무슨 뜻이고 무엇을 하라는 신호인지까지 함께 적습니다.

언급 순위표

우리가 몇 위인지, 대신 누가 언급되고 있는지 한 표로 봅니다.

1위 A · 34회
2위 B · 21회
… 우리 · 3회

질문 커버리지

질문 25개 중 몇 개에서 등장했는지. 골고루 나오는지 한쪽만인지 알 수 있습니다.

25개 중 4개 등장 (16%)

반복 안정성

같은 질문을 다시 물어도 계속 나오는지. 자리가 잡혔는지 운인지 구분됩니다.

2회 중 2회 등장 = 안정

AI가 읽은 사이트

어떤 웹페이지를 근거로 답했는지 사이트별로 집계합니다. 정보를 넣을 곳의 목록입니다.

지도 · 디렉토리 · 블로그 …

한 번도 못 나온 질문

25개 중 우리가 한 번도 등장하지 못한 질문 목록. 앞으로 채워야 할 주제가 그대로 나옵니다.

"야간 진료" · "주차" · "비용" …

경쟁 업체 비교

우리 대신 언급된 곳들이 어떤 질문에서 강한지 비교합니다. 차이가 곧 할 일입니다.

A는 "가격" 질문에서 강함
Compare · 비교

직접 몇 번 물어보는 것과 뭐가 다른가요

직접 챗GPT에 물어보시는 것도 의미가 있습니다. 다만 그것만으로는 판단 근거가 되기 어렵습니다.

직접 몇 번 물어보기AI비저블무료테스트기준
질문 수생각나는 대로 2~3개업종에 맞춰 설계한 25개
반복보통 한 번질문마다 2회씩
AI 종류주로 쓰는 것 하나챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 3종
없는 이름 걸러내기확인하기 어려움지도로 전부 대조 (실측 22%가 허수)
근거 사이트눈으로 몇 개 확인전부 수집해 사이트별 집계
남는 것"나온 것 같다"는 인상다음 달과 비교할 수 있는 숫자와 문서
Next · 리포트를 받은 다음

재는 것으로 끝나면 아무것도 바뀌지 않습니다

측정은 시작점입니다. 안 나오는 이유를 찾아 고치고, 다시 재서 올랐는지 확인하는 데까지 이어져야 의미가 있습니다.

1. 원인 찾기

리포트에 이미 재료가 들어 있습니다. AI가 읽는 사이트에 우리 정보가 없는지, 특정 주제 콘텐츠가 없는지, 표기가 제각각인지를 짚습니다.

2. 실행안

상호·주소 표기 통일, 필요한 사이트 등재, 홈페이지에 정보 심기, FAQ 정비, 써야 할 글 주제 목록을 우선순위 붙은 할 일로 정리합니다.

3. 재측정으로 증명

한 달 뒤 같은 질문으로 다시 재서, 무엇이 얼마나 올랐는지 숫자로 보여드립니다. 말이 아니라 같은 잣대로 확인합니다.

무료 체험은 여기까지 중 맛보기입니다 — 지금 상태와 원인 자료까지 보여드립니다. 실행안 정리와 재측정 증명은 유료 서비스에서 이어집니다.

Limits · 미리 말씀드립니다

이 측정이 못 하는 것

할 수 있는 것만 말씀드리는 게 결국 서로에게 이득이라 생각합니다.

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실력이나 품질 평가가 아닙니다. AI가 지금 무엇을 알고 있는지를 잴 뿐입니다. 좋은 곳인데 AI가 모르는 경우가 흔하고, 사실 그게 이 진단의 출발점입니다.
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AI 답변을 우리가 조작할 수는 없습니다. 챗GPT나 제미나이의 내부 동작을 바꿀 방법은 없습니다. 할 수 있는 것은 AI가 참고하는 정보를 정확하고 찾기 쉽게 만드는 일까지입니다.
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측정한 날의 상태입니다. AI 답변은 계속 바뀝니다. 그래서 한 번 재고 끝내지 않고, 같은 질문으로 다시 재서 변화를 보는 방식을 씁니다.
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손님이 실제로 몇 명 왔는지는 알 수 없습니다. AI 답변에 얼마나 등장하는지까지가 이 측정의 범위입니다. 매출 인과관계를 보장하지 않습니다.
FAQ · 자주 묻는 질문

진단 방식에 대해 자주 받는 질문

질문 25개는 누가 만드나요?
업종·분야·지역을 받아서 저희가 만듭니다. 손님이 실제로 쓸 법한 말투로 설계하며, 원하시면 만들어진 질문지를 먼저 보내드리고 빼거나 추가하실 것을 반영한 뒤 진행합니다.
가게가 아니라 유튜브 채널이나 브랜드도 되나요?
됩니다. 검색으로 찾아져야 하는 대상이면 방식은 같습니다. 질문만 그 분야에 맞게 새로 설계합니다.
같은 업종의 다른 가게 결과도 볼 수 있나요?
동의 없이는 공개하지 않습니다. 사례로 소개할 때도 반드시 먼저 여쭙고, 이름·지역을 가린 형태로만 씁니다.

우리 가게·채널·브랜드로도 확인해보세요

같은 방식 그대로, 분야만 바꿔서 진단합니다. 이름과 분야만 남겨주시면 무료로 시작합니다.

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