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기능이 아니라 집계가 어긋나요
해외 도구들은 대체로 잘 만들어져 있어요. 문제는 다른 데 있어요.
가장 흔한 게 브랜드 이름 표기예요. AI는 같은 회사를 "바람", "BaRam", "바 람", "바람(BaRam)"처럼 제각각 써요. 이걸 하나로 묶지 못하면 실제로는 언급됐는데 안 나온 걸로 집계돼요. 언급률이 실제보다 낮게 나오면 개선 판단 자체가 어긋나요.
그다음은 결제. 해외 카드만 되고 세금계산서가 안 나오면 서비스가 좋아도 매달 경비 처리가 일이 돼요.
한국어 질문에는 한국 출처가 붙어요
해외 툴을 쓸 때 놓치기 쉬운 부분이 출처 분석이에요. 한국어로 물으면 AI가 참고하는 사이트 구성이 영어권과 달라요.
저희가 모은 인용을 보면 Perplexity는 인용의 24.3%가 네이버 블로그였어요. ChatGPT는 같은 기간 0.1%, Gemini는 0.3%였고요. 한국 고객이 Perplexity에 물으면 네이버에 쓴 글이 답변의 근거가 되는 경우가 많다는 뜻이에요.
그래서 어떤 툴이든 도입 전에 두 가지를 확인해 보세요. 네이버 도메인이 출처로 제대로 잡히는지, 그리고 엔진별로 출처를 나눠 보여주는지요.
24.3%Perplexity가 인용한 출처 중 네이버 블로그의 비중이에요. ChatGPT(0.1%)와 Gemini(0.3%)에서는 거의 나오지 않았어요.
AI 엔진은 어디를 인용할까
Perplexity 답변의 85.8%에 인용 링크가 붙어 있었어요.
옮기기 전에 설정부터
툴 문제가 아니라 설정 문제인 경우가 꽤 있어요.
- 브랜드 별칭을 등록하는 설정이 있는지. 있으면 한글, 영문, 띄어쓰기 변형을 전부 넣어 두세요
- 질문을 한국어로 넣고 있는지. 영어 질문으로 추적하면 한국 사용자가 실제로 묻는 것과 다른 결과가 나와요
- 측정 지역이 한국으로 되어 있는지
국내 서비스를 고를 때 볼 다섯 가지
다음 선은 넘어야 해요.
- 엔진 3곳 이상. ChatGPT 하나만 보는 서비스는 판단에 쓸 수 없어요
- 하루 한 번 이상 자동 측정. AI는 잴 때마다 답이 달라서 여러 번 재야 비율이 의미를 가져요
- 원본 응답과 참고 출처 공개. 점수만 주면 다음에 뭘 할지 정할 수 없어요
- 경쟁사 비교. 우리 언급률만으로는 잘하고 있는 건지 몰라요
- 데이터 내려받기. 파일이나 API로 못 빼면 다음에 옮길 때 또 처음부터예요
브랜드 이름 합산은 이렇게
BaRam은 회사마다 별칭 목록을 따로 두고, 답변 본문에서 정식 이름과 별칭을 모두 찾아 같은 회사의 언급으로 합쳐요. 이 작업은 AI에게 맡기지 않고 코드가 글자 위치를 직접 계산해요.
예전에는 AI가 센 위치를 썼는데, 한국어에서는 글자를 쪼개는 방식이 달라 특히 부정확했어요. 지금은 같은 입력이면 항상 같은 결과가 나와요. 다른 서비스를 고르시더라도 같은 걸 물어보시면 돼요.