AI 검색 시대, 브랜드 성과는 이제 ‘AI KPI’로 측정하세요
AI 검색 환경은 빠르게 변하고 있어요. 이제 사용자는 단순히 키워드 기반의 검색 결과가 아니라, AI가 요약하고 추천하는 답변을 더 많이 확인하게 되었어요. 그렇기 때문에 브랜드가 AI 검색 결과 안에서 얼마나 잘 보이는지가 점점 더 중요해지고 있죠. 하지만 단순히 노출 여부만 확인해서는 안 돼요. 실제로 우리 브랜드가 AI 검색에서 얼마나 효과적으로 성과를 내고 있는지를 측정하려면, 명확한 KPI를 설정하고 관리하는 과정이 필요해요.
AI 검색 최적화를 위한 4가지 핵심 KPI
언급률: AI 답변에서 우리 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지의 비율
언급 위치: 브랜드 언급이 요약, 첫 문장, 제목 등 상위 포지션에 등장하는 비율
긍정/부정 평가: 언급이 긍정·중립·부정 중 어디에 속하는지의 분포(감성 점수)
주관적 점수: 팀이 직접 평가한 톤앤매너 적합성 등 정성 점수
KPI 설정 방법 및 측정방법
브랜드가 AI 검색 환경이나 콘텐츠 서비스 영역에서 얼마나 잘 드러나는지, 그리고 어떻게 인식되고 있는지를 수치로 잡아내려면 단순한 유입 수치 외에 언급 중심의 KPI가 중요해져요. 여기서는 언급률, 언급 위치, 언급 긍정/부정도, 주관적 점수 이 네 가지 지표를 중심으로, 어떤 방식으로 계산하고 활용할 수 있는지를 자세히 풀어드릴게요.
1. 언급률
언급률은 말 그대로 “우리 브랜드가 얼마나 자주 언급되는가”를 수치화한 지표예요. AI 검색 답변에서 브랜드 이름이 등장한 횟수를 모아서, 전체 응답수 대비 비율 형태로 나타내는 거죠. 예를 들어 한 달 동안 AI 답변 내에서 브랜드명이 200회 언급되었고, 전체 답변 수가 2,000개였다면 언급률은 200 ÷ 2,000 = 10%가 돼요. 이를 활용하면 경쟁사들을 포함한 전체 언급량 대비 우리 브랜드가 점유한 비율을 계산해 Share of Voice (SOV) 개념으로 활용할 수도 있어요.
언급률이 높다는 건 브랜드 노출 기회가 많다는 뜻이지만, 무조건 좋다고만 볼 수는 없어요. 예컨대 맥락이 맞지 않거나 스팸처럼 무분별한 언급이 많다면 실제 이미지나 인지도 향상에 도움이 되지 않거든요. 그래서 반드시 필터링 과정을 거쳐야 하고, 기간 변화, 경쟁사 언급량 대비 변화 등을 같이 봐야 해요.
2. 언급 위치
언급 위치는 언급률보다 더 세밀한 관점이에요. 브랜드 이름이 문서나 AI 답변 내에서 어느 위치에 등장하는지가 중요하죠. 예를 들어 요약 부분, 첫 문단, 제목 혹은 핵심 요약 답변 문장 등에 브랜드가 등장한다면 더 강한 노출 효과를 기대할 수 있어요. 반대로 말미나 보조 문단에만 언급된다면, 사용자나 AI가 그 브랜드를 중심 고려 대상으로 삼는 빈도가 떨어질 수 있어요.
예를 들어 한 달의 분석 대상 AI 답변 중 브랜드명이 요약문이나 상위 문장에 등장한 건 50건, 전체 언급 건수는 200건이라면 위치 우선 언급 비율은 50 ÷ 200 = 25%가 돼요. 또는 언급 문서 중 브랜드명이 처음 등장한 문단 번호 분포를 히트맵처럼 시각화해서 “대부분 3번째 문단 이후에만 등장한다” 이런 패턴을 보면 수정 포인트를 찾을 수 있죠.
언급 위치의 장점은, 노출 기회를 더 전략적으로 잡을 수 있다는 거예요. 단점은 분석이 복잡하여 측정하기 어렵다는 거에요.
3. 언급 긍정/부정도
브랜드가 많이 언급되는 것만큼이나 중요한 건 “어떤 감정이나 맥락에서 언급되는가”예요. 긍정적인 언급이 많아야 브랜드 이미지가 좋아지고, 부정적인 언급이 많다면 오히려 브랜드 손상이 될 수 있어요. 그래서 텍스트 감성 분석을 통해 각 언급을 긍정, 중립, 부정으로 분류한 뒤, 긍정 언급 비율이나 감성 점수를 KPI로 쓰는 방식이 일반적이에요.
예를 들어 “브랜드명 언급 100건 중 긍정 60건, 중립 30건, 부정 10건”이면 긍정 비율은 60%예요. 또는 감성 점수 체계를 -100부터 +100 같은 스케일로 잡아서 평균 점수를 계산할 수도 있고요.
이 지표는 브랜드 인식의 질을 보여주니까 매우 중요해요. 다만 자동 감성 분석은 문맥이나 반어법, 비꼼을 잘못 해석할 가능성도 있어서, 중요한 문장은 검토를 섞는 게 좋아요. 또 시간 흐름에 따라 변동이 심하니 추이 분석이 필수예요.
4. 주관적 점수
언급률이나 위치, 감성만으로는 잡히지 않는 브랜드에 대한 감성적 인상(느낌, 인지도, 정서적 연결성 등)을 보완하는 지표가 바로 주관적 점수예요. 내부 평가팀이나 마케팅 담당자들이 언급된 콘텐츠를 보고 브랜드에 어울리는지, 톤앤매너에 맞는지 여러 기준으로 점수를 직접 부여하여 측정할 수 있어요.
예를 들어 분기마다 동일한 질문지를 사용해 콘텐츠 팀이 주관적인 점수를 직접 측정해서, 이를 기준점으로 삼아 다음 분기엔 점수가 올라갔는지 내려갔는지 보고 전략을 조정하는 거죠.
주관적 점수의 장점은 브랜드의 느낌적 측면을 반영할 수 있다는 거예요. 다만, 직접 수기로 측정해야 하고 일관성이 부족할 수 있다는 단점이 있어요.
지표 | 의미 | 계산법 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|
언급률 | 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지를 보여주는 지표 | 브랜드 언급 횟수 ÷ 전체 응답 수 × 100 | 브랜드 인지도 및 노출 기회를 직관적으로 확인 가능 | 맥락과 무관한 언급, 스팸성 언급은 실제 효과와 괴리 발생 |
언급 위치 | 브랜드 언급이 문서/답변 내 어디에 위치하는지 | 상위 문장 내 브랜드 언급 수 ÷ 전체 언급 수 × 100 | 단순 노출을 넘어 영향력까지 파악 가능 | 분석 과정이 복잡하고 자동화하기 어려움 |
언급 긍정/부정도 | 언급이 긍정·중립·부정 중 어떤 맥락으로 나오는지 측정 | 긍정 비율 = 긍정 언급 수 ÷ 전체 언급 수 × 100 | 브랜드 이미지의 질적 상태를 파악 가능 | 해석 오류 가능, 결과 변동성이 큼 |
주관적 점수 | 수치화하기 어려운 브랜드의 감성적 인상·연결성을 보완하는 지표 | 내부 평가팀이 언급 품질·맥락 적합성 등을 직접 점수화 | 브랜드의 정성적 가치 반영 가능 | 측정 주체에 따라 편차 발생, 일관성 유지 어려움 |
AI 검색 KPI 관련 자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. AI 검색 KPI는 기존 SEO 지표(순위, 트래픽)와 어떻게 다른가요?
A. 전통 SEO는 문서 단위 노출(순위/클릭/트래픽)에 초점 둬요. 반면, AI 검색 KPI는 AI가 생성한 답변 내 ‘브랜드 존재/맥락/품질’에 초점이 있이요.
Q2. 이 KPI들은 얼마나 자주 측정해야 하나요?
A. 주간 단위 추이를 기본적으로 권장해요. 이슈성 캠페인/출시 기간에는 일 단위로 모니터링하세요.
Q4. 어떤 KPI부터 시작하는 게 가장 중요한가요?
A. 언급률(존재 유무) → 언급 위치(질적 도달) → 감성(맥락 품질) → 주관적 점수(브랜드핏 보완) 순으로 단계적 도입을 권장해요.
KPI 측정, 이제는 자동화가 필요해요
사실 여기까지 보셨다면 느끼셨을 거예요. 언급률, 언급 위치, 긍정·부정 감정 분석, 주관적 점수까지… 각각 따로 계산하고 분석하려면 시간도 오래 걸리고, 데이터도 여기저기 흩어져 있어서 쉽지 않아요. 특히 AI 검색 환경은 빠르게 변화하기 때문에, 단순히 한 번 측정하는 걸로는 충분하지 않고 지속적인 모니터링이 필요해요.
이럴 때 저희 BaRam 서비스가 도움이 돼요. 우리 서비스는 브랜드의 언급률부터 언급 위치, 긍정·부정도, 주관적 점수까지 한 번에 자동으로 측정하고, 보기 쉽게 정리해드려요. 따로 데이터를 모으고 엑셀로 정리할 필요 없이, 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있는 거죠.
즉, “KPI를 어떻게 측정하지?”라는 고민을 할 필요가 없어요. 그냥 우리 서비스를 쓰면, 브랜드가 AI 검색 환경에서 어떤 위치에 서 있는지, 어떤 이미지를 쌓아가고 있는지 바로 확인할 수 있어요.
이제는 고민을 내려놓고, 우리 서비스와 함께 브랜드 성과를 손쉽게 확인해보세요.🚀