모델 출력과 소비자 검색 화면을 구분하세요
고객이 AI 검색에서 보는 추천·인용을 측정하려면 소비자 화면의 답변을 관측해야 합니다. querying.ai는 엔진별 소비자 답변을 수집하고, 본문·출처·처리 시간과 화면별 추가 데이터를 반환합니다. 모델 API의 답변과 동일한 데이터라고 가정하지 않습니다.
하나의 접수 방식, 엔진별 응답 구조
POST /v1/async/task에 taskType과 payload를 보내면 작업 ID를 받습니다. 결과는 웹훅 또는 폴링으로 확인합니다. ChatGPT의 검색 쿼리, Google의 검색 결과 봉투, 네이버의 상품 카드는 서로 다른 필드이므로 엔진 레퍼런스를 확인하세요.
반복 측정과 국가 설정
payload.country에 KR·US 같은 국가 코드를 넣고 프롬프트는 원하는 언어로 작성하세요. 국가 지원 여부와 실제 수집 시각을 보관합니다. 한 번의 응답으로 시장 전체를 대표하지 말고 같은 프롬프트 집합을 반복 관측하세요.
요청·비용·실패 처리
공개 답변 엔진은 완료 요청당 1–2크레딧입니다. 요금제에는 월 사용 크레딧과 동시 요청 한도가 있으며, 실패 요청은 과금하지 않습니다. Google·네이버가 AI 요약을 생성하지 않는 경우는 수집 장애와 구분하세요.
한국과 해외 AI 검색의 인용 출처 비교
예를 들어 같은 이어폰 추천 질문을 ChatGPT·Gemini·Perplexity에 제출하고, 한국 시장은 네이버 AI 브리핑·AI 탭으로 함께 관측합니다. 수집 단계에서 본문·인용·쇼핑 카드를 분리해 저장하면 엔진마다 같은 상품을 다르게 추천하는지 확인할 수 있습니다.
- 답변 원문과 taskType, 질문, 국가, 수집 시각을 한 묶음으로 저장합니다.
- 출처 URL을 도메인으로 묶되 AI 인용과 일반 검색 결과는 따로 집계합니다.
- 정기 브랜드 추적은 Monitors, 인용 페이지가 주장을 뒷받침하는지 확인하는 작업은 Source Influence로 이어갑니다.
첫 요청
GEMINI로 연동을 확인한 다음 엔진별 입력 필드와 스키마를 적용하세요.
{
"taskType": "GEMINI",
"payload": {
"prompt": "출퇴근용 무선 이어폰 추천",
"country": "KR"
}
}