같은 질문, 36개 지점: AI의 동네 추천은 얼마나 바뀔까
뉴욕, 서울, 오스틴, 도쿄의 36개 지점에서 ChatGPT와 Gemini에 “근처” 질문 15개를 두 번씩 물었습니다. 3km 떨어진 두 답변이 함께 추천한 장소는 ChatGPT 4.9%, Gemini 15.1%였습니다.
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AI 검색 가이드와 리서치
ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google, 네이버가 무엇을 말하고 무엇을 인용하는지 실제 답변으로 측정하고, 그 안에서 브랜드를 추적하는 방법을 다룹니다.
AI 답변은 어떤 사이트를 인용할까: ChatGPT, Gemini, Perplexity, 네이버 AI 탭 답변 479개 분석
한국과 미국의 같은 구매 질문 136개에 대한 AI 답변 479개의 출처를 모두 읽었습니다. 한 질문에서 인용된 사이트의 88%는 한 엔진에만 나왔고, Perplexity는 미국 답변의 34%에서 Reddit을, 네이버 AI 탭은 97%에서 네이버 블로그를 인용했습니다.
쿼리 팬아웃이란: ChatGPT, Perplexity, Copilot이 답하기 전에 실행하는 검색
쿼리 팬아웃(query fan-out)은 AI 어시스턴트가 질문 하나에 답하려고 실행하는 웹 검색의 묶음입니다. ChatGPT와 Copilot의 실제 팬아웃 검색어, 그 검색어가 질문에 더하는 것, 이를 GEO 데이터로 모으는 방법을 정리했습니다.
OpenAI API 웹 검색 비용 실측: ChatGPT 답변 하나에 $0.058
OpenAI Responses API에 web_search 도구를 붙여 쇼핑 질문 10개를 보냈습니다. 답변 하나가 평균 $0.0579였고, 검색 호출보다 모델이 읽는 검색 결과 토큰이 더 비쌌습니다. 청구 내역 전체와 querying.ai에서 같은 답변을 받는 비용을 정리했습니다.
GEO란? 생성형 엔진 최적화의 뜻과 측정 방법, 실제 AI 답변으로 정리
GEO는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI 답변에 우리 브랜드가 언급되고 인용되게 하는 일입니다. 엔진이 브랜드를 고르는 방식, SEO와의 관계, 측정 방법을 정리했습니다.
AI는 어떤 브랜드를 추천할까: AI 인덱스 2026년 9월
한국과 미국에서 ChatGPT, Gemini, Perplexity, 네이버 AI 탭에 구매 질문 136개를 물었습니다. 답변 479개 중 82%가 브랜드를 언급했고, 어떤 브랜드가 얼마나 나왔는지 정리했습니다.
ChatGPT와 AI 답변에서 우리 브랜드 노출을 추적하는 방법
ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI가 우리 브랜드를 얼마나 언급하고 인용하는지 측정하는 방법. 물어볼 질문, 엔진과 시장, 지표, API 호출까지 정리했습니다.
AI 노출 측정에 답변은 몇 개 필요할까: 표본 크기와 오차 범위
답변 30개로 잰 언급률의 오차 범위는 약 ±18%p입니다. AI 노출을 재고 두 기간을 비교하는 데 필요한 질문, 엔진, 실행 횟수를 계산식과 함께 정리했습니다.
로컬 GEO: 동네마다 달라지는 ChatGPT와 Google AI 답변
ChatGPT에 서울의 세 역과 뉴욕의 세 동네에서 근처 정형외과를 물었더니 장소마다 다른 병원을 추천했습니다. 장소별로 AI 노출을 측정하는 방법을 정리했습니다.