AI 검색 마케팅 회사를 직접 측정할 때: 0이라는 숫자보다 측정 설계

AI 검색 노출을 대행하는 MEDAD가 자기 회사를 측정했을 때 2026년 7월 28일 브랜드 언급은 228개 응답 단위 중 0회였습니다.[1] 이 결과를 ‘추천율 0%, 실패’라고 한 줄로 요약하면 중요한 사실을 잃습니다. 무엇을 0으로 셌는지, 질문과 엔진은 무엇이었는지, 일부 응답이 빠졌는지, 통계적으로 어디까지 말할 수 있는지를 함께 봐야 합니다.

이 글은 좋은 결과를 홍보하는 사례가 아니라, 불리한 결과를 어떻게 기록하고 다음 작업으로 연결했는지 보여 주는 측정 사례입니다.

30초 요약

• 측정일: 2026-07-28 08:22 KST
• 대상: Gemini, OpenAI, Perplexity, Anthropic, Naver 5개 엔진
• 질문: 고정 질문 23개, 질문당 2회 계획
• 완료 응답 단위: 228개
• 질문 범위: 23개 모두 측정, 22개 완전 완료·1개 부분 완료
• 브랜드 언급: 0회
• Wilson 기록 구간: 0~1.657%
• 출처 표본: 1,121건
• MEDAD 도메인 인용 점유: 0.178%
• 판정에서 제외된 앵커 오탐 후보: 17건
• 결론: ‘절대 0’이 아니라 이 사양과 표본에서 언급을 관측하지 못함

당시 내부 화면에서 사용한 ‘추천율’이라는 명칭은 실제 계산상 브랜드 언급률에 가까웠습니다. 이후 MEDAD는 언급률과 실제 추천률을 구분하도록 지표 정의를 바로잡았습니다.

왜 자기 회사를 먼저 쟀나요?

측정 서비스를 제공하는 회사라면 같은 방법을 자기 사이트에 적용해 봐야 합니다. 그래야 질문 설계의 편향, 판정 오류, 엔진별 출처 차이, 결과 화면의 오해 가능성을 실제로 발견할 수 있습니다.

자체 측정은 잘 나온 숫자를 만들기 위한 시험이 아니었습니다. 다음을 확인하기 위한 기준선이었습니다.

• 고객에게 제공할 사양을 재현할 수 있는가
• 언급과 추천을 구분해 저장하는가
• 원 응답과 출처가 남는가
• 오류와 부분 측정이 보이는가
• 나쁜 결과도 같은 형식으로 보고할 수 있는가

측정 사양

질문 23개 × 엔진 5개 × 반복 2회라면 계획상 230개입니다. 실제 완료 응답은 228개였습니다. 따라서 결과를 보고할 때 230이 아니라 실제 분모 228을 사용했고, 한 질문은 부분 완료로 표시했습니다.

‘추천율 0%’라는 이름이 왜 문제였나요?

당시 화면의 추천율은 답변에 브랜드 이름이 나왔는지를 계산한 값이었습니다. 그러나 이름이 등장한 것과 AI가 실제로 권한 것은 다릅니다.

예를 들어 다음 세 답변은 모두 브랜드명이 나오지만 의미가 다릅니다.

• “MEDAD는 GEO 서비스를 제공합니다.” → 언급
• “이 설명의 출처는 medad.kr입니다.” → 인용 가능
• “조건에 맞는 업체로 MEDAD를 고려할 수 있습니다.” → 추천 가능

부정적 비교나 단순 나열도 언급에 포함될 수 있습니다. 이를 추천률이라고 부르면 결과가 실제보다 긍정적으로 들립니다. MEDAD는 이후 고객 화면의 해당 지표를 ‘언급률’로 바꾸고, 실제 추천 여부를 별도 분모로 계산하도록 구분했습니다.

0회 관측은 무엇을 뜻하나요?

정확한 표현은 ‘이 측정 사양에서 228개 완료 응답 중 MEDAD 브랜드 언급을 관측하지 못했다’입니다.

0회를 관측했다고 실제 확률이 영원히 0이라는 뜻은 아닙니다. 228개 응답 단위를 기준으로 계산한 Wilson 구간의 상한은 1.657%였습니다. 다만 응답들이 완전히 독립이라는 가정에도 주의해야 합니다. 같은 질문을 여러 엔진과 반복으로 재면 질문 단위의 공통성이 남습니다.

그래서 세 값을 함께 보는 편이 낫습니다.

• 응답 기준 언급률
• 질문 기준 도달 범위
• 실제 추천 여부를 판정할 수 있는 응답 기준 추천률

출처에서는 MEDAD가 완전히 0이 아니었습니다

이 회차의 출처 표본은 1,121건이었고 MEDAD 도메인의 인용 점유는 0.178%로 기록됐습니다. 다만 이 저장 지표만으로 개별 페이지의 정확한 인용 건수를 역산하지 않습니다. 도메인·페이지 정규화와 엔진별 출처 제공 방식이 다르기 때문입니다.

후속 전수 점검에서는 MEDAD 프로젝트 3회차 전체의 인용 2,534건 가운데 medad.kr은 홈 URL 1건이었고 GEO 리포트 개별 글은 0건이었습니다. ‘브랜드 언급 0’과 ‘도메인 출처 0이 아님’은 동시에 성립할 수 있습니다. 그래서 언급과 인용을 분리해야 합니다.

무엇이 원인이라고 판단했나요?

관측 사실은 명확했지만 원인을 하나로 단정하지 않았습니다. 당시 가능한 설명은 다음과 같았습니다.

• 자사 도메인에 고유한 GEO 원문이 충분하지 않음
• 비슷한 주제의 글이 여러 개 있어 대표 문서가 불분명함
• 외부에서 브랜드와 전문성을 확인할 근거가 적음
• 새 콘텐츠가 검색 시스템에 반영될 시간이 부족함
• 질문 세트가 MEDAD의 현재 서비스 범위와 충분히 맞지 않음

이 가운데 내부에서 직접 확인할 수 있었던 것은 콘텐츠 구조였습니다. 자사 글 23편을 전수 점검하니 유사도가 높은 6개 쌍이 모두 같은 4편 안에 모여 있었고, 내부 링크는 0개였습니다. 그래서 먼저 콘텐츠를 11편으로 정리하고 대표 총론과 세부 글을 연결했습니다.[2]

그러나 이 조치가 언급률을 높였다고 곧바로 말하지 않았습니다. 원인 후보를 고친 것과 외부 결과가 바뀐 것은 다른 단계입니다.

이 측정이 바꾼 운영 원칙

1. 지표 이름을 계산식에 맞춥니다

이름이 나왔으면 언급, 출처에 있으면 인용, 실제로 권했으면 추천이라고 부릅니다.

2. 모름을 0으로 표시하지 않습니다

이전 회차에 실제 추천 여부를 수집하지 않았다면 추천률은 0%가 아니라 ‘측정 불가’입니다.

3. 계획 분모가 아니라 실제 분모를 씁니다

230개를 계획했어도 완료가 228개면 228을 사용하고 부분 측정을 표시합니다.

4. 오탐을 숨기지 않습니다

브랜드 앵커와 비슷하지만 실제 언급이 아닌 후보 17건을 제외했다는 기록을 남겼습니다.

5. 원 응답을 보관합니다

판정 규칙이 바뀌면 과거 원문을 다시 검수할 수 있어야 합니다.

6. 사양이 같은 회차만 추이로 잇습니다

엔진, 질문 버전, 반복, 판정 규칙이 바뀌면 비교 단절점을 표시합니다.

0 이후 실제로 한 일

1. 기존 공개·미공개 글 23편 전수 조사
2. 중복 의도와 고유 근거 분리
3. 총론 한 편으로 공개 글 3편 통합
4. 기존 주소의 영구 이전 연결
5. 공개된 적 없는 초안 13편 폐기
6. 측정 방법·비용·대행사 선택·자체 사례의 역할 분리
7. 내부 링크 0개에서 6개로 보강
8. 다음 동일 사양 측정을 성과 판정 시점으로 설정

이것은 ‘0%를 1위로 만든 비법’이 아닙니다. 측정에서 발견한 빈칸을 콘텐츠와 운영 구조로 바꾼 과정입니다.

다른 회사가 자체 측정할 때의 최소 표

이 사례를 읽을 때 주의할 한계

첫째, 2026년 7월 28일의 한 회차는 모든 시점과 모든 사용자를 대표하지 않습니다. 모델과 검색 시스템은 바뀌고 개인화·지역 조건도 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

둘째, 228개 응답은 23개 질문을 여러 엔진에서 반복한 값입니다. 이를 228명의 독립 사용자 조사처럼 해석해서는 안 됩니다. Wilson 구간은 기록을 위한 한 표현이며 질문 간·엔진 간 의존성을 모두 해결하지 않습니다.

셋째, 당시 판정기의 ‘추천율’은 실제로 언급률에 가까웠습니다. 용어를 바로잡았지만 과거 공개물을 읽을 때는 당시 정의를 함께 봐야 합니다.

넷째, 인용 점유는 엔진이 제공한 출처 형식에 영향을 받습니다. 어떤 엔진은 정확한 페이지를, 어떤 엔진은 도메인이나 중계 주소를 제공하므로 페이지별 합계와 도메인별 합계가 일치하지 않을 수 있습니다.

다섯째, 콘텐츠 통합 뒤 내부 품질 지표가 좋아진 것은 확인했지만 AI 언급·인용 성과 개선은 이 사례의 측정 범위에서 확인하지 않았습니다.

후속 회차에서 확인할 가설

이 사례가 완성되려면 다음 질문에 같은 사양으로 답해야 합니다.

• 대표 총론과 세부 글이 검색·인용 후보에 새로 들어왔는가
• 자사 도메인 출처가 홈이 아닌 실제 GEO 리포트 페이지로 확장됐는가
• 언급이 발생한 질문이 있다면 어느 고객 단계의 질문인가
• 언급과 실제 추천 판정이 어떻게 다른가
• 새 콘텐츠가 아닌 외부 정보 변화가 결과를 설명하는가
• 사양 변화 없이도 여러 회차에서 같은 방향이 반복되는가

후속 결과가 좋지 않더라도 실패가 아닙니다. 접근·식별·질문·근거 중 다음으로 조사할 범위를 좁힐 수 있기 때문입니다.

결론

0은 부끄러운 숫자도, 자극적인 마케팅 문구도 아닙니다. 측정 설계가 공개돼 있을 때만 현재 상태를 설명하는 자료가 됩니다.

MEDAD의 2026년 7월 28일 결과는 228개 완료 응답에서 브랜드 언급을 관측하지 못했다는 사실을 보여 줍니다. 동시에 일부 도메인 인용은 있었고, 추천 여부는 언급과 별도로 봐야 하며, 실제 확률의 상한도 0보다 컸습니다.

좋은 측정은 나쁜 결과를 감추지 않습니다. 무엇을 0으로 셌는지 설명하고, 고칠 수 있는 원인을 찾고, 같은 조건에서 다시 재는 것까지가 한 과정입니다.

함께 읽을 글

• GEO·AEO 총정리: AI 검색에 이해되기 쉬운 콘텐츠의 기본: 접근·식별·답변·검증 네 단계로 정리한 기본 원리
• AI 노출 측정 리포트 읽는 법: 이 사례의 언급·인용·추천·분모를 읽는 일반 원칙
• 자사 글 23편을 11편으로 줄인 기록: 0회 관측 뒤 실제로 바꾼 콘텐츠 구조

참고 자료

1. MEDAD 자체 측정 회차 기록, 2026-07-28
2. MEDAD 자사 콘텐츠 전수 점검 기록, 2026-09-02
3. Google Search Central, Optimizing your website for generative AI features on Google Search

작성: MEDAD 편집팀

사실 검수: MEDAD 운영 기록·측정 사양 대조

최종 확인일: 2026-09-16