AI 답변은 물을 때마다 달라집니다. 그래서 한 번 물어보고 «몇 위»라고 적으면 그건 측정이 아니라 한 번의 운입니다. 저희는 같은 질문을 날마다 묻고 질문마다 「최근 7일 몇 번 중 몇 번」을 표본 수와 함께 적습니다.
어디서 묻는지도 결과를 바꿉니다. 로그인한 창에서 물으면 그 사람이 그동안 물어본 것이 섞입니다. 그건 그 회사의 답이 아니라 그 사람의 답입니다. 저희는 ChatGPT·Perplexity·Gemini 를 로그인하지 않은 새 창에서 한국어로 묻고, 답변 원문과 답에 붙은 출처 주소, 물어본 시각을 통째로 남깁니다. Claude 는 Claude Code 웹 검색을 거쳐 묻습니다. claude.ai 화면과 다를 수 있어 보고서에 그렇게 적습니다.
AI 가 실제로 사이트를 읽었는지는 방문 기록으로 따로 봅니다. 고객사 서버에 기록 장치를 달면 어느 AI 가 언제 몇 쪽을 읽어 갔는지 남습니다. 이건 검색 콘솔에도 나오지 않습니다. 기록 장치는 30일 파일럿에 들지 않고, 파일럿을 마친 뒤 기술 세팅에서 답니다.
사례 학원에서는 착수 다음 날 0시 49분에 ClaudeBot 이 robots.txt 부터 읽었고 10분 뒤 Googlebot 이 왔습니다. 첫 기준선을 잴 때 학부모 질문 8개를 물었는데 이 학원 사이트를 출처로 단 답은 0개였습니다. 학원 이름이 나온 답 2개의 출처는 학원 목록 사이트였습니다.
실제 손님이 쓸 법한 말로 20개를 씁니다. 업종·지역·상황으로 나누고, 고객이 승인한 뒤에는 바꾸지 않습니다.
개인 취향이 섞이면 그 회사의 답이 아니라 그 사람의 답이 됩니다. 승인한 질문 20개를 ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude에 날짜별로 묻고, 답 원문과 출처를 보관합니다. 수집 방법과 횟수는 보고서마다 적습니다.
불린 횟수, 몇 번째로 나왔는지, 어떤 글을 참고했는지를 적습니다. 물어본 횟수를 반드시 함께 적습니다.
질문·답변 전문·출처 주소·시각을 그대로 보관합니다. 나중에 다시 세어 볼 수 있어야 근거가 됩니다.
어느 AI 가 몇 쪽을 읽어 갔는지와 답변에 불리는 빈도를 같이 놓고 봅니다. 읽지도 않았는데 불릴 수는 없습니다.
학부모 질문 8개 중 이 학원 사이트를 출처로 단 답이 0개였습니다.
착수 다음 날 ClaudeBot 이 robots.txt 부터 읽었습니다. 서버 로그 원본입니다.
많을수록 좋지만 비용이 듭니다. 저희는 질문 20개를 AI 네 곳에 하루 1회 묻습니다. 구글 AI 개요와 네이버 AI 브리핑은 자동 측정 도구가 없어 담당자가 직접 확인합니다(시작·30일 차 각 1회, 화면 캡처 첨부). 표본이 작아 방향 참고용입니다. 중요한 것은 횟수 자체보다 그 횟수를 보고서에 같이 적는 일입니다.
믿어 달라고 하지 않습니다. 질문, 답변 원문, 답에 붙은 출처 주소, 물어본 시각이 전부 남아 있고 요청하시면 그대로 드립니다.