측정 계약

드리는 숫자의 분모부터 먼저 놓습니다

질문 수, 묻는 곳, 되묻는 횟수, 그리고 거기서 나오는 칸 수. 여기에 한 회차를 마감하려면 넘어야 하는 읽기 비율까지 함께 적었습니다. 이 지면의 값은 전부 상품 계약에서 직접 읽어 온 것이라, 계약이 바뀌면 이 화면도 같이 바뀝니다.

기준일

한 번의 진단이 던지는 질문의 수

진단은 그 업종의 구매자가 실제로 물어볼 법한 질문을 목록으로 만든 다음, 그 목록을 여러 곳에 나눠 던지고 같은 질문을 정해진 횟수만큼 다시 던집니다. AI는 같은 질문에도 날마다 다르게 답하기 때문에, 한 번 묻고 끝내면 그날 운을 본 것이 됩니다.

파노라마는 질문 50개를 7번씩 던지고, 답이 나오는 아래 16곳을 전부 읽습니다.

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진단질문묻는 곳 되묻기나란히 측정하는 경쟁사
레이더 5 15 7 525 0
컴퍼스 20 15 7 2,100 3
파노라마 50 15 7 5,250 10

질문 하나가 묻는 곳 15곳 × 되묻기 7번 = 105셀이 됩니다. 아래 사각형 하나가 한 셀입니다.

못 잰 셀도 셀로 측정합니다

읽지 못한 셀을 분모에서 빼면 비율이 저절로 좋아집니다. 그 계산은 하지 않습니다. 던진 셀은 하나도 빼지 않고 분모에 남기고, 읽은 셀과 읽지 못한 셀을 따로 측정해 각각 몇 개였는지를 리포트 같은 자리에 나란히 적습니다.

어디에 묻는지, 이름을 전부 적습니다

나라마다 사람들이 쓰는 곳이 다릅니다. 아래는 지금 보고 계신 시장에서 실제로 묻는 15곳 전부이고, 다른 시장의 목록은 언어를 바꿔 그 지면에서 바로 확인하실 수 있습니다.

종류묻는 곳
AI 답변OpenAI 웹검색
AI 답변Perplexity
AI 답변Anthropic 웹검색
AI 답변xAI 웹검색
AI 답변Gemini
AI 답변Google AI 모드
AI 답변네이버 AI브리핑
검색네이버 검색
검색구글 검색
뉴스네이버 뉴스
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영상유튜브 검색
영상구글 숏폼
검색빙 검색
AI 답변Bing Copilot

묻는 곳 15곳, 이름이 오르는 화면 16곳

구글 검색에 한 번 물으면 검색 결과와 그 위의 AI 요약, 두 화면이 함께 나옵니다. 이름이 오를 수 있는 화면이 16곳인 이유가 이것입니다. 물어보는 곳은 15곳이고, 답이 뜨는 화면은 그보다 많습니다. 두 수는 서로 다른 것을 가리키므로 섞어 쓰면 안 됩니다.

이름이 오를 수 있는 화면, 전부 적습니다

묻는 곳은 15곳인데 답이 오르는 화면은 16곳입니다. 한 곳에 한 번만 물어도 화면이 둘로 갈리는 경우가 있어서 두 수가 다릅니다. 아래가 그 16곳 전부입니다.

종류화면어디서 얻나
AI 답변ChatGPTOpenAI 웹검색
AI 답변PerplexityPerplexity
AI 답변ClaudeAnthropic 웹검색
AI 답변GrokxAI 웹검색
AI 답변GeminiGemini
AI 답변구글 AI 모드Google AI 모드
AI 답변네이버 AI브리핑네이버 AI브리핑
AI 답변구글 AI 개요구글 검색 · 같이 옴
검색구글 검색구글 검색
검색네이버 검색네이버 검색
뉴스네이버 뉴스네이버 뉴스
뉴스구글 뉴스구글 뉴스
영상유튜브유튜브 검색
영상구글 숏폼구글 숏폼
AI 답변Bing CopilotBing Copilot
검색빙 검색빙 검색

한 번 물으면 딸려 오는 자리까지 측정합니다

검색 한 번에 오는 것은 결과 목록 하나가 아닙니다. 영상, 지도, 쇼핑, 함께 묻는 질문 같은 자리가 같은 화면 안에 함께 옵니다. 지금 보고 계신 시장에서 그 자리를 전부 세면 54개입니다. 더 묻지 않고 이미 받은 답 안에서 읽습니다.

묻는 곳자리딸려 오는 것
OpenAI 웹검색2AI 답변 본문 · AI 답변 출처
Perplexity2AI 답변 본문 · AI 답변 출처
Anthropic 웹검색2AI 답변 본문 · AI 답변 출처
xAI 웹검색2AI 답변 본문 · AI 답변 출처
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묻는 곳 → 세는 표면묻는 곳과 세는 표면을 잇는 산출도. 구글 검색 줄만 두 표면으로 갈린다.묻는 곳 15세는 표면 16AI 답변OpenAI 웹검색AI 답변PerplexityAI 답변Anthropic 웹검색AI 답변xAI 웹검색AI 답변GeminiAI 답변Google AI 모드AI 답변네이버 AI브리핑검색네이버 검색검색구글 검색뉴스네이버 뉴스뉴스구글 뉴스영상유튜브 검색영상구글 숏폼검색빙 검색AI 답변Bing CopilotOpenAI 웹검색PerplexityAnthropic 웹검색xAI 웹검색GeminiGoogle AI 모드네이버 AI브리핑네이버 검색구글 오가닉구글 AI 개요네이버 뉴스구글 뉴스유튜브 검색구글 숏폼빙 검색Bing Copilot구글 검색 줄만 둘로 갈립니다. 한 번 캡처해서 두 표면을 읽기 때문입니다. 그래서 묻는 곳보다 세는 표면이 1개 많습니다.
묻는 곳과 세는 표면을 나란히 놓은 그림입니다. 한 곳에서 한 번 물어도 세는 자리가 둘로 갈리는 경우가 있어 두 수가 다릅니다.

같은 질문을 7번 다시 묻습니다

AI는 같은 질문에도 매번 조금씩 다르게 답합니다. 한 번 물어 나온 값은 그 한 번의 값입니다. 값 하나로는 부족합니다. 7번을 묶어야 답이 어느 폭 안에서 흔들리는지까지 같이 보이고, 그 폭이 리포트에 신뢰구간으로 실립니다.

비율에는 신뢰구간을 함께 적습니다. 신뢰구간은 그 비율이 실제로 어디까지 오르내릴 수 있는지를 보여 주는 위아래 폭이고, 이 지면과 리포트 모두 95% 구간을 씁니다.

7번으로 정한 근거와 더 많이 물었을 때 무엇이 얼마나 달라지는지는 방법론 지면에 적어 두었습니다. 측정 방법론: 왜 이렇게 측정하는지

무엇을 통과로 세는지

어디까지 되면 한 회차가 끝난 것일까요? 기준은 셋입니다. 아래 값은 한 회차를 마감할 수 있는지를 가르고, 셋 중 하나라도 못 넘기면 그 회차는 전달되지 않습니다. 세 값을 넘기려면 관측이 화면마다 고르게 성공해야 합니다.

기준넘어야 하는 값
던진 셀 가운데 실제로 읽은 셀의 비율95%
이름이 오르는 화면 16곳 각각에서 읽은 셀의 비율90%
읽은 셀 가운데 인용·언급·없음으로 판정이 끝난 비율95%

두 가지 0을 합치지 않습니다

우리가 읽지 못한 셀과 그 화면에 답이 없던 셀은 다릅니다. 앞은 우리 쪽 사정이고 뒤는 관측 결과입니다. 둘을 한 수로 몰아 적으면 우리 쪽 실패가 시장에 대한 사실처럼 보이고, 그 표를 받아 든 분은 자기 업종이 실제보다 조용하다고 읽게 되며, 그렇게 생긴 오해는 다음 회차에 값이 달라져도 잘 풀리지 않습니다.

인용은 AI가 답을 하면서 근거로 링크를 걸어 준 것이고, 언급은 링크 없이 이름만 불린 것입니다. 가르는 기준을 포함해 판정에 쓰는 말의 뜻은 정의 사전에 한 문장씩 고정해 두었습니다. 정의 사전: 판정에 쓰는 말의 뜻

같은 기준을 우리 지면에도 적용합니다

검색과 AI 답변에 잘 걸리게 만드는 방법을 찾으면 우리 웹에 먼저 적용하고, 적용한 것을 원장에 한 줄로 남깁니다. 지금 190건입니다. 그중 57건은 지면 하나하나에 걸고, 111건은 사이트 전체에 걸며, 나머지 22건은 지면 종류별로 겁니다.

배포할 때마다 기계가 다시 확인합니다. 개선은 코드가 아니라 지면에 붙어 있어서, 화면을 새로 짓거나 문안을 갈아 끼우면 그동안 해 둔 190건이 아무 소리 없이 되감기고 그 사실을 사람이 눈으로 알아채기까지는 보통 몇 회차가 걸리기 때문입니다.

세 나라 지면은 구조를 따로 등재해 두고 대조합니다 — 한국 114곳, 미국 105곳, 일본 110곳, 모두 329곳입니다.

이 검사를 그대로 고객 지면에 돌립니다. 그것이 개선 실행의 첫 단계입니다.

공개하는 것과 공개하지 않는 것

몇 건을 어디에 거는지는 이 자리에 적습니다. 규칙 하나하나가 무엇을 어떻게 고치는지는 적지 않습니다. 측정 방법은 이렇게 공개하고, 그 방법을 실제로 굴릴 때 쓰는 기준값과 판단 규칙, 그리고 어떤 지면을 어떤 순서로 손보는지는 우리 도구 안에 두는데, 그 경계가 있어야 공개한 쪽을 끝까지 공개할 수 있기 때문입니다.

우리 격자로 측정하면 어디에 서 계신지가 나옵니다. 질문 목록을 함께 정하고, 위에 적힌 그대로 재서 결과를 드립니다.

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더 볼 것: 측정 방법론: 왜 이렇게 측정하는지 · 진단 구성과 가격 · 정의 사전: 판정에 쓰는 말의 뜻 · 공개 클레임 레지스트리

이 규격을 쓰고 측정에 서명하는 사람은 저자 지면에 적어 두었습니다.

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