확인 1. "프롬프트 볼륨" 상품의 방법은 공개되어 있지 않습니다
해외 AEO 도구 중 프롬프트 볼륨(질의별 AI 사용량)을 내세우는 대표 상품의 판매 문서를 원문으로 읽었습니다. 데이터의 출처는 "이중 옵트인 소비자 패널에서 라이선스한 실사용 대화"이고, 여기에 "인구·지역 편향을 보정하는 통계 모델링"을 얹어 시장 전체로 확장한다고 스스로 설명합니다 — 패널이 어디인지, 표본이 몇 명인지, 어떤 모델인지, 오차가 얼마인지는 문서에 없습니다. 같은 회사 문서 안에서 규모 서술이 "월 수억 건"과 "월 수천만 건"으로 갈리는 것도 확인했습니다. 독립적으로 검증할 방법이 없는 숫자라는 뜻입니다. 판매 문서 원문 확인
다른 유력 도구는 한 발 더 물러서 있습니다 — 그쪽의 "프롬프트 볼륨"은 아예 개수가 아니라 업종 내 상대 수요 점수 1~5라고 자체 문서에 씁니다. 절대량이 아니라는 걸 벤더 스스로 인정하는 셈입니다. 이 도구들을 쓰지 말라는 이야기가 아닙니다 — 그 숫자를 "실측된 AI 수요"로 읽고 예산을 걸면 안 된다는 이야기입니다. 판매 문서 원문 확인
확인 2. 질문 리서치 도구들의 데이터는 AI가 아니라 구글입니다
"사람들이 묻는 질문"을 보여주는 도구들(PAA 수집형·자동완성형)의 데이터 출처도 확인했습니다 — 구글 검색의 연관 질문(People Also Ask)과 자동완성, 즉 구글 검색 행동 데이터의 재포장입니다. 후보 질문을 모으는 시드로는 여전히 유용합니다. 다만 일부 도구가 "AI 대화의 후속 질문을 보여준다"고 마케팅하는 부분은 근거 제시가 없었습니다 — 검색 질문과 AI 질문은 아래처럼 구조 자체가 다르기 때문에, 라벨을 바꿔 읽으면 안 됩니다. 판매 문서 원문 확인
확인 3. AI에게 묻는 질문은 검색 키워드와 다르게 생겼습니다
공개된 실사용 데이터가 일관되게 보여주는 것: 사람들이 AI에게 묻는 문장은 검색창에 치는 키워드보다 자릿수로 깁니다(클릭스트림 분석 기준 ChatGPT 평균 약 23단어 vs 구글 약 4단어). 그리고 AI 사용의 다수는 검색형 정보 탐색이 아닙니다 — OpenAI가 직접 공개한 150만 건 실메시지 분석에서 "정보 탐색"은 약 4분의 1이었습니다. 검색 키워드 볼륨을 AI 수요로 그대로 옮겨 읽을 수 없는 구조적 이유입니다. 방향근거 — 공개 연구·1차 데이터 nber.org(OpenAI 실사용 분석)
그래서 저희는 볼륨을 팔지 않습니다 — 실측을 팝니다
검증 가능한 AI 질의 볼륨이 시장에 없다면, 정직한 선택지는 하나입니다: 추정 수요로 순위를 매기는 대신, 당신 브랜드의 질문 후보를 제대로 설계해서 실제로 던져보는 것. 저희는 고객 키워드를 그대로 쓰지 않고 완전한 자연어 질문으로 다시 설계해(방법론), AI 6개 엔진과 구글·네이버 검색까지 8개 표면에서 실측합니다 — 어느 질문에서 보이고 어느 질문에서 비어 있는지는 추정이 아니라 측정으로 나옵니다. 그 시작은 무료 스냅샷입니다.