
실측에서 관찰된 것
같은 대형 로펌이 한 엔진에서는 인용율 20%로 답변의 출처에 걸리는데, 네이버 AI브리핑에서는 언급율이 10%에 그쳤습니다. 반대로 어떤 엔진은 언급율 60%로 이름을 자주 올리면서도 출처 링크는 걸지 않았습니다. 요약하면 — 엔진마다 신뢰하는 소스 풀이 다르고, 그래서 같은 브랜드의 성적표가 엔진별로 완전히 갈립니다.
더 흥미로운 건 부재 쪽입니다. 검색 결과 상위에 늘 있던 로펌이 특정 엔진의 AI 답변에서는 한 번도 등장하지 않는 케이스가 반복 측정에서도 유지됐습니다. 검색 순위와 AI 인용이 다른 게임이라는 뜻입니다.
이것이 의미하는 세 가지
- 한 엔진만 보고 내린 판단은 틀릴 확률이 높습니다. ChatGPT에서 잘 보인다고 안심하면 네이버 AI브리핑의 공백을 놓치고, 그 반대도 마찬가지입니다.
- 공략 순서는 감이 아니라 빈칸 지도에서 나옵니다. 어느 엔진 어느 질문에서 비어 있는지를 알면, 어디부터 채울지가 우선순위로 정리됩니다.
- 후발 주자에게 유리한 틈이 있습니다. AI 답변은 검색 1위를 그대로 베끼지 않습니다 — 순위에서 밀리던 브랜드가 AI 답변에서 먼저 자리 잡는 일이 구조적으로 가능합니다.
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이 실측의 리포트 데모(익명화)를 샘플 페이지에 열어뒀습니다 — 지수 게이지, 엔진별 레이더, 질의×엔진 매트릭스, 경쟁 8사 비교 바까지 실제 데이터 그대로입니다. 당신 업종의 빈칸 지도는 무료 스냅샷으로 10분이면 나옵니다.
측정 개요 — 2026년 7월, 로펌 업종 질의 10개(추천형·비교형·정보형 배합)를
6개 엔진에서 각 3회 반복 실측. 인용은 URL 대조(결정론), 언급은 한국어 LLM 판정으로 분리
집계했습니다. 특정 업종·시점의 실측이며 다른 업종·시점에는 다른 패턴이 나올 수 있습니다 —
그래서 재는 겁니다.