플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 검색 유입이 AI 답변으로 이동하는데 브랜드의 AI 노출을 실측하는 도구가 없음 - 글로벌 측정 도구들은 한국 시장 핵심인 네이버 AI브리핑을 다루지 않음 - LLM 답변은 실행마다 달라 1회 측정 수치는 의사결정에 쓰기 위험 2) 프로젝트 목표 - 6개 AI 검색 표면의 인용·언급·점유율·감성 자동 API 실측 - 반복 측정·신뢰구간·프로비넌스로 검산 가능한 수치 산출 - 무
프로젝트 성과
4,900셀 검증 런 완주
질의 50개×7회 반복×14표면 실측을 완주하고 결과 파일을 sha256으로 봉인 — 측정 일시·모델 버전·설정 각인으로 재검산 가능
공개 클레임 레지스트리 111건
대외 수치 주장을 근거 실물에 결박해 KR/EN/JA 3개 언어로 공개 운영, 월간 델타 추적으로 동일 조건 재측정
자동화 테스트 290여 개
측정 엔진·웹 서비스 합산 자동화 테스트와 적대적 코드 감사, 프로덕션 라이브 실측으로 검증 완료
핵심 기능
6개 AI 검색 실측
ChatGPT·Perplexity·Claude·Grok·Google AI Mode·네이버 AI브리핑의 인용·언급·점유율·감성을 자동 API로 측정
진행 단계
엔진 구축
2026.07.
6개 AI 검색 표면 자동 API 측정, 판정 분리·신뢰구간·프로비넌스 설계
프로젝트 상세
[배경] 검색이 링크 클릭에서 AI 답변으로 옮겨가고 있습니다. 검색 1페이지에 있어도 AI가 브랜드를 인용하지 않으면 고객은 경쟁사 이름만 듣게 됩니다. 그런데 그 노출을 실측하는 도구가 없었습니다 — 특히 한국 시장 핵심인 네이버 AI브리핑은 글로벌 측정 도구들의 사각지대입니다. 감이 아니라 자동 API 실측으로 진단하는 엔진을 자체 구축해 프로덕션 라이브로 운영 중입니다. [과정] ChatGPT
