단순 인용률 집계 한계 넘어 탈락 단계별 원인 규명
생성형 AI 검색 환경이 확산되면서 챗GPT, 제미나이 등에서 특정 브랜드의 노출이나 인용 빈도를 측정하는 도구가 늘고 있으나, 브랜드가 답변에서 제외된 구체적인 원인을 파악하기는 어렵다는 지적이 제기되어 왔습니다.
AI타임스 보도에 따르면 인트릭스는 생성 AI 검색에서 브랜드나 웹사이트가 인용되지 않는 원인을 분석하는 자체 시스템인 '인트릭스-CT(Citation Trace)'를 개발해 생성 엔진 최적화(GEO) 프로젝트에 적용한다고 20일 밝혔습니다.
인트릭스는 같은 미인용 상태라도 AI의 검색 대상 자체에 포함되지 못한 경우와, 검색 과정에서 문서는 발견됐으나 최종 근거로 선택되지 않은 경우는 대처 방식이 달라야 한다고 설명했습니다. 이에 따라 인트릭스-CT는 몇 번 인용되었는지를 측정하는 데 그치지 않고, 검색·후보 선정·최종 인용 단계 중 어느 지점에서 제외되었는지를 구분해 분석합니다.
질문 패턴 관측과 언급·인용 지표 분리
인트릭스-CT는 사용자가 실제 AI에 입력할 가능성이 있는 질문을 업종과 목적별로 구성한 뒤, AI가 답변 과정에서 활용하는 검색어와 인용 출처를 반복적으로 관측합니다. 이후 검색어 확장 패턴, 인용 도메인 및 페이지, 브랜드 언급 여부, 경쟁 페이지와의 차이 등을 비교해 해당 브랜드가 밀려난 지점을 확인하는 방식입니다.
또한 답변 본문에 브랜드명이 등장하는 '언급'과 외부 웹페이지가 근거 링크로 연결되는 '인용'을 별도 지표로 측정합니다. 인트릭스 측은 AI가 기존 지식으로 브랜드를 언급하는 것과 실시간 검색을 거쳐 웹페이지를 근거로 선택하는 메커니즘이 서로 다르기 때문에, 두 지표를 합산할 경우 원인 분석이 왜곡될 수 있다고 밝혔습니다.
AI 모델별 독립 분석 및 기술 구조 연계
인트릭스-CT는 AI 모델별 결과를 하나의 평균값으로 합산하지 않고 독립적으로 분석합니다. 현재 GPT 계열과 제미나이 계열을 각각 측정하고 있으며, 모델에 따라 검색 환경과 인용 출처가 달라지기 때문입니다. 인트릭스 내부 조사에 따르면 동일한 질문에 대해 두 모델이 인용한 도메인이 전혀 겹치지 않는 사례도 관측되었습니다.
정성훈 인트릭스 대표는 AI타임스와의 인터뷰에서
"후보에조차 들어가지 못한 것인지, 검색 과정에는 들어왔지만 최종 인용에서 선택되지 않은 것인지부터 구분해야 처방도 달라질 수 있다"라며
"AI의 검색 과정과 대상 사이트의 구조, 실제 인용된 경쟁 페이지를 함께 비교해 가능한 원인을 좁힌 뒤 효율적인 실행 순서를 정하는 것이 인트릭스-CT를 개발한 이유"라고 말했습니다.
인트릭스는 이 분석 결과를 자체 개발한 SEO·GEO 사이트 진단 시스템과 연계해 활용하고 있으며, 고객사 프로젝트뿐만 아니라 직접 운영하는 의료 정보 플랫폼 '크덤집(K-DermZIP)' 등에서도 AI 검색과 크롤러의 행동 데이터를 축적해 분석 체계를 고도화할 계획입니다.
상세한 내용은 인트릭스 홈페이지(https://intrix.kr)에서 확인할 수 있습니다.
