Citly
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Methodology

측정 방법론

Citly는 AI 검색 엔진이 실제로 답변에 사용한 인용만 수집해 집계합니다. 어떤 데이터를 어떻게 모으고 어디까지 말할 수 있는지를 이 문서에 적어 둡니다.

1. 무엇을 측정하는가

측정 대상이 다른 세 트랙을 각각 따로 집계합니다. 트랙끼리 점수를 합치지 않습니다.

글로벌 도메인 랭킹
집계 단위
도메인(웹사이트) 단위
데이터 원천
글로벌 AI 답변에 인용된 공개 URL
회차
32회차
로컬 업체 랭킹
집계 단위
업체·브랜드 단위
데이터 원천
AI 답변에 등장한 업체명
회차
업종·지역별 배치 단위로 누적
네이버
집계 단위
업체·브랜드 단위
데이터 원천
네이버 AI탭 화면과 AI브리핑 영역
회차
AI탭 20회차

2. 측정 엔진

트랙별로 사용하는 엔진과 수집 방식입니다.

엔진
Perplexity Sonar
글로벌 도메인 · API
Gemini
글로벌 도메인 · Search Grounding
ChatGPT
글로벌 도메인 · API
Claude
글로벌 도메인 · API
Gemini
로컬 업체 · Search Grounding
네이버 AI탭
로컬 업체 · 화면 수집

엔진별 수집 시점은 다를 수 있으며, 과거 수집분은 삭제하지 않고 집계에 반영합니다.

3. 글로벌 도메인 랭킹

시드 키워드
수집에 사용하는 시드 키워드는 현재 215개이며, 6개 카테고리로 나눠 관리합니다. 키워드는 네이버 데이터랩 API 기반 실제 검색량 상위 키워드에서 수집했습니다. 임의 선정이 아닌 실제 사용자 검색 패턴 데이터를 기반으로 하며, 카테고리별 검색 트렌드를 반영해 주기적으로 갱신합니다.
건강금융맛집테크쇼핑커뮤니티
프롬프트 구성
키워드 1개를 리뷰형·정보형·구매형 같은 복수 인텐트 프롬프트로 변환해 수집합니다. 변환 개수는 키워드 유형에 따라 다릅니다.
키워드“아이폰 16”
리뷰형“아이폰 16 실사용 후기 알려줘”
정보형“아이폰 16 장단점 요약해줘”
구매형“아이폰 16 살만한지 추천해줘”
환각 URL 제거
AI가 존재하지 않는 URL을 인용하는 환각 현상을 필터링합니다. 실제로 접근 가능한 유효한 URL만 랭킹에 반영합니다.
1HTTP 상태 코드를 확인해 404·410 등 응답이 오는 URL을 제거합니다.
2robots.txt의 색인 제외 설정(noindex)을 확인해 해당 URL을 제거합니다.
3표준 URL(canonical)로 정규화해 같은 문서를 가리키는 주소를 하나로 통합합니다.
4DNS 조회로 도메인이 실제로 존재하는지 확인합니다.
Clean URL Rule (URL 정규화)
플랫폼 특성에 따라 도메인 집계 단위를 다르게 적용합니다.
플랫폼
집계 단위
일반 도메인
brunch.co.kr
도메인 단위
네이버 블로그
blog.naver.com/userid
개인 계정 단위
티스토리
userid.tistory.com
개인 계정 단위
벨로그
velog.io/@userid
개인 계정 단위
유튜브
youtube.com
도메인 단위

유튜브는 개별 영상 주소를 채널이나 영상 단위로 나누지 않고 youtube.com 하나로 합쳐 집계합니다.

Cite Score 계산 공식
단순 인용 횟수가 아닌 인용 순서와 복수 엔진 인용 여부를 가중치로 반영합니다.
Cite Score =
총 인용 횟수× 1.0
+1순위 인용 보너스× 3.0
+2순위 인용 보너스× 2.0
+3순위 인용 보너스× 1.5
+복수 AI 엔진 인용 보너스× 1.5
회차 가중 평균

회차별 점수를 단순 평균하지 않고, 그 회차의 인용 건수를 가중치로 두어 평균합니다. 수집량이 적은 회차가 점수를 크게 흔드는 것을 줄입니다.

급상승 키워드 제외

단기 급상승 키워드에서 나온 인용은 도메인 점수 집계에서 제외합니다. 원본은 그대로 보존하고 집계 단계에서만 뺍니다.

현재 공식 버전 v2 · 회차 가중 평균 도입 · 마지막 업데이트 2026-09-10

4. 로컬 랭킹 (업체 단위)

로컬 랭킹은 도메인(웹사이트) 단위가 아닌 실제 업체·브랜드 단위로 AI 인용을 측정합니다. 현재 치과·피부과·성형외과·세무사·변호사·한의원·동물병원·맛집 8개 업종, 132개 지역을 지원합니다.

수집 엔진
로컬 랭킹은 Gemini와 네이버 AI탭 두 엔진에서 수집합니다. 네이버 AI탭은 아래 별도 섹션의 방식으로 측정합니다.
측정 대상
Citly가 관리하는 업체 목록을 기준으로 수집합니다. AI 답변에서 업체명이나 별칭(alias)이 등장하면 해당 업체의 인용으로 집계됩니다.
“BK성형외과” · “BK병원” · “BK” 는 동일 업체로 집계
프롬프트 구성
지역형과 전국형 두 가지 유형으로 구성합니다.
지역형 (Local) · “강남 임플란트 잘하는 치과 추천해줘”
전국형 (National) · “한국에서 유명한 피부과 브랜드 알려줘”
지역형은 서울 주요 지역구 + 광역시 단위로 프롬프트를 구성해 지역 편향을 최소화합니다.
업체 목록은 어떻게 늘어나는가
AI 답변에 등장했지만 목록에 없는 업체명은 후보로 적재되고, 검수를 거쳐 정식 등재됩니다. 검수에서 탈락한 후보도 삭제하지 않고 사유와 함께 남깁니다.
노이즈 처리
업체가 아닌 표현(일반 명사·기관명 등)이 섞이면 원본을 지우지 않고 제외 표시만 남깁니다. 점수는 언제든 다시 계산할 수 있는 파생값입니다.
Cite Score 계산
도메인 랭킹과 동일한 명칭을 사용하지만 집계 기반이 다릅니다. AI 답변 내 등장 순위(position)를 기준으로 점수를 부여합니다.
1위 등장
10점
2위 등장
9점
3위 등장
8점
···
10위 등장
1점
11위 이하
0점

업체별 점수 합산값을 Cite Score로 표기하며, 같은 업종 내 상대 순위(Rank)로 비교합니다.

회차별 점수는 도메인 랭킹과 마찬가지로 회차 가중 평균으로 합칩니다.

한계
목록에 없는 업체는 집계되지 않습니다. 목록은 지속적으로 확장됩니다. 프롬프트 수·지역 범위 변화에 따라 절대 Cite Score가 회차별로 달라질 수 있으나, 같은 업종 내 상대 순위(Rank)는 안정적으로 유지됩니다.
로컬 데이터는 수백 개의 질문 프롬프트에 대한 AI 응답을 집계한 결과입니다. AI는 동일한 질문에도 매번 다른 답변을 생성하며, 엔진마다 추천 결과가 다를 수 있습니다. 단일 질문으로 직접 조회한 결과와 Citly 랭킹이 다를 수 있는 것은 이 때문입니다.

5. 네이버 AI탭

네이버 AI탭 — 화면 수집
수집 방식
네이버 통합검색에 질문을 입력한 뒤 AI탭으로 진입해, 실제 사용자가 보는 것과 동일한 AI 답변 화면을 수집합니다. 별도 API가 아닌 실제 화면 기준이며, 답변 원문은 수정 없이 보존하고 모든 지표는 원문에서 파생됩니다.
통합검색 질문 입력 · AI탭 진입 · 답변 화면 수집 · 원문 보존 · 지표 산출
같은 질문에도 AI 답변은 회차마다 달라질 수 있어, 복수 회차 반복 측정으로 우연한 등장과 꾸준한 추천을 구분합니다. 현재 20회차까지 수집했습니다.
위치 신호
로컬 질문은 질문에 포함된 지역명이 응답 지역을 결정합니다. 수집 위치(IP)와 무관하다는 것을 실측으로 확인했습니다.
“강남 임플란트 잘하는 치과” · 수집 위치와 무관하게 강남 결과
“무선청소기 추천” (지역명 없음) · 지역과 무관한 전국 답변
따라서 전국 어느 지역이든 동일 조건으로 측정하며, 지역 간 비교가 성립합니다.
업체 식별
답변에 등장한 업체를 이름 문자열이 아닌 네이버 플레이스 ID 단위로 매칭합니다.
동명 업체:  “○○치과”(강남)와 “○○치과”(부산)는 플레이스 ID로 구분
표기 변형:  “○○치과의원”과 “○○치과”는 동일 업체로 집계
점수 체계
글로벌 AI 점수와 동일한 등장 순위 기반 방식(1위 10점부터 10위 1점까지)으로 계산하되, 별도 점수로 저장·표시합니다.
구분
글로벌 AI 점수
네이버 AI탭 점수
측정 엔진
Gemini
네이버 AI탭
데이터 기반
웹 문서 인용
네이버 플레이스
저장·표시
별도
별도
비교 방식
합산·평균하지 않고 나란히 격차(Gap)로만 비교

이 표는 로컬 트랙 비교입니다. 측정 단위(지역·질문 세트)는 로컬 랭킹과 동일하게 맞춰 ‘같은 질문에 두 AI가 다르게 답한다’는 비교가 성립하도록 합니다.

인용 콘텐츠 집계
AI탭 답변에 함께 인용된 링크를 응답 단위로 집계합니다.
블로그카페지식iN외부사이트

이 링크들은 대부분 답변 말미의 일반 안내 영역에 위치해 특정 업체에 직접 귀속할 수 없습니다. ‘이 업체가 추천된 응답에서 함께 인용된 콘텐츠’로만 제공하며, 해당 업체를 직접 다룬 글임을 의미하지 않습니다.

6. 네이버 AI브리핑

관측 단계 · 랭킹 미반영

네이버 통합검색 결과 상단에 노출되는 AI브리핑 영역을 별도로 수집하고 있습니다. AI탭과는 화면과 출처 구조가 달라 별도 트랙으로 분리해 적재합니다. 현재 8회차까지 수집했으며, 공개 랭킹 점수에는 반영하지 않습니다.

1AI브리핑 답변 영역을 수집합니다.
2출처 링크를 본문 오버레이·하단 스트립·멀티미디어 세 계층으로 나눠 읽습니다.
3세 계층을 통합하고 중복을 제거한 뒤, 원문을 보존한 상태에서 지표를 산출합니다.

질의에 따라 브리핑이 표시되지 않는 경우가 있어, 모든 질문에 대해 데이터가 쌓이지는 않습니다.

7. 데이터 원칙

원본은 지우지 않는다

수집한 원본 기록은 삭제하지 않고 누적만 합니다. 잘못 잡힌 항목은 제외 표시와 사유를 남깁니다.

점수는 파생값이다

점수와 순위는 원본에서 언제든 다시 계산할 수 있습니다.

합산하지 않는다

네이버 점수와 글로벌 점수는 생성 방식이 달라 합산·평균하지 않습니다. 나란히 놓고 격차만 봅니다.

회차 단위로 본다

실시간 조회가 아니라 배치 회차 스냅샷입니다.

8. Known Limitations

샘플링 편향

수집에 사용하는 시드 키워드 215개는 전체 검색 공간의 일부입니다. 키워드 선정에 따라 특정 카테고리가 과대·과소 대표될 수 있습니다.

엔진별 수집 밀도 차이

엔진마다 수집 기간과 회차 수가 달라, 특정 엔진 데이터가 많은 도메인이 상대적으로 유리하게 집계될 수 있습니다. 회차 가중 평균으로 완화하지만 완전히 제거되지는 않습니다.

AI 엔진 정책 변경

AI 엔진의 출처 표시 방식이나 API 정책이 변경될 경우 수집 방식도 변경될 수 있습니다.

배치 스냅샷 한계

배치 단위로 수집하므로 급격한 실시간 변화를 반영하지 못할 수 있습니다.

한국어 편향

현재 한국어 키워드만 수집합니다. 영문 키워드 기반 인용 패턴은 반영되지 않습니다.

네이버 카페 본문

네이버 카페 글은 로그인 기반 구조로 본문 수집이 불가능합니다. 카페 인용은 링크·제목 수준까지만 집계됩니다.

엔진 간 비교 한계

글로벌 AI와 네이버 AI탭은 답변 생성 방식과 인용 구조가 다릅니다. 두 영역의 점수·순위를 직접 비교하는 것은 적절하지 않으며, Citly도 이를 합산하지 않습니다.

면책 문구

본 서비스는 공개된 AI 답변 속 Citation 빈도를 집계한 통계 미디어입니다. Citly의 랭킹은 AI 검색 엔진이 특정 사이트를 신뢰하거나 보증한다는 의미가 아닙니다.

AI Visibility ≠ Truth.