작동 방식

재고, 왜 안 나오는지 가르고,
답이 되는 페이지를 만들어 발행합니다

1. 질문을 만든다

당신의 브랜드명이 들어가지 않은 구매 의도 질문 20개를 만듭니다. 이름을 넣고 물으면 노출률 100%가 나오지만 아무것도 측정하지 않은 것입니다. 생성 후에도 브랜드·경쟁사 이름이 섞였는지 기계가 다시 걸러냅니다.

2. 검색이 붙은 모델에 묻는다

학습된 기억을 답하는 일반 모델이 아니라, 지금 웹을 검색해 답하는 모델에 묻습니다. 사람들이 실제로 보는 답이 그것이기 때문입니다. 답과 함께 인용 URL을 받아 «이름이 불렸는가»와 «우리 사이트가 근거가 됐는가»를 따로 셉니다.

3. 부재를 네 가지로 가른다

유형	뜻	할 일
문이 잠김	검색 봇이 robots.txt 에서 막혀 있다	봇을 연다. 이걸 안 하면 나머지가 전부 무의미하다
답 자체가 없음	그 질문에 답하는 페이지가 웹에 없다	질문을 제목으로, 답을 첫 블록으로 하는 페이지를 만든다
남이 차지함	답은 있는데 경쟁사가 인용됐다	더 구체적인 답(숫자·조건·절차)으로 대체한다
인용됐으나 무명	우리 페이지가 근거인데 이름이 안 불렸다	주체를 문장으로 쓰고 개체를 선언한다

4. 답을 만들어 발행한다

문맥 없이 떼어내도 뜻이 통하는 120~160자의 리드 블록을 맨 위에 두고, 질문을 H1로, FAQ·Organization 개체를 데이터로 붙입니다. 추측어(«~인 것 같습니다»)를 쓰지 않습니다 — 모델이 인용을 주저하게 만들기 때문입니다.

그리고 발행 즉시 색인에 알립니다. ChatGPT 검색은 자체 색인이 아니라 상용 웹 색인에서 후보를 고르기 때문에, 색인되기 전까지는 아무리 좋은 답도 존재하지 않는 것과 같습니다.

5. 같은 질문으로 다시 잰다

측정 질문 집합을 바꾸지 않습니다. 바꾸면 좋아진 것인지 질문이 쉬워진 것인지 알 수 없습니다.

하지 않는 말

순위를 보장하지 않습니다. 모델의 답은 매번 달라지고, 우리가 통제할 수 있는 것은 인용 후보에 들어가는 것과 답의 모양까지입니다. 그래서 보장 대신 기간과 기준을 씁니다 — 요금 페이지에 조건을 그대로 적어 두었습니다.