브랜드 존재감 brand-presence
브랜드 존재감 대시보드는 AI 생성 응답 수준에서 브랜드가 인식되는 방식에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 브랜드가 언급되는 위치, 빈도 및 컨텍스트를 보여 줍니다. 대시보드를 사용하여 가시성을 측정하고 인용을 추적하며 감정 트렌드를 탐색할 수 있습니다. 대시보드는 여러 섹션으로 나뉘어 있으며, 각각 다른 인사이트를 제공합니다. 표시된 데이터를 세분화하는 데 도움이 되는 사용자 정의 가능 필터도 있습니다.
이 페이지는 다음 사항을 자세히 설명합니다.
필터 filters
페이지 맨 위에서 필터를 적용하여 보기를 세분화할 수 있습니다. 선택한 필터는 대시보드에 있는 모든 섹션에 영향을 미칩니다. 다음을 사용자 정의할 수 있습니다.
- 날짜 범위 - 표시된 데이터의 시간대를 선택합니다. 예를 들어 지난 4주를 선택합니다. 주 사용자 정의 옵션을 선택하여 기간을 사용자 정의할 수도 있습니다.
- 카테고리 - 표시된 결과를 미리 정의된 카테고리 또는 사용자 정의 카테고리별로 필터링합니다.
- 주제 - 주제별로 필터링하여 AI 응답에 브랜드가 나타나는 콘텐츠 테마와 주제 영역을 분석합니다.
- 플랫폼 - 분석할 AI 엔진을 선택합니다. LLM Optimizer는 현재 ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Microsoft Co-pilot, Google Gemini 및 Perplexity를 지원합니다.
- 프롬프트 원본 - 프롬프트의 원본을 선택합니다. 원본은 사용자 입력 또는 AI 생성 중 하나일 수 있습니다.
- 프롬프트 브랜딩 - 브랜드 프롬프트 또는 비브랜드 프롬프트로 결과를 필터링합니다.
- 지역 - 지역별로 결과를 필터링합니다. 일부 지역은 시작 시 사용할 수 없습니다.
원하는 필터를 선택한 후 필터 적용을 클릭하여 대시보드에 선택 사항을 적용합니다.
개요 지표 overview-metrics
대시보드는 페이지 상단에 가시성 점수, 언급 및 인용이라는 세 가지 매우 중요한 지표를 강조합니다. 이러한 지표에 대한 수치가 낮을수록 브랜드 인지도가 낮아지므로 브랜드 존재감을 개선하기 위해 조치를 취해야 합니다. 아래는 각 지표와 지표가 무엇을 나타내는지에 대한 간략한 설명입니다.
가시성 점수 visibility-score
가시성 점수는 언급, 인용, 감정, 순위 등의 요소로 구성되어 있습니다. 각 요소에는 최종 점수에 합산되는 특정 “가중치”가 붙어 있습니다.
브랜드 언급 mentions
이 지표는 샘플링된 AI 프롬프트에서 브랜드 또는 카테고리가 언급된 총 횟수를 나타냅니다. 예를 들어 “커피 B” 브랜드와 “기계” 및 “액세서리” 카테고리가 있는 경우, 이 지표는 샘플링된 AI 응답에 나타나는 총 횟수를 계산합니다.
인용 수 citations
이 지표는 사이트를 소스로 참조한 횟수를 나타냅니다.
각 주요 지표에 대한 트렌드 지표는 이러한 값이 이전 기간과 비교하여 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하고 있는지를 보여 줍니다.
기타 비교 others-comparison
기타 비교 섹션에서 최대 5개의 다른 브랜드를 선택하여 그에 대한 언급 및 인용을 브랜드와 비교할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 브랜드와 비교하여 성과를 보고 벤치마크할 수 있습니다.
기타 브랜드는 드롭다운 목록에서 선택하고, 필터 적용을 클릭하면 차트가 업데이트됩니다. 차트에는 주간 브랜드 언급과 주간 브랜드 인용이 나란히 표시됩니다. 차트 위에 마우스를 놓아 주별 기간 동안의 데이터 진행 상황을 확인할 수도 있습니다.
감정 트렌드 분석 sentiment-trend
감정 트렌드 분석 섹션에서는 샘플링된 AI 응답에서 브랜드가 어떻게 인식되는지 추적할 수 있습니다. 감정 트렌드 지표는 긍정, 중립 또는 부정일 수 있습니다. 예를 들어 응답이 제품 품질을 강조하는 경우 긍정적일 수도 있고, 서비스가 좋지 않다고 언급을 하는 경우 부정적일 수도 있습니다. 트렌드 차트는 주간 브랜드 인식의 변화를 보여 줍니다. 이 섹션은 브랜드가 언급된 후에만 채워집니다.
데이터 인사이트 및 언급 점유율 data-insights
대시보드를 정리해보면 데이터 인사이트와 언급 점유율이라는 두 가지 중요한 테이블이 있습니다. 이 테이블에 제시된 정보는 브랜드의 강점과 최적화가 필요한 지점을 파악하는 데 도움이 됩니다.
데이터 인사이트 테이블을 사용하면 주제와 사용자 질문을 탐색하여 콘텐츠 영향을 평가하고 최적화할 수 있습니다. 결과는 주제와 프롬프트에 따라 자세히 설명됩니다. 한편, 언급 점유율 테이블은 여러 주제에 대해 브랜드의 점유율을 다른 브랜드와 비교하고 차이를 파악하고 향후 주제에 우선순위를 정할 수 있도록 도와줍니다.
두 테이블 모두 주제에 빠르게 액세스할 수 있는 검색 필드가 있으며, 열 구성 버튼을 클릭하여 표시되는 지표를 사용자 정의할 수 있습니다. 또한 내보내기 옵션을 사용하여 table .csv를 다운로드하고 팀과 인사이트를 공유하거나 이 테이블을 실행 보고서에 포함할 수 있습니다.
각 테이블과 관련 지표에 대한 자세한 내용은 아래 탭을 클릭하십시오.
데이터 인사이트 테이블은 콘텐츠 영향을 평가하고 최적화하기 위해 주제와 사용자 프롬프트를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 다음 지표를 표시합니다.
- 주제 - 주제 카테고리는 브랜드와 관련된 SEO 키워드 및 사용자 질문을 나타냅니다. 각 주제를 클릭하여 확장하고 브랜드 존재감에 대해 분석한 개별 프롬프트를 확인할 수 있습니다. 마우스를 가져다 대면 각 주제마다 세부 정보 버튼이 표시됩니다. 버튼을 클릭하면 추가 세부 정보가 포함된 별도의 창이 표시됩니다.
- 지역 - 프롬프트의 지역을 표시합니다.
- 인기도 - 인기도 카테고리는 분석의 다른 모든 주제에 비해 이 주제에 대한 검색량을 나타냅니다. 값은 높음, 중간 또는 낮음 중 하나일 수 있습니다.
- 가시성 점수 - 해당 주제의 가시성 점수입니다. 언급, 인용, 감정, 순위 등 가중치가 적용된 요인을 반영합니다.
- 언급 - 해당 주제 또는 해당 주제/프롬프트 조합에 대한 AI 응답에서 브랜드가 언급된 횟수입니다.
- 감정 - 모든 주에 걸쳐 평균으로 계산된 각 주제와 관련된 AI 응답의 브랜드 인식입니다. 브랜드가 실제로 언급될 때만 채워집니다.
- 위치 - 모든 주에 걸쳐 평균으로 계산된 AI 응답에서 브랜드의 상대적인 중요성입니다.
- 모든 인용 - 해당 주제 또는 주제/프롬프트 조합에 대한 AI 응답에서 인용된 고유 소스의 수(자체 소유 인용 포함)입니다.
- 자체 소유 인용 - 해당 키워드 또는 해당 키워드/질문 조합에 대한 AI 응답에서 브랜드가 인용된 횟수입니다.
각 행 끝에 있는 세부 정보 아이콘을 클릭하여 각 주제에 대한 추가 세부 정보를 확인할 수도 있습니다.
언급 점유율 테이블은 생성형 AI 응답에서 브랜드가 주요 주제별로 어떻게 성과를 내는지 비교해서 살펴볼 수 있습니다. 가시성 격차를 식별하고, 경쟁력 있는 성과를 추적하며, 최적화를 위한 지역의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 다음 지표를 표시합니다.
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주제 - 분석된 주제입니다.
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인기도 - 분석에서 다른 모든 주제와 비교해 이 주제에 대한 검색량입니다.
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언급 - 해당 주제 또는 해당 주제/프롬프트 조합에 대한 AI 응답에서 브랜드가 언급된 횟수입니다.
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순위 - 그 밖의 식별된 모든 브랜드를 고려한 귀사 브랜드의 언급 점유율 순위입니다.
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언급 점유율 - AI 생성 응답에서 브랜드가 차지하는 총 언급 비율입니다.
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기타 상위 5개 - 같은 주제로 가장 자주 언급되는 상위 5개 브랜드입니다. 브랜드는 언급 점유율(최고에서 최저)에 따라 구성됩니다.
데이터 인사이트 테이블 사용하기 using-data-insights
데이터 인사이트 테이블은 주제와 프롬프트 수준에서 성과를 분류하여 지표에서 행동으로 전환하는 데 도움을 줍니다.
테이블을 사용하는 주요 방법:
- 가시성이 낮은 인기 주제에 우선순위 - 대상자 수요는 높지만 브랜드 존재감이 약한 주제에 집중 최적화합니다.
- 감정 변화 추적 - 언급이 부정적이거나 중립적인 트렌딩의 주제를 찾아 응답을 조정합니다.
- 인용과 자체 소유 인용 비교 - 브랜드는 언급되지만 다른 브랜드의 콘텐츠가 인용되어 콘텐츠 격차가 발생하는 프롬프트를 식별합니다.
- 위치 범위 평가 - 브랜드가 AI 응답 초기에 나타나는지(위치 1~3) 또는 더 하락했는지(위치 6~10) 모니터링합니다.