국내 주요 브랜드 AI 가시성 점수 실태 — 2026년 3월 AIVS 벤치마크

핵심 요약: 국내 6개 업종 대표 브랜드를 trensee AIVS로 실측한 결과, 평균 60점(C등급)이었다. B등급 이상은 1곳뿐이고, FAQPage 스키마·llms.txt 적용률은 모두 0%였다. AI 검색이 일상화된 지금, 한국 브랜드의 AI 가시성 준비는 아직 초기 단계다.

측정 개요: 왜 AI 가시성이 지금 중요한가?

ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 같은 AI 검색 도구의 사용이 빠르게 늘고 있다. 사용자가 "토스 계좌 이체 수수료가 얼마야?"라고 AI에게 물었을 때, 해당 브랜드의 공식 페이지가 답변 소스로 인용되느냐 마느냐는 검색 순위와 전혀 다른 기준으로 결정된다.

이번 벤치마크는 trensee의 AI 가시성 점수 체계(AIVS)를 활용해 국내 주요 업종 대표 브랜드의 서비스 소개·가이드 페이지를 직접 측정한 결과다. 브랜드는 클레임 방지를 위해 익명 처리했으며, 측정 시점은 2026년 3월 18일이다.

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측정 방법론: 어떻게 AI 가시성을 수치화했나?

어떻게 점수를 산출했나?

trensee AIVS는 4개 필라(Pillar)로 구성된다:

필라	최대 점수	측정 내용
Authority (권위)	59점	외부 인용 품질, FAQ 수, 콘텐츠 길이, FAQPage 스키마
Readability (가독성)	20~28점	제목·메타 설명 최적화, 질문형 소제목 비율
Structure (구조)	46점	BreadcrumbList 스키마, 소제목 수, llms.txt, 이미지 alt
AI Infra (AI 인프라)	15점	AI 크롤러(GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot) 허용, 페이지 속도

네 필라 합산 점수를 100점으로 정규화하며, A(90+)·B(7589)·C(6074)·D(45~59)·F(44 이하) 5단계 등급을 부여한다.

왜 홈페이지가 아닌 서비스 안내 페이지를 측정했나?

홈페이지(앱 다운로드·랜딩 페이지)는 콘텐츠가 극히 적어 구조적으로 낮은 점수가 나올 수밖에 없다. 이번 측정은 AI가 실제로 답변 소스로 사용할 법한 서비스 소개 페이지, 이용 가이드, 고객센터 FAQ 페이지를 선정했다.

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측정 결과: 6개 업종은 어떤 점수를 받았나?

종합 결과표

업종	등급	AIVS	Authority	Readability	Structure	AI Infra
핀테크 유니콘	B	76	54%	89%	72%	93%
대형 메신저·플랫폼	C	66	49%	85%	52%	47%
이커머스 플랫폼	C	62	44%	82%	48%	53%
배달·O2O 플랫폼	D	54	36%	75%	37%	40%
중고거래 플랫폼	D	51	32%	71%	40%	47%
게임·글로벌 콘텐츠	D	48	27%	68%	35%	53%
평균	C	60	40%	78%	47%	56%

등급 분포

• B등급 이상 (AI 인용 가능): 1곳 (17%)
• C등급 (개선 필요): 2곳 (33%)
• D등급 (기초 미비): 3곳 (50%)
• F등급: 0곳

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업종별로 무엇이 달랐나?

핀테크 유니콘 — B등급 (76점): 국내 유일 우수 사례

유일하게 B등급을 기록했다. 현대적인 기술 스택(React/Next.js 기반)과 정돈된 가이드 페이지 구조가 강점이었다. AI 크롤러 3종을 모두 허용하고 있었으며, 페이지 속도(Core Web Vitals)도 우수했다.

강점: 빠른 속도, 구조화된 가이드 콘텐츠, AI 크롤러 전면 허용 약점: FAQPage 스키마 미적용, llms.txt 없음 → A등급까지 약 14점 부족

대형 메신저·플랫폼 — C등급 (66점): 풍부한 콘텐츠, 낮은 AI 최적화

콘텐츠 볼륨과 외부 언론 인용 수는 6개 중 최다였다. 그러나 AI 크롤러를 부분 차단 중이었고, FAQPage 스키마와 llms.txt가 없었다. 콘텐츠 자산이 충분함에도 AI 가시성 최적화에 투자가 이뤄지지 않은 사례다.

강점: 풍부한 콘텐츠, 높은 외부 권위 약점: AI 크롤러 일부 차단, AEO 구조화 데이터 전무

이커머스 플랫폼 — C등급 (62점): 상품 스키마는 있지만 AEO는 없음

상품 페이지의 Product JSON-LD 스키마는 잘 적용되어 있었다. 그러나 이는 쇼핑 검색을 위한 스키마이며, AI 답변 인용에 직접적으로 기여하는 FAQPage·HowTo 스키마는 없었다.

강점: 제품 스키마, 빠른 CDN 속도 약점: 서비스 안내 페이지의 AEO 구조 없음, 질문형 소제목 부재

배달·O2O 플랫폼 — D등급 (54점): 앱 중심 전략의 웹 취약점

서비스 특성상 앱이 주 채널이어서 웹 페이지에 대한 최적화 투자가 상대적으로 낮았다. 콘텐츠가 적고 구조화 데이터가 거의 없었으며, 질문형 소제목도 전무했다.

강점: 브랜드 인지도(외부 언급) 약점: 웹 콘텐츠 빈약, 구조화 데이터 미적용

중고거래 플랫폼 — D등급 (51점): 모던 스택이지만 AEO 전무

기술 스택은 현대적이었고 페이지 속도도 양호했다. 그러나 서비스 안내 페이지의 콘텐츠가 짧고, FAQ 구조와 스키마가 없었다.

강점: 모던 기술 스택, 속도 약점: 짧은 서비스 설명, FAQ 전무, llms.txt 없음

게임·글로벌 콘텐츠 — D등급 (48점): 글로벌 인지도가 AI 가시성 보완

글로벌 플랫폼에서의 브랜드 언급 덕분에 Authority가 완전히 0점은 아니었다. 그러나 한국어 서비스 페이지의 AEO 최적화는 6개 중 가장 낮았다.

강점: 해외 미디어 언급 (글로벌 인지도) 약점: 한국어 AEO 최하위, 질문형 콘텐츠 없음

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6개 브랜드의 공통 취약점은 무엇인가?

1. FAQPage 스키마 적용률: 0%

6개 브랜드 모두 FAQPage JSON-LD 스키마를 적용하지 않았다. 이 항목만 적용해도 AIVS 최대 +13점(Authority 9점 + Structure 10점, 정규화 후)이 상승한다.

2. llms.txt 파일 보유율: 0%

AI 시스템이 사이트의 목적과 주요 콘텐츠를 이해하도록 돕는 llms.txt를 보유한 브랜드가 없었다. 생성 비용은 낮지만 AI Infra·Structure 점수에서 최대 +7점 효과가 있다.

3. AI 크롤러 허용율: 33% (2곳)

6곳 중 4곳이 GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot 중 하나 이상을 robots.txt로 차단하고 있었다. AI 크롤러를 차단하면 해당 AI의 학습·색인 대상에서 제외되어 브랜드 언급 가능성이 직접적으로 낮아진다.

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AI 가시성은 어떻게 개선할 수 있나?

1단계: 즉시 적용 (1~2일, 개발 비용 낮음)

• robots.txt 수정: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended 허용
• llms.txt 생성: 사이트 루트에 서비스 설명·주요 URL·측정 방법론 기재

2단계: 단기 적용 (1~2주, 중간 난이도)

• FAQPage 스키마 추가: 주요 서비스 안내 페이지에 JSON-LD FAQPage 적용
• 질문형 소제목 전환: "이용 방법" → "어떻게 이용하나요?", "수수료 안내" → "수수료는 얼마인가요?"

3단계: 중기 적용 (1~3개월, 콘텐츠 투자)

• 가이드 콘텐츠 확충: 사용자 질문에 직접 답하는 500자 이상 가이드 페이지 확충
• 외부 언급 강화: 기술 블로그, 미디어 기고, 공식 문서 영문화로 AI 학습 데이터 강화

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업종별로 A등급까지 얼마나 걸리나?

업종	현재 점수	A등급까지	예상 소요 기간
핀테크 유니콘	76	+14점	2~4주
대형 메신저·플랫폼	66	+24점	1~2개월
이커머스 플랫폼	62	+28점	1~2개월
배달·O2O	54	+36점	2~3개월
중고거래	51	+39점	2~4개월
게임·글로벌	48	+42점	3~6개월

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자주 묻는 질문

Q. 이번 벤치마크에서 측정한 브랜드는 어디인가?

클레임 방지와 중립적 데이터 제공을 위해 브랜드명을 익명 처리했다. 국내 월간 활성 사용자 기준 상위권에 해당하는 핀테크·플랫폼·이커머스·배달·중고거래·게임 업종 각 1개사를 대표 브랜드로 선정했다.

Q. 홈페이지가 아닌 이유가 무엇인가?

홈페이지(앱 설치·랜딩 페이지)는 콘텐츠가 의도적으로 적게 구성되어 있어 AIVS 점수가 구조적으로 낮게 나온다. AI가 실제 답변 소스로 사용하는 것은 서비스 안내·이용 가이드·FAQ 페이지이므로, 이 페이지를 측정 대상으로 삼는 것이 더 의미 있는 비교다.

Q. AIVS 점수가 낮으면 AI 답변에 아예 등장하지 않는다는 뜻인가?

반드시 그런 것은 아니다. AIVS는 기술적 최적화 수준을 측정하는 것이며, 실제 AI 응답에서의 언급 여부는 브랜드의 외부 평판, AI 학습 데이터 포함 여부 등 추가 요소에도 달려 있다. 단, AIVS가 낮으면 AI가 콘텐츠를 최신 상태로 인덱싱하지 못해 정확도 낮은 답변이나 누락이 발생할 가능성이 높다.

Q. 내 브랜드 AIVS 점수를 직접 확인할 수 있나?

trensee GEO Check에서 URL을 입력하면 AIVS 점수와 등급, 항목별 상세 결과를 무료로 확인할 수 있다. → AI 가시성 진단(AIVS)

Q. 이 벤치마크는 얼마나 자주 업데이트되나?

AI 크롤러 정책과 LLM 모델 업데이트에 따라 최적화 기준이 달라질 수 있어 분기 1회 업데이트를 목표로 한다. 다음 벤치마크는 2026년 6월 발행 예정이다.

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결론: 지금이 선점 기회다

국내 주요 브랜드의 AI 가시성 최적화 수준은 평균 C등급(60점)으로, 아직 초기 단계다. 이는 역설적으로 지금 최적화를 시작하는 브랜드에게 선점 기회가 열려 있다는 의미다.

AI 검색 인용은 검색 순위처럼 경쟁이 치열하게 굳어지기 전에 진입하면 유리하다. FAQPage 스키마 추가, llms.txt 생성, AI 크롤러 허용이라는 세 가지 기초 작업만으로 현재 상위권 브랜드들을 앞지를 수 있는 구간이 아직 열려 있다.

→ AI 가시성 진단(AIVS)

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측정 조건 및 한계

• 측정 시점: 2026년 3월 18일 (각 브랜드의 이후 업데이트는 반영되지 않음)
• 측정 대상 페이지: 서비스 소개·이용 가이드 또는 고객센터 FAQ 대표 페이지 1개
• 측정 도구: AI 가시성 진단(AIVS) (API v2 기준)
• 한계: 실제 LLM 응답에서의 브랜드 언급 여부는 이번 측정에 포함되지 않았다. 다음 벤치마크에서 추가할 예정이다.