AI 검색 최적화는 기존 SEO처럼 하나의 고정 순위만 확인하기 어렵습니다. 같은 질문을 해도 모델, 검색 여부, 질문 표현, 시점에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문입니다.
그래서 일정한 질문 집합을 만들어 반복 측정하는 방식이 필요합니다. 이때 사용할 수 있는 개념 중 하나가 SMR(Share of Model Response)입니다.
SMR은 특정 질문 집합에 대해 AI 답변에서 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지를 비율로 보는 방식입니다.
예를 들어 고객이 실제로 물을 만한 질문 100개를 정하고, 그 가운데 30개 질문의 답변에서 브랜드가 언급되었다면 단순 언급률은 30%로 볼 수 있습니다.
언급률만 보면 충분할까요?
아닙니다. 같은 30%라도 의미가 다를 수 있습니다.
AI가 첫 번째 추천 대상으로 브랜드를 설명하는 경우와 여러 대안 가운데 마지막에 이름만 한 번 넣는 경우는 동일한 성과라고 보기 어렵습니다.
따라서 브랜드 언급 여부, 언급 순서, 추천인지 단순 나열인지, 어떤 장점과 연결되는지, 사용한 출처가 무엇인지, 회사 정보를 정확하게 설명하는지 등을 함께 봅니다.
측정할 때 가장 중요한 원칙
질문 집합을 임의로 계속 바꾸면 개선 여부를 비교하기 어렵습니다. 먼저 핵심 질문을 고정하고 같은 조건에서 일정한 주기로 다시 확인해야 합니다.
또 ChatGPT 하나만 확인하기보다 실제 고객이 사용하는 여러 AI를 나누어 측정하는 것이 좋습니다.
SMR이라는 이름 자체보다 중요한 것은 동일한 질문과 조건을 바탕으로 반복 가능한 측정 체계를 만드는 것입니다.