Methodology

AI 답변 후보성 평가 방법론

BeFoundU AI는 “지금 노출되고 있다”가 아니라 “AI가 답변 후보로 선택할 만한 근거가 준비되어 있다”를 중심으로 URL과 키워드를 평가합니다.

01평가 관점

  • -BeFoundU는 실제 AI 검색 노출을 단정하지 않고, AI 답변 후보로 선택될 근거가 준비되어 있는지 평가합니다.
  • -URL 스캔은 크롤러 접근성, Schema.org 구조화, llms.txt 연결성, 답변 콘텐츠, 권위 신호, 메타 기본 신호를 100점으로 합산합니다.
  • -키워드 AEO는 AI 후보 적합도, 답변 콘텐츠 준비도, 권위/신뢰 근거, 신호 연결성, Claude 시뮬레이션 평가를 100점으로 합산합니다.

02Claude 시뮬레이션

  • -현재 AI 시뮬레이션은 Anthropic Claude만 사용합니다.
  • -OpenAI와 Gemini는 기본 평가 흐름에서 제외되어 429 실패나 공급자 평균 점수에 영향을 주지 않습니다.
  • -Claude 호출이 실패해도 전체 분석은 중단하지 않고, 규칙 기반 점수와 개선 우선순위는 계속 생성합니다.

03URL 스캔 산식

  • -AI 크롤러 접근성 20점: robots.txt와 주요 AI 크롤러 접근 가능성을 확인합니다. (낮을 경우: AI 엔진이 사이트 접근 자체를 차단당해 노출 데이터셋에서 완전히 누락됩니다.)
  • -엔티티/Schema.org 구조화 20점: Organization, WebSite, FAQ, Breadcrumb 등 구조화 데이터의 존재와 완성도를 봅니다. (낮을 경우: AI가 회사명, 주소, 제품 상세 정보를 엉뚱한 정보로 오인하거나 불확실한 출처로 간주합니다.)
  • -llms.txt 신호 연결성 15점: llms.txt 존재, 링크 유효성, 요약 품질, 사이트 신호 연결성을 평가합니다. (낮을 경우: AI 크롤러가 사이트 핵심 요약본을 읽지 못해 수만 줄의 소스코드 속에서 중요한 강점을 놓치게 됩니다.)
  • -답변 콘텐츠 준비도 20점: 제목 구조, 요약 가능성, FAQ/문단 구성처럼 AI가 답변 재료로 쓰기 쉬운지를 봅니다. (낮을 경우: AI가 답변을 작성할 때 바로 긁어갈 수 있는 Q&A 구조가 없어 인용 리스트에서 밀려납니다.)
  • -권위/신뢰 근거 15점: 회사 정보, 연락처, 작성 주체, 검증 가능한 출처 등 신뢰 근거를 확인합니다. (낮을 경우: AI가 출처 불분명 사이트로 판단하여 허위 정보 방지를 위해 답변 추천 대상에서 배제합니다.)
  • -메타/canonical/sitemap 기본 신호 10점: 검색 엔진과 AI가 기본 정보를 해석하는 데 필요한 신호를 평가합니다. (낮을 경우: 검색엔진 및 AI가 중복된 페이지를 반복 수집하는 비효율이 생겨 페이지 색인 주기가 크게 늦어집니다.)

04키워드 AEO 산식

  • -AI 후보 적합도 25점: 키워드 의도와 사업/브랜드/서비스 정보가 얼마나 잘 맞는지 평가합니다. (낮을 경우: 사용자가 업종 관련 질문을 던졌을 때, 우리 비즈니스가 카테고리에 부합하지 않는 것으로 판단되어 추천 후보군에서 원천 제외됩니다.)
  • -답변 콘텐츠 준비도 20점: 해당 키워드 질문에 바로 답할 수 있는 문장, 섹션, FAQ 준비도를 봅니다. (낮을 경우: 키워드 의도에 매칭되는 정형화된 Q&A 문맥이 부족하여 AI가 인용할 답변의 질이 현저히 떨어집니다.)
  • -권위/신뢰 근거 20점: 추천 후보로 언급될 만한 검증 정보와 외부 신뢰 신호를 평가합니다. (낮을 경우: 경쟁 브랜드들보다 신뢰지수가 밀려 AI 답변 본문에 단독 추천될 기회를 빼앗깁니다.)
  • -신호 연결성 20점: 사이트, llms.txt, 키워드, 엔티티 정보가 서로 같은 방향을 가리키는지 확인합니다. (낮을 경우: 정보의 모순성이나 파편화로 인해 AI 엔진이 정보의 신뢰도를 낮게 측정하게 됩니다.)
  • -Claude 시뮬레이션 평가 15점: Claude가 해당 키워드 맥락에서 후보로 이해할 가능성과 부족 근거를 참고합니다. (낮을 경우: 대형 언어 모델과의 실시간 질의 시뮬레이션에서 최종 출처 인용 및 링크 획득에 지속적으로 실패함을 의미합니다.)

05제외 항목

  • -상담형 채팅 UI나 내부 RAG 설치 여부는 실제 점수에 반영하지 않습니다.
  • -실제 AI 검색 결과 노출 여부와 AI 답변의 브랜드 인용 여부는 직접 점수 항목으로 사용하지 않습니다.
  • -해당 항목은 통제 가능한 신호가 아니므로, 제품의 핵심 평가는 후보성 준비도와 인용 가능한 근거 준비도에 집중합니다.

06해석 기준

  • -점수는 순위 보장이나 실제 노출 보장이 아니라 개선 우선순위를 정하기 위한 진단 지표입니다.
  • -LLM 응답은 모델 버전, 입력 문맥, 시점에 따라 달라질 수 있으므로 컨설팅 근거로 보조 활용합니다.
  • -기존 리포트 데이터는 새 항목이 없더라도 fallback 계산으로 열람할 수 있게 유지합니다.
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