Share of Model(모델 점유율)은 정한 질문 표본의 AI 답변에서 비교 대상 브랜드의 전체 언급 횟수 중 우리 브랜드의 언급 횟수가 차지하는 비율입니다. 경쟁사와 브랜드 노출을 비교하는 방법으로 제안된 지표입니다. 다만 모든 도구가 이 계산식을 따르는 것은 아니므로, 사용 중인 도구의 집계 기준을 확인해야 합니다.
분자와 분모를 먼저 정하기
언급 횟수를 기준으로 계산할 때는 비교 대상에 자사와 경쟁사를 모두 포함합니다.
우리 브랜드 언급 수 ÷ 자사를 포함한 추적 브랜드 전체 언급 수 × 100
가상 예시로, 답변 100개에서 우리 브랜드가 30회, 경쟁사 A가 50회, 경쟁사 B가 20회 언급됐다면 전체 언급은 100회이고 우리 브랜드의 비중은 30%입니다. 이 예시에서는 답변 수와 전체 언급 횟수가 우연히 같지만, 한 답변에 여러 브랜드가 나오거나 아무 브랜드도 나오지 않을 수 있으므로 두 수는 따로 셉니다.
한 답변에 같은 브랜드가 반복될 때 한 번만 셀지, 나타난 횟수를 모두 셀지는 집계 전에 정합니다. 단순 언급과 추천도 따로 기록할 수 있습니다. 추천 순서에 가중치를 주어 점수를 만든다면, 위의 단순 언급 비율과 구별해 가중치와 계산식을 밝혀야 합니다. 집계한 브랜드 언급이 하나도 없으면 분모가 0이므로 이 비율을 계산할 수 없습니다.
브랜드 등장률, 인용 점유율과 구분하기
| 지표 | 분자 | 분모 |
|---|---|---|
| 모델 점유율의 언급 기준 | 우리 브랜드 언급 횟수 | 자사를 포함한 비교 대상 브랜드의 전체 언급 횟수 |
| 브랜드 등장률 | 우리 브랜드가 한 번 이상 나온 답변 수 | 수집한 전체 답변 수 |
| 인용 점유율 | 우리 도메인 인용 횟수 | 자사를 포함한 비교 대상 도메인의 전체 인용 횟수 |
100개 답변 중 20개에서 우리 브랜드가 나왔다면 등장률은 20%입니다. 이때 같은 답변에서 브랜드명이 여러 번 나와도 등장한 답변은 한 개로 셉니다. 모델 점유율을 구하려면 전체 표본에서 자사와 경쟁사의 언급 횟수를 별도로 집계해야 합니다.
같은 이름의 Share of Model 플랫폼도 브랜드 인지도와 브랜드를 설명하는 속성 등을 여러 지표로 나눠 다룹니다. 플랫폼 이름만 보고 화면의 모든 점수가 위 계산식으로 산출됐다고 해석해서는 안 됩니다.
전체 AI 시장점유율로 해석할 수 없는 이유
이 지표는 조사자가 고른 질문에서 관찰한 값입니다. 특정 제품의 추천 질문을 많이 넣으면 그 제품과 관련된 브랜드가 표본에서 더 큰 비중을 차지할 수 있습니다. 실제 사용자들이 어떤 질문을 얼마나 하는지 반영한 표본이 아니라면, 결과를 전체 AI 이용자의 브랜드 노출 비율로 해석할 수 없습니다.
같은 질문의 답변도 모델 업데이트, 웹 검색 사용 여부, 언어와 지역, 로그인 및 대화 기록에 따라 달라질 수 있습니다. 질문 하나에서 한 번 관찰한 100%는 그 실행의 결과일 뿐, 안정적인 성과를 입증하지 못합니다.
보고서에는 조사 기간과 질문 수, 서비스, 반복 횟수를 적습니다. 가상 보고 문구는 ‘2026년 8월 구매 질문 50개를 세 서비스에서 각각 다섯 번 실행한 표본에서 모델 점유율 25%’처럼 쓸 수 있습니다. 여기에 비교한 브랜드 목록과 서비스별 결과의 합산 방법도 남겨야 같은 조건으로 다시 계산할 수 있습니다.
반복 비교가 가능한 조사 설계
사업상 중요한 질문을 정보 탐색, 비교, 추천, 구매 직전 상황으로 나누고 각 질문을 고른 이유를 기록합니다. 비교할 브랜드 목록과 한글명, 영문명, 약칭도 미리 정합니다. 같은 이름을 쓰는 다른 기업이 있다면 제품이나 업종에 관한 주변 설명까지 읽고 집계할 대상을 구별합니다.
질문 원문과 답변을 보관하고 실행 기록에 다음 항목을 남깁니다.
- 서비스, 기능, 모델 이름
- 실행 일시
- 웹 검색 사용 여부
- 언어와 지역
- 새 대화 여부와 개인화 또는 기억 사용 조건
- 질문별 반복 횟수
- 브랜드 언급, 추천 순서와 문맥, 긍정 또는 부정적 설명, 인용 URL
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity의 결과는 우선 서비스별로 계산합니다. 전체 값을 만들 때는 가중치를 공개해야 합니다. 실제 이용량을 모른 채 단순 평균했다면 이용자 비중을 반영한 점수처럼 설명하지 않습니다.
점유율이 올랐을 때 확인할 내용
점유율은 비율이므로 우리 브랜드의 언급이 늘지 않아도 경쟁사 언급이 줄면 올라갈 수 있습니다. 이전 조사와 비교할 때는 점유율 옆에 자사 언급 횟수와 전체 언급 횟수를 함께 적습니다. 질문이나 비교 브랜드 목록을 바꿨다면 그 변경도 표시합니다.
브랜드가 나온 답변에서는 실제로 제품을 추천했는지, 비교 대상으로만 언급했는지 읽어 봅니다. 부정적 평가나 잘못된 제품 설명도 언급 횟수에는 포함될 수 있습니다. 등장률은 전체 답변에서 브랜드가 얼마나 자주 나왔는지 보여 주지만, 어떤 질문에서 나왔는지는 질문별 기록을 봐야 알 수 있습니다.
사이트 방문과 매출은 별도로 측정합니다. 브랜드명이 나와도 링크가 없을 수 있고, 링크를 인용한 답변이 모두 방문을 일으키는 것도 아닙니다. 인용 URL을 집계한 뒤 분석 도구에서 AI 서비스 유입으로 식별한 방문과 전환을 따로 보고합니다.
자주 묻는 질문
공식 표준 지표인가요?
공통 계산법이 정해진 표준 지표로 다루기는 어렵습니다. 2024년 7월 Tom Roach가 Marketing Week에서 브랜드 언급 비중으로 소개했고, Jellyfish는 같은 이름의 플랫폼도 출시했습니다. 이 플랫폼에서도 인지도와 브랜드 인식을 나눠 분석하므로, 보고서에 쓴 점수가 무엇을 세고 무엇으로 나눈 값인지 명시해야 합니다.
질문을 몇 개 실행해야 하나요?
모든 조사에 적용할 최소 질문 수는 정해져 있지 않습니다. 먼저 주요 고객의 비교나 구매 상황을 빠뜨리지 않도록 질문을 고릅니다. 같은 질문을 여러 번 실행했을 때 등장하는 브랜드와 순서가 얼마나 바뀌는지도 기록합니다. 특정 상황의 질문만 늘리면 다른 고객의 선택 상황은 여전히 조사에서 빠집니다.
검색 점유율과 같은가요?
검색 점유율은 비교 대상 브랜드의 검색량에서 각 브랜드가 차지한 비중을 말합니다. 여기서 정의한 모델 점유율은 AI 답변의 브랜드 언급을 집계합니다. 데이터와 분모가 다르므로 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.
함께 알아두면 좋은 용어
- AI 가시성: AI 답변에서 브랜드와 콘텐츠가 보이는 정도
- 브랜드 멘션: 링크 유무와 관계없이 브랜드명이 언급된 경우
- AI 인용: 답변이 출처 URL을 표시하는 방식
- AI 리퍼럴 트래픽: AI 답변 링크를 눌러 들어온 식별 가능한 방문