X-RAY · AI 답변 투시
AI는 어디서
우리를 배울까요?
사람들은 이제 검색창 대신 AI에게 묻습니다. 그런데 그 답은 어딘가에서 베껴 온 것입니다. X-RAY는 그 '어딘가'를 전부 찾아내 세어 봅니다.
AI에게 업종 질문을 던지고, 그 답이 근거로 삼은 웹페이지 주소를 하나도 빼지 않고 모아 셉니다. 누가 1위인지가 아니라, AI가 어떤 종류의 페이지에서 그 업종을 배우는지를 봅니다.
어떻게 재나요 — 세 단계입니다
어려운 기술은 없습니다. 물어보고, 출처를 긁어모으고, 종류별로 세는 것이 전부입니다.
AI에게 똑같은 질문을 반복해서 던집니다
사람들이 실제로 칠 법한 문장으로 묻습니다. 한 번이 아니라 수십·수백 번 물어야 우연이 걸러집니다.
같은 질문을 여러 날에 걸쳐 반복
답변 아래 붙은 출처 주소를 전부 긁어냅니다
AI는 답을 하면서 참고한 페이지 목록을 함께 내놓습니다. 평소엔 그냥 지나치는 그 목록이 X-RAY의 재료입니다.
어떤 종류의 페이지였는지 세어 봅니다
블로그인지, 병원 찾는 앱인지, 공식 홈페이지인지, 아니면 아무 상관 없는 곳인지. 비율이 나오면 어디에 힘을 써야 하는지가 보입니다.
챗GPT · 제미나이 · 클로드 · 퍼플렉시티 · 네이버
2026년 9월 3일 기준 누적치입니다. 회차마다 실제로 쓴 표본 수는 글 안에 따로 적습니다.
초기 측정에서는 챗GPT·제미나이·클로드에 웹 검색을 켜지 않은 채 물었습니다. 그래서 이 셋은 학습된 기억만으로 답했고 출처 링크가 거의 없습니다. 지금까지 모은 출처는 사실상 퍼플렉시티와 네이버 검색 두 곳의 것입니다.
2026년 9월부터 세 엔진 모두 검색을 켠 방식으로 다시 잽니다. 그래야 “챗GPT가 우리를 어디서 알게 되는가”에 답할 수 있습니다. 바뀐 방식으로 모은 수치는 다음 회차부터 함께 싣고, 이미 낸 회차도 재측정되면 갱신해 이력을 남깁니다.
- 업체 순위를 매기거나 어디가 더 낫다고 말하지 않습니다.
- 특정 브랜드를 추천하거나 비교하지 않습니다.
- 의료기관을 평가·서열화하지 않습니다.
- AI가 근거로 쓴 페이지의 종류와 비율을 셉니다.
- AI마다 보는 곳이 얼마나 다른지 견줍니다.
- 쓴 질문과 세는 방법, 그리고 한계까지 함께 공개합니다.
12개 업종 · 주 1회 한 회차씩 공개
언제, 얼마나 자주 나오나요?
한 주에 한 회차씩 올립니다. 12개 업종을 한 바퀴 돌면 한 분기가 지납니다. 그다음 분기에 똑같은 질문으로 다시 재서, 무엇이 달라졌는지를 나란히 붙입니다.
업종 하나를 통째로 뜯어봅니다
= 한 분기가 채워집니다
지난 분기와 나란히 비교
변화의 방향이 쌓입니다
어떻게 쟀는지 · 이 방법으로 알 수 없는 것
- 질문은 고정합니다. 회차마다 쓴 질문 문장을 글 안에 그대로 적습니다. 다음 분기에도 같은 문장으로 물어야 비교가 됩니다.
- AI가 스스로 밝힌 출처만 셉니다. AI가 내부적으로 무엇을 더 봤는지는 우리도 알 수 없습니다. 화면에 표시된 것만 집계합니다.
- 답은 매번 조금씩 다릅니다. 그래서 한 번이 아니라 여러 번, 여러 날에 걸쳐 물은 결과를 합쳐 씁니다.
- 지역·시점에 따라 달라집니다. 측정 시기와 지역을 함께 밝히는 이유입니다. 몇 달 뒤 결과가 같다고 보장하지 않습니다.
- 분류는 사람이 손으로 확인합니다. 자동 분류만으로는 '기타'가 절반을 넘어 의미가 없어집니다. 상위 항목은 직접 열어 보고 나눕니다.
우리 업종은 어떻게 나올지 궁금하다면
여기 없는 업종도 같은 방식으로 재 드립니다. AI가 우리 회사를 어디서 배우고 있는지, 무료 진단으로 먼저 확인해 보세요.