우리는 지난 12개월 동안 금융 브랜드에 Technical GEO를 권유해 왔습니다. 그 과정에서 몇 번이나 받았던 질문이 있습니다. "NCG 사이트는 그래서 몇 점인데요?" 공정한 질문입니다. 이 글은 그 답입니다.
왜 자사 측정 결과를 공개하는가
첫째, 신뢰 비대칭의 해소입니다. 남에게 진단·처방을 내리는 팀이 자사에 무엇을 했는지 공개하지 않는 건 이상합니다. 둘째, 기준선의 공유입니다. "국내 금융 에이전시라면 이 정도 수치는 나와야 정상"이라는 감각이 업계에 아직 없습니다. 셋째, 실패 사례의 교훈입니다. 우리가 덜 된 축을 공개하면, 같은 함정을 피할 팀이 생깁니다.
2026년 10월에 2차 측정을 다시 공개합니다. 같은 방법론, 같은 쿼리 세트, 6개월 간의 변화폭을 추적합니다.
방법론 - 측정 대상과 쿼리 세트
측정은 Crawlift v0.4로 2026년 4월 1일-4월 14일 2주간 진행했습니다.
- 대상 도메인: netrue.co.kr (서브 도메인 포함)
- 비교군: 국내 금융 UX·AX 에이전시 상위 12곳 + 글로벌 3곳
- 쿼리 세트: 총 84개. 세부 분포는 다음과 같습니다.
- Technical GEO 관련 (23개) - 예: "Technical GEO란", "llms.txt 금융 도입 사례" - 금융 UX 관련 (28개) - 예: "증권 MTS UX 패턴", "마이데이터 온보딩 이탈" - AI·AX 도입 관련 (18개) - 예: "은행 RAG 도입 사례", "금융 LLM 가드레일" - 브랜드·에이전시 탐색 (15개) - 예: "금융 UX 에이전시 추천", "Technical GEO 컨설팅"
- 측정 모델: ChatGPT (GPT-4o with search), Perplexity Online, Claude (Projects with search), Google Gemini 1.5 Pro with search
- 세션 수: 쿼리 × 모델 × 7회 반복 = 84 × 4 × 7 = 2,352 runs
결과 1: Coverage (크롤 가능성)
"AI 크롤러가 사이트를 읽고, sitemap에 나열된 모든 페이지에 도달할 수 있는가"의 축.
| 항목 | 결과 | | --- | --- | | llms.txt 배포 | 100% (존재) | | robots.txt GPTBot·PerplexityBot·ClaudeBot 명시 허용 | 100% | | sitemap.xml 자동 생성 | 100% (Next.js 15 Metadata Route) | | 공개 페이지 HTML 노출률 | 98% (SSR 기반) | | 모바일 LCP (p75) | 2.4초 |
모바일 LCP 2.4초는 개선 여지가 있는 수치입니다. 목표는 2.0초 이하입니다. 원인은 Insights 상세 페이지의 초기 CSS payload로 파악되었고, 2026 하반기에 route-level CSS split으로 대응 예정입니다.
결과 2: Citation Share (AI 엔진별 인용률)
"AI 답변에 netrue.co.kr이 인용 소스로 등장한 비율". 쿼리당 인용 소스 수는 모델마다 2-7개입니다.
| 모델 | Citation Share | 업계 순위 추정 | | --- | --- | --- | | Perplexity | 24% | 1위 | | ChatGPT | 18% | 2위 | | Claude | 16% | 2-3위 공동 | | Gemini | 8% | 4위 | | 평균 | 16.5% | 2위 |
Perplexity가 가장 높은 건 Perplexity의 inline citation 구조상 소스 수가 많은 특성에서 일부 기인합니다. Gemini가 낮은 건 한국어 retrieval의 약점으로 파악됩니다. 영문 퍼블리싱이 거의 없기 때문입니다.
결과 3: Top-1 Rate (질문 유형별)
"답변의 1번째 인용 소스로 netrue.co.kr이 등장한 비율". 더 엄격한 지표입니다.
| 쿼리 유형 | Top-1 Rate | | --- | --- | | Technical GEO 관련 | 41% | | 금융 UX 관련 | 22% | | AI·AX 도입 관련 | 14% | | 브랜드·에이전시 탐색 | 8% |
Technical GEO 카테고리에서 41%라는 숫자는 국내 기준으로는 상당히 높은 수준입니다. Insights 11편이 이 주제에 집중되어 있고, 용어 정의와 한국어 case study가 실린 결과로 해석됩니다.
반면 "브랜드·에이전시 탐색" 쿼리에서 Top-1이 8%인 건 개선이 필요한 지점입니다. 브랜드 쿼리에서는 디렉토리 사이트와 언론 기사가 상위를 차지하고 있습니다. 업계지 기고, 수상 이력, 제3자 review가 누적되어야 오릅니다.
세부 - Schema.org 커버리지
| Schema 타입 | 적용 상태 | | --- | --- | | Article / BlogPosting | 100% (Insights 11편 전체) | | Organization | 100% (site-wide) | | FAQPage | 100% (해당 페이지에) | | BreadcrumbList | 100% (/insights/[slug], /solutions/[slug]) | | FinancialProduct | 0% (미적용 - 자체 금융 상품이 없음) | | Service / Offer | 0% (미적용) |
FinancialProduct는 당사 사이트에는 적용 불필요하지만, 고객 프로젝트에서는 이 schema가 핵심입니다. 우리 자체 사이트가 이걸로 증명할 수 없다는 점은 인지하고 있으며, 대안으로 Crawlift를 Service schema로 노출하는 작업을 2026 하반기에 진행할 예정입니다.
현재 약점과 2026 하반기 계획
정직하게 공개합니다. 우리가 현재 못 하고 있거나 부족한 것들입니다.
1. 영어 콘텐츠 없음
현재 Insights 11편 전부 한국어입니다. Gemini의 Citation Share 8%는 이 구조의 결과입니다. 2026 Q3부터 한-영 병기 구조를 Insights에 도입합니다 (선택된 4-5편부터).
2. 모바일 LCP p75 2.4초
목표 2.0초. 원인은 insights.css 번들 크기와 CDN 캐시 미스. 2026 Q3 초반에 route-level CSS split과 font-display: optional 전환으로 대응.
3. 제3자 citation 부족
업계지·언론 기사의 backlink가 적습니다. 2026 Q3-Q4에 기고 3편, 컨퍼런스 발표 2회로 대응 예정.
4. FinancialProduct schema 실사례 부재
고객 프로젝트 페이지(NDA 허용 범위 내)에서 실제 적용 스냅샷을 Insights 글에 추가하는 방향으로 대응합니다.
5. 인용되지만 잘못 인용되는 사례 소수 발견
3건의 쿼리에서 AI가 우리 글을 인용하며 숫자를 1-2자리 잘못 전달했습니다. 원인은 단위 표기("%", "억")의 모호성. 2026 Q2에 전체 글의 숫자 표기 감사를 진행합니다.
다음 측정: 2026.10 예정
6개월 후에 같은 방법론·같은 쿼리 세트로 2차 측정을 실행하고 공개합니다. 목표는 다음과 같습니다.
- Citation Share 평균 16.5% → 22%
- Top-1 Rate (브랜드 쿼리) 8% → 18%
- 모바일 LCP p75 2.4초 → 1.8초
- Gemini Citation Share 8% → 14% (영문 콘텐츠 도입 효과 검증)
진단은 자기 자신에게 먼저 해야 설득력이 생깁니다. NCG는 이 문장을 2026 한 해 내내 붙들고 있습니다.
자가 진단을 해보고 싶으시다면, NCG의 [GEO 진단 도구](/tools/geo-check)를 사용해 보세요. 본 글의 방법론 축을 12개 질문으로 단순화한 버전입니다. 결과는 브라우저 내에서 즉시 산출됩니다.