제 눈으로 보고, AI에게 물어봅니다.
Try Demo를 공개하고 disquiet.io에 두 번 글을 올렸다. 첫 번째는 블로그 링크 — 아무 반응이 없었다. 두 번째는 서비스를 직접 링크했더니 사람들이 들어왔다. 공개 3일 만에 누적 스캔 45회. 그리고 나는 생각보다 오래 공개를 두려워했다는 걸 깨달았다.
Try Demo를 만들고 나서 며칠을 머뭇거렸다.
“아직 버그가 있을 수 있어.” “결과가 부정확하면 어떡하지.” “아직 완성된 게 아닌 것 같아.”
그 핑계들이 꽤 그럴듯하게 느껴졌다. 실제로 버그가 있을 수도 있었고, 결과가 100% 정확하지 않은 것도 사실이었다. 그러니까 더 그럴듯하게 들렸다.
그런데 생각해보면 — 언제 완성된 적이 있었나. 빌드 로그를 쓰면서 “이번 화는 완성됐다”고 느낀 적이 한 번도 없었다. 항상 뭔가 부족했고, 항상 다음에 고칠 게 남아 있었다.
그래도 공개를 미뤘다. 이유를 찾는 게 생각보다 쉬웠다.
disquiet.io에 처음 올린 건 블로그 글 링크였다.
Try Demo를 소개하는 글이었다. 어떻게 작동하는지, 왜 만들었는지 설명했다. 나름 공들여 썼고, 읽으면 충분히 흥미로울 거라고 생각했다.
올리고 나서 알림을 몇 번 새로고침했다. 아무것도 없었다. 좋아요도, 댓글도, 클릭도.
솔직히 좀 아쉬웠다. ‘내용이 나쁜 건 아닌데’ 하는 생각이 들었다. 그리고 ‘역시 아직 아무도 관심 없는 건가’ 하는 생각도.
며칠 뒤 다시 올렸다. 이번엔 서비스를 직접 링크했다.
글이 아니었다. 설명도 최소한으로 줄였다. “AI 검색에서 내 사이트가 언급되는지 확인해보세요. URL 입력하면 30초면 됩니다.” 그리고 링크 하나.
그랬더니 사람들이 들어왔다.
LLM Radar 스캔 데이터를 날짜별로 보면 이렇다:
| 날짜 | 스캔 수 |
|---|---|
| 3월 23일 | 1회 |
| 3월 24일 | 6회 |
| 3월 25일 | 22회 |
| 3월 26일 | 16회 (오후 기준) |
전날까지 누적 7회였던 게 3월 25일 하루에만 22회가 됐다. 올리고 잠들었는데 다음날 아침에 숫자가 바뀌어 있었다.
생각해보면 당연한 거였다.
블로그 링크는 “읽어야 한다”는 허들이 있다. 읽고, 이해하고, 괜찮으면 써볼 생각을 해야 한다. 그 과정에 에너지가 든다.
서비스 링크는 다르다. “써볼 수 있다”는 제안이다. 클릭 한 번이면 바로 경험할 수 있다. 에너지가 거의 안 든다.
disquiet.io는 메이커들이 모여 있는 곳이다. 새로운 걸 만들고, 새로운 걸 써보는 사람들이다. 그 사람들이 원하는 건 긴 설명이 아니라 직접 써보는 경험이었다.
LLM Radar가 어떻게 작동하는지 설명하는 글이 아무리 잘 써져 있어도, 직접 URL을 넣어서 결과를 보는 30초를 대신할 수는 없었다.
이건 어떻게 보면 LLM Radar가 스스로 증명한 것이기도 하다. AI 검색 노출도 마찬가지다. 설명하는 글보다 실제로 인용될 수 있는 콘텐츠가 더 중요하다. 독자가 읽기를 기다리는 것보다, 검색이 가져갈 수 있는 형태로 만드는 게 먼저다.
데이터를 보고 나서 이 생각이 들었다.
공개하는 게 왜 그렇게 무서웠지?
버그가 있을 수 있다는 건 지금도 마찬가지다. 결과가 100% 정확하지 않은 것도 마찬가지다. 그런데 그게 공개를 미루는 이유가 됐었다.
따지고 보면 — 공개하지 않으면 아무것도 알 수 없다. 어떤 사람이 쓰는지, 어디서 막히는지, 뭐가 부족한지 — 전부 공개 이후에만 보인다. 공개 전에 완벽하게 만들려고 하면, 실제 사용자에게서 배울 기회가 없어진다.
그리고 솔직히 말하면, 무서운 건 따로 있었다. 공개했는데 아무도 관심이 없는 것. 만들었는데 필요 없는 걸 만든 것. 그걸 확인하는 게 무서웠던 것 같다.
그런데 반응이 없었던 건 서비스가 별로여서가 아니었다. 전달 방식이 틀렸을 뿐이었다.
안 되면 말고, 되면 좋고.
이걸 그렇게 오래 생각해야 했나 싶었다.
데이터만 온 게 아니었다. 메일이 오기 시작했다.
“저희 서비스 스캔 결과가 어떻게 나왔는지 궁금해서요.” “AI 검색 노출을 개선하고 싶은데 어디서부터 시작해야 할까요?” “결과를 보니 브랜드 질문에서도 언급이 안 되는데, 이게 왜 그런 건가요?”
LLM Radar가 내놓은 결과를 보고, 그 다음에 뭘 해야 할지 물어보는 사람들이었다. 단순히 숫자가 궁금한 게 아니라, 그 숫자를 어떻게 바꿀 수 있는지를 알고 싶어했다.
GeekNews(news.hada.io)에도 올렸다. 댓글 하나가 달렸다. eggly라는 사이드 프로젝트 디스커버리 플랫폼을 운영하는 분이었는데, “조치 가이드가 있으면 더 좋겠다”는 피드백을 남겼다.
맞는 말이었다. 결과를 보여주는 건 됐는데, “그래서 이제 어떻게 해야 하는지”가 빠져 있었다. 0%가 나왔을 때 사용자 혼자 다음 단계를 알기가 어렵다.
이건 공개하지 않았다면 몰랐을 것들이다.
45회 스캔 중 URL별로 보면 다양한 서비스들이 들어왔다.
관상 테스트 서비스, 미디어 회사, 개인 블로그, 스타트업 — 공통점은 “AI 검색에서 내가 어떻게 보이는지 궁금하다”는 것이었다.
그리고 대부분의 스캔 결과는 비슷한 패턴을 보였다. 브랜드 질문에서 언급이 잘 안 된다. 카테고리 질문에서는 더 안 된다. AI가 아직 모르는 브랜드가 많다는 뜻이다.
이게 LLM Radar가 존재하는 이유다. 모르면 대처할 수 없다. 지금 어디 있는지 알아야 어디로 가야 할지 알 수 있다.
Q. LLM Radar Try Demo는 무료인가요? 네, 무료입니다. 회원가입 없이 바로 사용 가능하고, IP당 하루 5회 스캔할 수 있습니다.
Q. 결과가 100% 정확한가요? 아닙니다. Perplexity API를 실시간으로 호출해서 결과가 나오기 때문에, 같은 URL을 다시 스캔하면 결과가 달라질 수 있습니다. AI 검색 자체가 매번 조금씩 다르게 응답하기 때문입니다.
Q. 브랜드 언급률이 0%가 나왔어요. 어떻게 해야 하나요? AI가 아직 내 브랜드를 모르는 상태입니다. 가장 먼저 할 수 있는 건 두 가지입니다. 랜딩페이지에 서비스 소개 텍스트를 추가하고, schema.org 마크업을 추가하는 것입니다. 더 구체적인 조치가 필요하면 contact@voidops.space로 메일 주시면 직접 분석해드립니다.
Q. 언급률이 높으면 트래픽이 늘어나나요? 직접적인 상관관계가 있습니다. AI 검색에서 인용되면 해당 링크로 유입이 생깁니다. 다만 인용이 트래픽으로 이어지려면 카테고리 질문에서 언급되는 것이 더 중요합니다. 브랜드 질문 언급은 이미 알고 있는 사람들, 카테고리 질문 언급은 모르는 사람들에게 노출되는 것이기 때문입니다.
Q. 스캔 결과는 저장되나요? 네, 스캔 결과는 저장됩니다. 이메일 입력 시 결과를 메일로도 받아볼 수 있습니다.
조치 가이드가 필요하다는 피드백이 여러 번 왔다. 결과 화면에 “이 결과를 보고 어떻게 해야 하는지” 단계별 가이드를 추가할 예정이다.
그리고 서비스로 직접 링크를 걸어야 반응이 있다는 걸 배웠으니, 앞으로는 더 자주 공개할 생각이다. 글을 쓰는 것보다, 쓸 수 있게 하는 게 먼저다.
만들면 바로 링크를 걸어야겠다.
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작가가 직접 만든 AI 검색 분석 도구 → https://voidops.space/llm-radar/