다방 - AI 브랜드 인덱스
최종 업데이트:
- 조사 대상: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO, Claude
- 조사 기간: 2026년 8월
- 조사 방식: 비보조 인지(산업 질문) + 보조 인지(브랜드 질문)
- 응답 건수: 총 249건 (산업공통 69건, 브랜드별 45건)
- 분석 방법: AI 응답 원문 기반 정성·정량 분석
- 산업 분류: 🏠 부동산 앱
다방은 부동산 맥락이 강한 프롬프트(어떤 앱이야, 직방과 비교)에서는 5개 엔진 모두 원룸·투룸 소형 임대 특화·세밀 필터·비대면 계약·다방페이·2030 충성층으로 정확히 인식되는 견고한 부동산 앱 서사를 갖는다. 그러나 '다방 알아?·하면 제일 먼저·추천할 만해?·어떤 이미지야'처럼 맥락이 약한 프롬프트에서는 다수 엔진이 전통 찻집(쌍화차·레트로·티켓다방)을 먼저 떠올리거나 되물어, 브랜드 현저성이 이름 중의성에 심각하게 침식당한다. 브랜드 인용에서도 백과사전(한국민족문화대백과·위키백과)이 전통 찻집 개념을 공급하고 자사 도메인은 상위에 없어, 다방의 핵심 과제는 품질·기능이 아니라 '부동산 앱으로서의 인식 확정'이다.
다방 4위
🏠 부동산 앱 4개 브랜드 중 순위
63.5
AI 브랜드 인덱스
AI 언급률
78.3%
AI Visibility
평균 순위
3
Avg. Rank
언급 비중
23.2%
Share of Voice · 54건
1순위 언급
3.1%
Top of Mind · 2건
| # | 브랜드 | AI 브랜드 인덱스 ▼ | AI 언급률 | 평균 순위 | 언급 비중 | 1순위 언급 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 77.1 | 85.5% | 2 | 25.3%(59) | 45.3%(29) | |
| 2 | 76.9 | 85.5% | 2 | 25.3%(59) | 23.4%(15) | |
| 3 | 74.8 | 88.4% | 2.6 | 26.2%(61) | 28.1%(18) | |
| 4 | 63.5 | 78.3% | 3 | 23.2%(54) | 3.1%(2) |
AI 브랜드 인덱스 = AI 언급률(얼마나 자주 등장하는가) × 평균 순위(등장할 때 몇 번째로 언급되는가)를 결합한 종합 점수입니다. AI에게 산업 관련 질문을 던졌을 때, 자주 등장하면서 동시에 앞순위로 언급되는 브랜드일수록 높은 점수를 받습니다. 5개 AI 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO, Claude)의 응답을 종합하며, 순위가 한 단계 내려갈 때마다 이전 점수의 90%를 부여합니다. (2026년 7월 배치부터 Claude 포함 5개 엔진으로 산정 — 이전 배치는 4개 엔진 기준)
🏠 부동산 앱 AI 경쟁 지형
X축 = AI 언급률 (자주 등장할수록 오른쪽), Y축 = 평균 순위 (먼저 언급될수록 위), 점 크기 = AI 브랜드 인덱스
강점
- 원룸·투룸 소형 임대 특화·세밀한 생활 조건 필터로 자취 탐색 최적
- 다방페이·360도 매물보기·AI 추천 등 기능 차별화와 2030 충성층
- 부동산 맥락 프롬프트에서는 전 엔진이 정확히 인식하는 견고한 서사
리스크
- 이름 중의성으로 다수 프롬프트에서 전통 찻집으로 오인식(Gemini는 부동산 앱 누락)
- 허위/유도성·중복 매물과 관리비 불명확 등 신뢰 문제, 직방 대비 정보량 부족
- 매출 정체·자본잠식 등 사업 취약성과 사용자 수 3위(80만)의 열위
기회
- 위키백과·나무위키·자사 공식 콘텐츠에서 '부동산 앱 다방' 인용 근거 강화로 인식 혼선 상쇄
- '대한민국 대표 부동산 앱' 브랜드 명확화 캠페인으로 최초상기의 부동산 앱 전환 유도
- 다방페이·B2B(다방프로/다방허브) 등 차별 자산을 브랜드 정체성 콘텐츠로 인용 자산화
AI는 다방을 어떤 🏠 부동산 앱으로 인식할까?
비보조 인지 종합에서 다방은 부동산 앱 4강에 항상 포함되며, 원룸·투룸·오피스텔 소형 임대와 2030세대 친화·세밀한 생활 조건 필터로 직방과 짝을 이루는 대표 자취 탐색 앱으로 안정적으로 연상된다. 다만 사용자 수 기준(2026년 5월 80만, 3위)으로는 호갱노노·직방에 뒤처지고 아파트·시세축에서는 배제되어, 산업 상기의 무게중심이 '소형 임대 탐색'에 한정된다. 산업 프롬프트에서는 이름 중의성의 영향이 상대적으로 작아 부동산 앱으로 정확히 목록화되는 편이나, 순위 지표에서는 직방의 그늘에 자주 위치한다.
AI 엔진별 차원 언급률
비보조 인지(산업 질문) 기준, 차원별 브랜드 언급 비율
6대 차원 비교
비보조 인지(산업 질문) 기준, 차원별 언급 점유율(SOV) 비교
AI는 다방을 알고 있을까?
인지 · 10건
'부동산 앱/플랫폼 알려줘' 질문에서 다방은 직방·네이버부동산·호갱노노와 함께 4강으로 빠짐없이 호명되며, 특히 원룸·전월세·자취방 탐색축에서 직방과 짝을 이루는 대표 앱으로 소개된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | - | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | 4건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 12건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | 7건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 2 | 20건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 2 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 2 | 12건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | 6건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 2 | 20건 |
강점
- 원룸·전월세 카테고리에서 직방과 함께 고정 등장
- '국내 최초 오픈형 부동산 플랫폼'으로 소개
리스크
- 아파트 시세·종합 매물축에서는 언급이 약함
- 브랜드명이 전통 찻집과 겹쳐 산업 목록 밖 맥락과 혼재
주요 키워드
엔진 간 차이
산업 프롬프트에서는 5개 엔진 모두 다방을 부동산 앱으로 정확히 목록화하지만, Gemini·Perplexity가 원룸·전월세 대표로 강조하는 반면 Google AIO는 사용자 수 순위(3위, 80만)에서 다방을 후순위로 둔다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 10건
'부동산 앱 하면/1등' 질문에서 다방은 원룸·자취방 축에서 자주 상기되지만, 사용자 수 기준으로는 호갱노노·직방에 이어 3위(2026년 5월 80만) 수준으로, 최초상기의 강도가 상위 두 브랜드보다 한 단계 낮다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | - | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 4 | 2건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 10건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 4 | 10건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | 20건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | - | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 4 | 5건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | 10건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | - | 6건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | 20건 |
강점
- 원룸·자취방 맥락에서는 안정적으로 상기
- '대한민국 대표 부동산 앱' 자기 소개 반복 인용
리스크
- 사용자 수·순위에서 호갱노노·직방에 뒤처짐
- 산업 최초상기에서 직방의 그늘에 자주 위치
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini·Google AIO는 사용자 수 순위 3위로 다방을 직방 다음에 두는 반면, Perplexity·ChatGPT는 원룸·자취방 상기 맥락에서 다방을 직방과 나란히 떠올려 순위보다 용도 연상이 강하다.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 19건
산업 맥락에서 다방은 '원룸·투룸·오피스텔 등 1인 가구 소형 임대 매물, 세밀한 필터, 지하철 반경 검색, 2030세대 친화'로 연상되며, 아파트·시세는 타 앱, 소형 주거 탐색은 다방이라는 역할 구도가 뚜렷하다.
강점
- 소형 주거·자취방 탐색의 대표 연상
- 지하철 반경 검색·상세 필터가 차별 연상
리스크
- 아파트·시세·종합 매물 연상에서는 배제
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini·Perplexity는 다방을 원룸·투룸 소형 임대 특화로 명확히 연상하는 반면, Google AIO는 부동산 앱과 함께 청년다방(즉석떡볶이)·전통 찻집 등 동명 브랜드를 섞어 연상해 산업 맥락이 흐려진다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 5건
산업 품질(매물 정확성) 비교에서 다방은 한국소비자원 조사상 '앱 이용 편리성·부가정보 다양성 만족도'가 상대적으로 높다고 언급되지만, 매물정보 정확성은 직방보다 낮게 평가되고 허위매물 경험이 함께 지적된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 3 | 7건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 2 | 4건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | - | 6건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 4 | 7건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 1순위 | 14건 |
강점
- 소비자원 조사에서 편리성·부가정보 만족도 상대 우위
- 직관적 UI로 원룸 탐색 편의성 인정
리스크
- 매물 정확성은 직방 대비 낮게 평가
- 허위·미끼매물 경험이 반복 지적
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity·Claude는 소비자원 조사에서 다방의 편리성 우위와 정확성 열위를 대비해 정량적으로 다루는 반면, Google AIO·Gemini는 매물 정확성 카테고리에서 다방 대신 네이버·한방·호갱노노를 우선 소개해 다방을 후순위로 둔다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 15건
산업 추천 맥락에서 다방은 '원룸·자취방·전월세'용으로 직방과 함께 우선 추천되며, UI/편의성과 세밀 필터가 강점으로 꼽히지만 아파트·시세는 네이버·호갱노노를, 허위매물 리스크엔 타 앱 교차확인을 권하는 조합의 한 축이다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | - | - | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 2 | 5건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 4 | 10건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 5건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 20건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 5건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 4 | 14건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 4 | 5건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 20건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 5건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 2 | - | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 13건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 7건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 19건 |
강점
- 원룸·자취방 추천에서 직방과 함께 고정 등장
- UI/UX·세밀 필터가 추천 근거로 반복 인용
리스크
- 아파트·시세엔 부적합해 추천 범위가 소형 주거로 한정
- 허위매물 리스크로 단독 추천보다 병행 권고
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity·Gemini는 '원룸/자취방=다방·직방'으로 다방을 우선 추천하는 반면, ChatGPT·Claude는 부동산 앱 추천 목록에는 다방을 포함하되 단독 '다방 추천할 만해?'에는 찻집으로 오인해 답이 갈린다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 10건
산업 경쟁 구도에서 다방은 '원룸·투룸·오피스텔 소형 임대 특화'로 직방과 가장 직접 비교되며, 세밀한 생활 조건 필터·비대면 계약·B2B(다방프로/다방허브)로 차별화하되 매물량·정보량·아파트 영역에서는 직방에 열세로 정리된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 비교해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 4 | 9건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 11건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 4 | 5건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 20건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | - | 3건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 9건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 4 | 7건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 20건 |
강점
- 원룸·투룸 생활 조건 필터와 비대면 계약으로 자취층 공략
- 다방프로·다방허브 등 B2B로 수익 다각화
리스크
- 매물량·정보량·아파트 영역에서 직방에 열세
- 허위매물 대응이 경쟁사 대비 미흡하다는 평가
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini·Claude는 다방의 운영사(스테이션3/미디어윌)와 B2B 서비스(다방프로·다방허브)까지 짚으며 직방과 정밀 비교하는 반면, Perplexity·ChatGPT는 반려동물/주차/직거래 등 생활 조건 필터의 세밀함을 다방의 핵심 차별로 강조한다.
AI에게 다방을 직접 물으면 어떻게 평가할까?
보조 인지 종합에서 다방은 4개 브랜드 중 이름 중의성으로 인한 엔진 간 인식 편차가 가장 큰 브랜드다. 'A는 어떤 앱이야'·'A랑 직방 뭐가 달라' 같은 부동산 맥락이 강한 프롬프트에서는 5개 엔진 모두 원룸 특화·비대면 계약·다방페이·2030 충성층 등 브랜드 서사를 정확히 재현하지만, '다방 알아?'·'다방 하면 제일 먼저'·'다방 추천할 만해?'·'다방은 어떤 이미지야'에서는 다수 엔진이 전통 찻집(쌍화차·레트로·티켓다방)을 먼저 떠올리거나 어느 다방인지 되물어 부동산 앱 서사가 성립하지 못한다. 특히 Gemini는 '다방 알아?'에 부동산 앱을 아예 누락했다. 강점(원룸 필터·다방페이)과 약점(허위매물·자본잠식)은 명확하나, 브랜드 현저성 자체가 이름 중의성에 심각하게 침식당하는 것이 최대 과제다.
AI는 다방을 알고 있을까?
인지 · 5건
'다방 알아?'에는 대체로 부동산 앱으로 인식하지만, 브랜드명이 전통 찻집·쌍화차와 정면으로 겹쳐 Gemini는 부동산 앱을 인지하지 못하고 찻집으로만 답하는 등 엔진 간 인식 편차가 가장 큰 브랜드다.
강점
- Perplexity·Google AIO·ChatGPT·Claude는 부동산 앱으로 정확히 인식
- 스테이션3·2013년·오픈형 플랫폼 등 사실 정보 동반
리스크
- Gemini는 '다방 알아?'에 전통 찻집으로만 답해 부동산 앱을 누락
- 이름 중의성으로 보조 인지에서도 오인식 위험 상존
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity·Claude·ChatGPT는 부동산 앱을 우선 인식하되 찻집 뜻을 병기하는 반면, Gemini는 '다방 알아?'에 오로지 커피/차 가게(다도 문화·역사)로만 답해 부동산 앱을 전혀 언급하지 않는 뚜렷한 오인식을 보인다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 5건
'다방 하면 제일 먼저' 질문에서는 부동산 앱보다 전통 찻집(쌍화차·계란노른자·레트로·음악다방)이 먼저 떠오르는 엔진이 다수로, 부동산 앱 다방의 브랜드 현저성이 이름 중의성에 크게 침식당한다.
강점
- Perplexity는 부동산 앱을 최초 연상으로 먼저 제시
리스크
- Google AIO·Gemini·Claude는 쌍화차·레트로 찻집을 최초 연상으로 앞세워 부동산 앱이 후순위로 밀림
- ChatGPT는 어느 다방인지 되물으며 최초 연상 확정을 회피
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity만 '요즘 다방=부동산 앱'을 최초 연상으로 두고, Google AIO·Gemini·Claude는 쌍화차·계란노른자·음악다방 등 전통 찻집을 먼저 떠올린 뒤 부동산 앱을 부가로 언급한다.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 15건
다방 브랜드 자체에 대한 연상은 부동산 앱보다 전통 찻집(1930~80년대 문화예술 사랑방, 쌍화차, 마담/레지, 티켓다방)이 압도적으로 강하며, 부동산 앱으로서의 연상(스테이션3·오픈형 플랫폼·비대면 계약·다방페이)은 이를 뚫고 나와야 하는 열위에 있다.
강점
- 부동산 앱으로 인식될 때는 원룸 특화·비대면 계약·다방페이 등 명확한 서사 보유
리스크
- 브랜드 연상의 1차 자리를 전통 찻집·티켓다방이 점유
- 티켓다방 등 부정 연상이 브랜드에 그림자로 병존
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini·Claude·ChatGPT는 '다방은 어떤 이미지야'에 전통 찻집 역사·문화를 길게 서술하고 부동산 앱은 짧게 덧붙이거나 되묻는 반면, 부동산 앱 서사는 주로 'A는 어떤 앱이야' 프롬프트에서만 온전히 재현된다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 10건
다방(부동산 앱) 강점은 원룸·투룸 특화 세밀 필터·직관적 UI·360도 매물보기·다방페이·2030 충성층·AI 추천으로 정리되나, 약점은 허위/유도성 매물·중복 매물·관리비 정보 불명확·직방 대비 정보량 부족·매출 정체 및 자본잠식으로 집중된다.
강점
- 원룸·투룸 세밀 필터와 직관적 UI로 자취 탐색 최적
- 360도 매물보기·다방페이·AI 추천 등 기능 차별화와 2030 충성층
리스크
- 허위/유도성 매물·중복 매물·관리비 불명확 등 신뢰 문제
- 직방 대비 정보량 부족과 매출 정체·자본잠식 등 사업 취약성
주요 키워드
엔진 간 차이
부동산 앱을 정확히 인식한 Perplexity·Gemini·Google AIO는 강점(필터·다방페이)과 약점(허위매물·성장정체)을 구체적으로 답하는 반면, ChatGPT·Claude는 '어떤 다방(찻집/앱/캐릭터)인지' 되묻거나 전통 찻집 강점을 답해 부동산 앱 품질 서사를 제대로 생성하지 못한다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 5건
'다방 추천할 만해?'는 이름 중의성 탓에 엔진 간 답이 극명히 갈려, Perplexity·Google AIO는 원룸 탐색용 부동산 앱으로 추천하는 반면 Gemini·ChatGPT·Claude는 전통 찻집/카페로 해석하거나 어느 다방인지 되물어 부동산 앱 추천이 성립하지 못한다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방 추천할 만해? | - | ||
| 다방 추천할 만해? | - | ||
| 다방 추천할 만해? | 19건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 8건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 20건 |
강점
- Perplexity·Google AIO는 원룸·투룸 필터 강점을 근거로 명확히 추천
리스크
- Gemini·Claude는 전통 찻집으로 해석하거나 되물어 부동산 앱 추천 미형성
- 이름 중의성이 보조 인지의 추천 전환을 구조적으로 방해
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity·Google AIO만 부동산 앱 다방을 '원룸엔 추천, 아파트/시세엔 병행'으로 답하고, Gemini·ChatGPT·Claude는 '옛날 찻집인지 부동산 앱인지'를 되묻거나 전통 다방 방문 추천으로 흘러 브랜드 추천이 성립하지 않는다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 5건
'다방이랑 직방 뭐가 달라'에는 이름 중의성에도 5개 엔진 모두 부동산 앱으로 정확히 인식해 비교를 수행하며, '다방=원룸/투룸 소형 임대·세밀 필터·비대면 계약, 직방=아파트까지 폭넓은 매물·VR·검증 강조'로 일관되게 대비한다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 5건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 7건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 6건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 5건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 20건 |
강점
- 원룸·투룸 소형 임대와 생활 조건 필터의 명확한 차별
- 다방페이·비대면 계약·B2B 등 자체 서비스 서사
리스크
- 아파트·매물량·검증 체계에서는 직방에 열세로 정리
주요 키워드
엔진 간 차이
Claude는 출시 시기(2013)·초기 포지셔닝과 다방의 B2B(다방프로/다방허브) 다각화를 정밀히 비교하는 반면, Gemini는 운영사 배경(미디어윌 vs 대형 투자 프롭테크)을 차별점으로 부각한다. 비교 프롬프트에서는 다른 dimension과 달리 전 엔진이 부동산 앱으로 정확히 인식한 점이 특징이다.
AI가 다방을 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
다방 관련 산업 인용은 앱 마켓·다음뉴스·유튜브·네이버블로그·재테크 커뮤니티(weolbu)·데이터 리포트(wiseapp)로 4개 브랜드가 공유하는 산업 공통 인용 풀과 동일하다. 다방의 '원룸·전월세 대표' 서사가 AI에 안정적으로 재인용되려면, 앱스토어·구글플레이 소개문의 '대한민국 대표 부동산 앱' 표현과 유튜브·블로그·티스토리의 부동산 앱 비교·순위 콘텐츠에서 다방의 소형 임대 특화·세밀 필터 차별점이 명확히 노출되도록 관리하는 채널 전략이 필요하다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 블로그 | 94 | 9.6% | |
| 2 | 동영상 | 86 | 8.8% | |
| 3 | 이커머스 | 69 | 7.1% | |
| 4 | 동영상 | 58 | 5.9% | |
| 5 | 이커머스 | 53 | 5.4% | |
| 6 | 백과사전 | 33 | 3.4% | |
| 7 | 금융/투자 | 30 | 3.1% | |
| 8 | 블로그 | 27 | 2.8% | |
| 9 | 블로그 | 23 | 2.4% | |
| 10 | 기타 | 20 | 2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.2% | |
| 2 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 0.9% | |
| 2 | 6 | 0.6% | |
| 3 | 6 | 0.6% | |
| 4 | 3 | 0.3% | |
| 5 | 1 | 0.1% | |
| 6 | 1 | 0.1% | |
| 7 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.3% | |
| 2 | 2 | 0.2% | |
| 3 | 1 | 0.1% | |
| 4 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 94 | 9.6% | |
| 2 | 27 | 2.8% | |
| 3 | 23 | 2.4% | |
| 4 | 19 | 1.9% | |
| 5 | 10 | 1% | |
| 6 | 8 | 0.8% | |
| 7 | 7 | 0.7% | |
| 8 | 5 | 0.5% | |
| 9 | 5 | 0.5% | |
| 10 | 5 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 86 | 8.8% | |
| 2 | 58 | 5.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 33 | 3.4% | |
| 2 | 10 | 1% | |
| 3 | 8 | 0.8% | |
| 4 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.3% | |
| 2 | 3 | 0.3% | |
| 3 | 3 | 0.3% | |
| 4 | 3 | 0.3% | |
| 5 | 2 | 0.2% | |
| 6 | 2 | 0.2% | |
| 7 | 1 | 0.1% | |
| 8 | 1 | 0.1% | |
| 9 | 1 | 0.1% | |
| 10 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 30 | 3.1% | |
| 2 | 2 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 69 | 7.1% | |
| 2 | 53 | 5.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 20 | 2% | |
| 2 | 12 | 1.2% | |
| 3 | 11 | 1.1% | |
| 4 | 10 | 1% | |
| 5 | 9 | 0.9% | |
| 6 | 8 | 0.8% | |
| 7 | 7 | 0.7% | |
| 8 | 7 | 0.7% | |
| 9 | 6 | 0.6% | |
| 10 | 6 | 0.6% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 동영상 | 29 | 3% | |
| 2 | 이커머스 | 27 | 2.8% | |
| 3 | 블로그 | 23 | 2.4% | |
| 4 | 기타 | 20 | 2% | |
| 5 | 금융/투자 | 19 | 1.9% | |
| 6 | 블로그 | 19 | 1.9% | |
| 7 | 이커머스 | 17 | 1.7% | |
| 8 | 동영상 | 14 | 1.4% | |
| 9 | 동영상 | 14 | 1.4% | |
| 10 | 블로그 | 11 | 1.1% | |
| 11 | 이커머스 | 11 | 1.1% | |
| 12 | 동영상 | 10 | 1% | |
| 13 | 블로그 | 10 | 1% | |
| 14 | 백과사전 | 10 | 1% | |
| 15 | 백과사전 | 10 | 1% |
다방을 직접 물었을 때 AI가 참고하는 출처는?
다방 브랜드 인용의 최대 특징은 encykorea.aks.ac.kr(한국민족문화대백과)·ko.wikipedia.org 같은 백과사전이 상위에 올라, AI가 '다방'을 부동산 앱이 아니라 전통 찻집·역사 개념으로 근거화하고 있다는 점이다. 네이버블로그·유튜브·나무위키가 그 위에 얹히지만 자사 도메인(dabangapp.com)은 상위 인용에 없어 브랜드 서사 통제력이 약하다. 채널 전략의 최우선 과제는 '부동산 앱 다방'의 공식·위키·비교 콘텐츠 인용 근거를 대폭 강화해, 백과사전이 전통 찻집으로 끌고 가는 인식 혼선을 상쇄하고 브랜드 현저성을 회복하는 것이다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 블로그 | 30 | 9.3% | |
| 2 | 동영상 | 30 | 9.3% | |
| 3 | 백과사전 | 24 | 7.5% | |
| 4 | 이커머스 | 12 | 3.7% | |
| 5 | 백과사전 | 10 | 3.1% | |
| 6 | 동영상 | 10 | 3.1% | |
| 7 | 기타 | 9 | 2.8% | |
| 8 | 블로그 | 9 | 2.8% | |
| 9 | 이커머스 | 8 | 2.5% | |
| 10 | 백과사전 | 7 | 2.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.6% | |
| 2 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 30 | 9.3% | |
| 2 | 9 | 2.8% | |
| 3 | 3 | 0.9% | |
| 4 | 3 | 0.9% | |
| 5 | 3 | 0.9% | |
| 6 | 2 | 0.6% | |
| 7 | 2 | 0.6% | |
| 8 | 2 | 0.6% | |
| 9 | 1 | 0.3% | |
| 10 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 30 | 9.3% | |
| 2 | 10 | 3.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 24 | 7.5% | |
| 2 | 10 | 3.1% | |
| 3 | 7 | 2.2% | |
| 4 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.9% | |
| 2 | 3 | 0.9% | |
| 3 | 3 | 0.9% | |
| 4 | 3 | 0.9% | |
| 5 | 2 | 0.6% | |
| 6 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 12 | 3.7% | |
| 2 | 8 | 2.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 2.8% | |
| 2 | 7 | 2.2% | |
| 3 | 7 | 2.2% | |
| 4 | 7 | 2.2% | |
| 5 | 6 | 1.9% | |
| 6 | 4 | 1.2% | |
| 7 | 4 | 1.2% | |
| 8 | 3 | 0.9% | |
| 9 | 3 | 0.9% | |
| 10 | 3 | 0.9% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 10 | 3.1% | |
| 2 | 백과사전 | 10 | 3.1% | |
| 3 | 백과사전 | 8 | 2.5% | |
| 4 | 이커머스 | 7 | 2.2% | |
| 5 | 백과사전 | 7 | 2.2% | |
| 6 | 기타 | 7 | 2.2% | |
| 7 | 기타 | 6 | 1.9% | |
| 8 | 기타 | 6 | 1.9% | |
| 9 | 동영상 | 5 | 1.6% | |
| 10 | 이커머스 | 4 | 1.2% | |
| 11 | 블로그 | 4 | 1.2% | |
| 12 | 동영상 | 3 | 0.9% | |
| 13 | 채용 | 3 | 0.9% | |
| 14 | 동영상 | 3 | 0.9% | |
| 15 | 동영상 | 3 | 0.9% |