다방 - AI 브랜드 인덱스
최종 업데이트:
- 조사 대상: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO
- 조사 기간: 2026년 4월 2주차
- 조사 방식: 비보조 인지(산업 질문) + 보조 인지(브랜드 질문)
- 응답 건수: 총 194건 (산업공통 55건, 브랜드별 35건)
- 분석 방법: AI 응답 원문 기반 정성·정량 분석
- 산업 분류: 🏠 부동산 앱
다방은 AI 엔진 4곳에서 원룸·2030 세대 필수 대안으로 일관 호명되나, 브랜드명 중의성(전통 찻집·티켓다방) 때문에 첫 연상이 앱이 아닌 문화 콘텍스트로 쏠리는 구조적 불이익을 안고 있다. 앱 맥락에서는 세밀 필터(1천만원 단위), AI 안전 분석, 동네 커뮤니티, 안전 지도, 360도 VR 영상, 소비자원 부가정보 1위 3.58점 등 UX·차별화 축에서 긍정 근거가 뚜렷하지만, 매물 수·기술력·자본에서 직방·네이버 대비 구조적 열세가 반복 지적된다.
다방 4위
🏠 부동산 앱 4개 브랜드 중 순위
58.6
AI 브랜드 인덱스
AI 언급률
72.7%
AI Visibility
평균 순위
3.1
Avg. Rank
언급 비중
23.4%
Share of Voice · 40건
1순위 언급
4.3%
Top of Mind · 2건
| # | 브랜드 | AI 브랜드 인덱스 ▼ | AI 언급률 | 평균 순위 | 언급 비중 | 1순위 언급 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 77 | 83.6% | 1.9 | 26.9%(46) | 51.1%(24) | |
| 2 | 69.2 | 76.4% | 2 | 24.6%(42) | 27.7%(13) | |
| 3 | 66.2 | 78.2% | 2.7 | 25.1%(43) | 17%(8) | |
| 4 | 58.6 | 72.7% | 3.1 | 23.4%(40) | 4.3%(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. 4개 AI 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO)의 응답을 종합하며, 순위가 한 단계 내려갈 때마다 이전 점수의 90%를 부여합니다.
🏠 부동산 앱 AI 경쟁 지형
X축 = AI 언급률 (자주 등장할수록 오른쪽), Y축 = 평균 순위 (먼저 언급될수록 위), 점 크기 = AI 브랜드 인덱스
강점
- 원룸·2030 세그먼트에서 소비자원 부가정보 다양성 만족도 1위
- AI 안전 분석·동네 커뮤니티·안전 지도 같은 차별화 기능
- 세밀한 필터(1천만원 단위)와 직관적 UI/UX
리스크
- 브랜드명 중의성으로 AI 첫 연상이 찻집·티켓다방으로 오염
- 직방·네이버 대비 매물 수·기술력·자본 구조적 열세
- 자사 도메인 인용 거의 전무로 owned 미디어 레버리지 최하위
기회
- '다방(Dabang) 앱' 식으로 영문 병기 브랜드 커뮤니케이션 강화
- AI 안전 분석·안전 지도를 '전세사기 방지' 메시지로 프론트화
- 자사 블로그·뉴스룸 구축으로 owned 미디어 인용 빈도 확대
AI는 다방을 어떤 🏠 부동산 앱으로 인식할까?
비보조 산업 맥락에서 다방은 '원룸·2030·1인가구 세그먼트의 필수 대안'으로 top3~4에 안정 호명된다. 직방과의 양강 프레임이 기본이고 소비자원 만족도 3.59점(직방 동률)·부가정보 다양성 3.58점 1위 같은 정량 근거가 반복 인용된다. 다만 매물 규모·아파트 카테고리에서는 명백한 공백이 지적된다.
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 · 8건
산업 대표 앱 질문에서 다방은 네이버·직방·호갱노노 다음 3~4위권으로 안정 호명된다. '직방과 쌍벽'이라는 프레임이 가장 흔하며 1인가구·원룸 세그먼트의 필수 대안으로 인식된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | - | - | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 1순위 | 12건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 8건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | 7건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | 16건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | 7건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | - | 8건 |
강점
- 산업 top4 안정 포지션
- 원룸 세그먼트 필수 인지
- 직방 양강 구도 프레임
리스크
- 1~2위 대비 인지 격차 큼
- 찻집 의미 혼선으로 산업 인지 희석
주요 키워드
엔진 간 차이
Google AIO·Gemini는 직방·다방을 묶어 언급, Perplexity는 '다방 부가정보 만족도 3.58점' 같은 수치, ChatGPT는 '대학가·원룸 특화' 프레임으로 구분한다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 7건
산업 salience에서 다방은 '원룸·투룸·오피스텔 특화', '20대 사용자 선호'가 첫 연상이다. 매물 다양성 질문에서도 네이버·직방과 함께 호명되며 '원룸 실수요자의 두 번째 선택지' 지위가 고정됐다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | - | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 7건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | 5건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 9건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | - | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 4 | 11건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 2 | 10건 |
강점
- 원룸 세그먼트 salience 확립
- 만족도 수치 인용
- 영상·VR 기능 보유 연상
리스크
- 아파트·매매 맥락 salience 부재
- 직방 그림자 프레임 반복
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 '20대 사용자 선호도 높음' 정량 수치, Perplexity는 만족도 3.58점으로 salience 보강, Google AIO·ChatGPT는 '대학가·1인가구' 맥락 강조.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 16건
산업 association에서 다방은 '1인가구 모바일 친화', '영상·360도 VR', '동네 커뮤니티·안전 지도' 3축으로 연상된다. 네이버·직방과 함께 3~4대 필수 앱 조합의 하부 멤버 지위가 안정적이다.
강점
- 1인가구 특화 연상
- 커뮤니티·안전 지도 독자 이미지
- 필수 앱 조합 내 안정 지위
리스크
- 직방 하위 프레임 반복
- 아파트·매매 association 공백
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 영상·360도 VR 3D뷰를 상세히, Google AIO는 필수 조합 내 역할, Perplexity는 매물 수 기준 비교, ChatGPT는 '현장성 있는 임대 매물' 표현을 쓴다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 4건
산업 품질 관점에서 다방은 세밀 필터·UI/UX·안전 지도·커뮤니티 같은 UX 축에서 긍정 평가를 받고, 소비자원 '부가정보 다양성 만족도 3.58점'으로 최고 수치를 확보했다. 다만 매물 수·아파트 시세·기업 규모는 직방·네이버 대비 열세로 지적된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | - | - | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 3 | 12건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | - | 5건 | ||
| 부동산 앱 중 매물 정보 정확성 좋은 곳은? | 2 | 6건 |
강점
- UX·UI 품질 차별화
- 공식 만족도 조사 최고치
- 안전·커뮤니티 기능 독자성
리스크
- 매물 수·아파트 카테고리 열세
- 허위매물 산업 공통 문제
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 만족도 수치 직접 인용, Gemini는 '검색 환경·고객 응대' 같은 세부 항목 점수 제시, Google AIO는 필터 세분화를 구체 비교, ChatGPT는 플랫폼 공통 한계로 중립화한다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 12건
산업 선호도에서 다방은 '원룸·2030 세대 선호 상위'로 호명되며 소비자원 종합 만족도 3.59점(직방과 동률)이라는 정량 근거가 반복 인용된다. '직방 병행 사용' 가이드가 기본이지만 단독 선호도도 세그먼트 내에서는 존재한다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | - | 5건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 14건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 4 | 6건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 4 | 10건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 4 | 9건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 4 | 7건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | - | 9건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 4건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 9건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 7건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 2 | 9건 |
강점
- 정량 만족도 근거 확보
- 원룸 세그먼트 선호 상위
- 부가정보 다양성 1위
리스크
- 단독 1위 선호는 없음
- 아파트·투자 선호는 부재
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 만족도 점수·구체 항목(앱 편의성·부가정보) 직접 인용, Perplexity는 필터·옵션 관점 추천, Google AIO는 1인가구 추천 리스트, ChatGPT는 대학가·원룸 맥락 추천을 우선한다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 8건
산업 경쟁에서 다방은 '직방과의 2030·원룸 직접 경쟁'이 핵심 축이며, 네이버·호갱노노와는 카테고리 분리로 경합이 적다. 다방은 '필터·안전 지도·커뮤니티' 차별화로 경쟁하지만 규모·기술력에서 구조적으로 열세다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 비교해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 9건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 3 | 8건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 7건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 4 | 8건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 4 | 6건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 4 | 9건 |
강점
- 차별화 축이 명확
- 만족도 정량 근거
- 2030 타깃 고정
리스크
- 직방 대비 매물 수·기술·자본 열세
- 네이버 부동산의 매물 규모 벽
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 가격 필터 세분화·UI 항목으로 다방 우위, Google AIO는 이용률 격차(직방 40% vs 다방) 제시, Gemini는 소비자원 조사 세부 항목 비교, ChatGPT는 포지셔닝 차이로 균형 서술한다.
AI에게 다방을 직접 물으면 어떻게 평가할까?
보조 인지 맥락에서 다방은 앱으로서의 정체성(2013 출시, 스테이션3, 2030 중심, MAU 75만, Google Play 수상)과 전통 찻집·티켓다방 의미가 혼재해 브랜드 서사가 분열된다. 앱 맥락에서는 세밀 필터·안전 지도·동네 커뮤니티·AI 안전 분석이 차별점이지만, 브랜드명 중의성이 AI 답변의 집중도를 구조적으로 떨어뜨린다.
AI는 다방을 알고 있을까?
인지 · 3건
4개 엔진 모두 다방을 인지하지만, '부동산 앱'과 '전통 찻집/티켓다방'의 중의성 때문에 먼저 찻집을 떠올린 뒤 앱을 부차 설명하는 경우가 잦다. 앱 맥락에서는 2013년 출시, 스테이션3 운영, 2030 세대 중심, MAU 75만, 2022 Google Play 올해의 앱 우수상 같은 구체 정보가 인지 근거로 제시된다.
강점
- 세부 연혁·지표 인지 확보
- 젊은 세대 타깃 인지 확립
- Google Play 수상 이력이 근거
리스크
- 브랜드명 중의성(찻집·티켓다방)으로 답변 모호
- Perplexity는 '후미진 골목 술집' 부정 이미지 병기
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 앱 설명 앞에 중의성 경고를 먼저 제시, Google AIO·Gemini는 레트로 찻집을 먼저 서술한 뒤 앱으로 이동, ChatGPT는 질문자 의도를 되묻는 명시적 태도를 취한다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 4건
'다방 하면?' 질문에서 첫 연상은 '쌍화차·레트로·음악다방·마담' 같은 전통 찻집 이미지다. 부동산 앱은 4개 엔진 모두에서 2차 또는 보조 연상에 그친다. 앱 단독 salience가 매우 낮은 구조적 불리함이 확인된다.
강점
- 2030 세대에게는 앱 salience 존재
- '방 구하기 앱' 세컨더리 연상은 확보
리스크
- 첫 연상이 전혀 다른 카테고리(찻집)
- 티켓다방 같은 부정 연상 병존
- 앱 단독 연상 빈도 최하위
주요 키워드
엔진 간 차이
모든 엔진 공통으로 찻집 연상이 우선이지만, ChatGPT는 '두 가지 다 말해주시면 정리해드림' 같은 적극 분기 응답, Perplexity는 문학·지식인 살롱 해석까지 확장, Gemini는 레트로 메뉴(쌍화차) 디테일, Google AIO는 복고 소품 시각 연상을 먼저 내놓는다.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 12건
앱 맥락 association은 '원룸·오피스텔 특화', '20·30 모바일 친화', '안전 지도(CCTV·치안)', '동네 커뮤니티', '다방 페이' 같은 편의 기능으로 정리되나, 브랜드명 자체의 association은 여전히 레트로 찻집 쪽이 지배적이다.
강점
- 1인가구 타깃 기능이 또렷
- 안전·커뮤니티 차별화 기능
- 직거래·중개 병행 가능
리스크
- 브랜드 네이밍이 레트로 문화 association을 고착화
- 기능 association이 직방과 중첩
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 다방앱의 AI 안전 분석·동네 커뮤니티 기능을 상세히, Perplexity는 찻집·앱 양측을 균형 서술, Google AIO는 레트로 감성을 길게 기술한 뒤 앱 보조, ChatGPT는 명시적으로 두 의미를 분리해 제시한다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 8건
앱 강점은 세분화된 필터(1천만원 단위 가격), 직관적 UI/UX, AI 안전 분석, 동네 커뮤니티, 360도 매물 보기로 정리된다. 약점은 직방·네이버 대비 매물 수 열세, 허위매물 문제, 광고·수수료 의존, 플랫폼 경쟁 심화가 공통 지적된다. 찻집 맥락의 약점(티켓다방 퇴폐 이미지)도 일부 답변에 섞여 브랜드 품질 인식을 훼손한다.
강점
- 필터·UI 차별화
- 안전 지도·커뮤니티 독자 기능
- 2030 모바일 친화 UX
리스크
- 매물 수 구조적 열세
- 허위매물·광고 의존 공통 문제
- 브랜드명 오염으로 품질 평가 저하
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 찻집·티켓다방과 앱 약점을 섹션 분리해 서술, Perplexity는 현대 카페 대비 쇠퇴 프레임, Google AIO는 역사 컨텍스트 중심, ChatGPT는 '어느 의미인지' 반문 후 선별 응답한다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 4건
'다방 추천할 만해?'에서 엔진은 모두 의미 중의성으로 인해 반문하거나 분기 응답한다. 앱 맥락 추천은 '매물 수 많아 편리하지만 직방·네이버 병행 권장'으로 수렴하고, 찻집 맥락 추천은 학림다방·삼양다방 등 구체 장소를 제시한다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방 추천할 만해? | - | ||
| 다방 추천할 만해? | 9건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 2건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 5건 |
강점
- 앱 추천 시 사용 편의성·UI 강점 인정
- 찻집 추천 시 구체 장소 제시
리스크
- 추천이 분기돼 단일 브랜드 메시지 희석
- 앱 단독 추천 강도는 직방·네이버 대비 약함
주요 키워드
엔진 간 차이
ChatGPT는 명시적으로 두 가지 가능성을 반문, Gemini는 찻집과 프랜차이즈(빽다방)까지 연결, Perplexity는 정보 부족을 고백, Google AIO는 레트로 찻집 추천에 집중한다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 4건
직방과의 비교에서 다방은 '세밀한 필터·사용자 맞춤 UI·안전 지도'가 차별점으로 인정되나 '매물 수·VR·기업 규모'는 직방 우위가 공통 지적된다. 직방 이용률 40% vs 다방 격차, 2030 타깃 교집합에서의 경쟁 심화가 핵심 이슈다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 6건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 9건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 10건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 8건 |
강점
- 필터·UI·안전 지도 차별화 요소
- 2030 모바일 친화 포지션
- 동네 커뮤니티 기능
리스크
- 직방 대비 매물 수·기술력 열세
- 네이버 부동산 대비 규모 절대 열세
- 1인가구 세그먼트 교집합 경쟁 심화
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 가격 필터·지도 탐색을 항목별 표 비교, Gemini는 AI 안전 분석 기능으로 다방 우위 주장, Google AIO는 이용률 수치(직방 40%)로 대비, ChatGPT는 포지셔닝 중심 서술로 균형을 유지한다.
AI가 다방을 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
다방의 산업 인용 구조는 다른 브랜드와 유사한 YouTube·Daum·Play스토어 3강이나 전체 인용량이 상대적으로 낮다. 산업 콘텍스트 내 노출 빈도 열세가 수치로 확인된다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 기타 | 65 | 10.7% | |
| 2 | 블로그 | 44 | 7.2% | |
| 3 | 블로그 | 41 | 6.8% | |
| 4 | 동영상 | 35 | 5.8% | |
| 5 | 백과사전 | 32 | 5.3% | |
| 6 | 이커머스 | 32 | 5.3% | |
| 7 | 기타 | 17 | 2.8% | |
| 8 | 금융/투자 | 16 | 2.6% | |
| 9 | 블로그 | 16 | 2.6% | |
| 10 | 이커머스 | 16 | 2.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 1% | |
| 2 | 2 | 0.3% | |
| 3 | 1 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.5% | |
| 2 | 3 | 0.5% | |
| 3 | 2 | 0.3% | |
| 4 | 2 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 44 | 7.2% | |
| 2 | 41 | 6.8% | |
| 3 | 16 | 2.6% | |
| 4 | 11 | 1.8% | |
| 5 | 8 | 1.3% | |
| 6 | 7 | 1.2% | |
| 7 | 5 | 0.8% | |
| 8 | 5 | 0.8% | |
| 9 | 5 | 0.8% | |
| 10 | 4 | 0.7% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 35 | 5.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 32 | 5.3% | |
| 2 | 7 | 1.2% | |
| 3 | 6 | 1% | |
| 4 | 1 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 0.7% | |
| 2 | 2 | 0.3% | |
| 3 | 2 | 0.3% | |
| 4 | 2 | 0.3% | |
| 5 | 1 | 0.2% | |
| 6 | 1 | 0.2% | |
| 7 | 1 | 0.2% | |
| 8 | 1 | 0.2% | |
| 9 | 1 | 0.2% | |
| 10 | 1 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 16 | 2.6% | |
| 2 | 2 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 32 | 5.3% | |
| 2 | 16 | 2.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 65 | 10.7% | |
| 2 | 17 | 2.8% | |
| 3 | 9 | 1.5% | |
| 4 | 5 | 0.8% | |
| 5 | 5 | 0.8% | |
| 6 | 4 | 0.7% | |
| 7 | 4 | 0.7% | |
| 8 | 4 | 0.7% | |
| 9 | 3 | 0.5% | |
| 10 | 3 | 0.5% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 동영상 | 29 | 4.8% | |
| 2 | 기타 | 17 | 2.8% | |
| 3 | 블로그 | 16 | 2.6% | |
| 4 | 이커머스 | 15 | 2.5% | |
| 5 | 블로그 | 11 | 1.8% | |
| 6 | 블로그 | 11 | 1.8% | |
| 7 | 기타 | 10 | 1.6% | |
| 8 | 기타 | 9 | 1.5% | |
| 9 | 금융/투자 | 9 | 1.5% | |
| 10 | 기타 | 8 | 1.3% | |
| 11 | 블로그 | 8 | 1.3% | |
| 12 | 금융/투자 | 7 | 1.2% | |
| 13 | 백과사전 | 7 | 1.2% | |
| 14 | 블로그 | 7 | 1.2% | |
| 15 | 블로그 | 6 | 1% |
다방을 직접 물었을 때 AI가 참고하는 출처는?
브랜드 인용은 namu.wiki·YouTube·네이버 블로그 같은 범용 UGC가 상위이고, encykorea·ohmynews 같은 전통 찻집 맥락 출처가 섞여 들어와 브랜드명 중의성이 인용 구조에 그대로 반영된다. 자사 도메인 인용은 거의 없어 4개 브랜드 중 owned 미디어 레버리지가 가장 약하다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 25 | 11.7% | |
| 2 | 기타 | 20 | 9.3% | |
| 3 | 블로그 | 18 | 8.4% | |
| 4 | 블로그 | 17 | 7.9% | |
| 5 | 이커머스 | 10 | 4.7% | |
| 6 | 이커머스 | 7 | 3.3% | |
| 7 | 백과사전 | 6 | 2.8% | |
| 8 | 백과사전 | 6 | 2.8% | |
| 9 | 기타 | 5 | 2.3% | |
| 10 | 기타 | 4 | 1.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% | |
| 2 | 1 | 0.5% | |
| 3 | 1 | 0.5% | |
| 4 | 1 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 18 | 8.4% | |
| 2 | 17 | 7.9% | |
| 3 | 3 | 1.4% | |
| 4 | 3 | 1.4% | |
| 5 | 1 | 0.5% | |
| 6 | 1 | 0.5% | |
| 7 | 1 | 0.5% | |
| 8 | 1 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 25 | 11.7% | |
| 2 | 6 | 2.8% | |
| 3 | 6 | 2.8% | |
| 4 | 1 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% | |
| 2 | 2 | 0.9% | |
| 3 | 1 | 0.5% | |
| 4 | 1 | 0.5% | |
| 5 | 1 | 0.5% | |
| 6 | 1 | 0.5% | |
| 7 | 1 | 0.5% | |
| 8 | 1 | 0.5% | |
| 9 | 1 | 0.5% | |
| 10 | 1 | 0.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 4.7% | |
| 2 | 7 | 3.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 20 | 9.3% | |
| 2 | 5 | 2.3% | |
| 3 | 4 | 1.9% | |
| 4 | 3 | 1.4% | |
| 5 | 2 | 0.9% | |
| 6 | 2 | 0.9% | |
| 7 | 2 | 0.9% | |
| 8 | 2 | 0.9% | |
| 9 | 2 | 0.9% | |
| 10 | 2 | 0.9% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 7 | 3.3% | |
| 2 | 이커머스 | 6 | 2.8% | |
| 3 | 백과사전 | 6 | 2.8% | |
| 4 | 백과사전 | 6 | 2.8% | |
| 5 | 기타 | 5 | 2.3% | |
| 6 | 블로그 | 5 | 2.3% | |
| 7 | 블로그 | 4 | 1.9% | |
| 8 | 기타 | 4 | 1.9% | |
| 9 | 이커머스 | 4 | 1.9% | |
| 10 | 기타 | 3 | 1.4% | |
| 11 | 블로그 | 3 | 1.4% | |
| 12 | 기타 | 3 | 1.4% | |
| 13 | 백과사전 | 3 | 1.4% | |
| 14 | 블로그 | 3 | 1.4% | |
| 15 | 기타 | 3 | 1.4% |