다방 - AI 브랜드 인덱스
최종 업데이트:
- 조사 대상: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO, Claude
- 조사 기간: 2026년 9월
- 조사 방식: 비보조 인지(산업 질문) + 보조 인지(브랜드 질문)
- 응답 건수: 총 250건 (산업공통 70건, 브랜드별 45건)
- 분석 방법: AI 응답 원문 기반 정성·정량 분석
- 산업 분류: 🏠 부동산 앱
다방은 2026-W37 배치에서 산업 인지와 브랜드 인지가 극단적으로 분열된 브랜드다. '부동산 앱' 문맥에서는 대표 앱 질문 10건 전부에서 호명되고 '자취방·원룸·1인 가구'라는 소유 영역이 확실하며, 만족도 조사에서 종합 3.59점 직방과 공동 1위·앱 이용 편리성 3.68점 단독 1위로 네이버부동산을 앞선다. 그러나 브랜드명만 던지면 인지가 붕괴한다. '다방 알아?'는 5건 중 2건, '다방 하면 제일 먼저?'는 5건 중 0건만 부동산 앱으로 인식했고, 강점·약점 10건 중 4건이 전통 찻집으로 이탈했다. google-aio는 '다방의 약점'에 문화재청 문서를 인용해 '차 한 잔으로 오래 머무는 손님으로 인한 경영난'을 답했고, ChatGPT는 '다방 추천할 만해?'를 카페 추천으로 받았다. 근본 원인은 인용 구조에 있다 — 자사 도메인 dabangapp.com이 브랜드 질의 인용 상위 10위에 전혀 없는 반면(4개 브랜드 중 유일한 온드 0건), 한국민족문화대백과사전·위키백과·korea.kr 등 전통 다방 문화 출처가 24건을 점유한다.
다방 4위
🏠 부동산 앱 4개 브랜드 중 순위
70.1
AI 브랜드 인덱스
AI 언급률
85.7%
AI Visibility
평균 순위
2.9
Avg. Rank
언급 비중
25.3%
Share of Voice · 60건
1순위 언급
1.5%
Top of Mind · 1건
| # | 브랜드 | AI 브랜드 인덱스 ▼ | AI 언급률 | 평균 순위 | 언급 비중 | 1순위 언급 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 81.2 | 90% | 2 | 26.6%(63) | 18.2%(12) | |
| 2 | 72.8 | 84.3% | 2.5 | 24.9%(59) | 31.8%(21) | |
| 3 | 71.2 | 78.6% | 2 | 23.2%(55) | 48.5%(32) | |
| 4 | 70.1 | 85.7% | 2.9 | 25.3%(60) | 1.5%(1) |
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
- 만족도 조사 종합 3.59점 직방과 공동 1위, 앱 이용 편리성 3.68점 단독 1위 — 4개 브랜드 중 UX 평가 최상위
- '부동산 앱' 산업 문맥에서는 동음이의 없이 10건 전부 호명, '자취방·원룸·1인 가구' 소유 영역 확보
- 반려동물·주차·층수·창문 방향·전세자금대출 여부까지 인포그래픽으로 제공하는 필터 세분화가 일관된 강점
- 다방페이(월세 카드 결제), 비대면 계약, 지킴중개, AI 안전 진단, CCTV·치안센터 안전정보 등 차별 기능 보유
- Claude가 '직방이 아파트로 방향을 틀면서 다방이 전월세 세입자에게 더 최적화됐다'는 반사이익 프레임 제시
- '국내 최초 오픈형 부동산 플랫폼'이라는 자사 슬로건이 Perplexity에서 정확히 재현
리스크
- 브랜드명 동음이의로 인지 붕괴 — '다방 알아?' 5건 중 2건, '다방 하면 제일 먼저?' 5건 중 0건만 부동산 앱으로 인식
- 자사 도메인 dabangapp.com이 브랜드 질의 인용 상위 10위에 부재 — 4개 브랜드 중 유일한 온드미디어 0건
- encykorea.aks.ac.kr 9건, ko.wikipedia.org 9건, korea.kr 6건 등 전통 다방 문화 출처가 24건 점유
- google-aio가 '다방의 약점'에 문화재청 문서 기반 전통 찻집 경영난을 답변 — 브랜드 리스크 서술이 통째로 무의미
- ChatGPT가 '다방 추천할 만해?'를 카페 추천으로 오독해 브랜드 추천 기회 상실
- Gemini가 '티켓다방을 연상시키며 부정적 인식을 준다'고 서술 — 브랜드명에 부정 연상 결합
- MAU 80만으로 호갱노노(228만)·직방(134만)에 이은 3위 고착, 1위 후보 거론 0건
- '직방에 비해 허위 매물 비율이 가장 많다'는 지적과 매출 정체·자본잠식 등 재무 취약성이 약점으로 등장
- 만족도 1위임에도 매물 다양성·정확성 축에서는 후순위로 밀려 종합 평가로 전환되지 못함
기회
- dabangapp.com의 브랜드·회사 소개 페이지를 구조화된 문서로 정비해 백과사전 항목에 밀리지 않는 1차 출처 확보 — 최우선 과제
- google-aio가 brandsignal.co.kr/brands/dabang을 두 차례 인용한 사실은, 부동산 앱 다방의 정체를 담은 문서가 존재하면 엔진이 실제로 참조한다는 반증
- '다방 앱', '부동산 앱 다방' 등 한정어 결합 표기를 공식 커뮤니케이션에서 일관되게 사용해 동음이의 해소 신호 제공
- 만족도 3.59 공동 1위·편리성 3.68 단독 1위라는 정량 자산을 앱스토어 설명문과 비교 블로그 콘텐츠에 확실히 심어 산업 문맥에서 상쇄
- '직방의 아파트 전환으로 전월세 세입자에게 최적화됐다'는 Claude의 반사이익 프레임을 공식 포지셔닝으로 채택할 여지
- 허위매물 예방 5계명·실소유자 검증 자동화(1,000만 건 데이터 분석) 실적은 Gemini만 인용 중 — 타 엔진 도달을 위한 공식 콘텐츠 보강 필요
AI는 다방을 어떤 🏠 부동산 앱으로 인식할까?
비보조 인지에서 다방은 견고하다. '부동산 앱' 문맥에서는 동음이의 문제가 전혀 발생하지 않고, 대표 앱 질문 10건 전부에서 호명되며 '자취방·원룸·1인 가구'라는 명확한 소유 영역을 갖는다. 최대 성과는 만족도 조사로, 종합만족도 3.59점 직방과 공동 1위, 앱 이용 편리성 3.68점 단독 1위를 기록해 네이버부동산(3.52/3.63)을 앞선다. 다만 MAU 80만으로 호갱노노(228만)·직방(134만)에 이은 3위가 고착됐고, 1위 후보로 거론된 응답은 한 건도 없다. 매물 다양성·정확성 축에서는 후순위로 밀려 만족도 1위가 종합 평가로 전환되지 못하는 구조적 한계도 뚜렷하다. 산업 문맥은 다방이 온전히 브랜드로 기능하는 유일한 영역이다.
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 플랫폼 알려줘', '부동산 앱 대표적인 곳은?' 10건 전부에서 다방이 호명된다. 산업 문맥에서는 '다방'이라는 단어가 부동산 앱으로 자동 해석되므로 동음이의 문제가 발생하지 않고, '원룸·투룸·오피스텔 중심, 자취방 찾을 때'라는 역할 라벨이 안정적으로 붙는다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | - | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 5건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 2 | 10건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 7건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 20건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | 11건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 4 | 9건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 3 | 20건 |
강점
- 산업 문맥에서는 되묻기·오인식 없이 부동산 앱으로 100% 해석됨
- '가장 대표적인 원룸 어플'(Claude)이라는 카테고리 내 명확한 소유 영역 확보
리스크
- 거의 모든 응답에서 직방과 한 묶음으로 서술돼 독립 인지가 형성되지 않음
- MAU 80만으로 호갱노노(228만)·직방(134만)에 이은 3위 규모가 함께 노출
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 '동네 시세·맛집·교통 등 지역 정보와 단지별 평당가·갭가격, AI 분석 매물 안전도'까지 다방 고유 기능을 상세히 나열한 반면, Claude는 '직방과 유사한 서비스로 원룸·투룸 소형 주거 매물 검색에 강점'이라는 한 줄로 처리했다. ChatGPT는 지역을 되물으며 참고 목록에만 포함시켰다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 10건
'부동산 앱 1등은 어디야?', '부동산 앱 하면 어디가 떠올라?' 9건에서 다방은 MAU 80만으로 3위에 배치되며, 최초상기 그룹에는 포함되지만 선두 후보로는 거론되지 않는다. Perplexity는 '원룸, 자취방, 1인 가구용 부동산 앱으로 자주 언급된다'고 요약했다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | - | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 2건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 2 | 11건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 3건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | 20건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 2 | - | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | 2건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | 12건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 4 | 6건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 3 | 20건 |
강점
- '부동산 앱 하면?' 연상 세트에 네이버·직방·호갱노노와 함께 예외 없이 포함
- '자취방=다방'이라는 구체적 용도 연상이 안정적으로 붙음
리스크
- 1위 후보로 거론된 응답이 한 건도 없음 — 상기는 되지만 선두 인식은 부재
- Gemini는 1등 질문에서 다방을 '직방, 호갱노노'에 이어 세 번째로만 짧게 언급
주요 키워드
엔진 간 차이
Claude는 MAU 80만이라는 정확한 수치와 함께 3위로 명시했고, Perplexity는 순위표에서 '2023년 설치 수 상위권, 2026년 사용자 수 기준 상위권'이라는 이중 근거를 붙였다. ChatGPT는 1등 질문에서 기준을 되물으며 다방을 상위권 예시로만 언급했다.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 20건
산업 연상 16건에서 다방의 최대 성과는 만족도 조사다. 종합만족도 3.59점으로 직방과 공동 1위, 앱 이용 편리성 3.68점으로 단독 1위를 기록해 네이버부동산(3.52/3.63)을 앞섰다. 매물 다양성 축에서는 '원룸·투룸·오피스텔 같은 소형 주거 매물에 강하다'는 한정된 우위로 정리된다.
강점
- 앱 이용 편리성 3.68점 단독 1위라는 정량 근거를 확보 — 4개 브랜드 중 UX 평가 최상위
- '대학가 주변의 원룸·투룸·오피스텔'이라는 구체적 사용 상황이 연상으로 고정
리스크
- 만족도 1위임에도 매물 다양성·정확성 축에서는 네이버·직방에 밀려 종합 평가로 전환되지 못함
- Perplexity가 '정확성만 기준으로는 네이버 부동산이나 직방보다 우선 추천되는 경우가 적다'고 명시
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 만족도 점수를 소수점까지 인용해 다방의 공동 1위를 명확히 드러낸 반면, google-aio는 매물 다양성 질문에서 네이버페이 부동산을 독보적 1위로 세우고 다방을 목적별 표의 한 칸으로만 배치했다. Gemini는 '상세한 사진과 정확한 건물 외관·위치 정보, 보증금·월세 기준 필터링'을 다방의 연상 강점으로 제시했다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 5건
'매물 정보 정확성 좋은 곳은?' 3건에서 다방은 하위 평가를 받는다. Perplexity는 '전월세·원룸 쪽에서 많이 사용되지만 정확성만 기준으로는 네이버 부동산이나 직방보다 우선 추천되는 경우가 적다'고 명시했다. 다만 Gemini는 '6년간 쌓인 1,000만 건 이상의 매물 데이터를 분석해 허위매물 예방 5계명을 공개하고 실소유자 검증 과정을 자동화했다'는 구체적 대응 실적을 인용했다.
강점
- Gemini가 2019년 허위매물 예방 5계명·실소유자 검증 자동화 시스템을 직방 다음 두 번째 항목으로 인정
- 축적된 매물 데이터로 허위매물 특성을 사전 차단한다는 기술적 접근이 근거와 함께 재현
리스크
- 3건 중 2건에서 정확성 평가 대상에서 제외되거나 후순위로 밀림
- google-aio는 이 질문에 네이버부동산 단독 추천으로 답하고 다방을 언급하지 않음
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini만 다방의 허위매물 대응 실적을 구체적 수치와 함께 인정했고, Perplexity는 명시적으로 후순위임을 밝혔다. google-aio는 다방을 아예 다루지 않아, 3개 엔진의 평가 강도가 인정·후순위·배제로 완전히 갈렸다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 15건
추천 질의 13건에서 다방은 '자취방·원룸·1인 가구' 목적의 고정 추천으로 등장한다. Perplexity는 '원룸/자취방: 다방, 직방', '전세/월세: 직방, 다방'으로 두 카테고리에 배치했고, google-aio는 '원룸·오피스텔·1인 가구'에서 다방을 추천했다. 산업 문맥에서는 동음이의 문제가 발생하지 않는다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | - | - | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 2건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 11건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 4 | 6건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 19건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 3건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 2 | 14건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 10건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 20건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | - | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | - | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 14건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 7건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 3 | 19건 |
강점
- '자취방·대학생·1인 가구' 추천 문맥에서 직방과 함께 최상위 후보로 안정 배치
- '지도 검색과 찜 기능이 강점'(Perplexity), '검색 기능이 편리해 원하는 조건을 빠르게 찾기 좋다'(Claude)는 UX 근거 확보
리스크
- '가장 좋은 앱' 단수 질문에서는 네이버부동산·호갱노노에 밀려 후보에서 제외
- Claude가 '다방 검색은 최고, 하지만 매물이 빨리 빠진다'는 후기를 인용해 매물 회전 리스크가 추천에 동반
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 목적별 추천표에 다방을 두 카테고리 모두 배치했고, Claude는 '가장 대표적인 원룸 어플'이라는 수식을 붙였다. google-aio는 '보수적인 자취생들이 진짜 매물 호가는 네이버로 확인한다'며 다방 추천에 유보를 덧붙였다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 10건
순위·비교 질의 9건에서 다방은 MAU 80만 3위로 고정되고, 비교표에서는 강점 칸에 '원룸/오피스텔 탐색과 문자 문의, 검색 편의성', 약점 칸에 '인기 매물은 빨리 소진된다'가 들어간다. 추천 대상은 '자취생, 월세 수요자'로 좁게 규정된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | - | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 3 | 5건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 12건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 3 | 6건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 2 | 20건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 3건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 11건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 14건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 3 | 20건 |
강점
- 모든 순위·비교 응답에 예외 없이 포함되는 카테고리 필수 브랜드 지위
- '검색 편의성'이라는 강점이 만족도 조사 편리성 1위(3.68)와 일치해 근거가 서로 보강
리스크
- 3위 자리가 고착되고 상위 두 브랜드와의 격차(228만·134만 vs 80만)가 수치로 매번 노출
- '직방과 오랜 기간 경쟁해온 앱'(Claude)이라는 서술이 반복돼 추격자 프레임이 고정
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 비교 답변에서 직방·다방·호갱노노·네이버·피터팬을 항목별로 나눠 서술하며 다방을 독립 항목으로 다뤘고, Claude는 '3위 다방 80만 명 — 원룸·오피스텔'이라는 한 줄로 압축했다. ChatGPT는 비교 자체를 거부하고 지역·목적을 되물었다.
AI에게 다방을 직접 물으면 어떻게 평가할까?
보조 인지에서 다방은 4개 브랜드 중 유일하게 브랜드 인지 자체가 실패한 사례다. 브랜드 질의 30건 가운데 '다방 알아?'는 5건 중 2건만, '다방 하면 제일 먼저?'는 5건 중 0건만 부동산 앱으로 인식했고, '다방의 강점/약점' 10건 중 4건이 전통 찻집으로 이탈했다. google-aio는 '다방의 약점'에 대해 문화재청 문서를 인용하며 '차 한 잔으로 오래 머무는 손님으로 인한 재정적 적자'라는 완전히 무관한 답을 냈고, ChatGPT는 '다방 추천할 만해?'를 카페 추천으로 받아 지역과 분위기를 되물었다. 인식이 성립하는 조건은 명확하다 — 질문에 '앱'이라는 한정어가 있거나 '직방'이 병기될 때다. 정상 응답에서는 세분화 필터·직관적 UI·다방페이·비대면 계약이 강점으로, 허위매물 비율·매물 수 열세·매출 정체와 자본잠식이 약점으로 나타난다.
AI는 다방을 알고 있을까?
인지 · 5건
'다방 알아?' 5건에서 부동산 앱으로 곧장 답한 것은 Perplexity와 google-aio 둘뿐이다. ChatGPT는 '어떤 다방을 말하는 건지'를 되물었고, Gemini는 통일신라 다원·고려시대 국가기관부터 시작하는 전통 찻집 설명만 내놨으며, Claude도 찻집으로 답한 뒤 '부동산 플랫폼 다방도 있습니다'를 3번 항목의 괄호로 덧붙였다. 브랜드명 자체가 인지를 가로막는 심각한 상태다.
강점
- Perplexity와 google-aio는 스테이션3·2013년 출시·오픈형 부동산 플랫폼까지 정확히 인지
- google-aio는 보증금·월세·관리비·주차·반려동물 입주 가능 여부 등 필터 디테일까지 재현
리스크
- 5개 엔진 중 3개가 '다방'을 부동산 앱으로 인식하지 못하고 전통 찻집 또는 되묻기로 응답 — 브랜드 인지 자체가 성립하지 않음
- Gemini는 부동산 앱 다방을 단 한 줄도 언급하지 않고 다방 역사만 답변
- Claude는 부동산 플랫폼을 '여러 개 있어서요'라는 예시 중 하나로만 취급
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity만 '보통 한국의 부동산 앱 다방을 뜻하는 경우가 많다'며 부동산 앱을 1순위로 놓고 찻집 의미를 부연했다. google-aio는 dabangapp.com 링크와 함께 부동산 앱으로 단정했다. 반면 Gemini는 손탁호텔·끽다점·1930년대 문화 사랑방까지 전통 다방사만 서술했고, ChatGPT·Claude는 의미 확인을 요구했다.
AI는 다방을 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 5건
'다방 하면 제일 먼저 뭐가 생각나?' 5건 중 부동산 앱을 첫 연상으로 꺼낸 엔진은 0건이다. Perplexity는 '빽다방의 원조커피'와 쌍화차를, Gemini·Claude는 쌍화차·계란 노른자·레지·복고풍 인테리어를 답했고, google-aio는 옛날 찻집을 먼저 서술한 뒤 부동산 앱을 병기했다. 최초상기 차원에서 브랜드가 완전히 패배한 상태다.
강점
- google-aio만 부동산 앱 다방을 별도 섹션으로 병기하고 dabangapp 관련 링크를 제시
리스크
- 5개 엔진 모두 전통 찻집을 첫 연상으로 제시 — 브랜드 최초상기가 사실상 존재하지 않음
- Perplexity는 '빽다방', '청년다방'까지 언급해 동종 브랜드명 혼선이 추가로 발생
- Gemini가 '티켓다방을 연상시키며 부정적 인식을 주기도 한다'고 서술해 브랜드명에 부정 연상이 결합
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '추억의 옛날 다방'과 '부동산 앱 다방'을 두 섹션으로 나눠 병기한 유일한 엔진이며, 이 과정에서 brandsignal.co.kr/brands/dabang을 인용했다. ChatGPT는 레트로 감성만 서술한 뒤 '요즘 한국에서는 부동산 앱 이름으로도 유명하다'며 되물었고, Perplexity·Gemini·Claude는 부동산 앱을 아예 최초상기에서 배제했다.
AI는 다방하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 15건
브랜드 연상 15건 중 부동산 앱 다방을 온전히 다룬 것은 절반에 못 미친다. '다방은 어떤 앱이야?' 질문에서는 5개 엔진 모두 부동산 앱으로 정확히 답했지만, '다방 하면 뭐가 떠올라?'와 '다방은 어떤 이미지야?'에서는 쌍화차·레지·티켓다방·1930년대 문화 사랑방 서술이 지배했다. 질문에 '앱'이라는 단어가 있어야만 브랜드가 소환되는 구조다.
강점
- '어떤 앱이야?' 문맥에서는 스테이션3·2013년 7월 출시·3D 평면도·동네정보·CCTV 안전정보·다방페이까지 기능이 정확히 재현
- Claude가 AI 안전 진단, 분양 정보관, 단지별 평당가·갭가격 등 최신 기능까지 인용
리스크
- '다방'만으로는 브랜드가 호출되지 않고 '앱'이라는 한정어가 있어야 인식되는 조건부 인지 상태
- Gemini는 '다방은 어떤 이미지야?' 질문에 고려시대 국가기관부터 1990년대 쇠퇴까지 다방사만 서술하고 브랜드를 전혀 다루지 않음
- Claude는 '이미지' 질문에 되묻기로만 응답
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '세대에 따라 아주 다른 두 가지 이미지'라는 프레임으로 전통 다방과 부동산 앱을 나란히 배치해 가장 균형 잡힌 답을 냈고, 이 응답에서 brandsignal.co.kr/brands/dabang을 인용했다. Perplexity는 '국내 최초 오픈형 부동산 플랫폼'이라는 자사 슬로건을 정확히 옮겼다.
AI는 다방의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 10건
강점·약점 10건 중 4건이 동음이의로 오염됐다. Claude는 강점·약점 모두 되묻기 또는 전통 찻집 비즈니스 분석(고령화 고객층, 인건비 부담)으로 답했고, google-aio는 '다방의 약점'에 대해 '전통 다방은 차 한 잔으로 오래 머무는 손님으로 인한 재정적 적자와 경영난이 치명적 약점'이라며 문화재청·유튜브를 인용한 완전히 무관한 답을 냈다. 정상 응답에서는 세분화 필터·직관적 UI가 강점, 허위매물·매출 정체·자본잠식이 약점으로 나타난다.
강점
- Perplexity·Gemini·google-aio 정상 응답에서 반려동물·주차·층수·창문 방향·전세자금대출 여부 등 필터 세분화가 일관된 강점으로 확인
- 다방페이(월세 카드 결제), 비대면 계약, 지킴중개, 카카오톡 중개사 상담 등 차별 기능이 재현
리스크
- google-aio가 '다방의 약점'에 전통 찻집의 경영난을 답하며 문화재청 문서를 인용 — 브랜드 리스크 서술이 통째로 무의미해짐
- Claude는 강점·약점 두 건 모두 브랜드를 특정하지 못하고 되묻기로 종결
- 정상 응답에서도 '직방에 비해 허위 매물 비율이 가장 많다'는 지적과 매출 정체·자본잠식 등 재무 취약성이 약점으로 등장
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 강점(매물 데이터·필터·UI·AI 기능)과 약점(허위매물·정보 부족·재무 취약)을 모두 부동산 앱 기준으로 정확히 서술한 유일한 엔진에 가깝다. Gemini는 강점은 앱 기준, 약점도 앱 기준으로 답했으나 google-aio는 강점만 앱 기준이고 약점은 전통 다방으로 이탈해 같은 엔진 안에서도 일관성이 깨졌다.
AI는 다방을 추천할까?
선호 · 5건
'다방 추천할 만해?' 5건 중 부동산 앱 기준으로 답한 것은 Perplexity·google-aio·Gemini 3건뿐이다. ChatGPT는 '어느 지역이야? 레트로 분위기 원해?'라며 찻집 추천으로 완전히 이탈했고, Claude는 세 가지 가능성을 열거하며 되물었다. 정상 응답에서는 '원룸·투룸·오피스텔용으로 추천하되 허위매물 주의'라는 조건부 긍정이다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방 추천할 만해? | - | ||
| 다방 추천할 만해? | - | ||
| 다방 추천할 만해? | 8건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 9건 | ||
| 다방 추천할 만해? | 17건 |
강점
- Perplexity는 '필터가 세분화돼 있고 검색이 편하다는 평가가 많다'며 명확한 추천 결론 제시
- google-aio는 '필터 기능이 정교해 시세 파악용으로 추천할 만하다'며 손품용 도구로 포지셔닝
리스크
- ChatGPT가 카페 추천 질문으로 완전히 오독해 부동산 브랜드 추천 기회를 통째로 상실
- Perplexity가 '매물이 직방보다 적다', '허위매물 불만이 반복해서 나온다'는 두 열위를 추천 답변에 직접 명시
- Gemini가 '직방에 비해 허위 매물 비율이 가장 많다는 지적'과 '전세사기 예방 기능' 미흡을 단점으로 서술
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '무조건 맹신하기보다 지역별 시세 기준을 잡는 손품용으로 활용하라'는 구체적 사용 지침을 제시한 반면, ChatGPT는 지역·분위기·가격대를 물으며 전통 찻집 추천 모드로 진입했다. Claude는 세 가지 해석 가능성을 나열하며 답을 유보했다.
AI는 다방의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 5건
'다방이랑 직방 뭐가 달라?' 5건은 모두 부동산 앱 기준으로 정상 응답했다 — 질문에 '직방'이 함께 있으면 동음이의가 해소된다는 점이 확인된 셈이다. 결론은 '직방=아파트·정보 중심, 다방=원룸·세부 조건 필터 중심'이며, Claude는 '직방이 아파트 매매 쪽으로 방향을 완전히 틀면서 다방이 오히려 전월세 세입자에게 더 최적화된 서비스가 됐다'는 반전 해석을 제시했다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 4건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 4건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 10건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 5건 | ||
| 다방이랑 직방 뭐가 달라? | 20건 |
강점
- Claude가 '직방의 아파트 전환으로 다방이 전월세 세입자에게 더 최적화됐다'는 포지셔닝 반사이익을 명시
- 층수·창문 방향·엘리베이터 유무·전세자금대출 여부를 인포그래픽으로 제공하는 UX가 차별점으로 인정
리스크
- google-aio가 다방을 '벼룩시장 등 생활정보 미디어 그룹 계열사가 운영하며 오랫동안 꾸준한 형태의 사업 운영을 이어온다'고 서술해 정체된 인상을 부여
- Gemini가 '직방에 비해 허위 매물 비율이 가장 많다', '광고 매물 비중이 높아 가격 신뢰도가 떨어질 수 있다'는 비교 열위를 명시
- Claude가 '직방은 M&A로 공격적 확장, 다방은 플랫폼 서비스 강화에 주력'이라며 전략 스케일 차이를 부각
주요 키워드
엔진 간 차이
Claude만 다방에 유리한 반전 프레임(전월세 세입자 최적화)을 제시했고, google-aio는 운영사 배경과 자본 규모 차이를 부각해 다방을 상대적으로 작은 사업자로 위치시켰다. ChatGPT는 잡플래닛·사람인 채용 페이지를 근거로 삼아 조직 관점에서 비교했다.
AI가 다방을 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
산업 질의 인용 상위 10개(v.daum.net 59, blog.naver.com 50, play.google.com 38, apps.apple.com 37, minchanv.tistory.com 27, mockingwalking.tistory.com 22, weolbu.com 20, oliviainfo2.tistory.com 19, wiseapp.co.kr 18, appbiabi.com 16)는 다른 3개 브랜드와 거의 동일하다. 부동산 앱 산업 담론 전체가 동일한 소수 문서 풀 위에서 생성되고 있다는 뜻이며, 개인 티스토리 비교글 3개 도메인이 68건을 차지해 '부동산 앱 추천 TOP 5' 유형 콘텐츠가 답변 프레임을 결정한다. 다방에게 이 구조는 특히 중요하다 — 브랜드 질의에서 동음이의로 인식이 무너지는 만큼, 인식이 온전한 산업 문맥의 문서 풀을 공략하는 것이 실효적 대안이기 때문이다. 만족도 3.59 공동 1위·편리성 3.68 단독 1위라는 정량 자산을 이 비교 콘텐츠와 앱스토어 설명문에 확실히 심고, 와이즈앱 발표 주기에 맞춰 자사 해석을 배포하는 것이 우선순위다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 블로그 | 105 | 10.1% | |
| 2 | 동영상 | 71 | 6.8% | |
| 3 | 이커머스 | 63 | 6% | |
| 4 | 백과사전 | 50 | 4.8% | |
| 5 | 이커머스 | 48 | 4.6% | |
| 6 | 블로그 | 33 | 3.2% | |
| 7 | 블로그 | 25 | 2.4% | |
| 8 | 동영상 | 25 | 2.4% | |
| 9 | 금융/투자 | 24 | 2.3% | |
| 10 | 블로그 | 22 | 2.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 11 | 1.1% | |
| 2 | 10 | 1% | |
| 3 | 6 | 0.6% | |
| 4 | 3 | 0.3% | |
| 5 | 3 | 0.3% | |
| 6 | 2 | 0.2% | |
| 7 | 1 | 0.1% | |
| 8 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 0.9% | |
| 2 | 4 | 0.4% | |
| 3 | 1 | 0.1% | |
| 4 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 105 | 10.1% | |
| 2 | 33 | 3.2% | |
| 3 | 25 | 2.4% | |
| 4 | 22 | 2.1% | |
| 5 | 20 | 1.9% | |
| 6 | 19 | 1.8% | |
| 7 | 10 | 1% | |
| 8 | 8 | 0.8% | |
| 9 | 8 | 0.8% | |
| 10 | 7 | 0.7% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 71 | 6.8% | |
| 2 | 25 | 2.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 50 | 4.8% | |
| 2 | 11 | 1.1% | |
| 3 | 9 | 0.9% | |
| 4 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 0.6% | |
| 2 | 4 | 0.4% | |
| 3 | 2 | 0.2% | |
| 4 | 2 | 0.2% | |
| 5 | 2 | 0.2% | |
| 6 | 1 | 0.1% | |
| 7 | 1 | 0.1% | |
| 8 | 1 | 0.1% | |
| 9 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 24 | 2.3% | |
| 2 | 3 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 0.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 63 | 6% | |
| 2 | 48 | 4.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 18 | 1.7% | |
| 2 | 17 | 1.6% | |
| 3 | 15 | 1.4% | |
| 4 | 13 | 1.2% | |
| 5 | 11 | 1.1% | |
| 6 | 8 | 0.8% | |
| 7 | 7 | 0.7% | |
| 8 | 7 | 0.7% | |
| 9 | 7 | 0.7% | |
| 10 | 6 | 0.6% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 동영상 | 36 | 3.5% | |
| 2 | 블로그 | 33 | 3.2% | |
| 3 | 블로그 | 22 | 2.1% | |
| 4 | 동영상 | 20 | 1.9% | |
| 5 | 블로그 | 19 | 1.8% | |
| 6 | 이커머스 | 19 | 1.8% | |
| 7 | 기타 | 18 | 1.7% | |
| 8 | 이커머스 | 17 | 1.6% | |
| 9 | 기타 | 16 | 1.5% | |
| 10 | 이커머스 | 12 | 1.2% | |
| 11 | 백과사전 | 12 | 1.2% | |
| 12 | 백과사전 | 12 | 1.2% | |
| 13 | 백과사전 | 11 | 1.1% | |
| 14 | 기타 | 11 | 1.1% | |
| 15 | 블로그 | 10 | 1% |
다방을 직접 물었을 때 AI가 참고하는 출처는?
브랜드 질의 인용 구조가 다방의 인지 실패를 정량적으로 설명한다. namu.wiki 35건, blog.naver.com 30건, apps.apple.com 18건에 이어 ko.wikipedia.org 9건, encykorea.aks.ac.kr(한국민족문화대백과사전) 9건, korea.kr 6건이 상위 10위에 포진하는데, 이 세 도메인 24건은 전통 다방 문화의 근거이지 부동산 앱의 근거가 아니다. 더 결정적인 것은 자사 도메인 dabangapp.com이 상위 10위에 전혀 없다는 점으로, 직방 28건·호갱노노 24건·네이버부동산 17건과 달리 4개 브랜드 중 유일하게 온드미디어 인용이 0이다. 엔진이 '다방'을 조회할 때 도달하는 1차 문서가 백과사전의 전통 다방 항목이라는 구조가 5개 엔진 중 3개의 브랜드 인식 실패로 직결된다. 참고로 google-aio는 brandsignal.co.kr/brands/dabang을 두 차례 인용했는데, 이는 부동산 앱 다방의 정체를 담은 문서가 검색 가능한 형태로 존재하면 엔진이 실제로 참조한다는 반증이기도 하다. 최우선 과제는 dabangapp.com의 브랜드·회사 소개 페이지를 구조화된 문서로 정비해 백과사전 항목에 밀리지 않는 1차 출처를 확보하는 것이다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 35 | 11.1% | |
| 2 | 블로그 | 30 | 9.5% | |
| 3 | 이커머스 | 18 | 5.7% | |
| 4 | 백과사전 | 9 | 2.9% | |
| 5 | 동영상 | 9 | 2.9% | |
| 6 | 백과사전 | 9 | 2.9% | |
| 7 | 블로그 | 9 | 2.9% | |
| 8 | 기타 | 9 | 2.9% | |
| 9 | 기타 | 8 | 2.5% | |
| 10 | 기타 | 6 | 1.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.3% | |
| 2 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 1.9% | |
| 2 | 4 | 1.3% | |
| 3 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 30 | 9.5% | |
| 2 | 9 | 2.9% | |
| 3 | 5 | 1.6% | |
| 4 | 4 | 1.3% | |
| 5 | 3 | 1% | |
| 6 | 2 | 0.6% | |
| 7 | 2 | 0.6% | |
| 8 | 2 | 0.6% | |
| 9 | 2 | 0.6% | |
| 10 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 2.9% | |
| 2 | 5 | 1.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 35 | 11.1% | |
| 2 | 9 | 2.9% | |
| 3 | 9 | 2.9% | |
| 4 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 1.3% | |
| 2 | 2 | 0.6% | |
| 3 | 2 | 0.6% | |
| 4 | 2 | 0.6% | |
| 5 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 18 | 5.7% | |
| 2 | 6 | 1.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 2.9% | |
| 2 | 8 | 2.5% | |
| 3 | 6 | 1.9% | |
| 4 | 5 | 1.6% | |
| 5 | 5 | 1.6% | |
| 6 | 4 | 1.3% | |
| 7 | 4 | 1.3% | |
| 8 | 4 | 1.3% | |
| 9 | 4 | 1.3% | |
| 10 | 3 | 1% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 12 | 3.8% | |
| 2 | 백과사전 | 11 | 3.5% | |
| 3 | 이커머스 | 10 | 3.2% | |
| 4 | 백과사전 | 9 | 2.9% | |
| 5 | 기타 | 8 | 2.5% | |
| 6 | 백과사전 | 7 | 2.2% | |
| 7 | 언론 | 5 | 1.6% | |
| 8 | 기타 | 5 | 1.6% | |
| 9 | 기타 | 4 | 1.3% | |
| 10 | 기타 | 4 | 1.3% | |
| 11 | 블로그 | 4 | 1.3% | |
| 12 | 공공/기관 | 4 | 1.3% | |
| 13 | 이커머스 | 4 | 1.3% | |
| 14 | 기타 | 4 | 1.3% | |
| 15 | 기타 | 3 | 1% |