호갱노노 - 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
호갱노노는 2026-W37 배치에서 부동산 앱 카테고리의 실질적 1위로 자리잡았다. '부동산 앱 1등은 어디야?'라는 단수 질문의 답이 와이즈앱 2026년 5월 MAU 228만을 근거로 호갱노노에 수렴했고, 1인당 월평균 사용시간 26분 24초까지 1위로 병기되며 사용자 수와 체류시간 양쪽 근거를 확보했다. 브랜드 질의에서는 '호구+고객이 되지 말자'는 이름 유래가 곧 가치 제안으로 전달되고, 실거래가 지도·왕관(대장아파트)·실시간 방문자 수 같은 UI 요소가 최초상기 항목이 될 만큼 시각 자산이 강하다. 추천 질문 5건 전부에서 긍정 결론을 얻은 유일한 브랜드이기도 하다. 다만 이 우위는 '아파트 데이터'라는 좁은 트랙 위에 서 있고, 최대 강점인 이야기 커뮤니티가 집값 담합·후기 편향이라는 최대 약점과 동일한 대상이라는 구조적 딜레마를 안고 있다.
호갱노노 2위
🏠 부동산 앱 4개 브랜드 중 순위
72.8
AI 브랜드 인덱스
AI 언급률
84.3%
AI Visibility
평균 순위
2.5
Avg. Rank
언급 비중
24.9%
Share of Voice · 59건
1순위 언급
31.8%
Top of Mind · 21건
| # | 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
- '부동산 앱 1등' 단수 질문의 답으로 4개 엔진에서 수렴 — MAU 228만 + 사용시간 26분24초 이중 근거
- 이름 유래가 그대로 포지셔닝을 전달해 5개 엔진 전부가 브랜드 가치를 정확히 설명
- 왕관(대장아파트)·실시간 방문자 수 등 UI 요소가 최초상기 항목으로 정착한 고유 시각 자산
- 추천 질문 5건 전부 긍정 결론 — 4개 브랜드 중 유일, google-aio는 '적극 추천' 표현 사용
- '매물 광고 없이 실거래가 데이터 기반'이라는 차별점이 신뢰도 근거로 반복 인용
- 구글플레이 4.6점, 2019년 구글플레이 올해를 빛낸 일상생활 앱 선정 이력이 답변에 재현
리스크
- 최대 강점인 이야기 커뮤니티가 동시에 최대 약점 — 집값 담합, 부정 후기 삭제 압박, '네이버 종목 토론 댓글 수준' 혹평이 3개 엔진에서 인용
- google-aio가 자사 운영정책 페이지(hogangnono.com/privacy/review)를 근거로 집값 담합을 구조적 한계로 규정 — 온드미디어가 부정 서술의 출처가 됨
- 매물 다양성·매물 정확성·원룸 전월세 문맥에서는 후보군에서 완전히 배제
- 빌라·단독주택 정보 미제공, 서울·수도권 편중, 매물 수 부족이 반복 지적
- Gemini가 '직방이 인수했으니 1·2위가 사실상 직방 계열'로 서술해 독립 1위의 의미가 희석
- MAU 1위 서술이 와이즈앱 단일 출처(18건)에 의존해 통계 갱신 시 순위 서술이 통째로 흔들릴 구조
기회
- 커뮤니티 신뢰도 개선 조치(담합 게시물 처리 실적, 후기 검증 절차)를 공식 콘텐츠로 발행해 최대 약점을 직접 방어
- 운영정책 페이지 문안을 정비해 자사 문서가 부정 서술 근거로 인용되는 경로를 차단
- 실거래가 1시간 갱신·250만 건 경험담 같은 정량 자산을 정기 데이터 리포트로 전환해 와이즈앱 단일 의존 탈피
- 오피스텔·빌라 데이터 확장 시 '아파트 전용'이라는 비교표 약점 칸을 갱신할 수 있는 여지
- ChatGPT가 1등 질문에서 호갱노노를 누락했으므로 해당 엔진 도달을 겨냥한 공식 서술 보강 필요
- MAU·사용시간 1위 사실을 앱스토어 설명문에 반영해 최다 인용 채널(합 86건)에서 1위 근거를 직접 노출
AI는 호갱노노를 어떤 🏠 부동산 앱으로 인식할까?
비보조 인지에서 호갱노노는 이번 배치의 실질적 승자다. '부동산 앱 1등은 어디야?'라는 단수 질문의 답이 와이즈앱 2026년 5월 MAU 228만을 근거로 호갱노노에 수렴했고, 1인당 월평균 사용시간 26분 24초까지 1위로 병기된다. 추천 질의에서도 '아파트 매매·시세 분석·투자 판단' 목적의 고정 1순위를 확보했다. 다만 이 우위는 '아파트 데이터'라는 좁은 트랙 위에 세워져 있다. 매물 다양성·매물 정확성 질문에서는 후보에서 아예 빠지고, 원룸·전월세 문맥에서도 배제된다. 또 Gemini가 '직방이 인수했으니 1·2위가 사실상 직방 계열'이라고 서술하는 등 1위의 독립성이 계열 프레임에 흡수될 여지도 남아 있다.
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 호갱노노를 알고 있을까?
인지 · 10건
'부동산 플랫폼 알려줘', '부동산 앱 대표적인 곳은?' 10건 전부에서 호갱노노가 호명되고, google-aio는 아예 '호갱노노, 직방, 다방, 네이버부동산' 순으로 호갱노노를 첫머리에 놓았다. 소개 문구는 예외 없이 '아파트 실거래가 조회 특화'로 고정돼 있어 카테고리 진입은 확실하되 역할은 좁게 규정된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | - | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | 5건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 3 | 10건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 1순위 | 7건 | ||
| 부동산 앱 대표적인 곳은? | 4 | 20건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 4 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 4 | - | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 4 | 11건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 2 | 9건 | ||
| 부동산 플랫폼 알려줘 | 4 | 20건 |
강점
- 비보조 인지 질문 전건 등장, google-aio는 첫 번째 순서로 배치
- '실거래가 = 호갱노노'라는 연결이 엔진 간 예외 없이 일치
리스크
- 원룸·전월세 매물 탐색 문맥에서는 후보군에서 아예 제외됨
- Perplexity·ChatGPT는 아실·KB부동산·부동산114 등을 함께 나열해 데이터형 앱 카테고리 안에서 경쟁이 조밀
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 와이즈앱을 근거로 '사용자 순위 1위'라는 수식을 붙여 첫 항목에 배치했고, Claude는 대표 앱 목록의 4번째에 '아실과 함께 데이터 조회용'으로 묶었다. ChatGPT는 지역을 되물으며 참고 목록에만 포함시켰다.
AI는 호갱노노를 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 10건
'부동산 앱 1등은 어디야?'의 답이 호갱노노로 수렴한 것이 이번 배치의 최대 성과다. Perplexity·google-aio·Claude·Gemini가 모두 와이즈앱 2026년 5월 MAU 228만을 근거로 1위를 명시했고, Claude는 1인당 월평균 사용시간 26분 24초까지 1위임을 추가했다. 사용시간과 사용자 수 양쪽에서 1위라는 이중 근거가 확보된 상태다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 1등은 어디야? | - | - | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 1순위 | 2건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 3 | 11건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 1순위 | 3건 | ||
| 부동산 앱 1등은 어디야? | 1순위 | 20건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 4 | - | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 1순위 | 2건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 1순위 | 12건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 1순위 | 6건 | ||
| 부동산 앱 하면 어디가 떠올라? | 4 | 20건 |
강점
- '부동산 앱 1등' 단수 질문의 정답 자리를 4개 엔진에서 확보
- MAU와 체류시간 두 지표를 동시에 인용시켜 1위 근거가 이중으로 보강됨
리스크
- Gemini는 같은 질문에서 직방의 '2026년 7월 모바일인덱스 다운로드 1위'를 먼저 소개하고 '1·2위가 사실상 직방 계열'이라는 해석을 붙여 1위의 독립성이 희석
- 1위 서술이 와이즈앱 단일 출처에 의존해 통계 갱신 시 순위 서술이 통째로 흔들릴 구조
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 '실사용자 기준 1등은 호갱노노, 브랜드·다운로드 마케팅 기준 1등은 직방'으로 기준을 분리했고, Claude도 동일하게 병기했다. ChatGPT만 순위 확정을 거부하고 기준을 되물었으며, 그 답변에서는 '한국이라면 네이버부동산, 직방, 다방 등이 상위권'이라며 호갱노노를 누락했다.
AI는 호갱노노하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 20건
산업 연상 질의 16건에서 호갱노노는 '실거래가 조회'와 '입주민 후기' 두 축에서 반복 호명된다. Gemini는 '실거래가가 한 시간마다 업데이트되며 250만 건 이상의 경험담 커뮤니티'라는 구체 수치를, Perplexity는 '아파트 실거래가와 동네 정보, 입주민 후기 쪽 만족도가 높다'는 평판을 인용했다. 반면 매물 다양성 질문에서는 사실상 등장하지 않는다.
강점
- '실거래가 조회 잘하는 곳' 질문에서 아실과 함께 최상위 후보로 고정
- 학군·학원가·호재·인구이동 등 입지 분석 항목이 연상 세트로 함께 인출됨
리스크
- 매물 다양성·매물 수 축에서는 네이버부동산·직방·다방에 밀려 언급 자체가 사라짐
- '앱 이용 만족도' 조사 수치(다방·직방·네이버 3사 비교)에는 호갱노노가 포함되지 않아 정량 평판 근거가 부족
주요 키워드
엔진 간 차이
Gemini는 실거래가 조회 특화 앱을 묻는 질문에 호갱노노를 1번으로 놓고 아실·부동산플래닛·리치고와 병렬 비교했으나, ChatGPT는 '신뢰성은 국토교통부 공식 → 편의성은 네이버·직방·다방 → 심층분석은 호갱노노·아실'로 3단 위계를 세워 호갱노노를 심층 분석 도구로 격리했다.
AI는 호갱노노의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 5건
'매물 정보 정확성 좋은 곳' 4건에서 1위는 네이버부동산으로 굳었고, 호갱노노는 '매물 자체보다 부가정보에 강한 앱'으로 분류된다. Claude는 '아파트 단지별 배정 학교, 학업성취도 기반 학교 등급, 통학 거리를 표시해준다'는 점을 실거주자 유용성 근거로 들었으나, 매물 정확성 축에서는 평가 대상 밖으로 밀린다.
강점
- '시세 판단과 아파트 검토'라는 별도 품질 축을 인정받아 네이버·직방과 다른 평가 트랙 확보
- 실거래가·단지정보 기반이라 허위매물 리스크 논의에서 구조적으로 자유로움
리스크
- 매물을 직접 등록하는 플랫폼이 아니라는 이유로 '정확성' 품질 논의에서 후보 자체가 되지 않음
- google-aio는 이 질문에서 호갱노노를 아예 언급하지 않고 네이버부동산 단독 추천으로 답변
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 '매물 자체의 수보다는 가격·거래 데이터 확인에 적합'하다고 역할을 한정했고, Claude는 학군·통학거리 등 부가정보 우위를 별도 항목으로 세웠다. Gemini는 이 질문에서 직방·다방·한방의 허위매물 대응만 다루고 호갱노노는 제외했다.
AI는 호갱노노를 추천할까?
선호 · 15건
추천 질의 12건에서 호갱노노는 '아파트 매매·시세 분석·투자 판단' 목적의 고정 1순위다. Claude는 '허위 매물 걱정 없이 공인중개사를 통한 거래를 원하는 분에게 추천되며, 매물 광고 없이 실거래가 데이터를 기반으로 객관적 정보를 제공해 신뢰도가 높다'고 명시했다. 다만 '원룸·자취방' 문맥에서는 추천 목록에서 완전히 빠진다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | - | - | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 1순위 | 2건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 1순위 | 11건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 3 | 6건 | ||
| 부동산 앱 중 가장 좋은 곳은? | 2 | 19건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 1순위 | 3건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 3 | 14건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 1순위 | 10건 | ||
| 부동산 앱 추천해줘 | 4 | 20건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | - | - | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | - | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 14건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 7건 | ||
| 집 구할 때 좋은 부동산 앱은? | 4 | 19건 |
강점
- '아파트 매매/신혼집'과 '투자/시세 흐름' 두 목적에서 추천 1순위 자리를 안정적으로 점유
- '매물 광고 없이 실거래가 기반'이라는 차별점이 신뢰도 근거로 반복 인용
리스크
- 실제 매물 탐색·중개사 연결 기능이 약하다는 이유로 항상 다른 앱과의 병행이 전제됨
- google-aio는 '실제 매물을 보고 중개사무소와 연결하는 기능은 네이버페이 부동산 등 경쟁사에 비해 다소 약하다'고 명시
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 '아파트 매매/신혼집: 네이버부동산 + 호갱노노', '투자/시세 흐름: 호갱노노 + 아실'이라는 조합 추천표를 제시했고, google-aio·Claude는 MAU 1위 사실을 추천 근거로 재활용했다. ChatGPT는 지역·목적을 되묻는 응답이 많아 추천 자체가 성립하지 않은 건이 있었다.
AI는 호갱노노의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 10건
순위·비교 질의 8건에서 호갱노노는 MAU 228만으로 1위 자리를 차지하고, Gemini는 2019년 구글플레이 '올해를 빛낸 일상생활 앱' 선정 이력까지 붙였다. 비교표에서 강점 칸은 실거래가·시세·학군·입지 분석, 약점 칸은 '아파트 중심이라 다른 유형 매물엔 약함'으로 정형화됐다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 부동산 앱 비교해줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 1순위 | 5건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 3 | 12건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 1순위 | 6건 | ||
| 부동산 앱 비교해줘 | 4 | 20건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | - | - | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 1순위 | 3건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 1순위 | 11건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 1순위 | 14건 | ||
| 부동산 앱 순위 매겨줘 | 1순위 | 20건 |
강점
- 순위 질문에서 1위 자리를 안정적으로 점유하고 근거 수치가 엔진 간 일치
- '실거래가·시세·학군·입지'라는 강점 세트가 비교표마다 동일하게 재현돼 포지션이 명확
리스크
- 약점 칸이 항상 '아파트 외 매물 취약' 한 줄로 고정돼 확장 서사가 진입할 여지가 없음
- Gemini가 '직방이 2018년 호갱노노를 인수해 1·2위가 사실상 직방 계열'이라고 서술해 독립 1위의 의미가 희석
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 순위표 1위 근거로 '2026년 5월 MAU 228만'을 단독 제시했고, Claude는 '200만 회원과 부동산 전문가들이 추천하는 앱, 구글플레이 4.6점'을 덧붙였다. google-aio는 와이즈앱·리테일 조사를 링크와 함께 인용해 출처 신뢰도를 강조했다.
AI에게 호갱노노를 직접 물으면 어떻게 평가할까?
보조 인지에서 호갱노노는 이름 자체가 가치 제안을 전달하는 드문 브랜드로, 5개 엔진 전부가 '호구+고객이 되지 말자'는 유래를 정확히 설명한다. 실거래가 지도·왕관(대장아파트)·실시간 방문자 수·이야기 탭이 최초상기 항목으로 자리잡아 UI 요소가 브랜드 상징이 됐고, 추천 질문 5건 전부에서 긍정 결론을 얻은 유일한 브랜드다. 그러나 최대 강점인 커뮤니티가 동시에 최대 약점으로 지목되는 구조적 딜레마가 뚜렷하다. 집값 담합, 부정 후기 작성자에 대한 삭제 압박, '네이버 종목 토론 댓글 수준'이라는 혹평이 3개 엔진에서 인용되며, google-aio는 자사 운영정책 문서를 근거로 이를 구조적 한계로 규정했다. 빌라·단독주택 미제공과 지방 정보 부족도 반복 지적된다.
AI는 호갱노노를 알고 있을까?
인지 · 5건
'호갱노노 알아?' 5건 모두 즉답 인지했고, 국토교통부 실거래가 기반·지도 UI·입주민 후기라는 3요소가 전 엔진에서 동일하게 재현됐다. Claude만 2018년 직방 인수 사실과 '아파트·오피스텔 종합정보 플랫폼 압도적 1위'라는 위상 서술까지 붙였다.
강점
- 이름의 유래('호갱이 되지 말자')가 5개 엔진 전부에서 정확히 설명돼 브랜드 네이밍이 그 자체로 포지셔닝을 전달
- 실거래가·시세·단지정보·커뮤니티라는 기능 묶음이 오류 없이 일관 재현
리스크
- Claude가 인지 답변 안에서 '실거래가 조회' 외에 아파트 보라색·오피스텔 연녹색 같은 UI 디테일까지 나열해 정보 밀도는 높으나 차별 메시지는 분산
- 인지 서술이 전부 기능 나열형이라 브랜드 가치 서술이 부재
주요 키워드
엔진 간 차이
Perplexity는 반말 톤으로 3줄 요약 후 '네이버부동산과 차이도 설명해줄게'로 이어갔고, Gemini는 PC·모바일 이용 가능 여부까지 실무적으로 답했다. Claude는 직방 인수·왕관 표시·네이버지도 기반 등 나무위키성 디테일을 가장 많이 인용했다.
AI는 호갱노노를 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 5건
'호갱노노 하면 제일 먼저?' 5건의 첫 연상은 전부 '아파트 실거래가 지도'다. 여기에 google-aio는 왕관(대장아파트) 표시와 '지금 000명이 보고 있어요' 실시간 방문자 수를, Claude는 왕관과 이름 유래를 최초상기 항목으로 꼽아, 기능 UI 자체가 브랜드 상징이 된 드문 사례를 보여준다.
강점
- '왕관'이라는 UI 요소가 브랜드 최초상기 항목으로 자리잡아 경쟁사가 모방하기 어려운 시각 자산 확보
- 이름 유래(호구+고객)가 곧 서비스 가치 제안이라 최초상기와 포지셔닝이 일치
리스크
- 최초상기가 '아파트'에 완전히 갇혀 있어 오피스텔·빌라 확장 서술이 들어갈 여지가 없음
- Claude는 최초상기 답변에서 '직방, 다방 등과 함께 대표 서비스 중 하나'로 상대화해 1위 톤이 약화
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '부동산판 화해(뷰티 앱)'라는 비유까지 동원해 커뮤니티 색채를 강조한 반면, Gemini는 실거래가·학군·인구이동 등 데이터 항목 나열로 답했다. ChatGPT는 3줄 요약 후 '어느 지역 볼까?'로 즉시 실용 대화로 전환했다.
AI는 호갱노노하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 15건
브랜드 연상 15건은 '데이터 중심의 투명하고 똑똑한 가이드' 이미지로 수렴한다. google-aio는 '과거 복덕방이나 일부 전문가의 영역이던 부동산 정보를 대중화시켰다'고 평가했고, Gemini는 '사람 사는 느낌을 알 수 있다'는 커뮤니티 정성 가치를 짚었다. 다만 ChatGPT는 '이미지'를 시각 이미지로 오독해 로고·컬러 설명으로 새는 응답을 내놨다.
강점
- '정보 비대칭을 줄여주는 도구'라는 가치 서술이 5개 엔진 공통으로 형성
- 집 알아볼 때 필요한 모든 정보(도면·학군·편의시설·3D일조량·재건축)라는 기능 폭이 구체적으로 재현
리스크
- ChatGPT가 브랜드 이미지 질문을 시각 이미지로 오독해 '보라계열·짙은 남색 배경' 같은 무관한 답변을 생성
- 커뮤니티가 강점으로 서술되는 동시에 다른 차원에서는 최대 약점으로 지목되는 양면성
주요 키워드
엔진 간 차이
Claude는 '대한민국 아파트·오피스텔 종합정보 플랫폼 압도적 1위'라는 위상 문구와 왕관·네이버지도 기반 등 백과사전형 디테일을 인용한 반면, google-aio는 '투명하고 속지 않게 도와주는 똑똑한 가이드'라는 감성 요약을 앞세웠다.
AI는 호갱노노의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 10건
강점 5건은 시각화·실거래가 신뢰성·입주민 후기로 일치하며, Claude는 창업자 심상민 대표의 '호갱노노의 강점은 사용자가 정보를 더 쉽게 볼 수 있다는 것, 기술력이 뛰어난 게 아니다'라는 발언까지 인용했다. 반면 약점 5건은 커뮤니티 편향으로 집중되는데, google-aio는 자체 운영정책 페이지를 근거로 '집값 담합' 문제를 명시하고 Claude는 '부정적 후기 작성자에게 신상 정보를 언급하며 삭제를 압박한 사례'까지 인용했다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 호갱노노의 강점은? | - | ||
| 호갱노노의 강점은? | 5건 | ||
| 호갱노노의 강점은? | 15건 | ||
| 호갱노노의 강점은? | 3건 | ||
| 호갱노노의 강점은? | 19건 | ||
| 호갱노노의 약점은? | - | ||
| 호갱노노의 약점은? | 3건 | ||
| 호갱노노의 약점은? | 3건 | ||
| 호갱노노의 약점은? | 5건 | ||
| 호갱노노의 약점은? | 18건 |
강점
- 복잡한 공공데이터를 지도·인포그래픽으로 정리한 UI가 5개 엔진 공통 1순위 강점
- 주요 정보 무료 제공으로 진입장벽이 낮다는 접근성 평가
리스크
- 최대 강점인 '이야기' 커뮤니티가 동시에 최대 약점으로 지목되는 구조적 딜레마 — 집값 방어 목적의 편향, 악플, 삭제 압박 사례가 3개 엔진에서 인용
- 아파트·오피스텔 외 빌라·단독주택 정보 미제공, 서울·수도권 편중, 매물 수 부족이 반복 지적
- 앱 재설치 후 튕김 등 안정성 이슈와 '마케팅이 약하다'는 평가
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 호갱노노 자체 운영정책 문서를 인용해 집값 담합을 구조적 한계로 규정한 반면, Gemini는 '여러 후기에서 공통 패턴을 파악하라'는 이용 조언으로 완화했다. Claude는 블라인드 커뮤니티의 '네이버 종목 토론 댓글 수준'이라는 혹평까지 그대로 옮겼다.
AI는 호갱노노를 추천할까?
선호 · 5건
'호갱노노 추천할 만해?' 5건 전부 긍정으로 답했고, google-aio는 '적극 추천할 만한 서비스'라는 강한 표현을 썼다. 구글플레이 4.6점이 근거로 인용된다. 다만 Claude는 긍정 헤드라인 뒤에 입주민 후기 논란을 길게 붙여 '기본기는 탄탄하지만 커뮤니티는 논란'이라는 이중 결론을 냈다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 호갱노노 추천할 만해? | 5건 | ||
| 호갱노노 추천할 만해? | 4건 | ||
| 호갱노노 추천할 만해? | 13건 | ||
| 호갱노노 추천할 만해? | - | ||
| 호갱노노 추천할 만해? | 20건 |
강점
- 4개 브랜드 중 유일하게 추천 질문 5건 모두에서 명확한 긍정 결론 확보
- 실시간 거래 알림·시각화 데이터·실거주자 리뷰가 추천 근거로 구체적으로 제시
리스크
- Claude가 '집값 올리려고 좋은 얘기만 쓰고 부정 평가엔 공격한다', '예전엔 믿을 만했는데 지금은 정떨어진다'는 이용자 발언을 추천 답변 안에 인용
- 아파트 중심이라 빌라·단독주택·전월세 매물 탐색 목적에서는 추천 대상에서 제외
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엔진 간 차이
google-aio는 장점 4개·유의점 2개를 균형 배치하되 결론은 적극 추천으로 유지한 반면, Claude는 추천 답변의 절반 이상을 커뮤니티 논란 인용에 할애해 실질적으로 가장 유보적이었다. ChatGPT는 앱 내 광고 노출과 알림·로그인 UI 불만을 단점으로 짚었다.
AI는 호갱노노의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 5건
'호갱노노랑 직방 뭐가 달라?' 5건은 '집을 찾을 때는 직방, 가격과 입지를 분석할 때는 호갱노노'라는 한 문장으로 정리되고, 5개 엔진 전부 2018년 인수로 같은 계열임을 인지하고 있다. Claude는 '호갱노노는 매물을 직접 등록하는 플랫폼이 아니며 실제 매물은 네이버 부동산이나 직방에서 찾아야 한다'고 역할 한계를 명확히 했다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 호갱노노랑 직방 뭐가 달라? | - | ||
| 호갱노노랑 직방 뭐가 달라? | 4건 | ||
| 호갱노노랑 직방 뭐가 달라? | 11건 | ||
| 호갱노노랑 직방 뭐가 달라? | 7건 | ||
| 호갱노노랑 직방 뭐가 달라? | 20건 |
강점
- '분석·검증 도구'라는 역할이 경쟁 비교에서 오히려 선명하게 강화됨
- 실거주민 후기·하자 정보·관리비·만족도 등 커뮤니티 정보가 직방 대비 고유 강점으로 인정
리스크
- 매물 등록 플랫폼이 아니라는 점이 비교마다 반복돼 거래 전환 단계에서는 타 앱으로 유출되는 구조가 고착
- google-aio는 비교 답변을 두 문장으로만 처리해 호갱노노의 차별점 서술이 가장 얇았다
주요 키워드
엔진 간 차이
ChatGPT는 '둘 다 광고성 매물이 있을 수 있으니 단일 앱만 믿지 말 것', '계약 전 국토교통부 실거래가나 공인중개사 확인 병행'이라는 리스크 경고를 비교 답변에 넣었고, Gemini는 일조량 분석·조망권·인구 변화 추이 등 '다른 플랫폼에서 찾아보기 힘든 정보'를 차별점으로 강조했다.
AI가 호갱노노를 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
산업 질의의 인용 구조는 뉴스 포털(v.daum.net 59)과 네이버 블로그(54), 그리고 4개 브랜드 중 최다인 앱스토어 합계 86건(play 44 + apple 42)이 지탱한다. 앱스토어 비중이 높다는 것은 엔진들이 순위·특징 서술을 앱 설명문과 평점에서 직접 끌어온다는 뜻이며, 실제로 구글플레이 4.6점과 '올해를 빛낸 일상생활 앱' 수상 이력이 답변에 그대로 재현됐다. 반면 MAU 1위 주장의 유일한 통계 출처는 wiseapp.co.kr 18건 하나로, 이 단일 출처 의존이 순위 서술의 구조적 취약점이다. 개인 티스토리 3개 도메인(66건)과 월부(21건)가 '부동산 앱 TOP 5' 담론을 생산하며 답변 프레임을 결정한다. 채널 전략은 앱스토어 메타데이터 최신화, 와이즈앱 발표 주기에 맞춘 자사 해석 배포, 재테크 커뮤니티·비교 블로거 대상 팩트시트 제공 순으로 잡는 것이 합리적이다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 블로그 | 97 | 9.4% | |
| 2 | 이커머스 | 71 | 6.9% | |
| 3 | 동영상 | 59 | 5.7% | |
| 4 | 이커머스 | 59 | 5.7% | |
| 5 | 백과사전 | 43 | 4.2% | |
| 6 | 온드미디어 | 34 | 3.3% | |
| 7 | 금융/투자 | 33 | 3.2% | |
| 8 | 블로그 | 32 | 3.1% | |
| 9 | 동영상 | 32 | 3.1% | |
| 10 | 블로그 | 21 | 2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 34 | 3.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 0.8% | |
| 2 | 3 | 0.3% | |
| 3 | 2 | 0.2% | |
| 4 | 2 | 0.2% | |
| 5 | 1 | 0.1% | |
| 6 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 0.6% | |
| 2 | 3 | 0.3% | |
| 3 | 2 | 0.2% | |
| 4 | 1 | 0.1% | |
| 5 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 97 | 9.4% | |
| 2 | 32 | 3.1% | |
| 3 | 21 | 2% | |
| 4 | 21 | 2% | |
| 5 | 19 | 1.8% | |
| 6 | 16 | 1.5% | |
| 7 | 11 | 1.1% | |
| 8 | 8 | 0.8% | |
| 9 | 8 | 0.8% | |
| 10 | 8 | 0.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 59 | 5.7% | |
| 2 | 32 | 3.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 43 | 4.2% | |
| 2 | 4 | 0.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 0.5% | |
| 2 | 2 | 0.2% | |
| 3 | 1 | 0.1% | |
| 4 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 33 | 3.2% | |
| 2 | 1 | 0.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 0.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 71 | 6.9% | |
| 2 | 59 | 5.7% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 21 | 2% | |
| 2 | 18 | 1.7% | |
| 3 | 14 | 1.4% | |
| 4 | 9 | 0.9% | |
| 5 | 9 | 0.9% | |
| 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 | 38 | 3.7% | |
| 2 | 블로그 | 32 | 3.1% | |
| 3 | 백과사전 | 24 | 2.3% | |
| 4 | 블로그 | 21 | 2% | |
| 5 | 동영상 | 20 | 1.9% | |
| 6 | 온드미디어 | 20 | 1.9% | |
| 7 | 블로그 | 19 | 1.8% | |
| 8 | 기타 | 18 | 1.7% | |
| 9 | 기타 | 17 | 1.6% | |
| 10 | 이커머스 | 15 | 1.5% | |
| 11 | 이커머스 | 15 | 1.5% | |
| 12 | 백과사전 | 14 | 1.4% | |
| 13 | 이커머스 | 12 | 1.2% | |
| 14 | 블로그 | 11 | 1.1% | |
| 15 | 블로그 | 10 | 1% |
호갱노노를 직접 물었을 때 AI가 참고하는 출처는?
브랜드 질의에서는 blog.naver.com 38건이 1위이고 namu.wiki 27건, apps.apple.com 26건, hogangnono.com 24건이 뒤를 잇는다. 자사 도메인 24건은 양적으로 건전하지만, 그 인용의 성격이 문제다. google-aio는 hogangnono.com/privacy/review(운영정책)와 커뮤니티 게시판 URL을 근거로 '집값 담합 및 악성 루머'를 약점 문단의 핵심 논거로 삼았다 — 자사 문서가 부정 서술의 출처로 전용된 사례다. 나무위키 27건은 직방 인수·왕관·네이버지도 기반 등 서비스 디테일의 원본이고, 언론(mk.co.kr 9, cm.asiae.co.kr 6)은 얕은 대신 youtube.com 13건과 rallypoint.tistory.com 8건 같은 개인 채널이 그 공백을 메운다. 대응 방향은 운영정책 문안의 표현 정비, 커뮤니티 신뢰도 개선 조치와 실적을 담은 공식 콘텐츠 발행, 그리고 경제지 대상 데이터 스토리 공급으로 언론 인용 비중을 끌어올리는 것이다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 블로그 | 38 | 11.4% | |
| 2 | 백과사전 | 27 | 8.1% | |
| 3 | 이커머스 | 26 | 7.8% | |
| 4 | 온드미디어 | 24 | 7.2% | |
| 5 | 동영상 | 13 | 3.9% | |
| 6 | 이커머스 | 12 | 3.6% | |
| 7 | 금융/투자 | 12 | 3.6% | |
| 8 | 기타 | 9 | 2.7% | |
| 9 | 블로그 | 8 | 2.4% | |
| 10 | 기타 | 6 | 1.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 24 | 7.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 1.2% | |
| 2 | 1 | 0.3% | |
| 3 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 38 | 11.4% | |
| 2 | 8 | 2.4% | |
| 3 | 5 | 1.5% | |
| 4 | 5 | 1.5% | |
| 5 | 5 | 1.5% | |
| 6 | 4 | 1.2% | |
| 7 | 4 | 1.2% | |
| 8 | 4 | 1.2% | |
| 9 | 3 | 0.9% | |
| 10 | 3 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 13 | 3.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 27 | 8.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 12 | 3.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 26 | 7.8% | |
| 2 | 12 | 3.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 2.7% | |
| 2 | 6 | 1.8% | |
| 3 | 5 | 1.5% | |
| 4 | 5 | 1.5% | |
| 5 | 5 | 1.5% | |
| 6 | 5 | 1.5% | |
| 7 | 4 | 1.2% | |
| 8 | 3 | 0.9% | |
| 9 | 3 | 0.9% | |
| 10 | 2 | 0.6% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 23 | 6.9% | |
| 2 | 온드미디어 | 12 | 3.6% | |
| 3 | 이커머스 | 12 | 3.6% | |
| 4 | 블로그 | 8 | 2.4% | |
| 5 | 이커머스 | 7 | 2.1% | |
| 6 | 금융/투자 | 7 | 2.1% | |
| 7 | 기타 | 6 | 1.8% | |
| 8 | 블로그 | 6 | 1.8% | |
| 9 | 기타 | 5 | 1.5% | |
| 10 | 이커머스 | 5 | 1.5% | |
| 11 | 블로그 | 5 | 1.5% | |
| 12 | 블로그 | 5 | 1.5% | |
| 13 | 블로그 | 4 | 1.2% | |
| 14 | 언론 | 4 | 1.2% | |
| 15 | 동영상 | 4 | 1.2% |