타다 - AI 브랜드 인덱스
최종 업데이트:
- 조사 대상: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO
- 조사 기간: 2026년 6월 1주차
- 조사 방식: 비보조 인지(산업 질문) + 보조 인지(브랜드 질문)
- 응답 건수: 총 164건 (산업공통 56건, 브랜드별 36건)
- 분석 방법: AI 응답 원문 기반 정성·정량 분석
- 산업 분류: 🚕 모빌리티 서비스
타다는 보조 인지에서는 'VCNC가 시작해 토스가 인수한 한국 모빌리티 서비스'로 정확히 인지되고 '승차 거부 없는 쾌적한 프리미엄 이동'이라는 강한 긍정 이미지를 가진 반면, 비보조 인지에서는 카카오모빌리티·쏘카에 밀려 산업 살리언스가 매우 약한 비대칭이 두드러진다. 타다 베이직→타다금지법→무죄→가맹형 전환 서사가 브랜드 정체성의 핵심이며, 강점(바로 배차·청결·친절)과 약점(점유율 열세·규제·기사 확보 부진)이 뚜렷하다. 특히 '타다' 동음이의어로 인한 브랜드 회상 혼선과 자사 채널의 낮은 인용 점유가 구조적 과제다.
타다 3위
🚕 모빌리티 서비스 3개 브랜드 중 순위
16.7
AI 브랜드 인덱스
AI 언급률
19.6%
AI Visibility
평균 순위
2.5
Avg. Rank
언급 비중
12.8%
Share of Voice · 11건
1순위 언급
0%
Top of Mind · 0건
| # | 브랜드 | AI 브랜드 인덱스 ▼ | AI 언급률 | 평균 순위 | 언급 비중 | 1순위 언급 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 67.4 | 71.4% | 1.6 | 46.5%(40) | 44.2%(19) | |
| 2 | 60.4 | 62.5% | 1.3 | 40.7%(35) | 55.8%(24) | |
| 3 | 16.7 | 19.6% | 2.5 | 12.8%(11) | 0%(0) |
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.
🚕 모빌리티 서비스 AI 경쟁 지형
X축 = AI 언급률 (자주 등장할수록 오른쪽), Y축 = 평균 순위 (먼저 언급될수록 위), 점 크기 = AI 브랜드 인덱스
강점
- '승차 거부 없는 쾌적한 프리미엄 이동'이라는 강렬하고 차별적인 긍정 이미지
- 공항·단체·짐 많은 상황에서 명확한 추천 우위
- 베이직→금지법→무죄→가맹 전환 서사를 전 엔진이 정확히 보유한 높은 인지 정확도
리스크
- 비보조 살리언스가 약해 '모빌리티 떠오르는 곳/1등'에서 거의 호명되지 않음
- '타다' 동사 동음이의어로 브랜드 회상이 흔들리는 구조적 약점
- 카카오T·우티 대비 점유율·가맹택시 열세와 규제·드라이버 근로자성 리스크
기회
- 현행 라인업(넥스트·에어·대리·골프)을 전면에 내세운 SEO·콘텐츠로 동음이의 혼선과 과거 논란 의존을 완화
- 프리미엄·공항·단체 이동이라는 차별화 슬롯을 산업 추천·비교 콘텐츠에 적극 노출해 비보조 인지 강화
- 토스 생태계 연동을 활용한 접근성·인지 제고 및 자사 채널 인용 점유 확대
AI는 타다를 어떤 🚕 모빌리티 서비스로 인식할까?
비보조(산업) 차원에서 타다의 인지는 전반적으로 취약하다. '모빌리티 1등/하면 떠오르는 곳' 살리언스와 가격·차량상태 연상 질문에서는 카카오모빌리티·쏘카·현대차그룹에 밀려 거의 호명되지 않는다. 그나마 competitive 차원에서 perplexity가 PwC 자료를 근거로 '종합 영향력 3위(카카오>쏘카>타다>우티)'와 '라이드헤일링 대표 사례'로 명시하고, gemini가 '라이드셰어링 범주'로 분류하는 정도가 잔존 인지다. 추천(preference)에서는 google-aio가 '프리미엄·공항용'으로 슬롯을 부여하나 다른 엔진에서는 누락된다. 종합하면 타다는 카셰어링·MaaS 양대 산업 담론 어디에도 강하게 편입되지 못한 채, 라이드헤일링 3위라는 한정된 비보조 위치에 머문다.
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 타다를 알고 있을까?
인지 · 8건
비보조 '차량 공유·호출 서비스' 질문에서 타다는 카셰어링(쏘카·그린카) 설명에는 거의 등장하지 않고, 라이드헤일링/라이드셰어링 카테고리 예시로만 간헐적으로 호명돼 산업 비보조 인지가 제한적이다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 모빌리티 서비스 대표적인 곳은? | - | - | ||
| 모빌리티 서비스 대표적인 곳은? | - | 10건 | ||
| 모빌리티 서비스 대표적인 곳은? | - | 7건 | ||
| 모빌리티 서비스 대표적인 곳은? | - | 10건 | ||
| 차량 공유·호출 서비스 알려줘 | - | - | ||
| 차량 공유·호출 서비스 알려줘 | 3 | 24건 | ||
| 차량 공유·호출 서비스 알려줘 | - | 8건 | ||
| 차량 공유·호출 서비스 알려줘 | - | 9건 |
강점
- 라이드셰어링/라이드헤일링 카테고리 분류 시 타다가 사례로 호명됨
리스크
- 카셰어링·MaaS 등 다수 산업 질문에서 타다가 누락돼 비보조 인지가 약함
- 쏘카·카카오T에 비해 산업 차원 자동 연상 빈도가 현저히 낮음
주요 키워드
엔진 간 차이
gemini는 '라이드셰어링: 타다와 같은 서비스도 이 범주에 속한다'며 명시적으로 분류하지만, perplexity·google-aio·chatgpt의 산업 awareness 응답에서는 타다가 거의 등장하지 않거나 우버·카카오T·쏘카에 밀려 누락된다. 산업 비보조 노출은 엔진 전반에서 빈약하다.
AI는 타다를 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 8건
'모빌리티 1등/하면 떠오르는 곳' 비보조 질문에서 타다는 카카오모빌리티·쏘카·현대차그룹에 밀려 거의 호명되지 않으며, 1위·대표 연상 슬롯에서 사실상 부재해 산업 살리언스가 매우 약하다.
강점
- 순위 비교 질문(competitive)에서는 '종합 영향력 3위'로 일부 호명되는 잔존 인지
리스크
- '떠오르는 곳/1등' 살리언스 질문에서 타다가 거의 등장하지 않음
- 동음이의 혼선까지 겹쳐 비보조 상황에서 브랜드 회상이 어려움
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity·google-aio·gemini 모두 살리언스 응답에서 카카오모빌리티·쏘카·현대차그룹·우버·웨이모를 우선 호명하고 타다는 사실상 누락한다. 즉 모든 엔진에서 산업 살리언스 점유가 공통적으로 낮다.
AI는 타다하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 16건
산업 차원 연상(가격·차량상태)에서 타다는 거의 언급되지 않으며, 가격 경쟁력은 카풀·공유자전거·카셰어링·택시 순으로, 차량상태는 쏘카·그린카·현대오토에버 중심으로 논의돼 타다의 산업 연상 점유가 미미하다.
강점
- 프리미엄·쾌적이라는 브랜드 이미지 자체는 강해 잠재적 산업 연상 자산은 존재
리스크
- 가격·차량상태 같은 산업 속성 연상에서 타다가 거의 호명되지 않음
- 산업 담론이 카셰어링·택시호출 양대 축에 집중돼 호출형 프리미엄 영역이 묻힘
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity·google-aio·gemini의 산업 association 응답은 쏘카·그린카·피플카(카셰어링)와 카카오T(택시)에 집중되며 타다는 등장하지 않는다. 타다의 산업 연상 노출은 전 엔진에서 공통적으로 약하다.
AI는 타다의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 4건
산업 편의성 질문에서 타다는 직접 1위로 호명되지 않으나, perplexity가 '카카오T·티맵·쏘카·우티·타다 편의성 비교표'를 제안하며 비교 후보에 포함시켜 잔존 인지를 보인다. 즉시 편의성은 택시호출(카카오T), 통합 편의성은 MaaS에 돌아간다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 모빌리티 서비스 중 서비스 편의성 좋은 곳은? | - | - | ||
| 모빌리티 서비스 중 서비스 편의성 좋은 곳은? | - | 16건 | ||
| 모빌리티 서비스 중 서비스 편의성 좋은 곳은? | - | 1건 | ||
| 모빌리티 서비스 중 서비스 편의성 좋은 곳은? | 3 | 10건 |
강점
- 편의성 비교표 후보군에 카카오T·티맵·쏘카와 함께 포함되는 인지
리스크
- 산업 편의성 1위 호명이 전무
- google-aio·gemini 편의성 응답에서는 타다가 누락됨
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity만 타다를 편의성 비교 후보로 명시하고, google-aio·gemini는 편의성 1위로 카카오모빌리티·티맵·M-TAXI를 들며 타다를 언급하지 않는다. 편의성 차원에서 타다의 직접 점유는 거의 없다.
AI는 타다를 추천할까?
선호 · 12건
'모빌리티 추천/가장 좋은 곳' 질문에서 타다는 google-aio가 '우버/타다=쾌적한 차량·공항·프리미엄이 필요할 때'로 추천 슬롯을 명확히 부여하는 반면, gemini·perplexity 추천 응답에서는 거의 누락돼 엔진별 추천 노출 편차가 크다.
강점
- '프리미엄·공항·쾌적 이동'이라는 명확한 추천 용도를 google-aio에서 확보
리스크
- gemini·perplexity 추천 응답에서 타다가 빠져 추천 노출이 불안정
- 추천 1위는 항상 카카오T·MaaS·쏘카에 양보
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '우버/타다=프리미엄·공항용'으로 명시 추천하고 chatgpt도 라이드헤일링 한국 예시로 카카오T와 함께 타다를 든다. 반면 gemini·perplexity의 추천 응답은 카셰어링(쏘카·그린카)·MaaS(슈퍼무브·카카오)에 집중돼 타다가 누락된다.
AI는 타다의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 8건
산업 순위·비교에서 타다는 perplexity의 '국내 종합 플랫폼 영향력' 순위에서 카카오모빌리티·쏘카에 이어 3위(우티 4위)로 명시 호명되며, '라이드헤일링 대표 사례'로도 PwC 자료를 근거로 분류된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 순위 | 인용 |
|---|---|---|---|---|
| 모빌리티 서비스 비교해줘 | - | - | ||
| 모빌리티 서비스 비교해줘 | 3 | 15건 | ||
| 모빌리티 서비스 비교해줘 | 2 | 4건 | ||
| 모빌리티 서비스 비교해줘 | - | 7건 | ||
| 모빌리티 서비스 순위 매겨줘 | - | - | ||
| 모빌리티 서비스 순위 매겨줘 | - | 18건 | ||
| 모빌리티 서비스 순위 매겨줘 | - | 6건 | ||
| 모빌리티 서비스 순위 매겨줘 | 2 | 8건 |
강점
- competitive 차원에서 '종합 영향력 3위'로 명시 순위에 진입
- 라이드헤일링 대표 사례로 분류돼 카테고리 정체성 유지
리스크
- MAU·점유율 기준 순위에서는 카카오·우티에 밀려 하위
- competitive 외 다른 산업 차원에서는 호명이 약함
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity가 PwC 자료로 '카카오>쏘카>타다>우티' 종합 순위와 라이드헤일링 사례를 가장 명확히 제시하고, gemini는 글로벌(우버·그랩·올라) 위주로 답해 타다 비중이 낮으며, google-aio는 MAU 기준 네이버지도·카카오맵 중심이라 타다가 거의 빠진다.
AI에게 타다를 직접 물으면 어떻게 평가할까?
보조(브랜드) 차원에서 타다는 전 엔진이 'VCNC가 시작한 한국 모빌리티 서비스'로 인지하며, 타다 베이직→타다금지법→무죄 판결→토스 인수·가맹형 콜택시 전환의 서사를 정확히 보유한다. 이미지는 '승차 거부 없는 쾌적한 프리미엄 이동'이라는 강한 긍정 연상과 '택시업계와 충돌한 규제 논란의 상징'이라는 부정 연상이 공존하는 양가성이 핵심이다. 강점(바로 배차·청결·친절 드라이버·넓은 공간)과 약점(가맹·기사 확보 부진, 카카오T 대비 점유율 열세, 규제·드라이버 근로자성 리스크)이 뚜렷하며, 추천은 공항·단체·짐 많은 상황에 한정해 강하다. 다만 perplexity·chatgpt에서 '타다' 동사 의미 혼선이 반복돼, 브랜드 회상 자체가 동음이의어에 취약하다는 구조적 약점이 보조 인지에도 그림자를 드리운다.
AI는 타다를 알고 있을까?
인지 · 4건
타다는 'VCNC가 운영하는 한국 모빌리티/차량 호출 서비스'로 인지되며, 타다 베이직(11인승 승합차+기사)에서 출발해 법적 논란 후 타다 넥스트·라이트·플러스 등 가맹형 콜택시로 전환된 이력이 핵심 인지 내용이다.
강점
- 사업모델 전환 이력과 현재 라인업까지 정확히 인지
- 법적 논란·무죄 판결 등 맥락 정보를 풍부하게 보유
리스크
- '타다'를 동사(탈것에 몸을 싣다)로 오인하는 동음이의 혼선이 일부 엔진에서 발생
- 현재 서비스보다 과거 베이직·논란 이력에 인지가 치우침
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity는 서비스 인지에 앞서 '타다=탈것에 몸을 얹다' 동사 의미를 국립국어원 기준으로 먼저 설명하는 혼선을 보이고, gemini는 VCNC·회원 170만·차량 1,500대 같은 정량과 법적 연혁을 정확히 정리한다. google-aio는 프리미엄 택시·공항·웨딩카 예약까지 현행 서비스를 강조하고, chatgpt는 핵심만 간결히 답한다.
AI는 타다를 얼마나 먼저 떠올릴까?
현저성 · 4건
브랜드로서 타다의 첫 연상은 '승차 거부 없는 쾌적한 이동(베이지색 카니발·디퓨저 향·친절한 드라이버)'과 '타다금지법 논란'이지만, perplexity·chatgpt에서는 '버스/차 타다' 같은 동사 의미가 먼저 떠올라 브랜드 살리언스가 동음이의어에 의해 희석된다.
강점
- '승차 거부 없는 프리미엄 이동'이라는 강렬한 상징 이미지 보유
- 혁신 vs 기득권 대결의 사회적 상징성
리스크
- 브랜드명이 일상 동사와 겹쳐 첫 연상에서 브랜드가 밀리는 구조적 살리언스 약점
- 긍정 연상과 '규제·논란'이 함께 떠오르는 양가성
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio·gemini는 곧바로 브랜드 타다(카니발·승차거부 없음·금지법)를 첫 연상으로 제시하는 반면, perplexity는 '버스/차 타다' 동사를 1순위로 떠올리고 chatgpt는 동사인지 브랜드인지 되묻는다. 즉 살리언스 강도가 엔진별로 가장 크게 갈리는 차원이다.
AI는 타다하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 12건
타다는 '혁신적이고 편안한 프리미엄 이동 서비스'와 '택시업계와 충돌한 타다금지법 논란의 상징'이라는 상반된 이미지가 공존하며, 토스(비바리퍼블리카) 인수 후 현재는 가맹형 택시 호출로 자리매김했다는 연상이 더해진다.
강점
- '새로운 이동의 기준'이라는 혁신 브랜드 이미지가 강하게 각인
- 쾌적함·친절·승차거부 없음의 서비스 차별화 이미지
리스크
- '불법 콜택시'·규제 갈등이라는 부정 연상이 혁신 이미지와 항상 동반
- 동사 의미 혼선으로 perplexity에서 브랜드 연상이 흐려짐
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 슬로건 '새로운 이동의 기준'과 토스 인수·타다 에어/대리 등 현행 라인업을 가장 입체적으로 연상하고, gemini는 베이직→금지법→무죄→가맹형 전환의 서사를 시간순으로 정리한다. perplexity는 동사 의미를 먼저 떠올리는 혼선을 보이고, chatgpt는 혁신·고급·갈등·법적쟁점 4분류로 압축한다.
AI는 타다의 품질을 어떻게 평가할까?
품질 · 8건
강점은 승차 거부 없는 바로 배차, 넓고 쾌적한 차량(와이파이·충전·청결), 친절한 전문 드라이버로 일관되지만, 약점은 가맹택시·기사 확보 부진, 카카오T 대비 압도적 점유율 열세, 타다 넥스트의 차별성 약화, 규제·드라이버 근로자성 같은 구조적 리스크로 모인다.
강점
- 승차 거부 없는 바로 배차와 쾌적한 이동 경험이라는 명확한 품질 강점
- 친절·전문 드라이버와 넓은 차량 공간으로 단체·공항 이동 우위
리스크
- 카카오모빌리티·우티 대비 가맹택시·이용자 규모 열세
- 타다금지법 등 규제·드라이버 근로자성 인정에 따른 비용 구조 불확실성
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity는 '타다 넥스트가 카카오T 벤티와 차이 없다', '가맹택시 확보 부진' 등 경쟁 열세를 구체적으로 지적하고, gemini는 무죄 판결까지 포함한 규제 서사와 사업 지속성 약점을 다룬다. google-aio는 dealsite·중앙일보 출처로 고비용·저수익 구조를 짚고, chatgpt는 드라이버 근로자성·노동법 리스크를 KCI 논문 인용으로 부각한다.
AI는 타다를 추천할까?
선호 · 4건
공항 이동·짐 많을 때·여럿이 함께·승차거부 없이 편하게 타고 싶을 때는 강하게 추천되지만, 일반 택시보다 비싼 요금·제한적 이용 지역·피크 시간대 배차 지연 탓에 최저가·단거리 시내 이동에는 덜 추천되는 조건부 선호가 일관된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 타다 추천할 만해? | - | ||
| 타다 추천할 만해? | 13건 | ||
| 타다 추천할 만해? | 7건 | ||
| 타다 추천할 만해? | 8건 |
강점
- 공항·단체·짐 많은 상황에서 명확한 추천 우위
- 쾌적함·승차거부 없음을 중시하는 이용자에게 강한 선호
리스크
- 택시 대비 높은 요금과 이용 지역·배차 제한이 추천을 조건부로 만듦
- chatgpt는 무슨 타다인지 재확인하는 등 brand intent 혼선
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 '승차거부 없는 강제 배차·넓은 공간'을 들어 가장 강하게 추천하고, gemini는 와이파이·충전·향기·유아 동반까지 편의를 상세히 든다. perplexity는 후기 기반으로 요금·지역·배차 단점을 균형 있게 병기하고, chatgpt는 출발지·도착지를 물으며 택시 비교를 제안한다.
AI는 타다의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 4건
쏘카와의 비교에서 타다는 일관되게 '기사가 운전해 주는 호출형 이동(택시 대체)'으로 규정되며, '내가 직접 운전하는 카셰어링'인 쏘카와 명확히 구분된다. 과거 쏘카 차량 기반 렌터카+기사 알선 구조였다는 법적 성격까지 비교 맥락에서 설명된다.
| 엔진 | 프롬프트 | 언급 | 인용 |
|---|---|---|---|
| 타다랑 쏘카 뭐가 달라? | - | ||
| 타다랑 쏘카 뭐가 달라? | 15건 | ||
| 타다랑 쏘카 뭐가 달라? | 4건 | ||
| 타다랑 쏘카 뭐가 달라? | 7건 |
강점
- '기사가 운전하는 이동'이라는 포지션이 쏘카 대비로 또렷
- 운전면허 불필요·문앞 픽업 등 편의 차별점이 비교에서 부각
리스크
- 비교가 쏘카 대비에 집중돼 카카오T 등 직접 경쟁 택시 플랫폼과의 비교는 상대적으로 약함
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity는 '타다=사람이 함께 오는 차, 쏘카=차만 빌려주는 서비스'로 압축하고 타다·쏘카·카카오택시 3자 비교를 제안한다. google-aio는 김앤장·더벨 출처로 법적 성격 차이까지 설명, gemini는 양사 서비스 라인업을 풍부히 나열, chatgpt는 운전 주체·이용 상황·가격·조건으로 표처럼 정리한다.
AI가 타다를 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
타다 산업 응답의 인용은 youtube·namu.wiki가 공동 선두이고 pwc.com·fortunebusinessinsights.com·samsungsds.com 등 컨설팅·시장조사 보고서가 산업 구조 설명을 받친다. 전체 인용 규모 자체가 쏘카·카카오T 대비 작아, 타다가 산업 레벨 레퍼런스에서 차지하는 존재감이 미미함을 반영한다. 자사 도메인 tadatada.com은 산업 차원에서는 거의 인용되지 않는다. 채널 전략상 타다는 라이드헤일링·가맹택시 카테고리를 다루는 산업 보고서·완성차 미디어에 자사 데이터와 사례가 인용되도록 콘텐츠를 공급해, 산업 담론에서의 카테고리 편입과 비보조 노출을 끌어올릴 필요가 크다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 37 | 10.5% | |
| 2 | 기타 | 37 | 10.5% | |
| 3 | 블로그 | 16 | 4.5% | |
| 4 | 백과사전 | 16 | 4.5% | |
| 5 | 기타 | 10 | 2.8% | |
| 6 | 온드미디어 | 8 | 2.3% | |
| 7 | 기타 | 8 | 2.3% | |
| 8 | 이커머스 | 7 | 2% | |
| 9 | 경쟁사 | 6 | 1.7% | |
| 10 | 언론 | 6 | 1.7% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 2.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 1.7% | |
| 2 | 2 | 0.6% | |
| 3 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 1.7% | |
| 2 | 2 | 0.6% | |
| 3 | 2 | 0.6% | |
| 4 | 2 | 0.6% | |
| 5 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 16 | 4.5% | |
| 2 | 5 | 1.4% | |
| 3 | 4 | 1.1% | |
| 4 | 3 | 0.8% | |
| 5 | 2 | 0.6% | |
| 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 | 2 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 37 | 10.5% | |
| 2 | 16 | 4.5% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 1.4% | |
| 2 | 1 | 0.3% | |
| 3 | 1 | 0.3% | |
| 4 | 1 | 0.3% | |
| 5 | 1 | 0.3% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 7 | 2% | |
| 2 | 2 | 0.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 37 | 10.5% | |
| 2 | 10 | 2.8% | |
| 3 | 8 | 2.3% | |
| 4 | 4 | 1.1% | |
| 5 | 4 | 1.1% | |
| 6 | 4 | 1.1% | |
| 7 | 4 | 1.1% | |
| 8 | 3 | 0.8% | |
| 9 | 3 | 0.8% | |
| 10 | 3 | 0.8% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 16 | 4.5% | |
| 2 | 백과사전 | 11 | 3.1% | |
| 3 | 이커머스 | 7 | 2% | |
| 4 | 기타 | 5 | 1.4% | |
| 5 | 기타 | 5 | 1.4% | |
| 6 | 기타 | 4 | 1.1% | |
| 7 | 온드미디어 | 4 | 1.1% | |
| 8 | 기타 | 4 | 1.1% | |
| 9 | 기타 | 4 | 1.1% | |
| 10 | 백과사전 | 4 | 1.1% | |
| 11 | 기타 | 4 | 1.1% | |
| 12 | 언론 | 4 | 1.1% | |
| 13 | 기타 | 3 | 0.8% | |
| 14 | 기타 | 3 | 0.8% | |
| 15 | 백과사전 | 3 | 0.8% |
타다를 직접 물었을 때 AI가 참고하는 출처는?
타다 브랜드 응답의 인용은 제3자 출처가 압도적으로 주도한다. youtube·namu.wiki·ko.wikipedia·blog.naver가 상위를 차지하고 hankyung·joongang·biz.chosun 등 언론 인용 비중이 높아, 타다금지법·논란·무죄 판결 같은 서사가 언론·백과를 통해 AI에 학습·인용된다. 자사 도메인 tadatada.com 인용(8)은 쏘카(socar.kr 36)·카카오T(kakaomobility 23+kakaocorp 20)에 크게 못 미쳐 온드미디어의 인용 점유가 약하다. korean.go.kr(국어사전)까지 인용되는 동음이의 오염도 관찰된다. 전략적으로는 현행 서비스(넥스트·에어·대리) 중심의 공식 콘텐츠를 강화하고 브랜드명을 명확히 식별시키는 SEO로 동음이의 혼선과 과거 논란 내러티브 의존을 줄여야 한다.
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 기타 | 27 | 12.1% | |
| 2 | 백과사전 | 26 | 11.7% | |
| 3 | 백과사전 | 13 | 5.8% | |
| 4 | 블로그 | 12 | 5.4% | |
| 5 | 온드미디어 | 8 | 3.6% | |
| 6 | 기타 | 8 | 3.6% | |
| 7 | 기타 | 7 | 3.1% | |
| 8 | 이커머스 | 6 | 2.7% | |
| 9 | 공공/기관 | 5 | 2.2% | |
| 10 | 언론 | 5 | 2.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 3.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 2.2% | |
| 2 | 2 | 0.9% | |
| 3 | 2 | 0.9% | |
| 4 | 2 | 0.9% | |
| 5 | 1 | 0.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 12 | 5.4% | |
| 2 | 4 | 1.8% | |
| 3 | 2 | 0.9% | |
| 4 | 2 | 0.9% | |
| 5 | 1 | 0.4% | |
| 6 | 1 | 0.4% | |
| 7 | 1 | 0.4% | |
| 8 | 1 | 0.4% | |
| 9 | 1 | 0.4% | |
| 10 | 1 | 0.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 0.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 26 | 11.7% | |
| 2 | 13 | 5.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 2.2% | |
| 2 | 1 | 0.4% | |
| 3 | 1 | 0.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 2.7% | |
| 2 | 1 | 0.4% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 27 | 12.1% | |
| 2 | 8 | 3.6% | |
| 3 | 7 | 3.1% | |
| 4 | 4 | 1.8% | |
| 5 | 3 | 1.3% | |
| 6 | 3 | 1.3% | |
| 7 | 3 | 1.3% | |
| 8 | 3 | 1.3% | |
| 9 | 2 | 0.9% | |
| 10 | 2 | 0.9% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 13 | 5.8% | |
| 2 | 백과사전 | 10 | 4.5% | |
| 3 | 이커머스 | 6 | 2.7% | |
| 4 | 기타 | 5 | 2.2% | |
| 5 | 온드미디어 | 4 | 1.8% | |
| 6 | 기타 | 4 | 1.8% | |
| 7 | 백과사전 | 4 | 1.8% | |
| 8 | 기타 | 4 | 1.8% | |
| 9 | 언론 | 4 | 1.8% | |
| 10 | 기타 | 4 | 1.8% | |
| 11 | 기타 | 3 | 1.3% | |
| 12 | 기타 | 3 | 1.3% | |
| 13 | 기타 | 3 | 1.3% | |
| 14 | 기타 | 3 | 1.3% | |
| 15 | 기타 | 3 | 1.3% |