무료 AI 감사: PDF 리포트에는 무엇이 담기나

본격적인 감사를, 이제 모두에게 무료로

무료 AI 브랜드 감사를 누구나 이용할 수 있도록 개방했습니다. 데모나 ‘쿼리 한 번짜리 확인’이 아니라, Free 플랜 한도 안에서 같은 조사 방법론을 사용합니다. 가입과 첫 감사에 카드가 필요 없고 Free는 기간제 체험이 아닙니다. 결과가 준비되면 메일에서 대시보드로 이동합니다. PDF는 자동 생성되거나 메일에 첨부되는 것이 아니라 Overview에서 요청할 때 만들며, 데이터가 있는 섹션에 따라 슬라이드 수가 달라집니다.

왜 중요한가: 점점 더 많은 구매 여정이 검색창이 아니라 AI 어시스턴트에게 던지는 질문에서 시작됩니다. 감사는 ChatGPT와 Google AI Overviews가 당신의 브랜드·경쟁사·출처에 대해 어떻게 답하는지, 그리고 무엇을 해야 하는지를 보여 줍니다. 이는 ‘AI 속 브랜드 표현 관리’(AI Representation Management)라는 닫힌 루프의 첫 측정이며, GEO·LLMO·AEO 전술은 이 루프 안에서 작동합니다.

감사에서 실제로 일어나는 일

‘감사’라는 한 단어 뒤에는 여러 조사가 병렬로 돌아갑니다 — 그리고 각각의 깊이는 뒤이어 리포트에서 확인할 수 있습니다.

1. 온보딩은 도메인에서 시작합니다. 도메인을 입력하고 선택적으로 경쟁사를 최대 3곳 추가합니다. 그러면 Suparanku가 이용 가능한 데이터에서 비즈니스 프로필, 초기 토픽과 프롬프트를 생성합니다. 이를 별도 마법사에서 확인하는 단계는 없습니다.
2. AI 엔진 스캔. 각 프롬프트를 ChatGPT와 Google AI Overviews에서 프롬프트·엔진 쌍당 3개 샘플로 실행하고 가시성·순위·감성·경쟁사·인용 출처의 다섯 축으로 분석합니다. SparkToro는 브랜드 목록의 구성과 순서가 실행마다 달라진다고 확인했습니다. 샘플 3개는 단발 노이즈를 줄이지만 방향성 신호일 뿐 통계적 유의성이나 인과관계를 입증하지 않습니다.
3. 사이트 감사. 최대 1,000페이지에서 robots, 구조화 데이터, 메타 태그, 깨진 링크와 구조를 점검합니다. SRPS는 점수를 계산할 수 있는 페이지에만 부여되며, 바이너리 문서나 적용 대상이 아니거나 데이터가 부족한 URL은 점수에서 제외됩니다. 홈페이지에는 Lighthouse의 랩 성능 지표를 포함한 심층 점검도 실행합니다.
4. 추천 액션. 스캔과 감사에서 드러난 간극은 우선순위 액션 목록으로 자동 생성됩니다. 콘텐츠 브리프는 별도로 요청할 때 생성되며, Free 플랜의 브리프 할당량은 0이므로 모든 추천에 완성된 브리프가 붙지 않습니다.

이제 본론입니다 — 이 모든 것이 리포트에서 어떻게 보이는지. 아래 스크린샷은 모두 가상 브랜드 ‘Mikazuki’의 데모 리포트입니다. 수치도 도메인도 경쟁사도 전부 가상이며, 실제 리포트의 구조만 보여 드립니다. 슬라이드 헤더의 ‘Suparanku × Supasaito’는 파트너용 공동 브랜딩으로, 파트너 기업은 자사 이름을 저희 로고 옆에 넣은 리포트를 발행할 수 있습니다.

데모 슬라이드 1: 전체 그림을 한 페이지에

데모 리포트의 슬라이드 1 — 표지.

리포트는 세 가지 핵심 답변의 요약으로 시작합니다. AI 크롤러에게 사이트가 어떻게 보이는지(SRPS와 Lighthouse 점수), 퍼널의 어느 단계에서 발견되는지 — 지명 쿼리와 비지명 쿼리로 나눠서, 그리고 어떤 토픽에서 경쟁사가 당신을 앞서는지. 왼쪽에는 리포트의 근거 — 엔진, 토픽 × 프롬프트 × 샘플, 크롤링한 페이지 수, 경쟁사, 언급, 출처 — 를 명시합니다. 프레젠테이션 전체 대신 경영진에게 보여 줄 수 있는 슬라이드입니다. 브랜드가 지금 어디에 있는지가 한 화면에 담기고, 상세 슬라이드로 가는 참조까지 붙어 있습니다.

데모 슬라이드 8–15: 검색 시스템을 위한 기술 준비도

사이트 감사 블록은 도메인·robots 제어, 페이지 점검, 구조, 깨진 링크, 소셜 미리보기 신호, 별도 홈페이지 성능 슬라이드로 기술 준비도를 보여 줍니다. AI 시스템의 인용 여부를 예측하지는 않습니다.

슬라이드 14 — Lighthouse로 측정한 홈페이지의 랩 속도 지표.

데모는 LCP·CLS·TBT·FCP·Speed Index·TTI를 Lighthouse 임계값과 비교합니다. 이 랩 실행에서 LCP와 CLS는 양호하고 Total Blocking Time은 빨간색으로, 조사할 메인 스레드 작업을 나타냅니다. Lighthouse는 실제 사용자 Core Web Vitals가 아니며 CrUX나 RUM 같은 필드 데이터와 다를 수 있습니다.

데모 슬라이드 21: 정확히 어디에서 발견되는가 — 그리고 어디에서 안 되는가

이어 리포트는 AI 가시성으로 넘어갑니다. 감사의 프롬프트는 퍼널 단계로 태깅되고, 가시성은 단계별로 집계됩니다.

슬라이드 21 — 퍼널 단계별 가시성과 ‘지명 / 비지명 쿼리’ 구분.

여기서 가장 흔한 그림이 드러납니다. 브랜드명이 이미 포함된 쿼리에서는 가시성이 있지만(예시에서 50%), 구매자가 낯선 후보들 사이에서 고르는 비지명 쿼리에서는 6%에 그칩니다 — 게다가 그 쿼리가 코퍼스의 92%를 차지합니다. 바로 이것이 이후 추천 액션이 다루는 간극입니다.

데모 슬라이드 26: 당신의 카테고리에 답할 때 AI가 인용하는 곳

슬라이드 26 — 인용된 출처의 구성과 상위 도메인.

AI 답변은 출처에 기댑니다. 리포트는 그 전체를 보여 줍니다. 출처 유형(코퍼레이트·자사·소셜·PR·리뷰)이 어떻게 분포하는지, 그리고 어떤 도메인이 가장 많이 인용되는지. 당신의 사이트는 목록에서 하이라이트되어, 수십 개의 출처 도메인 중 몇 위에 있고 누가 그 위를 차지하는지 바로 보입니다.

데모 슬라이드 28–29: 경쟁사·출처 격차

경쟁사 블록은 토픽별의 솔직한 비교로 시작합니다.

슬라이드 28 — 언급이 포함된 AI 답변 비율: 토픽별로 당신과 추적 중인 각 경쟁사 비교.

토픽마다 각 브랜드가 차지하는 답변 비율과 퍼센트 포인트 차이가 보입니다. 지명 프롬프트는 비교에서 제외됩니다 — 비지명 답변을 둘러싼 경쟁만을 정확히 재기 위해서입니다.

슬라이드 29 — 각 브랜드를 페이지에서 확인 가능하게 언급하는 도메인.

이 화면은 각 경쟁사를 실제로 언급하는 페이지가 있는 도메인을 보여 줍니다. 출처 격차를 조사하는 데 유용한 근거이지만 경쟁사가 앞서는 이유를 증명하거나 같은 도메인에 게시하면 같은 결과가 난다고 보장하지 않습니다.

데모 슬라이드 32: 무엇을 할 것인가 — 우선순위별로

슬라이드 32 — 세 방향의 우선순위 추천 액션.

리포트는 소감이 아니라 계획으로 끝납니다. 컨텍스트·테크니컬·콘텐츠 세 방향의 추천 액션이 우선순위와 함께 나열되고, 각각이 감사에서 드러난 구체적 간극에 연결됩니다. sameAs 링크 누락 — 여기 작업 하나; 당신이 없는 토픽에서 AI가 경쟁사를 추천 — 여기 작업 하나; 무거운 JavaScript — 여기 작업 하나. 전체 추천 목록은 제품 안에 있습니다. 콘텐츠 브리프는 미리 만들어지는 것이 아니라 해당 할당량이 있는 플랜에서 요청 시 생성되며, Free에는 이 할당량이 없습니다.

리포트는 직접 읽지 않아도 됩니다 — 저희는 AI 친화적입니다

Suparanku MCP 서버를 통해 호환되는 외부 클라이언트가 감사 데이터, 지표, 추천, 리포트 메타데이터를 가져올 수 있습니다. 권한이 있는 쓰기 도구는 리포트를 요청하거나 추천 워크플로 필드를 갱신할 수 있습니다. 실제 사용 범위는 외부 클라이언트의 MCP 지원·플랜·관리자 설정과 Suparanku의 회사 접근·역할·scope·할당량·파괴적 작업 제한에 따라 달라집니다. MCP는 현재 유료 플랜에서 제공됩니다.

리포트를 받는 방법

1. 무료 가입 — 카드는 필요 없습니다.
2. 도메인을 입력하고 원하면 경쟁사를 최대 3곳 추가합니다. 시스템이 프로필·토픽·초기 프롬프트를 생성합니다.
3. 감사가 준비되면 메일에서 대시보드 결과로 이동합니다.
4. Overview에서 PDF 내보내기를 선택하면 리포트가 요청 시 생성됩니다.

리포트는 선택한 인터페이스 언어로 생성됩니다. 섹션과 슬라이드 수는 사용 가능한 데이터에 따라 달라집니다. 이 글의 슬라이드 번호는 Mikazuki 데모에만 해당하며, 고객 리포트에서는 번호가 달라지거나 일부 섹션이 없을 수 있습니다.

기대치에 대한 솔직한 이야기

감사는 성장을 약속하거나 지표가 특정 값인 이유를 증명하지 않습니다. 기준선과 작업 대기열을 제공합니다. 유료 플랜은 예약 측정과 요청형 브리프 할당량을 더하지만 게시 책임은 고객, 대행사 또는 권한을 받은 에이전트에게 있습니다. 이후 스캔은 게시 뒤 변화를 보여 줄 뿐 상관관계를 인과관계로 바꾸지 않습니다.