눈팅만 하다가 처음 글 올립니다.

  요즘 검색 대신 ChatGPT나 Gemini에 물어보는 사람이 늘었는데, 문득 "그럼 AI는 어떤 한국 사이트를 근거로 답하고, 어떤 업체를 추천하는 걸까?"가 궁금해졌습니다.

  찾아보니 해외 툴은 있는데 한국어 질문·한국 사이트 기준으로 재는 곳이 없어서, 그냥 제가 만들었습니다.

https://citly.co.kr

  ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity에 같은 질문을 반복해서 던지고, 답변에서 인용된 사이트와 추천된 업체를 수집해 랭킹으로 만드는 방식입니다.
  최근에는 네이버 AI 검색도 측정 대상에 추가했습니다.

  개발 스택은
  - Next.js (App Router)  
  - Supabase
  - Vercel
  - 수집은 Playwright 입니다.
   
  혼자 만들다 보니 수집 파이프라인이 제일 오래 걸렸습니다.

  만들면서 겪은 것 몇 가지:
  - AI마다 인용 표시 방식이 전부 달라서 엔진별 파서를 따로 만들어야 했습니다. 모델 업데이트되면 조용히 깨지는 게 제일 무섭습니다.
  - 네이버 AI탭은 URL 직접 진입을 거부합니다. 통합검색으로 들어가서 AI탭을 클릭하는 흐름을 그대로 재현해야 했습니다.
  - 사이트는 도메인으로 정리되는데, 업체는 같은 가게가 지점·표기 차이로 다르게 나와서 플레이스 ID 단위로 정규화해야 했습니다.
  - 답변 원문은 불변으로 저장하고 랭킹·점수는 전부 재생성 가능하게   분리했습니다. 계산 로직 바꿀 때마다 원본 다시 모을 수는 없어서요.

  측정하다 보니 재미있는 것도 나왔습니다.
  네이버 AI가 추천한 업체 4,485곳을 모아보니 평점 4.0 미만은 0.3%뿐이었고, 같은 질문을 반복하면 추천 목록이 완전히 같은 경우가 6.3%밖에 안 됐습니다. AI 답변은 생각보다 훨씬 자주 바뀝니다.

  아직 부족한 서비스지만 모두 무료로 열어뒀습니다.
  써보시고 피드백 주시면 감사하겠습니다.
   
  측정 방식이나 수집 관련 궁금한 점도 댓글로 답변드리겠습니다.