원본 데이터 · 공개
국내 호텔 19곳은 AI 답변에 얼마나 등장했나
2026-06-10부터 2026-07-16까지 YUSA가 국내 호텔 19곳을 같은 절차로 측정한 결과입니다. 호텔명은 공개하지 않습니다. 인용하실 때는 출처를 YUSA(yusageo.com)로 밝혀 주시면 됩니다.
한국어 비브랜드 질의에서는 어땠습니까?
“명동역 근처 가성비 호텔”, “김해공항에서 가까운 부산 광안리 호텔”처럼 호텔 이름을 넣지 않은 질의 95건을 넣고, 답변에 그 호텔이 등장하는지 셌습니다.
| 구분 | 건수 | 비중 |
|---|---|---|
| 답변에 등장하지 않음 | 76 | 80% |
| 이름이 언급됨 | 18 | 19% |
| 추천으로 제시됨 | 1 | 1% |
| 합계 | 95 | 100% |
호텔 단위로 보면, 측정한 17곳 가운데 8곳(47%)은 질의 5개 전부에서 한 번도 등장하지 않았습니다.
중국어 질의에서는 어땠습니까?
같은 성격의 질의를 중국어로 바꿔 호텔 12곳에 대해 46건을 측정했습니다. 해당 호텔이 답변에 등장한 사례는 0건이었습니다.
질의 자체가 답을 받지 못한 것은 아닙니다. 같은 중국어 질의에서 다른 호텔의 이름은 제시되었습니다. 다만 측정 대상 호텔이 그 자리에 없었습니다. 중국어 질의 60건 중 14건은 결과가 비어 있었고, 이 건들은 위 집계에서 제외했습니다.
홈페이지에서 무엇이 반복적으로 발견되었습니까?
| 결함 | 발생 호텔 | 비율 |
|---|---|---|
| Hotel 스키마(JSON-LD) 없음 | 18/19 | 95% |
| H1 제목 태그 없음 | 17/19 | 89% |
| 종료된 구 애널리틱스(UA) 코드 잔존 | 7/19 | 37% |
| canonical 이 http/https 불일치 | 2/19 | 11% |
| OG 태그에 굽은 따옴표 혼입 | 2/19 | 11% |
| 메타 설명이 없거나 너무 짧음 | 1/19 | 5% |
결함이 하나도 발견되지 않은 곳은 19곳 중 1곳이었습니다.
종합 점수는 어떻게 분포했습니까?
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 중앙값 | 50.0 |
| 평균 | 48.9 |
| 최저 ~ 최고 | 27.3 ~ 81.7 |
세부 축 가운데 가장 낮게 나온 것은 구조화 데이터였습니다.
| 축 | 평균 | 중앙값 |
|---|---|---|
| 구조화 데이터 | 27.6 | 30 |
| AI 인용 적합성 | 58.2 | 65 |
| 기술 SEO | 60.9 | 55 |
이 데이터의 한계는 무엇입니까?
- 표본 — 19곳은 무작위 추출이 아니라 진단을 의뢰한 호텔과 그 경쟁 호텔입니다. 국내 호텔 전체를 대표하지 않습니다.
- 엔진 — 웹 검색을 사용하는 두 개의 생성형 엔진으로 측정했습니다. ChatGPT와 Perplexity는 이번 집계에 포함되지 않았습니다.
- 반복 — 질의당 1회 관측입니다. 같은 질의도 실행마다 답이 달라지므로, 등장/미등장의 이진 관찰로만 다루고 순위나 점수 차이로 해석하지 않습니다.
- 시점 — 2026-06-10~2026-07-16 기준입니다. 이후 결과는 달라질 수 있습니다.
측정 절차는 측정 방식에 적었습니다. 점수 산식과 가중치는 공개하지 않습니다.
같은 방식으로 당신의 호텔을 측정해 드립니다
홈페이지 주소만 주시면 됩니다. 첫 회신까지 1영업일.