무료 GEO 진단

사전 등록 문서

사전등록: 이름 어휘가 AI 의 브랜드 묘사를 지배하는가

· 결과가 나오기 전에 확정·공개했습니다

  • 상태: 사전등록 (수집 전 공개)
  • 등록일: 2026-08-31
  • 원 관측: Peec AI, "AI assistants judge your company by its name" (2026-08-11). 영어권·일반 기업 대상 관측을 한국어·피부과 표본으로 재현한다.

질문

웹에 정보가 거의 없는 브랜드를 AI 에게 물으면, AI 는 모른다고 하는가, 아니면 이름에 든 어휘의 의미로 브랜드를 지어내 묘사하는가.

가설

  • H1. 정보 빈약 병원에서 "이름 어휘 유래 묘사" 비율이 정보 풍부 병원보다 높다.
  • H2. 웹 검색을 켜면 정보 풍부 병원의 이름 어휘 유래 비율은 줄어들지만, 정보 빈약 병원은 검색해도 읽을 것이 없어 덜 줄어든다.

표본 (수집 전 규칙 고정)

  • 모집단: 심평원 표시과목 피부과 450개소 전수(기존 연구와 동일 표본틀, 2026-08-13 색인 프로브 데이터로 층화).
  • 이름 어휘 사전(고정, 수집 후 변경 금지): 청담, 미소, 밝은, 맑은, 봄, 빛, 별, 예쁜, 고운, 참, 좋은, 편한, 라온, 연세, 서울.
  • 매칭 규칙: 행정구역·법인 어절(특별시·광역시·특별자치도·의료법인·의료재단)을 제거한 뒤 부분 문자열 매칭("특별시"의 '별' 오매칭 방지, 표본 뽑기 전 확정).
  • 두 층: 정보 풍부 = 사이트 도달 가능하고 색인 5페이지 이상, 정보 빈약 = 사이트 없음 또는 색인 0. 각 층에서 이름에 사전 어휘가 포함된 병원을 무작위 10곳(지역 중복 3곳 이하). 병원 실명은 공개하지 않는다(기존 연구와 동일).

수집

  • 질의: "{병원명}({시군구})은 어떤 병원인가요?" 1종.
  • 모델 2종: gemini-3.7-flash · gpt-5.6-sol. 모델 간 수치는 합산하지 않는다.
  • 조건 2종: 웹 검색 off / on.
  • 반복 3회, 반복은 바깥 루프. 총 20곳 × 2모델 × 2조건 × 3회 = 240콜.
  • 응답 본문 전량 보존.

측정 (채점 규칙, 수집과 분리)

응답의 묘사 문장을 4분류한다. 채점은 LLM 판정 + 수기 표본 20건 대조 (brand-knowledge 연구의 판정 절차 재사용).

  • FACT: 확인 가능한 사실에 근거 (주소·진료과목·사이트 기재 내용)
  • LEXEME: 이름 어휘의 의미가 묘사에 등장하고 사실 근거가 없음 (예: "밝은" → "밝고 친절한 분위기")
  • HEDGE: 모른다고 하거나 불확실을 표명
  • ERROR: 확인 가능한 사실과 모순

주 지표: 병원별 LEXEME 비율. H1 은 층 간 비교, H2 는 조건 간 비교.

한계 (미리 적음)

  • 단일 업종·단일 국가. 원 관측(일반 기업)과 표본이 다르다.
  • 관찰 연구다. 이름이 원인이라는 인과 주장은 하지 않는다.
  • 어휘 사전은 임의 선정이며, 사전에 없는 어휘 효과는 잡지 못한다.
  • n=층당 10 은 방향 확인용이다. 신뢰구간은 넓게 나온다.

결과 및 정오 (2026-08-31, 수집 당일)

수집 240콜(실패 0) · Gemini 판정 + 수기 대조. 등록 시점과 같은 날 결과를 붙인다.

판정 수치 (검색 off)

Gemini poor Gemini rich GPT poor GPT rich
LEXEME 비율 13.3% (4/30) 10.0% (3/30) 0% 0%
HEDGE(주된 태도) 0% 0% 0% 0%
사실 주장 포함 100% 100% 100% 100%

검색 on 에서 Gemini LEXEME 은 두 층 모두 0%로 떨어졌다(H2 방향 일치).

판정

  • H1 불지지. 층 간 차이가 사실상 없다(13.3% 대 10.0%, GPT 는 양쪽 0%).
  • 어휘 전이는 '청담'에서만 관측됐다(7건 전수). 미소·고운·빛·맑은 등 일반 어휘의 의미 전이는 0건. 청담은 지명이자 고급 함의 어휘라 이름 효과와 지역 고정관념을 이 설계로는 가를 수 없다. 원 관측(Peec, 일반 기업 12건 중 1건)은 이 표본에서는 재현되지 않았다고 보는 것이 맞다.
  • 탐색적 관측(사전등록 밖, 가설 아님): 검색 없이도 두 모델 모두 "모른다"를 주된 태도로 삼은 응답이 0건이고, 색인 0 병원에조차 진료과목 목록을 확신조로 생성했다. GPT 는 말미에 유보 문구를 붙이는 경향, Gemini 는 "대표적인" 류 단정 경향. 이 관측은 별도 설계로 검증할 가치가 있다.

발견된 결함 (다음 회차 정정 사항)

  • 동명 병원 조인 버그. 표본틀 조인을 병원명 단독 키로 해서, 동명 병원 (고운·연세·서울피부과의원 등 최대 6/20)의 지역·웹사이트 정보가 다른 지역 쌍둥이와 섞였을 수 있다. 질의에 넣은 지역이 해당 병원의 실제 지역이 아닐 수 있어 region_error 지표는 무효로 처리한다. 재표집 시 (병원명, 지역) 복합 키.
  • 위 결함은 층 구분(색인 수 기준)과 어휘 전이 판정에는 영향이 제한적이나, 이 회차 전체를 파일럿으로 간주한다.

← 인트릭스 연구소