Bing 웹마스터 도구에 네 가지 새로운 AI 가시성 통찰 기능 출시

핵심

마이크로소프트가 Bing 웹마스터 도구의 AI 성능 리포트를 확장하면서, 출판사와 사이트 소유자들이 AI 생성 답변에서 자신의 콘텐츠가 인용되는 방식을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있는 네 가지 새로운 기능을 전역적으로 미리보기로 출시했다.

배경: AI 성능 리포트의 확대

• 올해 초 마이크로소프트는 AI 성능 리포트를 Bing 웹마스터 도구에 도입해, 콘텐츠가 Microsoft Copilot, Bing, 그리고 선택된 파트너 AI 경험에서 어떻게 나타나는지 가시성을 제공
• 이 기초 위에서 AI 성능 대시보드의 더 넓은 비전을 제시: 조직들이 AI 웹 전역에서 어떻게 노출되는지 더 잘 이해하도록 돕는 것
• 원래의 AI 성능 기능은 중요한 질문을 답변했다: "내 콘텐츠가 어디서 AI 생성 답변으로 인용되고 있는가?"
• 새로운 기능들은 이 기초 위에서 다음을 돕도록 설계됨:
  • 콘텐츠가 왜 표시되는지 이해
  • 어떤 더 큰 주제 영역에서 가시성을 얻는지 파악
  • 다른 인용된 출처에 상대적으로 어떻게 진화하는지 파악
  • 인용 패턴이 시간에 따라 어떻게 변하는지 파악

새로운 기능의 필요성

• AI 기반 경험이 계속 진화함에 따라, 출판사들은 전통적인 순위와 키워드 분석을 넘어선 도구가 필요
• AI 생성 답변은 동적이고 문맥적이며 종종 여러 출처에서 종합됨
• 이 시스템에서의 가시성을 이해하려면 단일 지표나 표면적인 인용 수 이상이 필요함
• Bing 웹마스터 도구는 쿼리 문맥, 주제 패턴, 상대적 인용 존재감, 시간에 따른 변화를 제공하는 더 깊은 통찰을 목표로 함

의도(Intents): 인용 뒤의 문맥 이해

• 도전 과제: 출판사들은 AI 생성 인용 뒤의 문맥을 이해하기 어려워함. 단순 쿼리만으로는 이야기의 일부만 전달
• 기저성(Grounding)의 정의: AI 생성 답변에서 기저성은 시스템이 응답을 지원하고 인용하는 데 사용하는 출처 자료와 웹 증거
• 의도 기능의 작동:
  • 기저성 쿼리가 정보 검색(Informational), 상업적(Commercial), 탐색(Navigational), 학습 및 해결(Learn and Solve), 조사(Research), 창작(Creation), 지역(Local) 등 더 넓은 카테고리로 분류됨
  • 출판사가 단순히 어떤 쿼리가 인용을 촉발했는지 보는 것을 넘어, AI 시스템이 인용 표시와 연결한 더 큰 쿼리 문맥을 이해할 수 있도록 함
• 활용 사례:
  • 전자상거래 출판사: 비교 지향적이거나 쇼핑 중심 AI 경험에서 강한 가시성 발견 가능
  • 교육 출판사: 콘텐츠가 연구나 학습 지향 상호작용에서 자주 표시되는 것을 파악 가능
  • 이 통찰들은 출판사들이 AI 시스템이 콘텐츠를 표시하는 경험 유형에 맞춰 콘텐츠 구조와 깊이를 정렬하도록 돕는다

주제(Topics): 개별 쿼리 대신 주제를 통한 가시성 파악

• 핵심 아이디어: AI 시스템은 고립된 키워드가 아닌 개념과 주제 전반에 걸쳐 추론하기 때문에, 주제 기능은 출판사들이 현대 AI 시스템이 정보를 구성하는 것과 같은 주제 구조에서 가시성을 이해하도록 도움
• 작동 방식:
  • 관련된 기저성 쿼리를 더 넓은 주제 클러스터로 그룹화
  • 예: "태양 전지판(solar panels)", "태양에너지 효율(solar energy efficiency)", "주택용 태양 설치(residential solar installation)"와 같은 쿼리가 모두 "태양에너지(Solar Energy)"라는 더 큰 주제 클러스터에 매핑될 수 있음
• 장점:
  • AI 가시성 분석에 더 자연스러운 방식 제공
  • 콘텐츠 팀과 출판사들은 보통 고립된 키워드가 아니라 주제, 편집 영역, 청중 관심사 관점에서 사고
  • 주제 기능이 기저성 쿼리 데이터를 AI 참여의 더 주제적 보기로 변환해 이 간극을 메움
• 활용:
  • 권위의 새로운 영역 식별
  • 주제 범위의 갭 발견
  • AI 시스템이 관련 콘텐츠를 의미론적으로 어떻게 그룹화하는지 더 잘 이해
• 기술 상태: 의도(Intents)처럼 주제도 진화하는 AI/머신러닝 분류 시스템으로 구동. 미리보기 단계에서 일부 라벨은 여전히 광범위할 수 있으며, 특히 매우 전문화되거나 틈새 영역에서 그러하지만, 이미 의미 있는 주제 패턴을 드러내고 있으며, 모델이 성숙해지고 더 넓은 실제 사용으로부터 학습하면서 품질과 정확성이 계속 향상될 것으로 예상

인용 점유율(Citation Share): 상대적 가시성 측정

• 정의: 인용 점유율은 특정 기저성 쿼리에 대해 사이트가 받은 인용 공간의 비중을 보여줌. 같은 기저성 쿼리에 대해 모든 사이트에서 표시된 모든 인용 중 사이트에 귀속된 인용의 백분율로 계산
• 차이점:
  • 총 인용 수는 콘텐츠가 AI 생성 답변에 얼마나 자주 나타나는지 보여줌
  • 인용 점유율은 해당 쿼리에 대해 인용된 모든 출처 전체 중에서 얼마나 많은 가시성을 받았는지 보여줌
• 가치:
  • 출판사들이 시간에 따라 가시성이 어떻게 진화하는지 더 방향성 있는 보기 제공
  • 콘텐츠가 AI 생성 경험에서 강한 가시성과 성장하는 표현을 갖춘 영역 식별
  • 많은 출처에 걸쳐 가시성이 더 분산된 영역 식별 가능
• 설계 의도: 인용 점유율은 관찰 지표로 설계됨. 순위 매기기 시스템이나 경쟁 스코어보드가 아님
  • 경쟁사 도메인을 노출하지 않음
  • 트래픽 점유율을 나타내지 않음
  • 콘텐츠에 품질 점수를 부여하지 않음
• 역동성: AI 인용 생태계는 본질적으로 역동적. 사용자 행동 변화, 진화하는 모델, 신선도 신호, 파트너 새로고침 주기, 웹 전역의 광범위한 변화로 인해 인용 패턴이 변할 수 있음

비교(Compare): 시간에 따른 변화 추적

• 기능: 출판사들이 이전 기간을 현재 리포트 보기에 직접 오버레이할 수 있음
• 목적: 시간에 따라 인용 활동이 어떻게 변화하는지 시각적으로 이해하기 쉽게 하고, 콘텐츠 업데이트, 계절성, 변화하는 수요, 광범위한 생태계 변화와 상관관계가 있을 수 있는 변화를 관찰
• 활용 사례: 현재의 30일 기간을 이전 30일과 비교하거나 사용자 정의 날짜 범위를 선택해 진화하는 인용 트렌드를 더 잘 이해
• 설계 의도: 인용 활동 변화를 관찰하도록 설계. 진화하는 AI 모델, 경쟁하는 콘텐츠, 신선도 신호, 사용자 수요 변화 등 많은 요소가 인용 활동에 영향을 미칠 수 있음

투명성 강화

• 이 새로운 기능들은 콘텐츠가 AI 기반 경험 전반에서 어떻게 나타나는지 더 큰 투명성을 제공하기 위한 마이크로소프트의 지속적인 노력의 일부
• 필요성: AI 답변이 정보 발견 방식의 더 큰 부분이 됨에 따라, 출판사들은 원시 인용 수 이상이 필요
  • 인용 뒤의 문맥을 이해하는 데 도움이 되는 리포트
  • 주제 이해
  • 상대적 존재감 파악
  • 시간에 따른 변화 관찰
• 효과:
  • 의도, 주제, 인용 점유율, 비교는 출판사들에게 인용 활동을 관찰하고, 가시성 패턴을 식별하고, 콘텐츠 전략에 대해 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 더 실용적인 방식 제공
  • AI 가시성을 단일 순위나 점수로 변환하지는 않지만, 웹마스터들에게 진화하는 AI 경험 전반에서 콘텐츠가 어떻게 표현되는지 이해하기 위한 더 풍부한 신호 세트 제공
• 향후 계획: AI 웹이 계속 진화함에 따라, 마이크로소프트는 웹마스터와 콘텐츠 작성자를 위한 새로운 리포트 기능, 더 풍부한 분석, 더 나은 가시성 도구에 계속 투자할 예정. 이 미리보기 기능들은 AI 가시성을 더욱 이해하기 쉽고 실행 가능하며 출판사 생태계에 유용하도록 만들기 위한 더 광범위한 노력의 초기 단계

이용 가능성 및 피드백

• 출시: 의도, 주제, 인용 점유율, 비교가 현재 전역적으로 Bing 웹마스터 도구 내에서 미리보기로 출시되기 시작
• 현 상태: 초기 미리보기 혁신으로, 지속적으로 발전하는 AI/머신러닝 시스템 및 집계된 인용 신호를 기반으로 함
• 품질 향상: 더 많은 데이터가 사용 가능해지고 더 많은 출판사들이 이 경험들과 상호작용함에 따라, 이 기능들의 품질, 범위, 정확성이 시간이 지남에 따라 계속 강화될 것으로 예상
• 피드백: 출판사, 콘텐츠 작성자, GEO(지리적 최적화 담당자), 사이트 소유자들이 이 새로운 기능들을 탐색하도록 권장. 마이크로소프트는 AI 성능 대시보드 문맥 내에서 사용자 친화적 UI를 통해 피드백을 제공할 수 있도록 하는 미리보기 기능을 새롭게 도입