TRACK · MODEL DIFF 12회차

LLM SEO 인용은 모델별로 다른 답 입니다

같은 페이지 같은 마크업이 ChatGPT 에서는 인용되고 Perplexity 에서는 빠집니다. 우리 랩은 그 차이를 한 표에 묶어, 모델 픽스 일자 너머까지 같은 회차로 재측정합니다.

모델 4종 동시 측정 · 회차당 표 한 장

PROBLEM · MODEL DIFF

한 모델에서만 보이는 인용은 신호가 아닙니다

Perplexity 에서 우리 페이지가 답변 위에 박혀 있어도, 같은 프롬프트에서 ChatGPT 는 다른 사이트를 인용하고 Claude 는 인용 자체를 안 합니다. 모델별로 답변 엔진의 동작은 매주 다르게 움직이고, 한 모델만 보고 판단하는 의뢰자가 가장 많이 한 실수입니다. 우리 랩은 모델 4종을 한 표에 묶어 그 차이를 회차로 잡습니다.

측정 — ChatGPT·Perplexity·Claude·Gemini 동시
프롬프트 — 의뢰 사이트당 같은 의도 12세트
주기 — 주간 회차 + 모델 픽스 후 재측정
결과 — 회차당 인용 위치 표 한 장

Speakable 트랙

12회차

모델별 인용성 트랙 누적

4종

동시 측정 답변 엔진

12세트

의뢰당 프롬프트 의도 풀

약 79건

트랙 누적 등장 인용 사례

AUDIT FLOW · 4주

LLM SEO 인용성 진단 4주 동선

01 WEEK 1 · INTENT POOL

프롬프트 풀 12세트 정의

의뢰 사이트가 노리는 답변 의도를 12세트로 좁힙니다. 같은 의도를 4가지 문장 표현으로 변주해 모델별 응답 편차의 잡음을 줄입니다.

02 WEEK 2–3 · BASELINE

모델 4종 베이스라인

ChatGPT·Perplexity·Claude·Gemini 응답을 두 주 연속으로 잡고, 인용 위치를 한 표에 묶습니다. 모델 버전 태그와 묶음 크기를 같이 적습니다.

03 WEEK 4 · DIFF REPORT

모델별 차이 표 한 장

표 한 장에 의뢰 사이트의 인용 위치와 경쟁 사이트의 위치를 모델별로 적어 보냅니다. 같은 페이지가 어느 모델에서 신호고 어느 모델에서 잡음인지 분리합니다.

모델별 차이는 표 한 장으로 분리합니다.

한 모델 결과만 보고 판단하지 않습니다. 모델 4종 동시 측정과 모델 픽스 후 재측정을 디폴트 프로토콜로 돌립니다.

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