Findable Research · v0.1Open Dataset · CC BY 4.0

K-GEO-Bench v0.1
한국어 GEO 측정 공개 데이터셋

K-뷰티 5사 × 7 AI 엔진 × 4 프롬프트로 수집한 140개 측정 응답입니다. 한국어 AI 검색 가시성을 재현하고 비교할 수 있도록 측정 결과와 조건을 공개합니다.

1.0 · Dataset Info

5 brands · 7 engines · 4 prompts = 140 responses.

5
Brands
7
AI Engines
140
Responses
CC BY 4.0
License
3.0 · Key Findings

5사 측정에서 보이는 한국어 GEO 패턴.

Finding 1

K-뷰티 카테고리는 한국어·영문 AI 모두에서 강세

5사 평균 SoV는 93.2/100이었습니다. 글로벌 4개 엔진(ChatGPT·Claude·Perplexity·Gemini)과 한국 엔진(HyperCLOVA X·네이버) 응답에서 브랜드 언급이 관찰됐습니다. 이 표본만으로 원인을 단정하지 않습니다.

Finding 2

다음(Daum)은 K-뷰티 카테고리 약세: 카카오 검색 인덱스 갭

다음의 5사 평균 브랜드 언급률은 55%로 다른 측정 엔진보다 낮았습니다. 아누아는 75%여서 브랜드별 차이도 확인됐습니다. 원인은 이번 데이터만으로 판단할 수 없습니다.

Finding 3

아누아가 5사 중 가장 높은 SoV 96/100을 기록

아누아는 이 표본에서 SoV 96/100을 기록했습니다. 제품 유통·리뷰·웹 문서 중 무엇이 결과에 영향을 줬는지는 별도의 출처 분석과 반복 측정이 필요합니다.

4.0 · Usage & License

CC BY 4.0. 자유 활용·재배포 가능, 출처 표기 필수.

연구용 활용

한국어 LLM 평가, GEO 방법 검토, K-뷰티 산업 분석에 활용할 수 있습니다. 필드 정의와 측정 조건은 내려받은 파일에서 확인할 수 있습니다.

로드맵 (v0.2~v1.0)

인큐베이팅 6개월 동안 K-뷰티 50사 → v0.5 (2026.09). K-뷰티·K-패션·K-콘텐츠 200사 → v1.0 (2026.12). 네이버 R&D 공동 발표 검토.

한국어 GEO의 출발선,
지금 같이 만듭니다.

우리 브랜드 측정 추가