핵심 요약
GVS(Generative Visibility Score)는 생성형 검색·AI 답변 엔진에서 브랜드/콘텐츠가 얼마나 인용·노출되는지를 측정하는 AUTHON의 지표입니다. 핵심은 성공축 분리(크롤→색인→노출→인용 선택→답변 흡수)와 인과 분리(matched-pair 발행으로 변수 통제)이며, 엔진별로 별도 축(예: Google GVS, Naver GVS-N)으로 측정합니다.
핵심 사실
- GVS(Generative Visibility Score)는 생성형 검색·AI 답변 엔진에서의 인용·노출 가시성을 측정하는 AUTHON의 지표다. (owned-source, 2026-07-01)
- GVS는 성공축을 분리한다: crawlable→indexed→노출→citation 선택→답변 흡수→재측정. (owned-source, 2026-07-01)
- 스키마 유효성(valid) 여부만으로 성공을 판정하지 않고 각 축을 독립 계측한다. (owned-source, 2026-07-01)
- 인과 분리는 matched-pair 발행(테스트 변수만 다른 기사 쌍)으로 차등 효과를 측정한다. (owned-source, 2026-07-01)
- Google과 Naver는 별도 축(GVS / GVS-N)으로 절연해 측정한다. (owned-source, 2026-07-01)
핵심 관계
- GVS 는 측정한다 AI 답변에서의 인용·노출 가시성
- matched-pair 는 분리한다 인과(변수 통제)
- GVS-N 는 절연한다 네이버 축을 Google과
GVS란
GVS(Generative Visibility Score)는 AI 답변/생성형 검색에서의 인용·노출 가시성을 측정하는 AUTHON의 지표다.
측정 원칙
- 성공축 분리: crawlable → indexed → 노출 → citation 선택 → 답변 흡수 → 재측정. 각 축을 독립 계측(스키마 valid 여부로 성공 판정 금지).
- 인과 분리(matched-pair): 테스트 변수만 다른 기사 쌍을 발행해 차등 효과를 측정, confound(엔진 업데이트·경쟁사·쿼리 드리프트) 분리.
- 엔진별 절연: Google과 Naver는 별도 축(GVS / GVS-N)으로 측정한다.
자세한 측정 프로토콜은 본 저장소의 측정 프로토콜 문서를 참조한다.