Native Score (AI 네이티브 지식)

Native Score란?

Native Score는 테스트 프로토콜에서 외부 웹 검색이 활성화되지 않은 상태(네이티브 모드)에서 AI 모델(LLM)이 브랜드에 대해 어떻게 답변하는지 측정하는 AI Labs Audit의 지표입니다.

이는 학습 데이터 내 존재를 증명하는 것이 아니라 모델의 내부 연결에 대한 운영 지표입니다. 특정 시점에서 모델이 스스로 답변할 수 있는 내용을 반영합니다.

Native Score는 어떻게 계산되나요?

AI Labs Audit은 웹 검색을 비활성화한 상태로 각 AI 모델(ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity)에 질의합니다. 질문은 다음을 포함합니다:

• 브랜드 및 업계 인식
• 제품 및 서비스 지식
• 평판 인식
• 경쟁사 대비 포지셔닝

응답은 정확성, 완성도, 언급 감정을 기준으로 0~100점 척도로 분석 및 평가됩니다.

Native Score vs Web Score

Native Score와 Web Score는 상호 보완적인 한 쌍을 이룹니다:

• Native Score: 웹 검색 없이 모델이 답변하는 내용(네이티브 모드)
• Web Score: 웹 검색/그라운딩을 통해 모델이 찾아내는 내용

두 점수 간의 큰 차이는 기회를 나타냅니다. Web Score가 Native Score보다 훨씬 높다면, 브랜드는 온라인에서 가시적이지만 아직 모델의 지식에 내재화되지 않은 것입니다. 반대의 경우, 역사적으로 알려진 브랜드이나 현재 웹 존재감이 부족하다는 것을 시사합니다.

Native Score가 전략적인 이유

사용자가 AI에 질의할 때 항상 웹 검색을 활성화하지는 않습니다. 이런 경우 모델의 네이티브 응답만이 유효합니다. 바로 그래서 이 모드를 별도로 측정하는 것이 중요합니다.

Native Score 개선하기

Native Score는 모델이 내재화한 연결을 반영하므로 단기간에 영향을 주기 가장 어렵습니다. 그러나 중기적인 전략은 존재합니다:

• LLM이 수집하는 소스(Wikipedia, Wikidata, 언론, 학술 출판물)에서의 존재감 강화
• 온라인 언급의 양과 질 향상
• 다음 학습 업데이트를 위한 E-E-A-T 신호 구축

자세한 분석은 GEO 감사에서의 Native Score vs Web Score 기사를 참조하세요.