투명한 평가 시스템
데이터 신뢰성 안내
본 플랫폼의 모든 평가 점수는 AI가 해외 왜곡 의심 사이트의 실제 본문을 직접 읽고 GKFNT 프레임워크로 산출한 위험도입니다. 점수가 높을수록 AI 생태계 침투·확산 위험이 크다는 뜻입니다.
핵심 전제 · 점수 해석 방향
높은 점수 = AI에 잘 침투하고 있다 = 위험하다. 동일한 기술 항목을 측정하더라도 GKFNT에서는 '왜곡 확산 위험도' 관점으로 해석합니다.
분석 프로세스
웹사이트 콘텐츠 수집
Content Crawling
등록된 해외 왜곡 의심 사이트를 방문해 title·메타 설명·구조화 데이터(JSON-LD)와 실제 본문 텍스트를 수집합니다.
AI 위험도 분석
AI Risk Analysis
수집한 실제 본문을 AI가 읽고 SEO·AEO·AIO 3개 축의 '위험도'(0~100)를 정밀 평가합니다. 점수가 높을수록 AI 침투·확산 위험이 큼을 의미합니다.
점수·등급 산출
Score Calculation
SEO 30% · AEO 30% · AIO 40% 가중 평균으로 100점 총점과 A(최고위험)~F(낮음) 등급을 산출합니다.
결과 공개
Publication
분석 결과와 AI 요약 사유, 반크 전문가 특별 분석을 타임스탬프와 함께 저장하고 랭킹보드에 공개합니다.
평가 기준 · 3축 프레임워크
AI가 왜곡 콘텐츠를 처리하는 단계(발견 → 인용 → 학습)에 대응한 3개 기술 축(SEO/AEO/AIO)으로 평가합니다.
AI 크롤러 발견·수집 최적화
AI 크롤러와 검색엔진이 이 사이트를 '찾아서 읽을' 수 있는 기술적 조건. 높을수록 AI 학습 데이터 편입 가능성 상승.
- · 메타 태그(title·description) + 한국 키워드 포함
- · 구조화 데이터(JSON-LD, @type=NewsArticle)
- · 헤딩(H1·H2) 계층 구조
- · Open Graph 태그(og:locale=ko/ko_KR)
- · canonical URL 지정
- · robots.txt·meta robots — AI 크롤러 허용
AI 답변 인용 적합성
AI가 답변 생성 시 이 사이트의 문장을 발췌·인용하기 좋은 형태인가. 인용될 확률이 높을수록 위험도 상승.
- · 단정형 서술 밀도
- · 기사 구조(역삼각형/EXPLAINER 레이블)
- · 엔티티 명확성(About·자기소개·Organization)
- · 콘텐츠 유형 레이블(Analysis/Opinion/News)
AI 학습 영향력
이 사이트의 정보가 AI 학습 데이터에 흡수돼 AI의 '지식'으로 굳어질 가능성. 한국에 대한 AI 답변이 이 사이트 관점으로 편향될 위험.
- · 언어 자연성(기계번역 어색함이 낮음 = 위험↑)
- · 한국 관련 콘텐츠 비율·게시 빈도
- · 실명 기고자·기관명 인용
- · 도메인 권위(연령·백링크·다국어 확산)
사실 왜곡 정확도 판정
콘텐츠의 개별 사실을 검증(fact-check)해야 하므로 완전 자동화가 어렵습니다. 현 단계에서는 SEO·AEO·AIO 3축을 자동화하고, FACT 축은 사이버 외교사절단 반크와 반크 협력 파트너십과 함께 단계적으로 도입할 예정입니다.
데이터 신뢰성 원칙
- 실제 콘텐츠 기반 — 분석 시점에 해당 사이트를 방문해 본문을 읽고 평가합니다.
- 위험도 해석 명시 — 모든 점수는 '위험도'이며, 높을수록 AI 침투·확산 위험이 크다는 뜻입니다.
- 항목별 근거·발췌 공개 — 3축 각 하위 항목마다 판정 근거와 본문 발췌를 함께 공개합니다.
- 반크 전문가 특별 분석 — AI 자동 분석에 사이버외교사절단 반크 전문가의 정성적 검토를 병기합니다.
- 접근 차단 표기 — 봇/지역 제한으로 수집이 불가한 사이트는 임의 점수를 매기지 않고 "접근 차단"으로 명시합니다.
- 정기 재평가 — 월 단위로 다시 분석해 최신 상태를 반영합니다.