많은 기업은 AI 유입 측정을 브라우저 JavaScript에서 시작합니다. 올바른 출발점입니다. AI referrer에서 온 사람 방문을 식별하고, 체류와 전환을 볼 수 있습니다. 하지만 거기서 멈추면 AI 활동의 상당 부분을 놓칩니다.
AI crawler는 JavaScript를 실행하지 않는 경우가 많습니다. 서버 측 agent fetch는 브라우저 세션을 만들지 않습니다. MCP나 API를 통한 데이터 접근은 일반 웹 분석에 나타나지 않습니다. JS는 중요하지만 AI 가시성의 끝은 아닙니다.
L0: 플랫폼 기준선
GA4, GSC, 광고 플랫폼만 보는 단계입니다. 사람 방문과 검색 수요 일부는 보이지만 AI 에이전트가 어떤 페이지를 읽었는지는 거의 보이지 않습니다. 출발점으로는 충분하지만 전체 그림은 아닙니다.
L1: 퍼스트파티 JS
자사 도메인에서 동작하는 JS를 배포하면 AI referrer, 방문자 행동, 페이지뷰, 폼 제출, 구매 전 행동을 더 정확히 볼 수 있습니다. CitationGraph 같은 1st-party 데이터가 여기서 의미를 갖습니다. 다만 JavaScript를 실행하지 않는 AI는 여전히 보이지 않습니다.
L1.5: Edge Lite Bridge
CDN이나 Edge에서 요청을 가볍게 관측하면 GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, ChatGPT-User 같은 접근을 브라우저 이전 단계에서 잡을 수 있습니다. 이 단계는 투자 대비 효과가 큽니다. JS로 보이지 않던 Request 계층이 보이기 때문에 AIAA가 갑자기 늘 수 있습니다. 하지만 그것은 AI가 갑자기 늘어난 것이 아니라 측정 범위가 넓어진 것일 수 있습니다.
L2: 관리형 로그 연결
Cloudflare, Vercel, Shopify, 서버 access logs를 지속적으로 수집하는 단계입니다. 어떤 에이전트가 어떤 path를 얼마나 자주 읽었고 어떤 status code를 받았는지 볼 수 있습니다. GEO, SEO, 보안, 인프라가 같은 데이터를 놓고 대화할 수 있게 됩니다.
L3: 엔터프라이즈 텔레메트리
OpenTelemetry GenAI span, MCP tool call, API audit, checkout이나 payment authorization까지 연결하는 단계입니다. 모든 기업이 처음부터 필요로 하지는 않습니다. 그러나 AI agent가 실제 업무 API와 거래 흐름에 관여하면 감사 가능한 실행 체인이 필요해집니다.
Evidence Ladder의 핵심은 각 단계가 서로 다른 질문에 답한다는 점입니다. JS는 사람 방문을 봅니다. Edge는 에이전트 요청을 봅니다. 로그는 전체 요청 지도를 만듭니다. 텔레메트리는 실행 체인을 보여줍니다. 이를 하나의 “AI 트래픽”으로 합치지 말고 증거 수준으로 관리해야 합니다.
FAQ
Q1: 왜 JS만으로는 부족한가요?
A: 많은 AI crawler와 server-side fetch는 JavaScript를 실행하지 않기 때문입니다.
Q2: 무엇부터 도입해야 하나요?
A: 대부분의 팀은 퍼스트파티 JS와 Edge 관측부터 시작하는 것이 현실적입니다.
Q3: Edge 도입 후 지표가 급증하면 성장인가요?
A: 아닐 수 있습니다. 측정 범위가 넓어진 Coverage Expansion Lift일 수 있습니다.
Q4: L3는 언제 필요한가요?
A: AI agent가 tool call, checkout, payment, 업무 API에 관여할 때 필요합니다.
Q5: Gravity의 관점은 무엇인가요?
A: 각 단계의 증거를 분리하고 AIAA로 연결해야 한다는 것입니다.