1편이 놓은 세 개의 기둥

1편 전문: 제안서 원장보고서 v1.2 (2026. 8. 18). 2편은 그 다음 물음 — "그렇게 만든 기사를, AI에 물으면 우리가 나오는가"에서 시작합니다.

검색창의 맨 위가 바뀌었습니다

링크 열 개가 나오던 자리에, 이제 AI의 답 한 단락이 먼저 나옵니다. 경쟁은 "몇 번째 링크"가 아니라 "AI가 누구를 출처로 삼았는가"입니다.

실물 사례 — "코스피 거래대금 급감 원인": 우리 기사가 네이버 검색 1위인데, AI 브리핑의 출처에는 없었습니다. 링크 1위와 출처는 다릅니다.

지금이 맞출 때입니다. 주제로 묻는 자리의 출처는 통신사·경제지·우리 기사의 전재본 — 우리는 20건 중 1건. 닫힌 자리가 아니라, 비어 있는 자리입니다.

네이버 스스로 "정확하지 않을 수 있어요"라고 붙입니다 — 틀릴 수 있다고 인정한 자리, 그 구멍이 우리 자리입니다.

네이버 AI 브리핑에서, 이런 것을 본 적 있으십니까

독자는 이제 이 요약을 먼저 읽습니다. 그 구멍을 우리 기사가 채울 때, 그 기사가 출처가 됩니다. 그래서 먼저 물었습니다 — 지금 AI에 물으면, 우리가 나오는가?

20건 × 4단계 질의 × 6표면 — 각 1회

미디어펜 주요 기사 20건을 네 단계 질의로 바꿔 가며, 여섯 표면(네이버 검색·AI 브리핑 · 구글 검색·AI 개요 · ChatGPT · Gemini)에서 미디어펜이 링크·출처로 나오는지 보았습니다.

질의어 전체 20건 × 4단계는 부록에 있습니다. 키워드는 저희가 뽑았고(실제 독자 질의 아님), 파일럿에서는 자동완성·연관검색어에서 수확한 실제 질의를 씁니다.

물음을 넓힐수록, 우리가 사라집니다

먼저 잰 6건(오후)도 같은 모양이었습니다 — 브리핑 6 → 5 → 1 → 0.

왼쪽 두 열과 오른쪽 두 열은 다른 질문입니다

주제로 물었을 때 AI가 대신 부른 이름들

같은 날, 같은 지면 — 갈린 운명

20건 중 중간 키워드까지 버틴 기사는 이 기사와 공사비 상승률 해설(Gemini 인용) — 둘 다 해설형입니다. 사례는 아직 둘이고, 인과는 4주 파일럿에서 잽니다.

요약하면 열 편 중 하나 — 갈림길은 세 가지 물음입니다

이 세 물음을 "웨지쿼리"라 부릅니다(명칭 후보). "AI에게 읽히게 하는 것은 이 물음에 있다"는 아직 가설이며, 4주 파일럿에서 잽니다.

1편의 소클이 하는 일이 바로 이 물음입니다

세 가지 물음을 기자가 혼자 떠올리는 것이 아닙니다. 우리 원장(지식그래프)이 먼저 묻습니다.

기자가 답하는 순간 쐐기가 정해집니다. 1편에서 "그래프가 묻고 기자가 답한다"고 말씀드린 그 루프가, 보도자료 앞에서는 이렇게 작동합니다. 기사를 쓰는 과정이 곧 그래프를 쌓는 과정이라는 1편의 문장이 여기서 실물이 됩니다.

효과는 말하지 않고, 잽니다

개인의 기술이 아니라, 회사의 시스템으로

한 바퀴 돌 때마다 절차는 다듬어지고 원장은 쌓입니다 — 도입이 아니라 성장의 구조입니다.

빈틈을 메우는 기사 작성 어시스턴트

AI가 빨리 훑는 시대는 당분간 계속됩니다. 저희가 만들려는 것은 그 빈틈을 메우는 기사 작성 어시스턴트입니다 — 자동으로 써 주는 것이 아니라, 구멍을 먼저 보게 하는 절차입니다.

미리 답해 두는 다섯 가지

그래프와 질의어 전체

질의어 전체 — 20건 × 4단계

키워드는 저희가 뽑았습니다(실제 독자 질의 아님). A1~A6 = 오후 선행 6건(구글 축 유효), B1~B14 = 저녁 추가 14건.