AI 검색은 이미 아는 브랜드를 더 추천하나요?
연구에서는 모델이 이미 알고 있는 브랜드가 검색어와 답변에 등장하는 경향이 관찰됐다. 연구진은 먼저 검색 기능을 끈 모델에 각 질문에 맞는 브랜드와 사이트를 물어 모델이 무엇을 알고 있는지 확인했다. 그런 다음 검색 기능을 켜고 같은 질문을 다시 넣어 검색어와 답변에 어떤 이름이 등장하는지 대조했다.
미국 가정용 인터넷 시장을 대상으로 한 재실행에서, ChatGPT 모델이 해당 질문에 대해 검색 없이도 알고 있던 브랜드는 검색어에 포함된 비율이 67%였다. 모델이 미리 답하지 못한 브랜드는 11%였다. 이 수치는 연구진이 정한 질문과 브랜드를 대상으로 API에서 관찰한 결과다. 모든 브랜드가 67% 확률로 추천된다는 뜻은 아니다.
연구진은 모델의 사전 지식이 검색과 답변에 영향을 줄 가능성을 제시했지만, 기업이 인지도를 높이면 추천이 얼마나 늘어나는지 직접 실험하지는 않았다. 소비자가 잘 아는 브랜드와 모델이 이미 알고 있는 브랜드도 같은 개념으로 볼 수 없다.
이 연구는 어떤 질문과 답변을 분석했나요?
연구진은 성격이 다른 두 미국 시장을 90일 동안 살폈다. 주된 자료는 가정용 인터넷 서비스에 관한 질문이었고, 두 번째는 건축·엔지니어링·건설 기업이 쓰는 제안서와 영업개발 소프트웨어에 관한 질문이었다.
두 자료를 합하면 답변은 158,099건, 인용은 468,037건이다. 여기서 인용은 답변에 연결된 URL을 세는 단위이며 한 답변에 여러 URL이 붙을 수 있다.
질문은 이용자의 실제 검색 기록에서 무작위로 뽑은 것이 아니다. 연구진이 운영하는 모니터링 플랫폼의 이용 조직을 위해 작성된 영어 질문이다. 따라서 이 숫자를 일반 소비자 전체의 행동이나 국내 시장 점유율로 해석하면 안 된다.
브랜드가 언급되면 홈페이지도 인용된 건가요?
아니다. 브랜드 언급과 홈페이지 인용은 서로 다른 결과다. AI 답변에 회사 이름이 등장해도 그 회사 홈페이지가 링크되지 않을 수 있다. 반대로 홈페이지가 출처로 링크됐더라도 회사가 추천 후보로 소개됐는지는 답변 내용을 따로 읽어야 한다.
연구에서 ChatGPT가 사용자의 질문에 없던 브랜드를 언급한 경우의 46%에는 그 브랜드를 명시한 인용 페이지가 연결되지 않았다. 이는 해당 연구에서 정의한 브랜드 언급의 비율이지 전체 답변의 46%가 출처 없었다는 뜻은 아니다. 출처 링크가 없다는 사실만으로 설명이 맞거나 틀렸다고 판단할 수도 없다.
같은 상품인데 브랜드 이름에 따라 추천 순서가 달라질 수 있나요?
연구진의 별도 통제 실험에서는 달라졌다. 실제 질문과 같은 길이의 상품 설명을 준비한 뒤 상품의 사실관계는 유지하고 브랜드명과 출처 이름을 보여주거나 가렸다. 그 결과 상품의 상위 3개 포함 비율은 브랜드 이름을 드러냈을 때 바뀌었다.
가상의 이름을 무작위로 붙였다고 알린 실험에서도 같은 상품 설명이 어떤 이름을 받았는지에 따라 ChatGPT 모델의 상위 3개 포함 비율이 80%와 39%로 달랐다. 연구진은 이를 모델이 이름에 연상하는 정보가 판단에 섞일 수 있다는 단서로 해석했다.
다만 이 실험은 실제 소비자 앱에서 구매자가 얻을 결과를 그대로 재현한 것이 아니다. 연구진이 구성한 입력과 소형 모델을 사용했고, 특정 브랜드의 제품 품질을 평가하지도 않았다. 유명한 이름이면 언제나 유리하다는 결론도 아니다. 연구에서는 이름이 드러난 뒤 순서가 내려간 사례도 있었다.
작은 브랜드는 AI 추천에 나오기 어려운가요?
작은 브랜드가 반드시 제외된다는 뜻은 아니다. 두 번째 자료의 기업용 소프트웨어 시장에서 연구진은 상대적으로 덜 알려진 업체들을 별도로 관찰했다. ChatGPT 모델은 검색 없이 질문받았을 때 이 업체들을 주된 소비자 시장의 대형 사업자보다 적게 언급했지만, 검색을 통해 근거를 찾았을 때 답변의 일관성이 높아졌다.
연구진은 이 시장에서 검색을 통해 발견되는 공식 정보와 업체를 설명하는 외부 자료가 중요하다고 해석했다. 이것은 관측 결과를 바탕으로 한 해석이며, 특정 매체에 글을 올리거나 외부 언급을 늘리면 추천이 보장된다는 실험 결과는 아니다.
브랜드 담당자라면 회사가 무엇을 제공하고 어떤 고객에게 적합한지 공식 페이지에서 먼저 명확히 설명해 볼 수 있다. 다른 사이트의 회사 소개와 가격·서비스 정보가 오래됐는지도 살펴보자. 정정 이후 AI 답변이 언제 달라지는지는 별도로 확인해야 한다.
ChatGPT는 어떤 사이트를 인용하나요?
이 연구의 API 재실행에서는 ChatGPT 모델이 검색 결과로 찾아온 페이지 가운데 일부를 답변에 연결했다. 연구진이 확인한 재실행의 인용 URL은 모두 해당 검색에서 반환된 페이지였다. 질문을 받는 단계와 페이지를 찾는 단계, 최종 답변에 출처를 붙이는 단계를 구분해서 봐야 한다.
다만 연구의 API 재실행은 자료 수집 이후에 이뤄졌고, 일반 이용자가 보는 ChatGPT 앱과 반드시 똑같이 작동하지 않는다. 이 결과를 모든 AI 서비스의 내부 작동 규칙이라고 단정할 수 없다.
사이트 운영자가 확인할 수 있는 기본 조건도 있다. OpenAI는 ChatGPT 검색에 사이트가 포함될 수 있도록 하려면 검색용 크롤러인 OAI-SearchBot의 접근을 허용하고, 호스팅·콘텐츠 전송망에서도 해당 트래픽이 차단되지 않게 확인하라고 안내한다. 접근 허용은 검색에 포함될 자격을 위한 조건이지 인용 보장은 아니다.
FAQ를 추가하면 AI 인용이 늘어나나요?
이 연구만으로 FAQ를 추가하면 인용이 늘어난다고 말할 수 없다. 연구진은 같은 사이트 안의 페이지끼리 비교했을 때 FAQ 블록이나 구조화 데이터가 더 많은 인용과 일관되게 연결되지 않았다고 보고했다. 반면 질문과 의미가 맞는 제목과 본문은 인용된 페이지에서 관련성이 관찰됐다.
그렇다고 FAQ나 구조화 데이터가 불필요하다는 뜻도 아니다. 이 연구는 기존 페이지의 특징과 인용을 관찰한 것이며, 같은 페이지에 FAQ를 넣기 전후의 효과를 통제해 실험한 결과가 아니다. 독자의 질문에 실제로 답하는 내용인지, 화면과 구조화 데이터가 일치하는지를 먼저 살펴야 한다.
같은 질문인데 AI 인용 출처가 왜 달라지나요?
연구에서는 같은 날 같은 질문을 반복해도 검색어와 인용 페이지가 달라졌다. 미국 가정용 인터넷 질문을 API로 다시 실행한 표본에서 ChatGPT가 생성한 검색어의 평균 중복도는 2.7%, 인용 페이지의 중복도는 15%였다. 이는 해당 연구의 재실행 조건에서 계산한 겹침 정도다.
따라서 한 번 답변에서 빠졌다는 사실만으로 사이트 전체가 차단됐거나 한 가지 수정이 원인이라고 결론 내리기 어렵다. 질문 문장, 검색 사용 여부, 플랫폼, 시점과 반복 횟수를 맞춰 여러 번 확인해야 변화의 범위를 살필 수 있다. 이 점검은 원인을 자동으로 증명하는 방법이 아니라 변화가 어디서 발생했는지 좁혀 보는 방법이다.
우리 브랜드가 AI에 어떻게 보이는지 무엇부터 확인할까요?
질문을 세 가지로 나눠 보면 된다. 먼저 “A는 어떤 서비스를 제공하나요?”처럼 브랜드를 직접 묻는다. 다음으로 “이런 조건에 맞는 업체를 추천해줘”처럼 브랜드 이름을 빼고 묻고, 마지막으로 “A와 B는 어떤 차이가 있나요?”처럼 비교 상황을 제시한다.
각 답변에서는 브랜드가 나왔는지뿐 아니라 어떤 조건에서 추천됐는지, 연결된 URL이 공식 사이트인지 다른 출처인지, 가격·서비스 설명이 현재와 맞는지 따로 확인한다. AI 모델과 날짜, 검색 사용 여부를 같이 남기면 이후 결과를 비교할 때 도움이 된다.
회사 이름이 보이는데 공식 사이트 링크가 없다면 답변에 붙은 출처를 먼저 열어본다. 링크된 자료가 브랜드를 실제로 설명하는지 확인하고, 오래된 회사 정보가 발견되면 해당 출처의 정정 가능 여부를 살펴보자.