AI는 우리 가게를 어떤 기준으로 목록에 넣을까?

AI에게 「광주에서 주말에 여는 한의원 10곳 정리해 줘」라고 시키는 고객이 늘고 있다. 이때 AI는 가게 이름만 찾는 것이 아니라, 조건을 확인할 수 있는 페이지와 문장을 함께 찾는다. 가장 잘한 AI도 부분 점수 F1이 0.363에 그쳤다는 점을 보면, AI가 아직 긴 목록을 완벽하게 만드는 단계는 아니다.

AI는 가게를 어떻게 고를까?

퍼플렉시티 연구진은 2026년 8월 실제 리서치 제품의 사용 기록에서 목록·표·명단을 만드는 요청을 골라 500개 과제로 다시 만들었다. 과제는 먼저 조건에 맞는 대상을 넓게 찾고, 그다음 여러 번 검색해 필요한 사실을 확인하는 방식이었다.

AI가 한 대상을 목록에 넣을 때는 출처 주소와 그 페이지에서 옮긴 문장, 그리고 그 문장이 뒷받침하는 내용을 확인한다. 출처 페이지가 열리지 않거나 옮긴 문장만으로 조건을 모두 증명하지 못하면, 실제로 조건에 맞는 가게라도 점수를 받지 못한다.

우리 가게가 처음부터 검색에서 빠지면 어떡할까?

가게를 목록에 넣는 과정에서 가장 먼저 생기는 문제는 후보로 찾지 못하는 것이다. 실험에서는 AI 6개가 요구된 대상의 18.1~83.9%만 후보로 찾았다.

찾은 뒤에도 문제가 남는다. 제출한 페이지 가운데 3.2~8.9%는 쓸 수 없는 상태였고, 오픈AI는 23.1%였다. 로그인 화면이나 유료 안내처럼 내용을 확인하기 어려운 페이지는 출처로 쓰기 어렵다.

홈페이지가 검색 결과에 보이는 것만으로는 충분하지 않다. AI가 실제 페이지를 열고 조건을 확인할 수 있어야 한다.

영업시간과 지역을 따로 적어도 괜찮을까?

AI가 조건을 확인할 때는 한 페이지에 필요한 정보가 모여 있는 것이 중요하다. 실험에서는 기록의 33.6~68.3%가 과제가 요구한 조건을 다 담지 못한 페이지를 출처로 달았다.

예를 들어 지역은 적혀 있지만 영업일이 없으면, 「주말에 여는 가게」라는 조건을 그 페이지 하나로 증명하기 어렵다. 반대로 지역·영업일·예약 방법처럼 고객이 자주 묻는 조건을 한 문장이나 짧은 표 한 줄에 함께 적으면 옮긴 문장 하나로 여러 조건을 확인할 수 있다.

홈페이지에는 가게 이름만 적는 것보다 조건을 확인할 수 있는 내용을 함께 적는 편이 낫다. 「광주 북구 ○○동, 토요일 오후 6시까지 진료, 초진 예약 가능」처럼 필요한 사실을 한곳에 모아 두는 방식이다.

AI가 여러 출처를 요구하면 어떻게 해야 할까?

일부 과제에서는 한 대상에 출처를 2~3곳 요구한다. 이때 홈페이지 하나에 모든 정보를 넣었다고 해서 항상 충분한 것은 아니다.

같은 사실을 홈페이지 밖의 다른 곳에서도 같은 표현으로 확인할 수 있게 하는 방법이 있다. 공공 목록이나 협회 명단, 지도 정보처럼 AI가 열어 확인할 수 있는 곳에 같은 사실이 있다면 교차 확인에 활용될 수 있다.

다만 페이지가 실제로 열리는지는 확인해야 한다. 2026년 9월 직접 확인한 내용에서는 네이버 블로그와 스마트스토어가 AI 검색 봇 9종을 모두 막고 있었다.

지금 AI는 긴 목록을 얼마나 잘 만들까?

실험에서 가장 높은 부분 점수를 받은 퍼플렉시티의 F1은 0.363이었다. 완전 점수 F1은 0.133이었다.

과제 하나를 처리하는 데 걸린 시간의 중앙값은 14.9분이었다. 또 다른 앞선 실험에서는 실제 사용자 질문 200개로 넓게 찾기 시험을 했고, 표를 완벽하게 채운 성공률은 가장 높은 시스템도 5.1%였다.

이 결과는 AI가 아직 목록을 만들 때 많은 정보를 빠뜨릴 수 있다는 뜻이다. 그래서 고객이 AI에게 가게 목록을 요청하는 상황에서는 AI의 검색 능력뿐 아니라, 가게 페이지에서 확인할 수 있는 정보가 중요하다.

동네 가게는 아직 준비가 덜 된 걸까?

중소벤처기업부·소상공인시장진흥공단 조사에서는 디지털·스마트 기술을 쓰는 소상공인이 2023년 18.0%에서 2024년 27.2%로 늘었다. 2024년에도 72.8%는 사용하지 않았다.

온라인 판로를 쓰는 비율도 2023년 7.6%에서 2024년 13.3%로 늘었다. 다만 홈페이지 보유율만 따로 집계한 공식 통계는 찾지 못했다.

여기서 중요한 점은 단순히 디지털 기술을 쓰느냐가 아니다. AI가 다시 열어 볼 수 있는 자기 페이지에 고객이 찾는 조건이 적혀 있느냐가 중요하다.

AI가 더 똑똑해지면 이런 문제는 없어질까?

퍼플렉시티는 2026년 6월 검색 과정을 코드로 짜서 한꺼번에 돌리는 방식을 개발자용 API와 자사 에이전트 제품의 기본값으로 넣었다. 목록형 요청을 처리하는 성능이 좋아지면 AI가 찾아내는 가게도 늘어날 수 있다.

하지만 가게 페이지에 필요한 근거 문장이 없다면 다른 문제가 남는다. AI가 가게를 발견하더라도 조건을 확인할 문장이 없으면 목록에 넣을 근거가 약해진다.

이 실험은 그대로 동네 가게에 적용할 수 있는 자료는 아니다. 퍼플렉시티의 사용 기록에서 나온 직장 업무 중심 과제이고, 한국어·동네 가게·업종별 성적은 공개되지 않았다.

그래도 사장님이 홈페이지를 정리할 때 참고할 부분은 분명하다. 고객이 AI에게 물을 만한 조건을 한곳에 모으고, AI가 페이지를 열어 그 조건을 확인할 수 있게 만드는 것이다.

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자료 출처

• WANDR: A Benchmark for Wide and Deep Research(퍼플렉시티·arXiv 2608.14747·2026.8, 과제 500개·기록 170,495개·시스템 6개)
• WANDR 본문 HTML판(시스템별 F1·정확도·채운 비율·비용·실패 단계 수치)
• WideSearch: Benchmarking Agentic Broad Info-Seeking(바이트댄스·arXiv 2508.07999·2025.8, 질문 200개, 최고 성공률 5.1%)
• DeepWideSearch: Benchmarking Depth and Width in Agentic Information Seeking(arXiv 2510.20168·2025.10, 과제 220개)
• Rethinking Search as Code Generation(퍼플렉시티 리서치·2026.6)
• Perplexity Lets AI Agents Write Their Own Search Code(WinBuzzer·2026.6.7)
• 소상공인 디지털 활용률 27.2%…1년 새 9.2%p 증가(데이터솜·2026.3.13, 중소벤처기업부·소상공인시장진흥공단 소상공인실태조사 2023~2024)
• 2023년 소상공인실태조사 잠정결과 발표(중소벤처기업부·2025.2)