같은 질문인데 왜 AI 요약이 뜨는 횟수가 다를까?

같은 질문을 해도 어느 검색엔진에 어떤 언어로 묻느냐에 따라 AI 요약이 뜨는 횟수부터 달라진다. 이번 조사에서는 구글이 중국어 97.6%, 영어 97.0%에서 요약을 띄운 반면 바이두는 중국어 82.0%, 영어 4.0%였다. 요약이 뜬 뒤에도 어떤 사이트를 출처로 보여 주는지는 검색엔진마다 크게 달랐다.

우리 고객이 묻는 질문도 검색엔진마다 다를까

밀라노 공과대학 연구진은 실제 검색어 모음에서 질문 500개를 뽑았다. 영어 질문을 중국어 간체로 옮긴 뒤 바이두와 구글에 각각 중국어와 영어로 넣어 비교했다.

조사는 2026년 6월 20일부터 7월 10일까지 이탈리아 밀라노에서 진행됐다. 같은 질문을 네 가지 조합으로 넣었기 때문에 검색엔진과 언어가 달라질 때 AI 요약이 얼마나 달라지는지 볼 수 있었다.

제일 먼저 볼 것은 요약이 뜨는 비율이다

구글에서는 중국어 질문 499건 가운데 487건, 영어 질문 499건 가운데 484건에서 AI 요약이 떴다. 비율로 보면 중국어 97.6%, 영어 97.0%다.

바이두는 차이가 컸다. 중국어에서는 500건 가운데 410건으로 82.0%였지만, 영어에서는 20건으로 4.0%에 그쳤다. 같은 질문을 영어로 바꿨다고 해서 같은 방식으로 AI 요약을 보여 주는 것은 아니었다.

이 차이는 동네 사장님이 자신의 홈페이지가 AI 답변에 나오는지를 확인할 때도 먼저 생각해 볼 부분이다. 어떤 질문에 내 가게 정보가 출처로 잡히는지를 보기 전에, 고객이 실제로 사용하는 검색창에서 AI 요약 자체가 자주 뜨는지를 따로 봐야 한다.

업종에 따라서도 요약이 뜨는 횟수가 달랐다

바이두 중국어에서는 모든 질문에서 AI 요약이 같은 비율로 뜨지 않았다. 건강 질문은 97.7%로 가장 높았고, 쇼핑 질문은 70.6%로 가장 낮았다.

나머지 주제는 80.0~83.3%였다. 구글은 중국어와 영어를 합쳐 모든 주제에서 90.2~100.0% 범위였다.

이 결과를 보면 검색엔진만 볼 것이 아니라 질문의 주제도 따로 봐야 한다. 같은 검색엔진에서도 어떤 업종과 어떤 질문을 넣느냐에 따라 AI 요약이 뜨는 비율이 달라질 수 있기 때문이다.

다만 바이두 영어의 4.0%는 그대로 모든 지역의 결과라고 볼 수 없다. 연구진은 중국 밖에서 접속한 환경이나 지역별 연결 방식, 화면과 언어 지원이 섞인 결과일 수 있다고 밝혔다.

AI 요약이 떴다면, 출처는 한곳에 몰려 있나

요약이 뜨는 것만으로 끝나지 않는다. 그 요약이 어느 사이트를 출처로 보여 주는지도 봐야 한다.

바이두 중국어 요약 하나에는 서로 다른 사이트가 평균 15.0곳 표시됐다. 구글은 중국어 18.6곳, 영어 16.7곳이었다. 숫자만 보면 큰 차이처럼 보이지 않는다.

그런데 실제 출처가 얼마나 한곳에 몰렸는지를 보면 차이가 커진다. 바이두 중국어에서는 가장 많이 나온 한 사이트가 전체 출처의 27.1%를 차지했다. 구글은 중국어 6.6%, 영어 5.5%였다.

출처가 여러 개 보인다고 해서 실제 출처가 골고루 퍼져 있다는 뜻은 아니다. 바이두 중국어의 지니계수는 0.895였고, 구글 중국어는 0.500, 구글 영어는 0.462였다.

바이두 중국어에서 자주 나온 출처는 바이두 백과·바이자하오·바이두 지식이었다. 구글에서는 중국어 위키백과·메이오 클리닉, 영어 위키백과·사이언스다이렉트 등이 자주 나왔다.

답이 비슷해도 출처는 왜 이렇게 다를까

흥미로운 점은 출처가 거의 같지 않은데 답의 뜻은 꽤 비슷했다는 것이다. 구글 중국어와 영어가 보여 준 사이트를 합쳤을 때 함께 나온 사이트는 179곳으로 3.4%였다.

바이두 중국어와 구글 중국어는 103곳으로 3.2%였고, 바이두 중국어와 구글 영어는 25곳으로 0.8%였다. 검색엔진과 언어가 달라지면 AI가 답을 만들 때 보여 주는 사이트가 거의 달라질 수 있다는 뜻이다.

그런데 답의 뜻을 비교한 값의 가운데값은 구글 중국어와 구글 영어가 0.791, 바이두 중국어와 구글 중국어가 0.813, 바이두 중국어와 구글 영어가 0.701이었다.

즉 고객에게 전달되는 답의 내용은 서로 비슷할 수 있지만, 그 답을 뒷받침하는 출처는 서로 다를 수 있다. 그래서 홈페이지가 AI 답변에 노출되는지를 확인할 때도 답의 문장만 보고 판단하기 어렵다.

그럼 동네 사장님은 무엇부터 확인해야 할까

먼저 고객이 실제로 할 법한 질문을 검색창에 넣고 AI 요약이 뜨는지부터 확인해야 한다. 그다음 요약이 떴다면 어떤 사이트가 출처로 표시됐는지 따로 기록하는 것이 좋다.

여기서 검색엔진을 하나만 보면 결과를 놓칠 수 있다. 이번 조사처럼 같은 질문이라도 검색엔진과 언어가 달라지면 요약이 뜨는 비율과 출처가 모두 달라질 수 있기 때문이다.

한국어와 네이버에 이번 조사 결과를 그대로 적용할 수는 없다. 이번 조사에는 한국어와 네이버가 포함되지 않았기 때문에, 아래 내용은 조사 결과가 아니라 점검할 때 참고할 예상이다.

네이버에서는 AI 브리핑이 답의 근거가 되는 출처 글을 함께 보여 주고 있다. 따라서 실제로는 자신의 업종과 관련된 질문을 네이버와 구글 등 검색창에 넣어 보고, 요약이 뜨는지와 어떤 출처가 붙는지를 각각 확인하는 방식이 필요하다.

결국 중요한 것은 하나의 검색엔진에서 한 번 잘 나오는지를 확인하는 것이 아니다. 고객이 질문하는 언어와 검색엔진에 따라 AI 요약이 실제로 뜨는지, 뜬다면 어떤 사이트가 출처로 선택되는지를 나눠서 보는 것이다.

같이 읽을 글

• 고객이 한국어로 물으면 한국어 홈페이지가 더 잘 보일까?
• 고객이 질문으로 검색하면 AI 개요가 더 자주 뜰까?
• 우리 홈페이지가 챗GPT에 나오면 다른 AI에도 나올까?

자료 출처

• Auditing Source Exposure in Baidu and Google AI Search(Li·Guan·Cai·Liu·Pierri·밀라노 공과대학·2026년 9월 arXiv 제출·질문 500개·기록 1,998건·2026년 6~7월 수집)
• 같은 논문 전체 본문(HTML·요약 뜬 비율·출처 쏠림·겹침 표 포함)
• MS MARCO: A Human Generated MAchine Reading COmprehension Dataset(Nguyen 외·마이크로소프트·2016·빙 실제 검색어 모음)
• Measuring Google AI Overviews(Xu·Iqbal·Montgomery·워싱턴대·2026년 5월·검색 55,393건·질문형 64.7%)
• Evaluating Reliability Asymmetries in Chinese Factual Search and AI Answers(Liu 외·밀라노 공과대학·2026년 2월·바이두·구글 비교)
• News Source Citing Patterns in AI Search Systems(Yang·2025년 7월·AI 검색 출처 쏠림 측정)
• 네이버 「AI 브리핑 도입 이후 창작자 지원 규모 약 2배 확대」(2026년 8월 7일·네이버 메이트 매달 약 3,000명·연 200억 원)