AI는 어떤 가게 이름을 답에 넣을까?

AI가 참고한 글에 가게 이름이 있다고 해서 고객에게 그 이름이 그대로 전달되는 것은 아니다. 조사에서는 인용 글에 나온 브랜드 가운데 실제 답에 들어간 비율이 8.3%였다. 특히 한 곳에만 나온 브랜드는 2.1%였지만, 11곳 이상에 나온 브랜드는 59.9%가 답에 들어갔다.

가게 이름이 홈페이지에 있는데 왜 답에서 빠질까?

중국의 AI 검색 감시 업체 에이드소 연구소가 2026년 6~7월 중국어 AI 서비스 4곳을 조사했다. 더우바오·딥시크·텐센트 위안바오·큐원의 웹과 앱, 모두 8개 화면에 같은 질문 614개를 3번씩 넣었다. 질문은 식당·가전·미용·호텔·의료·법률 등 21개 업종에 걸쳤다.

이 조사에서 인용 글에 등장한 브랜드 후보는 63만 2,256개였다. 이 가운데 답에 실제로 들어간 것은 8.3%였고, 나머지 91.7%는 답에서 빠졌다.

가장 눈에 띄는 차이는 같은 답에 쓰인 인용 글 몇 곳에서 브랜드가 반복됐느냐였다. 한 곳에만 나온 브랜드는 2.1%가 답에 들어갔지만, 11곳 이상에 나온 브랜드는 59.9%가 답에 들어갔다.

그럼 홈페이지 하나만 잘 만들면 될까?

그렇다고 보기는 어렵다. 이번 조사에서 인용의 약 69%는 뉴스 언론, 업종 전문 사이트, SNS와 개인 창작자 글이었다. 기업이나 브랜드가 직접 운영하는 공식 홈페이지는 12.9%였다.

공식 홈페이지가 AI에 전혀 읽히지 않는다는 뜻은 아니다. 다만 고객이 실제로 접하는 AI 답에는 여러 종류의 외부 글이 함께 쓰이고 있었다.

글의 역할도 차이를 보였다. 비교·순위 글에 나온 브랜드는 22.9%, 정의·개념 글은 20.7%, 통계 글은 17.3%, 절차·방법 글은 16.2%가 답에 들어갔다. 전체 평균 8.3%보다 모두 높았다.

영어권 AI 검색 3곳을 조사한 다른 연구에서도 출처 목록에 올라오는 것과 실제 답에 쓰이는 것은 따로 봐야 한다고 결론 내렸다. 정의·수치·비교·절차가 담긴 글이 답에 더 많이 쓰였다는 점도 같았다.

전화번호와 주소는 AI가 그대로 옮길까?

연락처도 모두 같은 방식으로 전해지지는 않았다. 공식 홈페이지 주소, 대표 상담번호, 공식 SNS 계정은 인용 글 본문에서 발견된 비중보다 실제 답에서 나온 비중이 높았다. 반면 휴대전화 번호, 이메일, 상세 주소는 답에서 덜 나왔다.

답에 나온 연락처의 71.1%는 인용 글 본문에서는 찾을 수 없었다. 다만 연구진은 버튼, 페이지 아래 연락처 칸, 구조화 데이터(JSON-LD)를 본문 수집에서 제외했다고 밝혔다. 그래서 답에 나온 연락처가 그런 영역에서 나온 것인지, 다른 곳에서 온 것인지는 확인되지 않았다.

질문 내용도 영향을 줬다. 브랜드를 직접 묻는 질문은 연락처가 나올 승산이 기준 질문 무리의 약 89배였고, 동네 생활 구매 질문은 약 12배였다.

AI가 출처에 없는 가게 이름을 답하기도 할까?

그런 경우도 있었다. 답에 나온 브랜드 6만 311건 가운데 13.02%는 그 답의 인용 글에서 찾을 수 없었다. 특히 질문이 아주 막연하거나 동네 생활 구매와 관련된 경우에는 인용 글에서 찾지 못한 브랜드가 더 많이 나타났다.

따라서 인용된 글에 가게 이름이 있느냐만 보는 것으로는 부족하다. AI의 답은 인용 글에 나온 정보만 그대로 옮기는 방식으로 만들어지지 않을 수 있다는 점도 함께 봐야 한다.

오래된 글도 계속 AI에 쓰일까?

질문에 따라 차이가 있었다. 가격이나 일정처럼 시기가 중요한 질문에 인용된 글은 발행 뒤 39일마다 인용 빈도가 절반으로 줄었다. 시기가 중요하지 않은 질문에서는 68일이었다.

가게에서 자주 바뀌는 정보를 홈페이지에 적어 놓았다면 오래된 내용을 그대로 두지 않는 것이 중요하다. 가격과 일정처럼 시기에 따라 달라지는 정보는 한두 달 안에 다시 고치는 편이 낫다.

한국 가게도 똑같다고 볼 수 있을까?

이번 조사는 중국어 AI 서비스 4곳을 대상으로 한 결과다. 따라서 챗GPT나 네이버 AI 브리핑에서도 같은 비율이 나온다고 말할 수는 없다.

다만 국내 조사에서도 기업이 직접 운영하는 출처의 비중은 크지 않았다. 함샤우트 조사에서는 기업 자체 출처가 18.8%, 버블쉐어 조사에서는 공식 사이트 14.0%, 브랜드 블로그 1.9%였다.

여러 곳에 반복해 나온 가게 이름이 한국어 AI 검색에서도 같은 방식으로 더 많이 답에 들어가는지는 아직 확인된 자료가 없다. 영어권 조사에서는 첫 측정 때 AI 답에 나온 비율이 유명 브랜드 73%, 중견 브랜드 44%, 작은 브랜드 11%로 나타났다.

동네 사장님은 무엇부터 챙기면 될까?

핵심은 홈페이지 한 곳에 가게 정보를 적어 놓는 데서 끝내지 않는 것이다. 지역 언론이나 업종 매체, 후기 글 등에 가게 이름이 같은 표기로 여러 번 등장해야 이번 조사의 숫자와 맞는다.

홈페이지에는 비교·정의·수치·절차처럼 AI가 답을 만들 때 쓸 수 있는 내용을 담는다. 연락처는 공식 홈페이지 주소와 대표 상담번호를 본문 글자로 적고, 상세 주소는 지도와 플레이스에도 정확히 올린다.

이번 조사에서 가장 분명하게 보이는 숫자는 2.1%와 59.9%의 차이다. 가게 이름이 한 번 적혀 있다는 사실보다 여러 글에서 같은 이름으로 반복해서 확인되는 것이 답에 들어가는 과정과 관련이 있었다.

연락처도 종류에 따라 차이가 컸다. 답 속 비중은 공식 홈페이지 주소가 45.0%, 대표 상담번호가 23.2%였지만 상세 주소는 0.9%였다.

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자료 출처

• Zhen 외(에이드소 연구소★) 「What Do Chinese-Language Generative Search Engines Cite and Surface? A Large-Scale Empirical Study」(arXiv 2607.15771, 2026년 7월 17일, 4개 플랫폼 8개 화면·질문 614개×3회·인용 16만 860건) — 8.3%·2.1%→59.9%·12.9%·12.4%·71.1%·13.02%·반감기 39/68일
• Zhang 외 「From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms」(arXiv 2604.25707, 2026년 4월, 질문 602개·인용 2만 1,143건) — 출처 선택과 답 반영을 나눠 재야 함
• Kumar(랑코★) 「Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines」(arXiv 2606.20065, 2026년 6월, 응답 10만 건 이상·브랜드 100곳 이상) — 첫 측정 등장률 73%·44%·11%
• 테크42 「같은 질문에도 AI 출처는 달라졌다…SNS 34.6%, 업종·모델별 인용 구조 갈려」(2026년 8월 20일, 함샤우트 글로벌 AI 인용 지수 리포트★·질문 1,616개·인용 3만 7,923건) — SNS 34.6%·언론 19.7%·기업 운영 18.8%
• 오픈애즈 「AI는 당신의 홈페이지를 인용하지 않는다. 그럼 무엇을 인용하는가.」(2026년 6월 1일, 버블쉐어★·프롬프트 5,000개 이상·인용 3만 1,658건) — 외부 블로그 40.6%·공식 사이트 14.0%