# 지난달엔 나오던 우리 가게, 왜 이번 달엔 안 나올까?

_같은 질문을 20번 반복했을 때 한 번만 나온 후보 주소가 40.8~44.5%에 달했다._

> 챗GPT는 모델과 답변 방식에 따라 검색어 수와 출처를 고르는 방법이 달라진다. 구글과 개발자용 검색을 합쳐도 챗GPT가 인용한 주소의 26.2~28.3%만 다시 찾았다. 동네 가게가 AI 노출을 측정하는 방법을 알아본다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/chatgpt-model-change-citations-shift-11-82-queries
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-10-16

지난달에는 챗GPT 답변에 우리 가게가 나왔는데 이번 달에는 보이지 않을 수 있다. 챗GPT는 모델과 답변 방식에 따라 검색하는 방법이 달라지고, 같은 질문에도 매번 다른 출처를 고르기 때문이다. 따라서 한 번의 노출 결과에 기대기보다 같은 질문을 여러 번 반복하고, 가게 이름과 사이트가 얼마나 자주 나오는지 기록해야 한다.

AI 노출은 한 번 확인하는 것이 아니라, 같은 조건에서 반복해 재야 의미가 있다.

## 왜 지난달에 나온 가게가 이번 달에는 안 나올까?

챗GPT는 질문을 받으면 관련 정보를 검색하고, 답변에 사용할 출처를 고른다. 이 과정은 어떤 모델과 답변 방식을 사용하느냐에 따라 달라진다. 모델이 바뀌면 검색어를 만드는 방식과 검색 횟수, 출처를 선택하는 방식도 달라질 수 있다.

중국 시안교통대와 싱가포르국립대 연구진은 2026년 3월 29일부터 7월 29일까지 챗GPT 웹의 여러 설정을 조사했다. 같은 질문을 반복해 검색 과정과 인용 결과를 비교했다.

| 설정 | 질문 수 | 질문당 반복 | 실행 수 |
|---|---|---|---|
| 챗GPT 5.2 즉답 | 32개 | 7~28번 | 547건 |
| 챗GPT 5.3 즉답 | 80개 | 20번 | 1,600건 |
| 챗GPT 5.4 생각 | 30개 | 4~20번 | 491건 |
| 챗GPT 5.5 즉답 | 80개 | 20번 | 1,600건 |

조사에는 챗GPT 5.2 즉답, 5.3 즉답, 5.4 생각, 5.5 즉답이 포함됐다. 설정별로 수집한 실행 기록은 491~1,600건이었다. 조사 도중 일부 모델이 서비스에서 내려가면서 설정마다 질문 수와 반복 횟수도 달라졌다.

## 모델이 바뀌면 검색 방식도 달라질까?

실제로 차이가 컸다. 챗GPT 5.5 즉답은 답변 하나를 만들 때 평균 1.45개의 검색어를 사용했지만, 5.4 생각은 11.82개를 사용했다. 검색 횟수도 즉답은 평균 1.04~1.18번이었고, 생각은 3.20번이었다.

| 실행 하나당 | 5.2 즉답 | 5.3 즉답 | 5.4 생각 | 5.5 즉답 |
|---|---|---|---|---|
| 검색어 수 | 2.36개 | 1.06개 | 11.82개 | 1.45개 |
| 검색 횟수 | 1.18번 | 1.06번 | 3.20번 | 1.04번 |
| 검색을 두 번 이상 한 비율 | 17.4% | 5.5% | 71.3% | 3.8% |
| 가져온 후보 주소 | 39.38개 | 18.74개 | 73.51개 | 23.47개 |
| 출처로 고른 주소 | 5.91개 | 5.55개 | 7.81개 | 6.53개 |
| 고객 문장 그대로 검색 | 5.5% | 0.0% | 0.0% | 0.0% |

즉답은 검색을 적게 하고 답을 만드는 경우가 많다. 생각 모드는 검색 결과를 확인한 뒤 추가 검색을 이어가는 경우가 많다. 같은 질문이라도 우리 가게의 홈페이지가 검색 후보에 포함될 기회가 달라지는 이유다.

검색어가 고객의 질문과 똑같지도 않았다. 고객 문장을 그대로 검색한 비율은 5.2 즉답에서 5.5%였고, 나머지 설정에서는 한 번도 없었다. 챗GPT가 질문을 다른 검색어로 바꾸기 때문에 홈페이지에 고객이 입력한 표현만 있다고 해서 충분하지 않을 수 있다.

## 같은 질문을 20번 하면 결과도 같을까?

그렇지 않다. 챗GPT 5.3 즉답에 같은 질문을 20번 했을 때 한 번만 등장한 후보 주소는 40.8%였다. 5.5 즉답에서는 44.5%였다. 같은 질문을 반복해도 후보 주소의 상당수가 한 번만 나타난 셈이다.

| 같은 질문 20번 반복 | 5.3 즉답 | 5.5 즉답 |
|---|---|---|
| 한 번만 나온 후보 주소 | 40.8% | 44.5% |
| 14번 이상 나온 후보 주소 | 9.4% | 7.7% |
| 질문당 서로 다른 후보 주소 | 96.4개 | 132.2개 |
| 두 실행의 겹침: 주소 / 사이트 / 개체 | 0.303 / 0.408 / 0.421 | 0.292 / 0.402 / 0.404 |
| 다른 19번 등장 빈도로 인용 맞히기(주소·사이트·개체) | 0.619 / 0.666 / 0.688 | 0.651 / 0.709 / 0.711 |

이때 주소와 사이트를 구분해야 한다. 홈페이지의 특정 페이지 주소는 달라져도 같은 사이트나 가게 이름이 반복해서 등장할 수 있다. 실제로 두 실행에서 겹치는 정도는 주소 단위보다 사이트와 개체 단위에서 더 높았다.

따라서 동네 가게는 특정 페이지가 한 번 인용됐는지만 확인해서는 안 된다. 우리 가게 이름이나 홈페이지가 여러 번 등장하는지도 함께 기록해야 한다. 주소 하나의 노출 여부만 보면 실제 변화보다 결과가 더 크게 흔들려 보일 수 있다.

## 구글에서 잘 나오면 챗GPT에서도 잘 나올까?

구글 검색 순위만으로 챗GPT의 인용 여부를 판단하기는 어렵다. 연구진은 구글 검색 결과와 오픈AI의 개발자용 검색 기능을 각각 활용해 챗GPT 웹의 인용 출처를 다시 찾을 수 있는지 비교했다.

| 챗GPT가 인용한 출처를 다시 찾은 비율 | 5.3 즉답 | 5.5 즉답 |
|---|---|---|
| 구글 결과만: 주소 / 사이트 | 9.4% / 26.1% | 6.4% / 22.8% |
| API 후보만: 주소 / 사이트 | 22.9% / 38.3% | 22.5% / 38.1% |
| 구글+API 후보: 주소 / 사이트 / 개체 | 28.3% / 50.3% / 50.7% | 26.2% / 48.7% / 45.1% |
| API 인용의 정확도: 주소 / 사이트 | 16.4% / 27.7% | 23.3% / 40.5% |

구글 검색 결과만으로 다시 찾은 인용 주소의 비율은 챗GPT 5.3 즉답에서 9.4%, 5.5 즉답에서 6.4%였다. 구글과 개발자용 검색 결과를 합쳐도 다시 찾은 인용 주소는 각각 28.3%, 26.2%에 그쳤다.

즉, 구글에서 홈페이지가 잘 보인다는 사실만으로 챗GPT에서도 인용된다고 볼 수 없다. 반대로 구글 검색 결과에서 잘 보이지 않는다고 해서 챗GPT가 절대 인용하지 않는다는 뜻도 아니다. 두 검색 환경은 결과를 고르는 방식이 다르므로 따로 측정해야 한다.

## 우리 가게의 AI 노출은 얼마나 자주 재야 할까?

모든 가게에 적용할 수 있는 정해진 측정 주기가 연구에서 확인된 것은 아니다. 다만 모델이 바뀌거나 서비스 환경이 달라진 시점에는 기존 질문을 다시 측정하는 것이 합리적이다. 평소에도 같은 질문을 여러 번 반복해 결과를 기록해야 일시적인 노출과 반복되는 노출을 구분할 수 있다.

| 할 일 | 근거 숫자 |
|---|---|
| 챗GPT 모델이 바뀐 달에 같은 질문 묶음을 다시 잰다 | 설정별 답당 검색어 1.06~11.82개 |
| 질문 하나를 한 번이 아니라 여러 번(20번 안팎) 묻고 횟수로 적는다 | 한 번만 나온 후보 주소 40.8~44.5% |
| 페이지 주소보다 우리 사이트·가게 이름이 나왔는지로 센다 | 실행 간 겹침 주소 0.292~0.303, 사이트 0.402~0.408 |
| 구글 순위를 챗GPT 인용의 대신으로 쓰지 않는다 | 구글 결과가 잡은 인용 주소 6.4~9.4% |
| 가게 이름과 대표 상품명을 페이지에 정확한 문구로 쓴다 | 생각 모드 뒤 검색에서 따옴표 검색 22.7%, site: 검색 54.7% |
| 한 문단만 읽어도 답이 되게 조건과 숫자를 붙여 쓴다 | 인용된 요약 조각 500자 이상 16.5~16.9%(인용 안 됨 1.5~1.9%) |
| 잴 때마다 어떤 모델이 답했는지 기록한다 | 14번·16번 성공 뒤 다른 모델로 바뀐 세션 2개 |

측정할 때는 질문 문구와 모델 설정을 함께 기록한다. 같은 질문을 20번 안팎으로 반복하고, 가게 이름과 사이트가 등장한 횟수를 센다. 가능하면 어떤 페이지가 인용됐는지도 별도로 적는다. 그래야 가게 이름은 계속 등장하지만 인용 페이지가 바뀐 경우와 가게 자체가 사라진 경우를 구분할 수 있다.

홈페이지를 정비할 때는 가게 이름과 대표 상품명을 정확하게 쓰는 것이 좋다. 한 문단만 읽어도 무엇을 제공하는 곳인지 알 수 있도록 서비스 조건과 구체적인 정보를 함께 적는다. 연구에서는 인용된 검색 요약 조각 가운데 500자 이상인 비율이 16.5~16.9%였고, 인용되지 않은 조각에서는 1.5~1.9%였다. 다만 이것만으로 글을 길게 쓰면 인용이 늘어난다고 단정할 수는 없다.

## 이 연구 결과를 우리 가게에 그대로 적용해도 될까?

주의할 점도 있다. 연구는 중국어와 영어로 된 질문 80개를 중심으로 진행됐으며, 한국어 질문이나 네이버 검색은 조사하지 않았다. 따라서 한국어로 운영하는 동네 가게 홈페이지에서도 같은 결과가 나타난다고 확정할 수는 없다.

또한 연구진은 글을 고쳤을 때 인용이 얼마나 늘어나는지 직접 시험하지 않았다. 검색 요약이 길거나 특정 주소가 자주 후보에 등장한다는 사실은 관찰 결과이지, 그 조건을 만들면 반드시 인용된다는 증거는 아니다.

중요한 것은 한 번의 결과로 홈페이지의 성패를 판단하지 않는 것이다. 측정할 때마다 모델과 답변 방식을 기록하고, 같은 질문을 반복해 가게 이름과 사이트의 노출 변화를 비교해야 한다. 그래야 모델이 바뀌어 결과가 달라진 것인지, 홈페이지의 노출이 실제로 달라진 것인지 조금 더 정확하게 판단할 수 있다.

① 생각 모드는 답변 하나에 평균 11.82개의 검색어를 사용했지만, 즉답은 1.06~2.36개를 사용했다. ② 같은 질문을 20번 반복했을 때 한 번만 나온 후보 주소는 40.8~44.5%였다. ③ 구글과 개발자용 검색을 합쳐도 챗GPT 인용 주소를 다시 찾은 비율은 26.2~28.3%였다. ④ 두 세션은 14번째·16번째 실행 뒤 알림 없이 다른 모델로 바뀌었다. 잴 때마다 모델 설정과 가게 이름·사이트의 등장 횟수를 함께 기록해야 한다.

## 같이 읽을 글

 

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## 자료 출처

 

- Understanding ChatGPT Citations: Evidence from Production Web Search Across Model Generations(시안교통대·싱가포르국립대·arXiv 2610.15382·2026년 10월 제출, 챗GPT 웹 네 설정·실행 547~1,600건씩)

- 같은 논문 HTML 본문(표 1~7, 3·4·5·6장)

- Search Arena: Analyzing Search-Augmented LLMs(UC 버클리·arXiv 2506.05334·2025년 6월, 검색형 AI 대화 2만 4,000건 공개 자료)

- Web search(오픈AI 개발자 문서, 추론 모델은 검색을 여러 번 하며 계속할지 스스로 정함)

- AI features and your website(구글 검색 센터·2025년 12월 갱신, 질문을 여러 검색으로 나누는 방식 설명)

- Overview of OpenAI Crawlers(오픈AI 개발자 문서, 챗GPT 검색 노출용 OAI-SearchBot)