# 고객이 적은 사정까지 AI가 추천에 반영할까?

_홈페이지에 무엇을 써 둬야 할까_

> 조건만 다른 고객의 검색은 93%가 같은 큰 질문을 다뤘지만, 최종 보고서의 조건 차이는 0.17에서 0.83으로 커졌다. 홈페이지에 조건에 맞는 사실을 적어 둘 이유가 여기에 있다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/deep-research-customer-conditions-110-pairs
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-10-01

고객이 딥리서치에 예산이나 동반 가족 같은 사정을 적으면, AI는 그 조건을 최종 추천에 반영하는 경우가 많다. 조건만 다른 고객의 검색은 93%가 같은 큰 질문을 조사했지만, 최종 보고서에서는 조건 차이가 0.17에서 0.83으로 더 뚜렷했다. 그래서 홈페이지에는 고객의 조건과 맞춰 볼 수 있는 구체적인 사실을 적어 두는 것이 중요하다.

딥리서치에서는 고객의 사정이 검색어보다 최종 추천에 더 뚜렷하게 나타난다.

## 딥리서치가 뭔데, 고객이 정말 쓰나요?

딥리서치는 고객이 질문과 자기 사정을 한 번 적으면 AI가 여러 번 검색하고 자료를 읽은 뒤 보고서를 만들어 주는 기능이다. 조사하는 동안 고객이 계속 검색어를 바꿔 줄 필요는 없다.

구글은 2024년 12월 11일 제미나이에 이 기능을 영어로 먼저 내놓았다. 한국어 안내 페이지에는 150개가 넘는 나라와 45개가 넘는 언어에서 제공되고, 수백 개의 웹사이트를 탐색한다고 적혀 있다. 오픈AI는 2025년 2월 25일 챗GPT 유료 사용자에게 이 기능을 열었다.

구매 전 조사에 AI를 쓰는 미국 쇼핑객도 있다. 2026년 소매 보고서에서는 48.5%가 AI 도구를 사용했다고 답했고, 18~29세는 74%, 61세 이상은 20%였다. 다만 AI 추천을 완전히 또는 대체로 믿는다는 응답은 35.4%였다.

| 항목 | 숫자 | 조사 주체·시점 |
|---|---|---|
| 제미나이 딥리서치 제공 범위 | 150개국+, 45개 언어+ | 구글 안내 페이지(2026 확인) |
| 제미나이 딥리서치 첫 출시 | 2024.12.11, 영어만 | 구글 코리아 블로그 |
| 챗GPT 딥리서치 유료 확대 | 2025.2.25, 플러스 월 10회·프로 월 120회 | 테크크런치 |
| 구매 전 AI로 조사한 미국 쇼핑객 | 48.5% (18~29세 74%·61세↑ 20%) | 알케머 2026 소매 보고서 |
| AI 추천을 믿는 비율 | 35.4% (전혀 안 믿음 22.2%) | 알케머 2026 |
| 가장 믿는 정보원 | 온라인 후기 36.1%·지인 31.2%·AI 15.4% | 알케머 2026 |

## AI는 고객 사정에 맞춰 검색하나요?

검색 단계만 보면 그렇게 뚜렷하지 않다. 조건만 다른 두 고객이 같은 큰 질문을 조사한 경우가 390번 중 363번으로 93%였다. 고객의 조건에 따라 달라진 것은 조사 주제 자체보다는 검색 요청을 어느 질문에 얼마나 나눠 쓰느냐에 가까웠다.

본 실험에서는 조건만 다른 고객 110쌍을 비교했다. 두 단계의 판정을 모두 할 수 있었던 55쌍을 보면 조건 차이는 검색 요청에서 0.17, 최종 보고서에서 0.83이었다. 최종 보고서를 비교할 수 있었던 28쌍 가운데 27쌍은 고객 조건에 따라 추천이 갈렸다.

| 실험 | 과제 | 쌍 | 실행(완료/시작) |
|---|---|---|---|
| 첫 무작위 실험 | 10 | 60 | 180/180 |
| 탐색 실험 | 8 | 64 | 127/128 |
| 본 실험(다섯 모델) | 24 | 110 | 272/272 |
| 추론 강도 높임 | 24 | 88 | 175/176 |
| 조건 2개 결합 | 12 | 128 | 236/256 |
| 실행 방식 비교 | 24 | 360 | 701/720 |
| 합계(합산 분석은 안 함) | – | – | 1,691/1,732 |

이 말은 AI가 고객이 적은 문장을 그대로 검색창에 넣는다는 뜻은 아니다. 예를 들어 고객이 주차와 아이 의자를 원한다고 적어도, AI는 넓은 범위에서 자료를 찾은 뒤 최종 보고서를 만들면서 그 조건에 맞는 사실을 골라 볼 수 있다.

따라서 홈페이지가 처음 읽히는 페이지에 주차 대수나 아이 의자 여부처럼 조건을 확인할 수 있는 사실이 없다면, AI가 그 조건과 홈페이지를 연결해 추천할 근거도 부족해진다.

| 측정 | 숫자 | 뜻 |
|---|---|---|
| 같은 큰 질문을 조사함 | 363/390 (93%) | 조사 주제는 대부분 겹침 |
| 조건에 따라 검색 배분이 달라짐 | 41/57 소주제 (72%) | 무엇을 더 찾을지는 달라짐 |
| 조건 차이 점수, 검색 요청 | 0.17 (55쌍) | 검색어에는 약하게 드러남 |
| 조건 차이 점수, 최종 보고서 | 0.83 (55쌍) | 추천에는 강하게 드러남 |
| 추천이 조건 쪽으로 갈린 쌍 | 27/28 (96.4%) | 판정 가능한 쌍 기준 |
| 판정 가능 비율 | 검색 79.1%·최종 62.7% | 나머지는 판정 보류 |

## 조건이 두 가지면 둘 다 보나요?

두 조건을 함께 바꾼 실험에서는 차이가 더 분명했다. 검색 요청 266개 가운데 두 조건을 한꺼번에 담은 것은 0개였다. 그런데 판정할 수 있었던 최종 보고서 29개 가운데 25개는 두 조건을 모두 반영했다.

다른 프로필로 다시 실행했을 때도 비슷했다. 검색 요청에서는 275개 중 2개만 두 조건을 함께 담았지만, 최종 보고서는 32개 가운데 26개가 두 조건을 모두 반영했다. 연구진은 검색 요청과 보고서는 세는 단위가 달라 두 숫자를 증가율처럼 비교해서는 안 된다고 적었다.

| 조건 2개 실험 | 두 조건을 함께 담은 비율 |
|---|---|
| 검색 요청(첫 프로필) | 0/266 (0%) |
| 최종 보고서(첫 프로필) | 25/29 (86%) |
| 검색 요청(추가 프로필) | 2/275 (0.7%) |
| 최종 보고서(추가 프로필) | 26/32 (81%) |

사장님 입장에서는 이 결과를 간단하게 볼 수 있다. 고객이 적는 조건을 홈페이지 안에 사실로 적어 두면, AI가 자료를 찾은 뒤 그 사실을 고객의 조건과 맞춰 볼 여지가 생긴다. 다만 이 홈페이지 작성 방법 자체가 실험으로 효과가 확인된 것은 아니다.

## 초안을 쓸 때 다시 검색하나요?

거의 그렇지 않았다. 검색과 초안 저장이 모두 있는 실행 86번 가운데 84번은 마지막 검색을 마친 뒤에야 첫 초안을 저장했다. 초안을 쓰기 시작한 뒤에는 새로운 자료가 거의 들어오지 않았다는 뜻이다.

초안에서 이미 고객 조건 쪽으로 기운 41건 가운데 39건은 최종 보고서에서도 같은 방향을 유지했고, 38건은 방향이 그대로였다. 따라서 고객 조건에 맞는 사실을 나중에 추가하기보다 AI가 처음 읽을 수 있는 페이지에 미리 적어 두는 편이 이 연구 결과와 더 잘 맞는다.

| 측정 | 숫자 |
|---|---|
| 마지막 검색 후 첫 초안 저장 | 84/86 (97.7%) |
| 초안의 조건 방향 유지 | 39/41 (같은 방향 그대로 38) |
| 편집 거리 중앙값, 방향 유지 | 0.41 |
| 편집 거리 중앙값, 방향 바뀜 | 0.84 |

추론 강도를 높인 비교에서도 실행 시간만 길어졌을 뿐 조건 반영이 일관되게 좋아지지는 않았다. 실행 방식을 세 가지로 바꾼 비교에서도 조건에 따라 결과가 갈리는 경향은 이어졌다.

## 그럼 홈페이지에는 무엇을 써야 하나요?

고객이 딥리서치에 적는 내용은 예산, 함께 가는 사람, 이동 수단, 가능한 시간, 몸 상태 같은 조건이다. 홈페이지에는 이런 조건을 확인할 수 있는 구체적인 사실을 한 줄씩 적어 두는 방식이 제안될 수 있다.

예산이라면 대표 메뉴나 상품의 가격과 추가 비용 조건을 적는다. 함께 가는 사람이라면 아이 의자, 유아 동반, 반려동물 가능 여부와 단체 최대 인원을 적는다. 이동 조건이라면 주차 대수와 가까운 역에서 걸리는 시간을 적을 수 있다.

영업시간은 요일별로 적고, 예약 없이 가능한 시간대가 있다면 함께 적는다. 접근성이 중요하다면 계단 유무, 휠체어 출입, 좌식·입식 여부를 적을 수 있다. 당일 이용이 중요하다면 당일 가능 여부와 보통의 대기 시간도 사실로 적어 둘 수 있다.

| 고객이 적을 법한 사정 | 홈페이지에 적을 사실 |
|---|---|
| 예산 | 대표 메뉴·시술·상품의 가격 숫자, 추가 비용 조건 |
| 같이 가는 사람 | 아이 의자·유아 동반·반려동물 가능 여부, 단체 최대 인원 |
| 이동 | 주차 대수, 가까운 역에서 걸어서 몇 분 |
| 시간 | 요일별 영업시간, 예약 없이 가능한 시간대 |
| 몸 상태·접근성 | 계단 유무, 휠체어 출입, 좌식·입식 |
| 급한 정도 | 당일 가능 여부, 대기 시간이 보통 얼마인지 |

이 연구가 보여 주는 핵심은 홈페이지에 문장을 많이 쓰라는 것이 아니다. 고객이 AI에 적을 만한 조건을 실제 사실로 확인할 수 있게 만들어 두는 것이 중요하다는 점이다. 다만 이 제안은 연구 결과를 바탕으로 한 예상이며, 홈페이지 작성 방식 자체의 효과를 실험한 결과는 아니다.

실제로 AI사이트코리아가 9월 15일 AI 엔진 4곳에서 직접 측정했을 때, 홈페이지는 한 번도 인용되지 않았다. 넓은 검색에 먼저 걸리는 일은 여전히 쉽지 않다는 뜻이다. 이 연구는 그다음 단계에서, 일단 읽힌 페이지 안에 고객 조건에 맞는 사실이 있어야 추천으로 이어질 수 있다는 점을 보여 준다.

## 이 연구 결과를 그대로 믿어도 되나요?

한계도 분명하다. 연구 과제는 중국어로 된 24개 과제였고 동네 가게 추천을 대상으로 한 실험은 아니었다. 조건이 드러났는지만 봤을 뿐 추천이 실제 고객에게 얼마나 잘 맞는지나 그 사실이 정확한지는 측정하지 않았다.

판정 보류도 많았다. 본 실험 최종 보고서의 37.3%는 판정하지 못했다. 사람 검수에서도 69.2%가 판정 보류였고, 모든 실험이 검색 도구 하나를 같이 사용했다. 따라서 실제 챗GPT나 제미나이의 딥리서치에서 같은 결과가 그대로 나온다고 단정할 수는 없다.

결국 사장님이 할 일은 단순하다. 고객이 어떤 조건을 적을지 생각하고, 그 조건을 확인할 수 있는 사실을 홈페이지에 적어 두는 것이다. 가격, 주차, 동반 가능 여부, 영업시간처럼 실제로 확인할 수 있는 정보부터 구체적으로 적는 것이 이 연구에서 얻을 수 있는 현실적인 시사점이다.

요점 ① 조건만 다른 고객도 363/390번, 93%가 같은 큰 질문을 조사했다. ② 조건 차이는 검색 요청 0.17, 최종 보고서 0.83으로 나타났다. ③ 두 조건을 함께 담은 검색 요청은 0/266개였지만 최종 보고서는 25/29개가 두 조건을 반영했다. ④ 첫 초안은 84/86번, 97.7%가 마지막 검색 뒤에 저장됐다.

## 같이 읽을 글

 

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## 자료 출처

 

- What Happens During Autonomous Deep Research After the User Steps Away?(서던캘리포니아대·미시간대·중국과학원 등·arXiv 2609.33509·2026.9·24과제 272회 실행·110쌍, 6개 실험 1,691/1,732회)

- Towards Personalized Deep Research: Benchmarks and Evaluations(PDR-Bench·arXiv 2509.25106·2025.9·50과제·10개 분야·사용자 25명)

- PersonalizedDeepResearchBench 저장소(OPPO PersonalAI·PDR-Bench 데이터)

- Gemini Deep Research 개요(구글·한국어 페이지·150개국+·45개 언어+)

- 제미나이의 새로운 AI 리서치 어시스턴트, 딥 리서치(구글 코리아 블로그·2024.12.11)

- Try Deep Research and our new experimental model in Gemini(구글 블로그·2024.12)

- OpenAI rolls out deep research to paying ChatGPT users(테크크런치·2025.2.25·플러스 월 10회·프로 월 120회)

- 2026 Retail Report: Retail AI Adoption Outpaces Consumer Trust(알케머·2026·미국 쇼핑객 조사, 표본 수는 페이지에 안 나옴)