사용자 검색어 대신 AI가 생성하는 '팬아웃 쿼리'의 변화
AI 검색 시스템이 이용자의 단일 프롬프트를 처리하는 방식이 배경 검색 중심의 다단계 탐색으로 재편되고 있습니다. 데이터 리서처 스테이시 무어(Stacy Muur)가 공개한 스테이시스 브레인(Stacy's Brain) 집계에 따르면, ChatGPT가 사용자 질문 하나당 자체적으로 생성하는 배경 검색(팬아웃 쿼리) 수는 2025년 평균 2.17개에서 2026년 7.5개로 늘어났습니다. 시스템이 추가 탐색을 위해 2차 라운드 검색으로 넘어가는 프롬프트 비율 역시 약 5%에서 33.5%로 뛰었습니다.
반면 질문 하나를 처리하기 위해 읽어 들이는 정보량이 증가했음에도, 최종 답변에 이름을 올리는 고유 도메인 수는 평균 19개에서 15개로 줄어들었습니다. 탐색 범위는 넓어졌지만 최종 인용의 문턱은 좁아진 셈입니다. 특정 웹사이트를 직접 겨냥하는 검색 연산자(site:)의 활용 비중도 기존 0.3%에서 약 23%로 급증했습니다. AI가 개방형 웹 검색 대신 사전에 지정한 도메인에서 스펙과 가격, 연동 기능 등 사실 정보를 직접 추출하면서, 수집된 페이지 중 제품 상세 페이지가 차지하는 비중은 16.39%로 집계됐습니다.
질문 전 형성되는 숏리스트와 33배 인용 격차
문제는 AI가 배경 질의를 생성할 때 특정 브랜드명을 직접 삽입하는 경향이 짙어졌다는 점입니다. 13개 제품 카테고리를 대상으로 진행된 테스트에서는 사용자가 브랜드명을 전혀 언급하지 않았음에도 ChatGPT가 11개 카테고리에서 자체 팬아웃 쿼리에 특정 브랜드를 직접 입력해 검색을 시작했습니다. 모델이 학습된 내부 연상을 토대로 카테고리 대표 브랜드를 먼저 추린 뒤, 해당 기업들에 대한 근거를 역으로 찾아 나서는 구조입니다.
초기 숏리스트 진입 여부는 최종 인용에 결정적인 영향을 미칩니다. 단일 계정에서 57개 대화 표본을 추적한 소규모 실무자 조사에 따르면, 초기 팬아웃 쿼리에 이름이 포함된 브랜드는 단순 검색 과정 중에 페이지가 수집된 브랜드에 비해 최종 답변에 인용될 확률이 약 33배 높게 나타났습니다. 해당 조사는 표본 크기가 작아 방향성을 보여주는 수준이지만, 시작 질의에서 배제된 브랜드가 최종 답변에 뒤늦게 합류하기 어렵다는 흐름을 드러냅니다.
이러한 사전 연상 형성은 자사 웹사이트 밖의 데이터에 크게 의존합니다. 조사에 따르면 AI 검색 내 브랜드 언급의 85%는 제3자 출처에서 나왔으며, 그중 약 90%는 리스티클, 비교 페이지, 리뷰 사이트였습니다. 이는 본지가 앞서 소개한 AI 검색 인용, 자체 사이트 밖 획득 미디어 비중 84% 조사 결과와도 맞물립니다.
구글 상위 순위와 AI 인용의 분리… 80%는 검색 순위 밖
기존 검색엔진 순위가 AI 검색 인용을 담보하지 못하는 현상도 뚜렷해졌습니다. ChatGPT가 인용한 웹페이지의 90% 가까이는 구글 검색 21위 이하에 머물렀으며, 1만 5,000개 롱테일 질의를 ChatGPT·제미나이·코파일럿·퍼플렉시티에 테스트한 결과 인용된 웹페이지 링크의 약 80%는 구글 원본 질의 결과에 전혀 순위가 잡히지 않은 주소였습니다.
구글 자체 서비스인 AI 오버뷰(AI Overviews)에서도 검색 순위와의 연동성이 낮아지는 추세입니다. 2025년 8월 에이치레프스(Ahrefs)는 구글 AI 오버뷰 출처의 76%가 구글 일반 검색 10위권 내에서 나온다고 분석했으나, 이후 브라이트엣지(BrightEdge) 자체 조사에서는 상위 10위 내 비중이 약 17% 수준으로 떨어졌고 상위 100위 내 비중도 절반을 조금 넘는 수준에 그쳤습니다. 퓨리서치센터(Pew Research Center)가 미국 성인 900명의 실제 이용 행태를 추적한 2025년 연구에서는 AI 요약 내부 링크를 클릭하는 비율이 전체 방문의 1%에 머무는 것으로 집계됐습니다.
모델 간 불일치와 자사 비교 콘텐츠의 역효과
AI 답변의 변동성도 여전히 큽니다. 동일한 프롬프트를 다시 실행했을 때 브랜드가 연속으로 답변에 유지되는 비율은 30%에 그쳤고, 5회 연속 노출을 유지한 비율은 20%에 불과했습니다. 브랜드 언급의 68%는 특정 단일 모델에만 한정되어 나타났습니다. 이는 AI 모델마다 브랜드 추천 62% 불일치… 플랫폼별 분리 측정 필요에서 다룬 플랫폼별 파편화 현상이 심화되고 있음을 보여줍니다.
자체 제작 비교 콘텐츠가 경쟁사에 유리하게 쓰이는 역효과도 나타났습니다. 브랜드가 직접 제작한 '최고의 도구' 비교 리스티클이 구글 AI 오버뷰에 인용될 경우, 발행 브랜드를 답변 추천 대상에서 제외하고 본문에 언급된 경쟁사만 추천하는 비율이 70%에 달했습니다. 구글 AI 오버뷰는 2026년 6월 대비 자체 홍보성 리스티클 인용을 38% 축소했습니다. 또한 ChatGPT 검색 내 레딧(Reddit) 인용 비중이 2026년 8월 7일부터 17일 사이 3.83%에서 0.52%로 열흘 만에 86.4% 급감하는 등, 플랫폼 내부의 출처 가중치 조정에 따라 인용 점유율이 급변하는 위험도 함께 나타나고 있습니다.
이 사이트가 보는 지점
AI 검색 최적화가 웹페이지 순위 경쟁에서 '초기 팬아웃 쿼리 내 브랜드 진입 경쟁'으로 이동하고 있습니다. 사용자의 프롬프트가 아니라 AI 시스템이 스스로 생성하는 배경 검색어에 브랜드가 포함되는지 여부가 최종 인용을 가르는 새로운 측정 변수로 떠올랐습니다. 기존 구글 상위 노출이나 자체 사이트 리스티클 발행처럼 개별 웹페이지를 통제하려던 방식은 오히려 경쟁사에 인용을 넘겨주는 등 한계가 드러났으며, 모델 내부 지식에 누적된 제3자 평판을 계측하는 작업이 필요해졌습니다.
