AI는 검색하기 전에 후보를 정한다 — 한국 12개 카테고리 검색어 실측

핵심 요약: AI 검색은 사용자가 입력한 질문을 그대로 검색하지 않습니다. 질문을 받은 뒤 스스로 검색어를 작성하는데, 어떤 분야에서는 그 검색어에 사용자가 입력하지 않은 브랜드 이름이 들어갑니다. 한국 12개 카테고리에 카테고리 대표 브랜드를 묻고 두 모델이 실제로 실행한 검색어 72건을 수집한 결과, 브랜드 이름이 검색어에 들어가는 분야와 한 번도 들어가지 않는 분야로 구분되었습니다. 어느 유형인지에 따라 지금 해야 할 일이 달라집니다(기준일: 2026-08-17).

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3줄 요약

• AI는 검색 실행 전에 자기 검색어를 만듭니다. 음식 배달처럼 국내 사업자 세 곳의 상호가 그 검색어에 그대로 들어가는 분야가 있습니다.
• 반대로 안과·인테리어·필라테스처럼 한 번도 브랜드 이름이 들어가지 않는 분야가 있습니다. 사업자가 많고 지배 브랜드가 없는 시장입니다.
• 내 분야가 어느 유형인지에 따라 해야 할 일이 달라집니다. 이름이 이미 들어가는 시장이면 그 목록에 진입하는 문제이고, 아직 아무 이름도 안 들어가는 시장이면 먼저 자리를 잡는 문제입니다.

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어떻게 관측했는가

브라우저 화면이 아니라 모델 API 응답에 기록되는 검색어 필드를 직접 읽었습니다. OpenAI 응답에는 실행된 검색 호출과 그 검색어가, Google 응답에는 모델이 사용한 검색어 목록이 남습니다. 화면에는 보이지 않는 값입니다.

한국 시장 12개 카테고리에 대해 그 분야의 대표 브랜드를 묻는 질문을 한국어로 입력하고, 모델별로 3회씩 반복해 총 72회를 수집했습니다. 검색어 원문은 전량 보관했습니다.

판정 기준은 수집 전에 정했습니다. 언어는 검색어에 한글이 포함됐는지로 자동 판정하고, 브랜드 포함은 실존 고유명이 하나라도 들어갔을 때만 인정했습니다. 라식·기장대행 같은 시술명·일반 명사, ATS 같은 일반 약어는 브랜드로 집계하지 않았습니다.

Perplexity는 API가 검색어를 노출하지 않아 제외했습니다. 이 점도 관측 결과의 하나입니다 — 같은 질문을 입력해도 세 엔진 중 하나는 검색어를 확인할 방법이 없습니다.

수집한 검색어 72건을 공개합니다(JSON 데이터, CC BY 4.0). 아래 표와 해석은 이 파일에서 직접 확인하실 수 있습니다.

다만 모델이 검색어에 써넣은 기업·서비스 이름과 도메인은 공개 데이터에서 가렸습니다. 이 글의 분석은 "이름이 몇 개 들어갔는가"에 근거하고 어떤 회사인지에는 근거하지 않으므로, 가려도 검증에 지장이 없습니다. 특정 기업을 거명해 평가하는 글이 아니라는 점을 분명히 하기 위한 처리입니다.

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발견 1 — 후보가 이미 정해진 시장과, 아직 정해지지 않은 시장

국내 10개 카테고리 60회 관측 결과입니다.

카테고리	검색어에 브랜드 포함	검색 미실행
세무 기장 대행	4 / 6	1
음식 배달	2 / 6	4
밀키트 정기배송	1 / 6	0
전자결재	1 / 6	2
마케팅 자동화 SaaS	1 / 6	0
안과	0	1
아파트 인테리어 시공	0	4
필라테스 학원	0	0
채용 관리 솔루션	0	1
AI 검색 가시성 진단	0	0
합계	9 / 60	13 / 60

검색어에 실제로 들어간 이름의 성격은 이렇습니다. 음식 배달에서는 국내 배달 앱 세 곳의 상호가 그대로 나열됐고, 세무 기장 대행에서는 세무 플랫폼 네 곳, 마케팅 자동화에서는 해외 마케팅 SaaS 세 곳이 검색어 안에 들어갔습니다. 어느 경우든 나머지 문구는 한국 · 대표 브랜드 · 공식 · 특징 같은 일반 어휘였고, 그 사이에 상호만 끼어 있는 형태였습니다.

사용자는 브랜드 이름을 하나도 입력하지 않았습니다. 모델이 검색을 실행하기 전에 스스로 포함시킨 것입니다.

구분 기준은 시장 구조였습니다. 브랜드가 들어간 다섯 카테고리는 모두 소수 사업자가 시장을 나눠 갖고 있습니다. 브랜드가 한 번도 들어가지 않은 카테고리는 두 유형입니다 — 안과·인테리어·필라테스처럼 사업자가 많고 지역별로 흩어진 시장, 그리고 채용 솔루션·AI 검색 가시성 진단처럼 아직 대표 사업자가 확립되지 않은 신생 시장입니다.

음식 배달은 두 값을 함께 봐야 합니다. 6회 중 2회는 브랜드를 검색어에 넣었고, 4회는 검색 자체를 하지 않고 답했습니다. 검색을 하든 안 하든 답할 브랜드는 이미 정해져 있었다는 뜻입니다. 이 시장에 새로 진입하는 사업자에게는 검색 결과 상위에 올라가는 것만으로는 부족합니다.

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발견 2 — 모델은 특정 브랜드 공식 사이트를 지목해서 조회한다

수집된 검색어 중 네 건은 일반 검색이 아니라 site: 연산자로 특정 기업의 공식 도메인을 지정한 조회였습니다. 세무 플랫폼, 식품 대기업, 업무용 협업 도구의 공식 사이트를 각각 지목했고, 검색어 나머지는 기장대행·정기배송·전자결재 같은 확인하려는 기능이었습니다.

브랜드가 후보로 확정된 다음에는, 모델이 그 브랜드의 공식 사이트를 직접 찾아가 확인합니다. 이 단계에서는 제3자 매체가 아니라 자사 사이트의 설명이 근거로 쓰입니다. 다만 이 조회가 일어나려면 앞 단계에서 이름이 후보에 들어가 있어야 합니다.

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발견 3 — 카테고리에 따라 검색어가 영어로 생성되며, 모델마다 다르다

국내 10개 카테고리에서는 두 모델 모두 한국어로 검색했습니다. 그런데 영어권에서 형성된 카테고리를 넣으면 달라집니다.

질문한 카테고리	OpenAI 모델	Google 모델
영문 약어가 포함된 분야명	영어 3 / 3	한국어 3 / 3
프로덕트 애널리틱스 도구(약어 없음)	영어 3 / 3, 전부 브랜드 포함	한국어 1 / 미실행 1 / 혼합 1

이때 영어 검색어는 Korea product analytics tool brand service … local Korean analytics tools 형태였고, 중간에 해외 프로덕트 애널리틱스 도구 다섯 곳의 상호가 나열됐습니다. 한국 시장을 묻는 질문인데 검색어도 후보도 영어권에서 형성된 셈입니다.

두 가지가 확인됩니다. 첫째, 영문 약어가 없어도 영어로 검색됩니다. 프로덕트 애널리틱스에는 약어가 없지만 검색어는 영어로 생성되었습니다. 구분 기준은 표기가 아니라 그 개념의 담론이 어느 언어권에서 형성됐는가입니다. 둘째, 모델마다 다릅니다. 같은 조건에서 Google 모델은 한국어를 유지했습니다.

영어로 검색되는 카테고리에서는 국내 사업자가 구조적으로 불리합니다. 영어 인덱스에서 검색하므로 국내 문서가 결과에 포함되지 않고, 검색어에 국가명을 추가해도 결과는 해외 서비스로 채워집니다. 이 경우 후보 진입 경쟁의 대상 문서는 영어권 문서입니다.

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해외 관측과 대조 — 인용률까지 측정한 데이터

이 조사는 "검색어에 무엇이 들어갔는가"까지만 봅니다. 그 다음 단계인 인용률을 측정한 해외 보고가 있습니다.

"일곱 단어로 질문했고, 브랜드 이름은 하나도 포함하지 않았습니다. 무언가를 가져오기도 전에, ChatGPT는 스스로 이런 검색어를 작성했습니다." — Suganthan Mohanadasan, Search Engine Journal (2026-08-14)

이 분석에서는 27개 대화 중 21건의 첫 검색어에 사용자가 입력하지 않은 브랜드가 등장했고, 인용률이 이렇게 벌어졌습니다.

구분	표본	인용률
검색어에 이름이 포함된 브랜드	119건	68.9%
검색은 됐지만 이름이 없던 브랜드	515건	2.1%

이 수치는 그대로 받아들이면 안 됩니다. 1인·1계정·이틀치 수집이고, 저자 본인이 질문이 소프트웨어·AI 도구 쪽으로 편중돼 있다고 밝혔습니다. 저자는 GEO 분석 도구를 배포하는 업계 관계자이기도 합니다. 저자 스스로 "이건 ChatGPT의 후보 목록이 아니라 내 계정의 후보 목록"이라고 적었습니다. 비율이 아니라 격차의 방향만 참고하는 편이 안전합니다.

방향 자체는 저자의 별도 수집분에서도 같습니다. 그 분석에서 Reddit은 278회 수집되어 11회 인용됐고, YouTube는 201회 수집되고도 한 번도 인용되지 않았습니다(저자 원문). 수집되는 것과 인용되는 것은 다른 일입니다.

구조적으로는 쿼리 팬아웃과 이어집니다. Google은 AI Mode가 검색 1회에 기본 12개의 검색을 수행한다고 공식 확인했는데(Google 공식 블로그), 이번 조사가 본 것은 그 검색어가 무엇으로 채워지는가입니다.

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무엇을 할 것인가

먼저 내 카테고리가 어느 유형인지 확인합니다. 카테고리 대표 브랜드를 묻는 질문을 다섯 번 반복해 입력하고, 모델이 실행한 검색어를 적어 봅니다. 브라우저 확장(FanoutFox)으로도, API 응답 필드로도 확인할 수 있습니다.

검색어에 이미 특정 브랜드들이 들어가는 시장이라면, 그 목록에 진입하는 것이 과제입니다. 모델이 그 목록을 만들 때 참조하는 것은 비교·추천 성격의 제3자 문서입니다. 자사 블로그를 늘리는 것으로는 목록이 바뀌지 않습니다. 구조화 데이터나 페이지 속도로 해결되는 종류의 문제도 아닙니다.

검색어에 아무 브랜드도 들어가지 않는 시장이라면, 후보가 아직 고정되지 않은 상태입니다. 모델은 매번 검색 결과를 새로 읽고 답을 만듭니다. 이 단계에서는 검색으로 발견되는 문서의 질이 그대로 반영되므로, 자사 콘텐츠의 기여도가 상대적으로 큽니다. 다만 시장이 확립되면 조건이 바뀌므로 주기적으로 다시 확인해야 합니다.

검색어가 영어로 생성되는 카테고리라면, 위 두 가지보다 이 판단이 먼저입니다. 한국어 콘텐츠를 아무리 늘려도 영어 검색어의 결과에는 포함되지 않습니다. 대상 문서가 어느 언어권인지 확인한 뒤 자원을 배치해야 합니다.

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자주 묻는 질문

검색어에 이름이 없으면 콘텐츠를 잘 만들어도 소용없나요?

그렇지 않습니다. 이번 조사에서 브랜드 이름이 한 번도 들어가지 않은 카테고리가 절반이었고, 그런 시장에서는 모델이 매번 검색 결과를 읽어 답을 만듭니다. 콘텐츠의 기여도가 오히려 큰 조건입니다. 반대로 이름이 이미 들어가는 시장이라면 콘텐츠만으로는 목록이 바뀌지 않습니다. 내 시장이 어느 유형인지에 따라 답이 다릅니다.

자사 블로그와 제3자 매체 언급 중 뭐가 먼저인가요?

검색어에 특정 브랜드들이 이미 들어가는 시장이라면 제3자 쪽이 먼저입니다. 모델이 후보 목록을 만들 때 참조하는 것은 비교·추천 문서이고, 자사 문서는 그 목록의 근거로 잘 쓰이지 않습니다. 다만 이번 조사에서 확인된 것처럼, 후보가 확정된 뒤에는 모델이 공식 사이트를 직접 조회합니다. 자사 사이트는 그 단계에서 쓰입니다.

예산이 적으면 어디부터 착수해야 하나요?

검색어 확인이 먼저입니다. 비용이 들지 않고 십여 분이면 끝납니다. 검색이 영어로 생성되는 카테고리인데 한국어 콘텐츠에 예산을 쓰면, 개선을 해도 그 검색어의 결과에 포함되지 않아 측정값이 변하지 않습니다.

이 조사 수치를 우리 회사에 그대로 적용해도 되나요?

권하지 않습니다. 카테고리당 3회 관측이라 비율을 확정할 크기가 아니고, 같은 카테고리도 회차마다 검색어가 달라졌습니다. 이 조사가 보여주는 것은 카테고리 간 대비이지 각 카테고리의 정확한 비율이 아닙니다. 본인 분야에서 직접 측정하는 편이 정확합니다.

모델마다 결과가 다르면 무엇을 확인해야 하나요?

둘 다 봐야 합니다. 이번 조사에서 같은 질문에 OpenAI 모델은 영어로, Google 모델은 한국어로 검색한 카테고리가 있었습니다. 한 모델만 보면 시장을 절반만 보게 됩니다. Perplexity처럼 검색어를 아예 공개하지 않는 엔진도 있어, 관측 가능한 범위 자체가 엔진마다 다릅니다.

한 번 검색어에 이름이 포함되면 유지되나요?

이번 조사에서도 같은 카테고리를 3회 반복했을 때 회차마다 검색어가 달라졌습니다. 브랜드가 포함된 회차와 포함되지 않은 회차가 함께 나타났습니다. 한 번 확인하고 끝낼 지표가 아니라 주기적으로 다시 보는 지표입니다.

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