AI 검색 엔진이 언어 및 국가별로 출처를 인용하는 방식

누군가 AI 비서에게 질문을 하면, 그 비서가 제시하는 정보 출처에 따라 그 사람이 무엇을 배우고 어떤 브랜드를 접하게 되는지가 결정됩니다. 그러다 우리는 이런 의문이 들었습니다… 이 비서들은 과연 어떤 기준으로 정보 출처를 선택할까요? 이러한 행동 양상은 언어, 국가, 주제, AI 시스템에 따라 달라질까요?

다른 모든 질문들과 마찬가지로, 우리도 이 문제를 조사해보기로 했습니다.

우리는 5개 주제 범주와 3단계의 세부 수준에 걸쳐 총 400개의 질문을 마련하고, 각 질문을 영어, 프랑스어, 스페인어, 일본어로 작성한 뒤 5개국에 위치한 4개의 AI 시스템에 입력했습니다. 그 결과 16,000개 이상의 답변을 얻었으며, 각 시스템이 인용한 모든 출처를 기록했습니다.

몇 가지 패턴이 뚜렷이 드러났습니다. 그중 일부는 이러한 시스템이 전반적으로 어떻게 작동하는지에 관한 것이지만, 새로운 시장에 진출하는 모든 브랜드에게 가장 중요한 것은, 짐작하셨겠지만 바로 ‘언어’에 관한 것입니다.

그럼 본격적으로 시작해 볼까요.

연구 수행 방법

우리는 쿼리 세트가 일반적인 SEO 키워드 목록보다는 실제 호기심을 반영하기를 원했기 때문에, 400개의 질문을 5가지 카테고리(전자상거래, SaaS, 일반 상식, 세계 뉴스, 튜토리얼)와 3가지 쿼리 길이(짧고 일반적인 것부터 길고 구체적인 것까지)로 분류했습니다.

그런 다음 각 질문을 시장별로 두 가지 버전으로 제시했습니다. 모든 시장에서 영어로 제시한 버전과, 각 시장의 현지 언어(프랑스에서는 프랑스어, 스페인, 아르헨티나, 미국에서는 스페인어, 일본에서는 일본어)로 제시한 버전입니다. 사용된 4가지 시스템은 GPT 5.5, Claude Haiku 4.5, Gemini Flash 3.5, Google AI Overviews였으며, 아직 출시되지 않은 프랑스는 예외였습니다.

모든 답변에 대해 시스템이 반환한 출처 URL을 기록했습니다. 아래의 수치는 16,000건이 넘는 응답 원본 데이터에서 추출한 것입니다.

챗봇과 AI 개요는 마치 정반대의 기계처럼 작동한다

행동 양식에서 가장 큰 차이를 보인 것은 챗봇과 구글의 AI 개요였으며, 특히 각 서비스가 출처를 인용하는 방식에서 그 차이가 두드러졌다.

챗봇들은 짧고 일반적인 질문에 대해서는 출처를 거의 인용하지 않습니다. 하지만 질문이 구체적일수록 인용 빈도가 높아집니다. 예를 들어, 클로드(Claude)는 짧은 질의에 대해 평균 0.12개의 출처를, 긴 질의에 대해서는 2.96개를 인용하는 반면, 챗GPT(ChatGPT)는 0.09개에서 2.26개로 증가합니다. 제미니(Gemini)는 전반적으로 더 많은 출처를 인용하며, 짧은 질의에서 약 1.7개에서 긴 질의에서는 약 6.5개로 증가합니다. AI 검색에서 노출을 높이고자 한다면(이 글을 읽고 계신다면 아마도 그럴 가능성이 높겠지만), 구체적이고 긴 롱테일 프롬프트에 맞춰 콘텐츠를 최적화하면 인용될 확률이 높아질 것입니다.

그러나 구글 AI 개요는 정반대의 양상을 보입니다. 짧고 일반적인 검색어에 대해서는 가장 많은 출처를 인용하는 반면(각각 약 6개), 검색어가 길어지고 구체적이 될수록 인용하는 출처 수가 점차 줄어듭니다(약 4개까지). 이는 챗봇이 아닌 검색 결과 페이지의 특징입니다. 즉, 짧은 검색어에는 다양한 링크가 표시되고, 질문이 구체적일수록 답변의 범위가 좁아지는 것입니다.

다음은 쿼리당 인용된 출처의 평균 수를 기준으로 세 가지 챗봇을 비교한 결과입니다:

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챗봇은 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 광범위한 질문에 답변하며, 질문이 구체화될 때만 관련 출처를 참조하는 반면, AI 개요는 검색 엔진과 같은 방식으로 링크를 첨부합니다.

링크가 표시되지 않더라도 브랜드 이름은 표시됩니다

많은 AI 인터페이스에서 사용자는 링크 목록이 아닌 글로 작성된 답변을 보게 됩니다. 따라서 챗봇이 답변 내에서 언급하는 기업들은 인용된 URL만큼이나 중요할 수 있습니다. 우리는 각 챗봇이 쿼리당 몇 개의 서로 다른 기업을 언급했는지 집계했습니다. (Google AI Overviews는 인용된 링크는 파악할 수 있었으나 답변 본문은 파악할 수 없었기 때문에 이번 분석에서 제외했습니다.)

챗봇 및 질의 길이에 따른 질의당 평균 기업 수

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ChatGPT와 Gemini는 짧고 일반적인 질문, 즉 URL을 거의 인용하지 않는 질문에서도 쿼리당 여러 회사를 언급합니다. 답변 본문에는 해당 브랜드를 가리키는 링크가 단 하나도 없으면서도 그 브랜드가 등장할 수 있는데, 이는 단순히 링크가 걸릴 수 있는지가 아니라, 이러한 모델이 이미 인지하고 있는 유형의 회사인지 여부가 중요하다는 것을 의미합니다.

상업적 주제 및 시의성 있는 주제에 대한 인용 건수 증가

주제는 쿼리 길이만큼이나 중요합니다. 챗봇을 살펴보면, 질문당 인용된 출처의 평균 수는 시의성에 구애받지 않는 주제에서 상업적 주제 및 빠르게 변화하는 주제로 갈수록 꾸준히 증가했습니다.

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튜토리얼이나 일반 상식처럼 정립되어 있고 문헌이 풍부한 주제는 인용 횟수가 가장 적습니다. 모델은 주로 학습 과정을 통해 이러한 질문에 답하기 때문입니다. 반면 전자상거래, SaaS, 세계 뉴스와 같이 상업적이며 시의성이 중요한 주제는 모델이 최신 정보를 찾아 나서기 때문에 인용 횟수가 가장 많습니다. 상업 분야에 종사하는 분들에게 이는 이번 연구 결과 중 고무적인 부분입니다. 바로 이러한 검색어들이야말로 인용 가능한 출처가 될 기회를 잡을 수 있는 분야이기 때문입니다.

영어는 여전히 가장 많은 출처를 차지하고 있다

테스트한 모든 시장에서, 세 가지 챗봇 모두에 대해 영어로 된 검색어에 대한 검색 결과 수가 현지 언어로 된 검색어보다 더 많았습니다.

같은 질문을 영어로 하면, 전 세계 어디에서나 이러한 시스템들은 현지 언어로 질문했을 때보다 더 많은 출처를 찾아냅니다. 영어 콘텐츠는 인용되는 양 측면에서 여전히 구조적인 우위를 점하고 있는데, 인터넷에서 영어가 여전히 지배적인 언어라는 점을 고려하면 이는 당연한 일입니다. 언어에 따라 달라지는 것은 출처가 나타나는지 여부가 아니라, 어떤 출처가 나타나는지입니다.

현지 언어로 물어보면, 정보 출처도 현지화된다

같은 질문들을 영어 대신 현지 언어로 제시했을 때, 시스템은 현지 언어 자료 쪽으로 눈에 띄게 비중을 두게 되었습니다.

일본에서 일본어로 질문을 했을 때 인용된 전체 출처 중 26%가 일본 도메인(.jp)이었지만, 같은 질문을 영어로 했을 때는 약 1%에 그쳤습니다. 이를 일본 정부 및 학술 사이트(.go.jp 및 .ac.jp)로 한정해 보더라도 그 격차는 여전히 유지되는데, 일본어 사이트는 4.26%인 반면 영어 사이트는 0.13%에 불과했습니다.

프랑스도 비슷한 양상을 보였습니다. 프랑스어 검색어의 경우 .fr 도메인으로의 인용 비율이 16%였던 반면, 영어 검색어는 1.4%에 그쳤으며, 프랑스 정부 사이트(.gouv.fr)의 경우 영어 검색어에서는 거의 0%에 가까웠으나 프랑스어 검색어에서는 1.25%를 기록했습니다. 스페인 내 스페인어 검색어의 경우 .es 도메인으로의 인용 비율이 7%였던 반면, 영어 검색어는 약 1%에 그쳤으며, 아르헨티나도 비슷한 추세를 보였으나 그 정도는 다소 완만했습니다.

같은 질문, 같은 주제이지만 쿼리 언어는 다르고, 시스템이 참조하는 정보 출처도 서로 다릅니다. 한마디로, 영어로만 제공되는 콘텐츠는 이러한 시스템이 현지 언어로 답변을 생성할 때 활용하는 정보 풀에서 대부분 제외됩니다. 이러한 현상은 영어와 가장 거리가 먼 시장인 일본에서 가장 두드러지게 나타나며, 영어와 가장 가까운 시장에서는 가장 미미합니다.

각 시스템마다 고유한 출처 기준이 있습니다

또한 이 시스템들은 선호하는 소스의 유형에서도 차이가 나며, 이는 우리가 테스트한 모든 언어에서 일관되게 나타났습니다.

표에서 볼 수 있듯이, 각 시스템은 상업용 페이지와 브랜드 페이지에서 인용 정보를 추출하지만, 그 외의 모든 항목에 대해서는 이러한 행동 양상이 서로 달라집니다.

예를 들어, 클로드는 상업 및 브랜드 페이지를 가장 선호하는 것으로 보이며, 인용 사례의 10건 중 9건 가까이가 이들에 집중된 반면 미디어에 대한 인용은 거의 없는 실정입니다. ChatGPT는 인용 분포가 가장 폭넓게(비록 그 차이는 크지 않지만) 나타나며, 여전히 상업 및 브랜드를 주로 선호하고, 글로벌 기관 및 미디어는 각각 8.1%와 9.9%로 그 뒤를 따르고 있습니다.

Gemini와 Google AI Overviews는 커뮤니티 및 동영상 출처에 크게 의존하고 있습니다. YouTube와 Reddit만 해도 Gemini 인용의 21.5%, AI Overviews 인용의 29.8%를 차지했습니다.

Gemini나 AI 개요에 인용되기를 원한다면, YouTube와 Reddit에서 강력한 존재감을 보여주는 것이 가장 큰 차이를 만들 것입니다. ChatGPT와 Claude를 목표로 한다면, 자신의 브랜드 페이지와 유력 매체에 실린 기사가 더 중요합니다.

어떤 도메인과 브랜드가 가장 많이 인용되는가

평균값은 인용의 양상을 보여줍니다. 구체적인 이름들은 그 영역을 누가 차지하고 있는지를 나타냅니다. 각 주제 범주 내에서 챗봇이 가장 많이 인용한 도메인과 기업을 추출했는데, 이때 해당 기업명을 직접 언급한 쿼리는 제외했기 때문에, 이 결과는 모델이 스스로 찾아낸 내용을 반영합니다. 이 두 표는 세 가지 챗봇을 모두 다루고 있습니다.

가장 많이 인용된 도메인 (범주별 상위 3개)

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여기서 우리는 뚜렷한 차이를 확인할 수 있습니다.

Gemini의 인용은 소수의 플랫폼에 집중되어 있으며, 거의 모든 부문에서 YouTube와 Reddit이 1위를 차지하고 있습니다.

반면 ChatGPT와 Claude는 다양한 분야별 전문 정보원을 활용합니다. 전자상거래의 경우 Tom's Guide나 TechRadar와 같은 하드웨어 리뷰 사이트를, 일반 상식 및 뉴스의 경우 arXiv, PubMed, 위키백과와 같은 연구 및 참고 자료를 활용합니다.

전자상거래와 SaaS 분야는 인용 횟수가 가장 많고 가장 안정적인 추세를 보여줍니다. 일반 상식 관련 항목은 수가 적으므로, 해당 항목들은 대략적인 방향성만 참고하시기 바랍니다.

가장 많이 인용된 기업 (각 부문별 상위 3개사)

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HubSpot이 세 가지 챗봇 부문 모두에서 SaaS 부문 1위를 차지했으며, Salesforce가 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. 모델 전반에 걸쳐 이례적으로 높은 수준의 일치도를 보였으며, 전자상거래 부문은 로지텍, 레이저, 안커와 같은 소비자용 하드웨어 브랜드를 중심으로 형성되었습니다.

그럼에도 불구하고, 이는 미미한 우위일 뿐입니다. HubSpot은 SaaS 시장에서 점유율이 3% 미만에 그치기 때문에, 언급되는 기업들은 롱테일 형태로 널리 분포되어 있습니다. 여기서 ‘인용되는 것’은 SEO에서 흔히 볼 수 있는 상위 3개 ‘파란색 링크’처럼 특정 강자를 제치고 1위를 차지하는 것과는 다릅니다. 오히려 중요한 것은 그 경쟁 구도에 아예 이름을 올리는 것 자체입니다.

이것이 글로벌 진출에 어떤 의미를 갖는가

이 연구는 이러한 시스템이 어디를 참조하는지 측정할 뿐, 특정 사이트가 무엇을 해야 하는지는 다루지 않습니다. 데이터가 보여주는 바에 따르면, AI 시스템은 정보 출처를 지역별로 한정하여 활용합니다. 즉, 특정 언어로 질문을 하면 해당 언어와 해당 지역의 출처를 우선적으로 선택한다는 것입니다.

해외로 진출하는 브랜드의 경우, 이는 현지 언어 콘텐츠를 ‘인용 가능성’의 문제로 재정의하게 됩니다. 간단히 말해, 현지인이 질문을 할 때 해당 시장의 모국어로 된 콘텐츠는 인용할 수 있습니다. 하지만 영어 버전만 존재한다면, 대부분 인용할 수 없습니다. 이는 우리가 번역과 AI 가시성에 관한 이전 연구에서 다른 관점에서 확인했던 패턴이며, 본 연구는 그 이면에 있는 메커니즘을 설명하는 데 도움을 줍니다.

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