Google, OpenAI, Anthropic 세 플랫폼에 완전히 동일한 질문을 던졌더니 인용된 출처의 수가 7개, 2개, 9개로 제각각이었습니다. 같은 날, 같은 쿼리였는데도요.

AI SEO 에이전시 DEJAN이 “best ai seo agency 2026″이라는 쿼리를 세 플랫폼에 동시에 실행하고, 각 플랫폼이 웹 검색 결과를 어떻게 처리해 답변에 반영하는지를 직접 분석했습니다. 이 과정을 그라운딩(grounding)이라고 합니다. AI가 “검색해서 답한다”는 건 알지만, 그 내부가 플랫폼마다 이렇게 다르다는 건 잘 알려지지 않았죠.

출처: How AI Search Grounding Actually Works: Google vs OpenAI vs Anthropic – DEJAN

그라운딩 퍼널이란

세 플랫폼 모두 같은 구조로 움직입니다.

1. 웹 검색으로 페이지를 수신(Received)
2. 실제 텍스트를 읽을 수 있는 페이지 확보(Readable)
3. 최종 답변에 각주로 포함(Cited)

핵심은 ‘수신’과 ‘인용’ 사이의 간격입니다. 이 간격이 각 플랫폼의 성격을 드러냅니다.

Google: 쓴 것만 보여준다

Google(Gemini)의 방식은 가장 간결합니다. 질문 자체에 해당하는 205 토큰만 입력으로 보내고, 나머지 검색과 처리는 서버에서 처리한 뒤 긴 답변(15,321 토큰)을 스트리밍합니다. 질문을 두 개의 검색어로 재구성해 실행하고, 7개 페이지를 수신해 7개를 모두 인용했습니다. 퍼널이 거의 좁혀지지 않는 1:1 구조입니다.

특징적인 점은, Google은 실제로 인용에 사용한 페이지만 노출한다는 겁니다. 검토했지만 쓰지 않은 페이지는 보이지 않죠. 문장 하나하나가 어떤 출처로 뒷받침되는지 24개의 지원 세그먼트로 추적할 수 있을 만큼 정교합니다.

한 가지 주의할 점은 URL 처리 방식입니다. 모든 링크가 vertexaisearch.cloud.google.com 리다이렉트로 감싸져 있어, 실제 도메인을 확인하려면 URL을 한 번 더 풀어야 합니다.

OpenAI: 많이 읽고, 적게 인용한다

OpenAI(GPT-5.5)는 속도면에서 압도적입니다. 14초 만에 응답이 완료됐고, 가장 넓은 그물을 폈습니다. 세 가지 검색어를 병렬로 실행해 39개 페이지를 수신했죠.

그런데 인용은 2개에 그쳤습니다. 20:1에 가까운 필터링 비율입니다. 나머지 37개 페이지는 읽었지만 각주에는 넣지 않은 셈입니다.

OpenAI의 독특한 점은 스니펫 방식입니다. 각 페이지의 내용을 단어 수 기준으로 잘라낸 ‘슬라이딩 윈도우’로 제공합니다. 뉴스성 결과는 100단어, 일반 웹 결과는 200단어로 제한되어 있고, 관련 문단만 추출해 이어붙인 형태입니다. 개발자 입장에서는 AI가 검토한 증거 풀 전체를 들여다볼 수 있다는 장점이 있지만, “인용됐다”는 것과 “읽혔다”는 것을 같게 봐서는 안 된다는 뜻이기도 합니다.

Claude: 깊이 읽지만, 내용은 봉인

Claude(Opus 4.8)는 가장 느린 대신 가장 깊이 읽습니다. 138초가 걸렸고, 입력 토큰은 83,708개로 세 플랫폼 중 압도적으로 많습니다. 이유는 2단계 처리 구조에 있습니다. 먼저 검색 의도를 서술한 뒤 웹을 탐색하고, 수집된 내용을 다시 자신에게 입력해 최종 답변을 생성합니다.

14개 페이지를 받아 9개를 인용했으며, 인용하지 않은 5개 페이지도 ‘검토했지만 선택하지 않은 것’으로 남겨둡니다. 무엇을 고려했는지까지 투명하게 볼 수 있다는 점에서 세 플랫폼 중 가장 풍부한 ‘고려 집합’을 제공합니다.

단, 각 페이지의 원문 스니펫은 암호화된 형태로만 제공됩니다. 실제 내용을 확인하려면 해당 데이터를 다시 Claude에 입력하는 추가 단계가 필요하고, 이것이 느린 속도와 높은 토큰 비용의 원인입니다.

같은 질문, 세 가지 다른 기계

세 플랫폼을 나란히 놓으면 철학의 차이가 선명해집니다.

“AI에 인용됐다”는 말이 실제로는 플랫폼마다 완전히 다른 의미를 갖습니다. Google에서 7개 중 하나가 되는 것과 OpenAI에서 39개 중 하나가 되는 것은 같지 않습니다. AI 검색 가시성을 추적한다면, 어느 플랫폼에서 인용됐는지를 구분해서 봐야 하는 이유가 여기에 있습니다.