ChatGPT와 다른 LLM(Large Language Models)은 인간처럼 검색하지 않습니다. 이들은 정보를 빠르고 포괄적으로 수집하기 위해 여러 개의 병렬 검색 요청을 사용하는 Fan-out Queries를 활용합니다.

요약

ChatGPT는 단 한 번의 검색으로 요청을 해결하지 않습니다. 시스템은 요청을 여러 개의 타겟팅된 검색 요청(Fan-out Queries)으로 재작성하여, 다양한 관점의 결과들을 수집하고 이를 하나의 답변으로 합성합니다. 콘텐츠 전략 측면에서 이는 다음과 같은 의미를 갖습니다: 이러한 여러 개의 하위 쿼리(Sub-Queries) 중 더 많은 곳에 노출될수록 인용될 확률이 높아집니다. 이 글에서는 이 메커니즘을 설명하고, 제공업체 전반의 관점에서 이를 분류하며, 구체적인 최적화 방안을 제시합니다.

Fan-out Queries란 무엇인가?

최신 지식을 요구하는 질문을 ChatGPT에 던지면, 백그라운드에서는 단일 Google 검색 이상의 작업이 수행됩니다. 시스템은 요청을 여러 개의 병렬 검색 요청으로 "펼칩니다(fanning out)". OpenAI는 자사 Help Center에서 이를 다음과 같이 설명합니다: ChatGPT는 사용자의 요청을 하나 또는 여러 개의 타겟팅된 검색 요청으로 재작성하며, 이를 스스로 query fanout이라고 부릅니다.

예시: "스위스에 어떤 지속 가능한 관광 업체들이 있나요?"라고 질문하는 경우

Fan-out은 다음과 같이 예시적으로 나타날 수 있습니다 (구성된 예시이며, 실제 로그는 아님):

• "지속 가능한 여행사 스위스"
• "Eco-Tourism 스위스 업체"
• "인증된 지속 가능한 호텔 스위스"
• "친환경 활동 스위스 알프스"

왜 여러 번의 검색 요청을 하는가?

이 전략은 단일 검색에 비해 세 가지 장점을 가집니다:

• 검증 (Verifikation): 여러 독립적인 출처가 동일한 정보를 제공할 때 신뢰도가 높아집니다. Fan-out Queries는 자동적으로 교차 참조 (Cross-Referencing)를 가능하게 합니다.
• 관점 (Perspektiven): 서로 다른 표현 방식은 서로 다른 결과를 제공합니다. "Eco-Tourism"과 "nachhaltiger Tourismus"는 서로 다르지만 관련성 있는 웹사이트들로 연결됩니다.
• 커버리지 (Abdeckung): 복잡한 질문은 여러 차원을 가집니다. Fan-out Queries는 이러한 차원들을 체계적으로 다루며, 넓지만 피상적인 단일 검색의 한계를 넘어섭니다.

이 패턴은 ChatGPT에만 국한된 것이 아닙니다. Google 또한 자체 설명에 따르면 쿼리 팬아웃 기술 (query fan-out technique)을 사용하여 질문을 하위 주제로 분해하고 동시에 많은 검색 요청을 보냅니다. Perplexity 역시 복잡한 질문을 하위 쿼리 (Sub-Queries)로 분해하며, 종종 각 단계를 사용자에게 보여줍니다.

프로세스는 어떻게 작동하는가?

전형적인 Fan-out Search의 흐름은 다음과 같습니다:

1. 쿼리 생성 (Query-Generierung): LLM이 사용자 요청을 분석하여 여러 개의 구체적인 검색 쿼리를 생성합니다.
2. 병렬 검색 (Parallele Suche): 모든 쿼리가 검색 엔진으로 동시에 전송됩니다.
3. 결과 수집 (Ergebnis-Sammlung): 각 검색의 상위 결과들이 수집됩니다.
4. 중복 제거 (Deduplizierung): 동일한 URL들이 하나로 통합됩니다.
5. 랭킹 (Ranking): 여러 검색 결과에 공통적으로 등장하는 출처에 더 높은 가중치를 부여합니다.
6. 콘텐츠 추출 (Content-Extraktion): 가장 관련성이 높은 페이지들을 크롤링하고 분석합니다.
7. 합성 (Synthese): LLM이 추출된 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.

이것이 귀하의 콘텐츠 전략에 무엇을 의미하는가?

Fan-out Queries는 어떤 콘텐츠가 가시화되는지를 변화시킵니다. 세 가지 시사점은 다음과 같습니다:

키워드 변형부터 주제적 권위 (Thematic Authority), 내부 링크 (Internal Linking)에 이르기까지 이러한 레버를 구체적으로 어떻게 실행할 수 있는지는 귀하의 웹사이트를 ChatGPT에 최적화하는 방법에 대한 상세 가이드에서 확인할 수 있습니다.

실무에서의 Fan-out Queries 분석

Fan-out 동작은 부분적으로 직접 추적할 수 있습니다. 전문 출판물들은 ChatGPT의 (내부 web.run 단계를 통한) 관찰된 Fan-out 동작을 이미 문서화했습니다. 다음 세 가지 경로가 그 패턴을 보여줍니다:

• Browsing 기능이 있는 ChatGPT: 때때로 사용된 검색 쿼리를 보여줍니다.
• Perplexity: 검색 쿼리를 투명하게 공개하는 경우가 많습니다.
• GEO 감사 (GEO-Audits): 체계적인 테스트를 통해 어떤 쿼리 변형에서 귀하가 노출되는지 보여줍니다. Bombelli는 이를 위해 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 통해 특정 주제를 점검하며, 어떤 표현에서 귀하가 나타나는지 투명하게 측정하여 원천 데이터를 Excel로 제공합니다. 이를 통해 어떻게 신뢰할 수 있는 핵심 지표 (KPI)를 도출할 수 있는지는 AI 가시성을 측정하는 방법에 관한 글에서 확인할 수 있으며, 운영 프로세스는 체계적인 프롬프트 감사 (Prompt-Audit)에서 설명합니다.

전형적인 Fan-out 패턴

Fan-out은 다음과 같이 예시적으로 나타날 수 있습니다 (로그가 아닌 구성된 예시입니다). 두 가지 사례:

제품 검색

사용자 요청: "중소기업을 위한 최고의 CRM 소프트웨어"

• "스위스 중소기업 CRM 소프트웨어"
• "소기업 CRM 비교"
• "2026년 최고의 CRM 시스템"
• "CRM 소프트웨어 리뷰"

로컬 쿼리 (Lokale Anfrage)

사용자 요청: "취리히의 비건 요리 레스토랑"

• "vegan Restaurant Zürich"
• "pflanzliche Küche Zürich"
• "vegane Restaurants Zürich Bewertungen"
• "beste vegane Lokale Zürich 2026"

Fan-out Queries를 위한 최적화

Fan-out 메커니즘에 직접적으로 기여하는 네 가지 조치:

• 다양한 서브 쿼리 (Sub-Queries)가 귀하를 찾을 수 있도록 하나의 주제를 여러 가지 표현 방식으로 다룹니다.
• 해당 주제에 대해 반복되는 질문에 페이지 내에서 직접 답변합니다.
• 검색 시스템이 연관성을 인식할 수 있도록 schema.org에 따른 구조화된 데이터 (Structured Data)를 저장합니다.
• 클러스터 (Cluster)가 가시화될 수 있도록 관련 콘텐츠를 내부적으로 링크합니다.

Fan-out Queries의 한계

이 방법에는 제한 사항이 있습니다. 추가적인 검색이 발생할 때마다 API 크레딧과 시간이 소모되므로, 병렬 쿼리 (Parallel Queries)의 수가 제한됩니다. 매우 구체적인 니치 주제 (Niche topics)의 경우, 광범위한 Fan-out이 오히려 내용을 희석시킬 수 있습니다. 즉, 관련 결과가 거의 존재하지 않는다면 합성 (Synthesis)의 품질이 저하됩니다. 또한, 아무리 영리한 Fan-out 메커니즘을 사용하더라도 LLM은 검색 엔진의 인덱스 (Index)에 있는 정보에 의존할 수밖에 없습니다.

FAQ: Fan-out Queries. 자주 묻는 질문

ChatGPT는 질문 하나당 얼마나 많은 검색 요청을 수행하나요?

OpenAI는 확정된 숫자를 밝히지 않았습니다. 회사의 자체 Help Center에 따르면, ChatGPT는 사용자의 요청을 하나 또는 그 이상의 구체적인 검색 요청으로 변환합니다. 단순한 질문의 경우 몇 개로 충분하지만, 복잡한 주제의 경우 더 많아집니다. 제공업체 및 업계의 추정치는 답변당 몇 개에서 12개 이상까지 폭넓게 나타납니다. 따라서 정확한 숫자보다는 귀하의 주제를 담은 여러 표현 방식이 동시에 검색된다는 사실이 더 중요합니다.

모든 AI 검색 시스템이 Fan-out을 사용하나요?

이 패턴은 제공업체에 관계없이 나타납니다. ChatGPT는 요청을 여러 개의 구체적인 검색 쿼리로 분해하며, Google의 AI 모드는 자체 설명에 따라 이를 쿼리 팬아웃 기술 (query fan-out technique)이라고 부르고, Perplexity는 복잡한 질문을 눈에 보이는 하위 단계로 분해합니다. 따라서 이 메커니즘은 모든 주요 제공업체에 걸쳐 적용되며 현대적인 AI 검색의 표준입니다.

개별 하위 쿼리 (Sub-Queries)를 볼 수 있나요?

Perplexity의 경우 하위 쿼리 (Sub-Queries)가 종종 직접적으로 표시되지만, ChatGPT의 브라우징 (Browsing) 기능에서는 부분적으로만 확인 가능합니다. 이 패턴을 완전히 측정하려면 체계적인 GEO 감사 (GEO-Audit)가 필요합니다. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 대상으로 다양한 표현 방식을 사용하여 주제를 테스트함으로써, 귀하의 콘텐츠가 어떤 하위 쿼리 (Sub-Queries)에서 나타나고 어떤 경우에는 나타나지 않는지 확인할 수 있습니다.

결론

팬아웃 쿼리 (Fan-out Queries)는 LLM (Large Language Models)이 웹 접속과 함께 어떻게 작동하는지 이해하기 위한 근본적인 개념입니다. 콘텐츠 전략 측면에서 이는 주제의 깊이와 의미론적 넓이 (semantic breadth)가 개별 키워드 순위 (Keyword Rankings)보다 더 중요하다는 것을 의미합니다. 바로 이러한 상호작용을 설명하는 개념이 LLMO (Large Language Model Optimization)입니다.

귀하의 콘텐츠가 어떤 변형 및 표현 방식에서 발견되는지 알고 싶다면, 체계적인 프롬프트 테스트를 포함한 GEO 감사 (GEO-Audit)가 도움이 될 것입니다.

이 게시물은 Bombelli Analytics 블로그에 처음 게시되었습니다. Tsari Bombelli는 루체른에 위치한 Bombelli Analytics의 설립자로, 투명한 방법론을 통해 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity가 스위스 기업들에 대해 어떻게 언급하는지 측정합니다.