생성형 AI 가 검색을 어떻게 교란시키는지: Google 검색, Gemini, 및 AI 개요에 대한 경험적 연구

사용자에게 제공하는 편의성으로 인해 생성형 AI 가 웹 검색에 점점 더 통합되고 있습니다. 본 연구에서는 전통적인 검색 엔진과 달리 정보를 다르게 검색하고 제시함으로써 생성형 AI 가 웹 검색을 어떻게 교란시키는지 이해하고자 합니다. 우리는 생성형 검색의 향후 연구를 지원하기 위해 11,500 건의 사용자 쿼리를 포함한 공개 벤치마크 데이터셋을 소개합니다. 각 쿼리에 대해 Google 의 검색 엔진, 동반되는 AI 개요 (AI Overview, AIO), 및 Gemini Flash 2.5 가 반환하는 검색 결과를 비교했습니다. 우리는 몇 가지 핵심 발견 사항을 얻었습니다. 첫째, 대표적이고 실제 사용자의 쿼리 중 51.5% 에 대해서는 AIO 가 생성되어 유기적 검색 결과 위에 표시됩니다. 논란의 여지가 있는 질문은 빈번하게 AIO 를 유발합니다. 둘째, 각 검색 엔진에 대해 검색된 소스가 현저히 다르다는 것을 보여줍니다 (평균 Jaccard 유사도 <0.2). 전통적인 Google 검색은 정부 또는 교육 기관의 인기 있거나 기관 웹사이트에서 정보를 검색할 가능성이 현저히 높은 반면, 생성형 검색 엔진은 Google 소유 콘텐츠에서 정보를 검색할 가능성이 현저히 높습니다. 셋째, Google 의 AI 크롤러를 차단하는 웹사이트는 콘텐츠를 접근할 수 있음에도 불구하고 AIO 에 의해 검색될 가능성이 현저히 낮다는 것을 관찰합니다. 마지막으로, 동일한 쿼리의 두 번의 실행을 처리할 때 AIO 가 덜 일관성이 있으며, 작은 쿼리 수정에 덜 견고합니다. 우리의 발견은 생성형 검색이 웹사이트 가시성에 미치는 영향, 생성형 엔진 최적화 기술의 효과성, 그리고 사용자가 받는 정보에 대한 이해를 위한 중요한 함의를 가집니다. 우리는 발행인과 생성형 검색 제공자를 위한 지속 가능하고 상호 이득적인 생태계를 조성하기 위해 수익 프레임워크를 촉구합니다.