심층 해설 · 약 3분 읽기
AI 검색 가시성은 어디에서 측정했는지에도 달려 있다
토론토 연구는 선언 위치, 네트워크 위치와 답변의 자연 변동을 구분하며 순위 상승 요령을 입증하지 않는다.
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10월 16일 최초 제출 논문은 OpenAI·Gemini API 주요 실험 31200개 답변을 분석한다. 해당 설정의 위치 신호가 다르며 보편적인 세계 가시성 점수를 제시하지 않는다.
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핵심 요약
- 영어 질문 300개, 선언 도시 19개, 서로 다른 네트워크 위치 5곳에서 반복 요청으로 잡음을 측정한다.
- OpenAI 설정은 선언 위치, Gemini 설정은 네트워크 국가에 반응했다. 소비자 앱 전체의 동작과 같다고 볼 수 없다.
위치에는 두 가지 전달 경로가 있다
앱이 검색 도구에 선언한 위치와 요청이 들어오는 네트워크 위치는 별개다. 웹 검색이 있는 Responses API gpt-5.4-mini와 Google Search grounding gemini-3.1-flash-lite를 사용하며 모든 ChatGPT·Gemini 사용자 앱을 검사한 것은 아니다.
자체 영어 상업 질문 300개를 근처 요청·위치 의존·비지역 세 그룹에 균등 배분하고 지명을 직접 쓰지 않았다. 미국 15개 도시와 런던·토론토·시드니·더블린 및 미선언 조건으로 매개변수와 질문 속 지명을 구분한다.
반복 요청이 잡음의 기준이다
선언 실험은 일반 질문과 검색 지시 두 갈래를 설정당 두 번 반복해 24000개 답변이다. 네트워크 실험 7200개는 4개국 5곳과 3일 뒤 캐나다 재측정을 포함하므로 여섯 세션이지 서로 다른 여섯 위치가 아니다. 큰 모델 확인은 별도다.
인용 도메인의 Jaccard 겹침을 비교해 동일 반복의 겹침에서 위치 간 겹침을 뺀 지수를 쓴다. 0은 관측 잡음 이상의 위치 효과가 없다는 뜻이다. 교체된 사이트 비율이나 특정 브랜드 추천 확률이 아니다. 반복 없이 무작위 변동을 편집 성과로 오해할 수 있다.
실험한 두 서비스의 위치 신호
OpenAI에서는 선언 도시가 근처·위치 의존 질문 출처를 바꿨고 미선언 상태의 네트워크 국가 변화는 거의 0이었다. 모델이 검색어에 지명을 넣는 경로와 검색어에 지명이 없어도 후단 검색이 현지화하는 경로를 나눴다.
Gemini 예비 실험은 선언 좌표에 반응하지 않았지만 네트워크 국가에는 반응했다. 국가 간 지수는 근처 0.43, 비지역도 0.23이었고 뉴욕과 로스앤젤레스는 거의 0이다. 주거 회선에서도 도시 구분을 못 한다거나 OpenAI가 영원히 네트워크를 무시한다는 증거는 아니다.
커버리지가 최적화 성공은 아니다
미국 15개 도시 근처 질문 풀에서 임의 한 도시는 전체 추천 사업자의 9%, 다섯 도시는 36%를 포착했다. 분모는 해당 실험 집합이지 모든 웹사이트에 적용할 표본 공식이 아니다.
이름 추출도 수동 확인 36건 중 29건만 완전히 맞았고 디렉터리·리뷰 사이트·공공기관은 제외했다. 사업자 추천과 디렉터리 인용은 다른 지표다. 콘텐츠 처치를 무작위 배분하지 않아 지명·외부 링크·마크업 추가가 가시성을 높인다는 인과 증거는 없다.
더 검증 가능한 모니터링
당사는 질문·언어·버전·검색 모드와 두 위치를 저장하고 같은 조건을 반복한 뒤 변화를 해석할 것을 제안한다. 여러 시장의 가상 서비스라면 시장별 같은 조건을 전후 비교하고 한 도시를 세계 점수라고 부르지 않는다. 실행한 새 실험이 아닌 감사 설계다.
영어·API·측정 시기에 한정되고 데이터센터 VPN 출구는 주거 회선과 다를 수 있다. 큰 모델 점검도 OpenAI만 다룬다. 다른 언어·앱에는 조건을 고정한 별도 시험이 필요하다. 인용 차이에서 색인·방문·광고 수익을 약속할 수 없다.
중요한 이유
AISubHub 분석: 질문·모델·검색·위치·반복 조건을 남겨 시스템 변동을 콘텐츠 효과로 오해하지 않아야 한다.
제한 및 이용 가능성
전문과 버전 이력을 읽었지만 API나 네트워크 실험은 재현하지 않았다. 영어·제한된 위치·2026년 10월 상황만 다루며 색인·트래픽·최적화 효과를 보장하지 않는다.
출처와 근거
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