AI는 웨딩 사진가의 사이트를 읽고, 식당 사이트는 거의 읽지 않는다

짧은 답: 업종이 거의 전부를 결정합니다. 웹을 검색하는 어시스턴트가 웨딩 사진가를 추천했을 때, 그 사진가의 사이트를 열어 본 비율은 53%~82%였습니다. 식당을 추천했을 때는, 이름을 든 118곳 가운데 그 가게의 사이트를 읽은 경우가 많아야 1곳이었습니다. 같은 어시스턴트, 같은 질문, 같은 날입니다.

식당을 운영한다고 해 봅시다. AI 어시스턴트가 당신의 도시에서 어디서 먹을지 묻는 사람에게 당신의 가게를 이름으로 추천합니다. 당연히 당신의 사이트를 보았으리라 생각하게 됩니다. 사진도, 메뉴도, 영업시간도. 우리는 어시스턴트가 답하기 전에 실제로 참조한 페이지들을 들여다보았습니다. 당신의 사이트는 거의 들어 있지 않습니다. 읽은 것은 도시 가이드, 예약 플랫폼, 지역 언론 기사였고, 당신의 이름은 거기서 왔습니다.

결정하는 것은 업종입니다. 가이드와 플랫폼의 층이 있는 곳에서는 어시스턴트가 그 층을 읽습니다. 층이 없는 곳에서는 당신을 읽습니다.

무엇을 측정했는가

Waseit의 연구는 도시마다 업종마다 고객이 실제로 입력할 법한 질문을 던집니다. 「{도시}에서 가장 좋은 {업종}은?」. 세 어시스턴트 가운데 답을 쓰기 위해 참조한 페이지 목록을 답변 안에 남기는 것은 하나뿐, 웹을 검색하는 Perplexity입니다. 그래서 프랑스, 영국, 브라질에서의 추천 답변 680개와 거기 담긴 링크 10,298개, 그리고 언급된 업체 5,221곳을 꺼냈습니다. 업체마다 질문은 하나입니다. 그 페이지들 가운데 그 업체 자신의 도메인에 속한 것이 있었는가.

이름과 도메인을 맞추는 일은 결코 정확하지 않고, 오차는 양쪽으로 납니다. 그래서 두 경계를 함께 공개합니다. 하한은 붙여 쓴 이름이 도메인 안에 나타나야 하는 기준이고, 상한은 특징적인 단어 하나로 충분한 기준입니다. 여기에 의미를 전혀 판단하지 않는 조건을 더해, 서로 다른 여러 도시에서 인용된 도메인은 제외합니다. 릴과 보르도에서 함께 인용되는 사이트는 릴에 있는 한 가게의 사이트가 아니라 디렉터리나 플랫폼이기 때문입니다. 끝으로 추출된 「이름」의 10.3%는 이름이 아니라 목록 제목, 주소, 선택 기준이어서 제거했습니다. 업종 순서는 이 정리의 전후가 같습니다.

왜 업종이 결정하는가

어떤 업종 위에는 중개의 층이 있고 어떤 업종 위에는 없기 때문입니다. 파리에서 가장 좋은 식당을 물어보십시오. 어시스턴트는 Time Out, Le Fooding, OpenTable, 도시 정보지를 읽습니다. 여덟 곳의 이름이 오르고, 출처에 식당 사이트는 하나도 없습니다. 리옹에서도, 마르세유에서도, 상파울루에서도 같은 모양입니다. 가이드, 예약 플랫폼, 후기 사이트, 때로는 식당을 추천하는 호텔 블로그. 편집의 층이 충분히 두꺼워 어시스턴트가 더 들어갈 이유가 없습니다.

이번에는 웨딩 사진가, 냉난방 설비업자, 임대 관리업체를 물어보십시오. 그 층은 거의 없습니다. 설비업자의 Time Out은 없습니다. 그래서 어시스턴트는 찾을 수 있는 것, 곧 업체 자신의 사이트에 기대고, 내놓는 이름의 적어도 절반에 대해 그것을 읽습니다. 같은 구조가 표 전체의 순서를 설명합니다. 당신의 분야가 가이드와 플랫폼으로 두껍게 덮일수록 당신의 사이트는 덜 읽힙니다.

처음 보는 현상은 아닙니다. 8월에 훨씬 작은 측정으로 - 12개 답변에 157개 페이지, 24곳 중 3곳의 사이트 - 엔진이 추천하는 업체의 페이지를 좀처럼 읽지 않는다고 이미 적었습니다. 이 680개 답변이 더하는 것은, 「좀처럼」이 쓸모 있는 평균이 아니라는 사실입니다. 어떤 업종에는 결코 아니고, 어떤 업종에는 대개 그렇습니다.

당신이 그 업체라면 무엇이 달라지는가

먼저 표의 어느 쪽에 있는지부터 가리십시오. 해야 할 일이 다릅니다. 중개가 두꺼운 업종, 식당이나 호텔이나 제과점이라면, 자기 사이트를 다듬어도 AI가 당신에 대해 말하는 내용은 바뀌지 않습니다. 읽지 않으니까요. AI가 읽는 것은 당신을 언급한 가이드와 플랫폼의 페이지이고, AI가 내놓을 당신의 소개는 거기서 정해집니다. 중개가 얇은 업종, 사진가나 설비업자나 전문 기술자라면 반대입니다. 당신의 사이트가 출처이고, 거기 적히지 않은 것을 어시스턴트가 당신에게 유리하게 지어내지는 않습니다.

어느 쪽이든 쓸모 있는 질문은 「내 사이트가 잘 만들어졌는가」가 아닙니다. 「내 도시에서 내 업종을 물었을 때 어시스턴트가 어떤 페이지를 여는가」입니다. 등록해야 할 단일한 디렉터리는 없습니다. 5,774개의 서로 다른 출처가 인용되었고, 가장 많이 인용된 것도 4%에 못 미칩니다. 중요한 것은 당신의 도시, 당신의 업종의 목록입니다.

그러면 당신의 업체에 대해 어시스턴트는 무엇을 읽고 있는가

바로 그것을 Waseit 무료 진단이 보여 줍니다. 당신의 언어와 시장에서 고객이 입력하는 질문을 ChatGPT와 Gemini에 던지고, 약 60초 만에 100점 만점의 점수, 당신 대신 언급된 경쟁사, 당신이 나오지 않는 질문, 그리고 Gemini가 Google을 검색한 경우에는 실제로 참조한 페이지를 돌려줍니다. 어느 가이드에, 어느 플랫폼에 올라야 하는지 알려 주는 것이 바로 이 목록입니다. 무료이고 계정도 카드도 필요 없습니다. 이메일 주소는 경쟁사 이름과 실행 계획을 여는 데만 쓰입니다. 날짜가 찍힌 한 장의 사진이지 순위표가 아니며, 어떤 자리도 약속하지 않습니다.

이것이 증명하지 않는 것

• 측정 대상은 Perplexity뿐입니다. 참조한 페이지를 우리 기록이 보관하는 유일한 어시스턴트이기 때문입니다. ChatGPT와 Gemini는 이 항목이 모든 행에서 빠져 있습니다. 이는 우리 수집의 결함이지 그들에 대한 사실이 아니며, 무엇을 읽는지, 읽기는 하는지를 여기서 말할 수 없습니다.
• 시장은 셋뿐이고 - 프랑스, 영국, 브라질 - 질문의 표현도 하나이며, 수집도 2026년 7월 31일부터 10월 16일까지 한 번, 소비자용 앱에 근접하되 그것을 그대로 재현하지는 않는 프로그래밍 인터페이스를 통한 것입니다.
• 「자기 사이트가 읽혔다」는 그 도메인의 페이지가 답변이 지닌 출처 안에 있었다는 뜻입니다. 어시스턴트가 그 문장을 쓰는 데 그것을 썼다는 증거도, 반대로 목록에 없는 사이트를 모른다는 증거도 아닙니다.
• 업체 이름과 도메인 이름을 맞추는 일은 양쪽으로 부정확합니다. 이름과 무관한 도메인을 쓰는 가게도 있고, 흔한 단어가 거짓 일치를 만들기도 합니다. 그래서 하한과 상한을 늘 함께 제시합니다. 참값은 그 사이에 있습니다.
• 업종 분류는 세 언어를 묶은 것이고, 어떤 것은 기반이 좁습니다. 식당 118건, 제과점 116건입니다. 표의 순서는 단단하지만 한 행의 소수점 아래는 그렇지 않습니다.
• 우리가 측정한 것은 어시스턴트가 무엇을 읽었는가이지, 무엇이 추천을 만드는가가 아닙니다. 읽힌 사이트가 순위를 올린다거나 읽히지 않은 사이트가 순위를 낮춘다고 여기서 말할 수는 없습니다.