새로운 연구 보고서에 따르면 Perplexity의 소프트웨어 권장 사항을 뒷받침하는 소스는 기계 생성 "최고의 소프트웨어" 페이지 215,128개를 함께 게시한 세 사이트를 포함하여 사람이 아닌 모델이 읽을 수 있도록 만들어진 페이지에 의해 지배되고 있다고 주장합니다. Trellner Research가 수요일에 발표한 보고서에 따르면 380개 소프트웨어 카테고리에서 Perplexity의 답변 뒤에 인용된 거의 60%가 웹 상위 100,000개 사이트 이외의 순위에 있는 도메인을 가리키는 것으로 나타났습니다. 검색 엔진과 답변 엔진이 엔지니어링 콘텐츠에 의해 조용히 조종될 수 있는 방법에 대한 AI 산업 보도가 강화되는 가운데 이번 연구 결과가 발표되었습니다.

연구에서 측정한 내용

Trellner는 "CRM 소프트웨어"부터 "박물관 컬렉션 관리 소프트웨어"까지 380개의 구매자 지향 소프트웨어 카테고리를 OpenRouter를 통해 실행되는 Perplexity의 웹 기반 모델인 perplexity/sonar 및 perplexity/sonar-pro에 적용했습니다. 테스트에서는 모델당 카테고리당 하나의 프롬프트를 사용했습니다. 총 760개의 호출이 있었고 각 호출은 각 제품의 공식 홈페이지 도메인과 함께 JSON에서 상위 5위를 요청했습니다.

모든 호출은 구문 분석 가능한 답변을 반환했습니다. 이를 통해 2,055개의 개별 도메인에 걸쳐 7,534개의 인용을 뒷받침하는 1,807개의 개별 제품을 명명하는 3,800개의 추천 슬롯이 생성되었습니다. 그런 다음 Trellner는 세계에서 가장 많이 방문한 웹 사이트의 Tranco 목록과 Wayback Machine을 비교하여 인용된 모든 도메인을 확인하고 해당 모델이 제공하는 1,502개의 공급업체 홈페이지를 각각 가져왔습니다.

인용이 이루어지는 곳

헤드라인 숫자는 뚜렷합니다. 7,534개의 인용 중 59.8%는 Tranco 상위 100만 위 목록에서 100,000위 이하의 순위를 지닌 도메인을 지적했고, 23.4%는 상위 100만 위 목록에 전혀 표시되지 않는 도메인을 지적했습니다. 순위가 매겨진 도메인을 가리키는 인용 중 Tranco 순위 중앙값은 71,611이었습니다.

가장 많이 인용된 출처는 익숙한 것과 모호한 것이 혼합되어 있었습니다. G2가 291회 인용으로 1위를 차지했고 Reddit이 261회로 그 뒤를 이었습니다. 그러나 Gartner의 158회에 앞서 194회 인용된 세 번째로 큰 소스는 인용된 범주와 전혀 경쟁하지 않는 대화형 제품 데모에 대한 공급업체의 마케팅 블로그인guideflow.com이었습니다. 해당 블로그는 3D 렌더링 소프트웨어, IVR 소프트웨어, RFID 소프트웨어 및 건축 실습 소프트웨어에 대한 답변의 기반을 제공했습니다. 이에 비해 Wikipedia는 7,534번 인용되어 3번 인용되었습니다.

더 새롭고, 모호하며, 빠르게 성장하고 있습니다.

보고서는 일시적인 차원을 추가합니다. 즉, 순위가 지정되지 않은 도메인도 훨씬 더 최신입니다. 순위가 지정되지 않은 인용 도메인의 첫 번째 Wayback Machine 캡처 중앙값은 순위가 매겨진 도메인의 경우 2011년과 비교하여 2020년이었습니다. 보관된 순위가 지정되지 않은 도메인의 16.6%가 2025년 이후에 처음 나타났습니다. 순위가 매겨진 도메인의 경우 1.6%였습니다. 즉, Perplexity의 답변을 뒷받침하는 의미 있는 부분은 아주 최근까지 존재하지 않았습니다.

모델이 읽을 수 있도록 제작된 215,128페이지

보고서의 가장 눈에 띄는 주장은 Trellner가 명백히 공통 통제하에 운영되고 있다고 말하는 세 사이트에 관한 것입니다. 그 중 두 곳은 홈페이지에 HTML 제목인 "Facts & Grounding Page"(이 모델이 수행하는 검색 단계인 접지)를 부여했으며, 세 번째 사이트와 함께 기계 생성된 "최고의 [카테고리]" 페이지 215,128개를 게시했습니다. 3개 도메인 중 2023년 12월 이전에는 도메인이 하나도 존재하지 않았습니다.

Trellner는 프레이밍에 신중을 기합니다. 보고서는 공급업체 블로그의 콘텐츠 마케팅에 대해 그 자체로는 기만적인 것이 없으며, 측정은 검색 계층이 이를 통해 수행하는 작업에 관한 것이라고 지적합니다. "공급업체가 운영하지 않는 시장에 대한 목록은 구매 추천에 대한 세 번째로 큰 증거 기반이 되었습니다".

AI 검색이 중요한 이유

이 연구는 SEO 실무자들이 경고해온 변화에 대한 정량적 스냅샷입니다. 최적화는 검색 결과 순위에서 답변 엔진에 의한 검색으로 이동했습니다. 모델을 위해 작성된 페이지(밀도가 높고 정형적이며 권위 있게 보이도록 설계됨)는 소비자가 중립적으로 간주하는 권장 사항에 대한 증거 기반이 될 수 있습니다. HN에서 이 보고서는 수백 개의 찬성표를 얻었으며 논평자들은 이것이 AI 검색의 실패를 반영하는지 아니면 단순히 인터넷이 이에 적응하고 있는지에 대해 논쟁을 벌였습니다.

중요한 주의사항

Trellner는 범위에 대해 명시적입니다. Perplexity만 측정되었으며 "여기의 어떤 내용도 다른 엔진에 대한 주장으로 읽어서는 안 됩니다." OpenRouter를 통해 Gemini 모델을 접지하면 OpenRouter의 자체 웹 검색 플러그인을 통해 모델이 라우팅되어 측정이 오염되기 때문에 Google은 완전히 제외되었습니다. 카테고리는 결과가 표시되기 전에 작성되었으며 수정되지 않았으며 전체 데이터 세트(프롬프트, 인용 및 도메인 조회)가 보고서와 함께 제공됩니다.

이러한 경고는 양방향으로 적용됩니다. 그들은 AI 검색에 대한 포괄적인 기소보다 조사 결과를 좁히지만 이를 기각하기 어렵게 만듭니다. 명시된 범위 내에서 근거 있는 답변이 공개 웹의 가장 신뢰할 수 있는 선반에 있다고 가정하는 모든 사람에게 측정은 간단하고 반복 가능하며 불편합니다.

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