신호 AI 검색모델, 응답의 4분의 1만 특정 개인 지명 — 언어·모델별 편차 커

요약

이 연구는 AI 모델이 grounded 검색형 응답에서 기업이 아닌 특정 개인 전문가를 얼마나 자주 '지명'하는지를 측정했다. 2026년 7월 24일 2시간 동안 4개 모델(GPT-5.6 Sol·Gemini 3.6 Flash·Perplexity Sonar Pro·Grok 4.5)에 유럽 4개 시장·5개 질의 언어로 2,400건의 grounded API 호출을 실시했다. 전체적으로 응답의 25.8%가 특정 개인을 지명했지만, 카테고리별 편차가 컸다 — 부동산 중개인은 35.4%, 자동차 딜러는 32.9%였던 반면 보험은 9.1%에 그쳤다. 4개 모델 간에도 최대 4배 차이가 났다(Grok 38.0% 대 Gemini 9.3%). 지명 여부는 전체 인용량이 아니라 인용 유형과 관련이 있었다 — 개인을 지명한 응답은 그 개인의 자체 사이트나 카테고리 포털을 더 자주 인용했다. 동일 질문의 번역 쌍을 비교하면 영어 프롬프트의 지명률(36.7%)이 현지어 프롬프트(15.6%)보다 두 배 이상 높았다. 공개 링크드인 검색으로 구축한 939명 로스터는 이름형 언급 2만 7,293건 중 128건(0.47%)만 포착했으며, 저자들은 로스터 기반 측정이 실제 AI발 개인 가시성의 극히 일부만 본다고 결론짓는다.