ChatGPT는 어떤 방식으로 쿼리 팬 아웃(Query Fan-Out)을 실행할까

이성규 -

쿼리 팬 아웃(Query Fan-Out)이라는 용어를 들어보셨나요? GEO(Generative Engine Optimization)를 위해선 반드시 이해해야 할 개념이자 용어라고 할 수 있습니다. 쉽게 설명하면 사용자가 질문(쿼리)을 입력하면, 다각도로 의도를 분석해 여러개의 쿼리로 분할하는 방식을 뜻합니다. 저는 예전 글에서 다음과 같이 쿼리 팬 아웃을 소개한 바 있습니다.

쿼리 팬 아웃은 사용자의 단일 검색 쿼리를 여러 개의 관련 하위 쿼리로 분해하는 AI 기반 검색 기술입니다. 전통적인 검색이 키워드 일치에 중점을 두었다면, 쿼리 팬 아웃은 사용자의 의도(intent)와 맥락(context)을 더 깊이 이해하여 다양한 관점에서 정보를 탐색합니다.

거의 모든 AI검색은 쿼리 팬아웃을 다양한 방식으로 적용하고 있습니다. 추론 모드에 가까워질수록 분할하는 쿼리의 수, 즉 팬아웃되는 쿼리의 수도 함께 증가하는 경향을 보입니다. 예를 들어 Google AIO와 Google AI Mode를 사용할 때 팬 아웃되는 쿼리의 수가 달라지죠. 심층 모드로 갈수록 AI검색이 척하면 알아듣는 현상도 사실은 쿼리 팬아웃 덕분이라고 할 수 있습니다.

블루닷 인텔리전스는 자체 팬아웃 쿼리 추출기(크롬 익스텐션)를 만들어서 분석을 하고 있는데요. 이를 통해 확인한 쿼리 팬아웃의 유형을 여기서 소개해드리고자 합니다.

ChatGPT 쿼리 팬아웃의 유형 분류

예시를 들어보겠습니다. 제가 ChatGPT 무료 버전에서 '요즘 국내에서 가장 인기 있는 AI검색최적화(GEO) 플랫폼을 추천해주세요'라고 입력을 했습니다. 대신 다양한 유형을 보여드리기 위해 '생각해줘' 옵션을 활성화했습니다. 그랬더니 위처럼 18개의 쿼리로 쪼개셔서 검색을 진행했습니다. 이걸 유형에 따라 제가 분류를 했습니다.

(1) 기본 쿼리의 재표현 (Paraphrase Expansion)

먼저 기본 쿼리의 재표현 유형입니다. 제가 입력한 쿼리와 동일한 의미를 표현만 바꾸는 형태입니다. 가장 기본적으로 팬아웃 유형이라고 할 수 있습니다. 실제 예시는 다음과 같습니다.

  • 01 국내 GEO 플랫폼 AI 검색 최적화 서비스 한국
  • 02 한국 AI 검색 최적화 플랫폼 GEO 서비스
  • 03 국내 생성형 엔진 최적화 플랫폼

(2) 언어 확장 (Multilingual Expansion)

두 번째 유형은 '언어 확장'입니다. ChatGPT를 사용하다가 영어권 출처를 발견할 때가 많았을 겁니다. 최근 들어서 그런 결과가 더 빈번해지고 있는데요. ChatGPT가 더 신뢰도 높은 출처를 발견하기 위해 '글로벌 데이터 확보' 차원에서 영어 등으로 쿼리를 보내는 걸 말합니다. 위 예시에선 아래 쿼리가 해당됩니다. 쿼리 분석 과정에서 글로벌 콘텐츠가 더 많을 것으로 판단되면 거의 필수적으로 언어 확장 쿼리를 만들어내느 것으로 보입니다.

  • 04 Korea generative engine optimization platform

(3) 특정 사이트 제한 검색 (Site-specific / 경쟁사 탐색)

아예 특정 사이트에 제한해서 검색을 하는 경우도 자주 발견됩니다. 이를 '특정 사이트 제한 검색 & 쿼리' 유형이라고 할 수 있습니다. 특정 기업이나 도메인을 중심으로 인용할 출처를 찾아내려는 방식입니다. 구글 등에선 특정 사이트 내 검색을 자주 이용하고 있을 텐데요. 이를 그대로 모방한 유형이라고 할 수 있습니다. 아래처럼 저희 블루닷에이아이 사이트 내 검색을 직접 시도하는 걸 확인하실 수 있습니다.

  • 05 site:bluedot.so GEO AI search optimization 국내 블루닷 인텔리전스
  • 06 site:listenningmind.com GEO AI 검색 최적화 리스닝마인드
  • 07 site:next-t.co.kr GEO AEO OPTI GEO
  • 08 site:bizspring.co.kr GEO 컨설팅
  • 09 site:listeningmind.com 한국 검색 인텐트 분석 플랫폼 리스닝마인드
  • 10 site:listeningmind.ai GEO 한국 리스닝마인드
  • 11 site:listeningmind.com korea search intent platform

(4) 엔티티 기반 비교/탐색 (Entity + Comparison)

비교 콘텐츠를 찾기 위해 '엔티티 기반 비교' 쿼리를 생성하는 경우도 많았습니다. 특정 기업들을 묶어서 시장 비교를 해야 한다고 판단되면 이 쿼리를 필수적으로 생성해 보냅니다. 아마 비교 콘텐츠가 자주 인용되는 경우를 보셨을 텐데요. 그런 출처가 바로 이러한 유형의 쿼리가 생성되면서 얻어낸 결과라고 할 수 있습니다.

  • 12 국내 GEO 플랫폼 블루닷 인텔리전스 넥스트티 비즈스프링 리스닝마인드 비교
  • 13 국내 AI 검색 최적화 플랫폼 비교 GEO

미디어 검증 쿼리도 비교적 자주 등장하는 유형입니다. 언론이나 외부 신뢰 높은 미디어의 평가를 확보하기 위한 차원입니다. 당연히 산업마다 다른 언론사를 선택하게 되고요. 토픽 권위도를 통해 신뢰를 평가받은 언론사를 대상으로 생성된 쿼리가 실행되는 방식입니다.  여기엔 커뮤니티 기반 검증 쿼리도 포함될 수 있습니다.(혹은 별도로 분류해도 무방합니다.)

  • 15 site:hankyung.com GEO 플랫폼 한국
  • 16 site:mk.co.kr GEO AI 검색 최적화 한국
  • 17 site:zdnet.co.kr GEO AI 검색 최적화 한국
  • 18 site:itworld.co.kr GEO AI 검색 최적화 한국

(6) 추천/의사결정 쿼리 (Decision / Recommendation Intent)

이 쿼리 유형도 놓치지 말아야 합니다. '추천 쿼리'입니다. 반드시 추천해달라는 질문을 입력하지 않더라도 그 의도를 파악해서 ChatGPT는 쿼리를 팬아웃합니다. 대신 구매/도입 직전 의도라는 게 읽히면 말이죠.

  • 14 국내 GEO 서비스 추천 블루닷 넥스트티 비즈스프링

무엇을 확인할 수 있나

결과적으로 보면, ChatGPT는 탐색 → 분석 → 비교 → 추천 → 검증으로 이어지는 풀 퍼널 구조를 쿼리 팬아웃을 통해 구현하고 있다고 할 수 있습니다. 다른 퍼널에서 질문할 법한 걸 자사 플랫폼에서 쿼리 팬아웃으로 모두 모아줘서 플랫폼 외 이탈을 막으려는 의도도 읽을 수 있습니다.

제가 최근 흥미롭게 바라보는 유형은 언어 확장 쿼리인데요. 영어권에선 아마 이런 현상이 덜 나타날 것으로 예상이 됩니다. 한국의 경우 신뢰할 수 있는 콘텐츠 출처가 네이버 등의 차단으로 제한적일 수밖에 없는데요. 이를 감안한 탓이지 언어 확장 쿼리가 자주 눈에 띄더군요. 그러다 보니 국내 아닌 해외 출처를 자주 인용하는 경향을 발견할 수 있게 됐고요.

'실제 고객이 어떤 질문을 하는가'에 대해서 물어보시는 블루닷 인텔리전스 고객분들이 적지 않은데요. 실제로 그 데이터를 안다고 해서 ChatGPT가 그 질문만 검색하는 건 아니라는 사실을 이해할 필요가 있습니다. 어쩌면 하나의 쿼리에 대응하기 위한 콘텐츠를 생산해야 한다면, 적게는 1~2건, 많게는 10~20건이 필요할 수 있다는 점도 인식할 필요가 있습니다. 이 모든 대응 콘텐츠를 사람이 생산하는 방식은 과연 합리적일까요? 저희가 AI채널을 내놓은 배경이기도 합니다.

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