이전 연구의 쇼핑 질문 60개를 하루에 세 번, Google, ChatGPT, Perplexity에 다시 던졌습니다. 이어서 특정 제품 8개에 대해 “어디서 살 수 있고 가격은 얼마인가요?”를 각각 세 번씩 묻고, 모든 답변을 스토어의 실시간 가격과 재고에 대조했습니다.
2026년 10월 22일 발행 · 데이터 수집일 2026년 10월 22일(1시간 간격으로 3회 실행)과 2026년 10월 17일
각 유형의 사이트를 하나 이상 인용한 답변의 비율로, 10월 22일 3회 실행의 평균과 괄호 안에 가장 낮은 실행과 가장 높은 실행 값을, 아래에 10월 17일 1회 실행 값을 표시했습니다.
| 출처 유형 | Google AI 개요 | ChatGPT | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 브랜드 사이트 | 53% (52–54) 10월 17일: 49% | 57% (49–64) 10월 17일: 57% | 50% (50–50) 10월 17일: 53% |
| 소매업체 | 31% (29–33) 10월 17일: 27% | 53% (50–57) 10월 17일: 53% | 28% (28–28) 10월 17일: 32% |
| 리뷰 사이트 또는 미디어 | 84% (81–85) 10월 17일: 89% | 82% (76–88) 10월 17일: 78% | 99% (98–100) 10월 17일: 98% |
| 포럼 또는 소셜 | 67% (60–73) 10월 17일: 67% | 0% (0–0) 10월 17일: 0% | 10% (10–10) 10월 17일: 8% |
| 동영상(YouTube) | 83% (81–85) 10월 17일: 86% | 0% (0–0) 10월 17일: 0% | 0% (0–0) 10월 17일: 0% |
하루 동안 인용된 사이트가 얼마나 달라졌는지:
| 엔진 | 3회 실행 모두에서 인용된 사이트 | 두 실행 간 평균 중복률 | 10월 17일 사이트 중 10월 22일에 다시 인용된 비율 |
|---|---|---|---|
| Google AI 개요 | 55% | 74% | 74% |
| ChatGPT | 15% | 32% | 70% |
| Perplexity | 96% | 98% | 77% |
답변 하나가 한 시간 사이에 얼마나 달라질 수 있는지 보여 주는 두 가지 예:
질문 속 제품의 일반적인 가격대별로, 브랜드 자사 사이트를 인용한 답변의 비율입니다(소프트웨어 질문 제외). 3회 실행의 평균입니다.
| 일반적인 가격대 | Google AI 개요 | ChatGPT | Perplexity |
|---|---|---|---|
| $100 미만 | 81% (약 8개 답변) | 29% (약 10개 답변) | 46% (약 11개 답변) |
| $100–399 | 47% (약 29개 답변) | 55% (약 28개 답변) | 52% (약 33개 답변) |
| $400+ | 31% (약 9개 답변) | 75% (약 8개 답변) | 27% (약 11개 답변) |
각 브랜드의 미국 자사 스토어에서 판매하는 구체적인 제품 8개(주방 도구부터 하드 쿨러까지)를 각 엔진에 세 번씩 물었습니다. 각 실행을 시작할 때 스토어의 실시간 가격과 재고를 저장했으며, 하루 동안 바뀐 것은 없었습니다. Google은 24개 질문 중 9개에서만 AI 개요를 보여 주었으므로 해당 열은 표본이 작습니다.
| 엔진 | 답변 | 브랜드 자사 스토어를 언급 | 자사 스토어 가격 오류 | 재고 있는 제품을 품절이라고 답함 | 더 저렴한 판매자를 최선의 선택으로 언급 |
|---|---|---|---|---|---|
| Google AI 개요 | 24개 중 9개 | 7 | 7개 중 1개 | 0 | 1 |
| ChatGPT | 24개 중 24개 | 24 | 24개 중 3개 | 3 | 5 |
| Perplexity | 24개 중 24개 | 24 | 24개 중 1개 | 3 | 3 |
실행별로 무엇이 잘못되었는가:
재고 오류가 계속된 이유는 알 수 없습니다. 한 가지 눈에 띈 점은, 많은 스토어 테마처럼 제품 페이지의 가격 옆에 숨겨진 “품절” 라벨이 있지만 구조화 데이터에는 재고 있음으로 되어 있다는 것입니다. 테스트에 포함된 다른 스토어 두 곳에도 같은 숨겨진 라벨이 있었지만 품절로 답하지 않았으므로, 이는 설명이 아니라 확인해 볼 사항입니다.
1부: Google 연구와 어시스턴트 연구와 같은 쇼핑 질문 60개를 2026년 10월 22일 태평양 시간 9시 45분, 10시 45분, 11시 45분에 세 번 던졌으며, 설정은 모두 같습니다. Google은 AI 개요를 불러온 미국 데스크톱, ChatGPT는 미국 위치 기준 chatgpt.com 검색(DataForSEO LLM Scraper), Perplexity는 미국 웹 검색을 적용한 Sonar API(DataForSEO)입니다. 인용은 해당 연구와 같은 방식으로 집계했고, 사이트 유형은 같은 분류 체계에 따라 한 사람이 지정했습니다. 비율은 출처를 하나 이상 인용한 답변을 기준으로 하며, Google은 개요가 나타난 질문을 기준으로 합니다. 중복은 인용된 사이트를 도메인 단위로 비교합니다.
2부: 가격을 공개한 브랜드의 미국 자사 스토어 제품 8개를 같은 세 번의 실행에서 “[제품]은 어디서 살 수 있고 가격은 얼마인가요?”로 물었습니다. 각 실행을 시작할 때 각 스토어의 가격과 재고를 저장하고, 모든 답변에 직접 라벨을 붙였습니다. 브랜드 스토어를 언급했는지, 그 스토어에 대해 제시한 가격이 맞는지, 재고에 대해 무엇을 말했는지, 더 저렴한 판매자를 최선의 선택으로 언급했는지입니다. 다른 판매자에 대해 제시된 가격은 확인하지 않았습니다. 가격은 현재 옵션 중 하나와 일치하거나, 답변이 “부터”라고 할 때 가장 낮은 옵션과 일치하면 맞는 것으로 봅니다. 제품 중 일부는 협력 중이거나 대화 중인 브랜드의 제품이므로 제품명은 공개하지 않습니다.
한계: 하루, 3회 실행, 한 시장입니다. 제품은 모든 스토어를 대표하지 않는 소규모 편의 표본입니다. 질문 목록은 실제 검색에서 추출한 것이 아니라 직접 작성한 것입니다. API와 스크레이퍼 결과는 로그인한 사용자가 보는 것과 다를 수 있습니다. 원본 행은 CSV에 있습니다: 1부, 2부.
Hasmord는 AEO 네이티브 세일즈 플랫폼입니다. 구매자는 AI 어시스턴트, 검색, 영업 대화에서 질문합니다. Hasmord는 제품과 서비스에 대한 답변이 부족한 부분을 찾아내고, 근거를 바탕으로 더 나은 답변을 만들며, 잠재 고객을 찾아 드리고, 모든 리드를 영업 프로세스에 연결합니다.
구매자의 질문을 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity에 던지고, 질문 모니터로 일주일 동안 매일 질문의 Google AI 개요를 읽어, 각 답변이 의존한 출처와 사실을 보여 줍니다. AEO/GEO 플랫폼 보기.
이번 테스트에서는 대체로 정확했습니다. ChatGPT는 브랜드 스토어의 가격을 답변 24개 중 21개에서 정확하게 제시했습니다. 틀린 경우는 할인 가격 오류 1건, 그리고 병 제품과 리필 제품을 혼동한 2건이었습니다. 또한 재고가 있는 제품 하나를 3회 실행 모두에서 품절이라고 답했습니다.
네, 달라지는 정도는 엔진에 따라 다릅니다. 같은 날 3회 실행 모두에 나타난 사이트는 ChatGPT가 인용한 사이트의 15%뿐이었고, Google AI 개요는 55%, Perplexity는 96%였습니다. 사이트 유형별로 인용한 답변의 비율은 훨씬 적게 변했습니다.
엔진 내부는 볼 수 없습니다. 이번 테스트에서는 한 제품에서 매 실행마다 오류가 반복되었으므로, 제품 페이지의 텍스트를 읽는 소프트웨어에 무엇이 보이는지 확인해 볼 만합니다. 숨겨진 재고 라벨, 품절된 옵션, 구조화 데이터 등이 해당합니다.
한 번으로는 부족합니다. 한 번의 실행은 대표성이 없을 수 있으며, 특히 ChatGPT에서 그렇습니다. 같은 구매자 질문을 여러 번 던지고, 나를 인용하거나 추천하는 답변의 비율을 추적하며, 판매에 가장 가까운 질문에서는 가격과 재고를 확인하세요.
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