안녕하세요 여러분,

최근 LLM 기반 검색 주제를 파고들다가 SurferSEO의 이 글을 보게 됐어요:

https://surferseo.com/blog/llm-scraped-ai-answers-vs-api-results/

이 글을 보고 저희 내부적으로 현재 고민하고 있는 부분이 생각나더라고요. 특히 쿼리 분산 전략이나 LLM 출력 수집 방식이 결과에 어떤 영향을 미칠지에 대해서요.

제가 이해하기로는 크게 두 가지 접근 방식이 있는 것 같아요:

API 기반 쿼리 (구조화된 접근)

공식 API 사용 (예: OpenAI, Gemini 등)

보통 그라운딩, 시스템 프롬프트, 온도 조절 등의 기능이 포함돼요.

"AI 답변" / 스크랩 또는 시뮬레이션된 쿼리

실제 사용자처럼 LLM 인터페이스(ChatGPT, Perplexity 등)에서 직접 쿼리를 시뮬레이션하는 도구

API를 거치지 않고, 사용자가 입력하는 방식을 모방함

검색, UI 특정 랭킹 등을 포함한 UI 레이어 응답을 활용할 수도 있음

제가 더 알고 싶은 건 이렇습니다:

실제 사용 환경에서 이 두 가지 방식의 출력 결과가 얼마나 다른가요?

API 응답이 "AI 답변" 인터페이스에서 얻는 결과와 유의미하게 다른가요?

쿼리 분산 방식이 방법에 따라 다르게 작동하나요? (예: 여러 번의 재구성, 커버리지 폭, 일관성 등)

API 그라운딩만으로 실제 AI 답변 출력을 근사치로 파악하기에 충분한가요?

아니면 UI 기반/비(非)API 응답에서만 나타나는 중요한 무언가를 놓치고 있는 걸까요?

데이터 수집/SEO 관점에서 이 문제에 접근하는 올바른 방법은 무엇일까요?

특히 AI 생성 답변에 브랜드나 콘텐츠가 어떻게 노출되는지 이해하는 것이 목표라면요.

혹시 관련 경험이나 통찰력, 아니면 용어에 대한 명확한 설명이라도 해주시면 정말 감사하겠습니다.

미리 감사드리고, 더 자세한 이야기도 환영해요!