AI 검색에서 그라운딩이란 무엇인가요?
Grounding은 AI 모델의 답변을 실시간 검색 결과 같은 외부 출처에 근거하게 해, 주장이 기억만이 아니라 가져온 콘텐츠에 기반하도록 하는 것입니다. 그라운딩된 답변은 각 주장이 어디서 왔는지 가리킬 수 있고, 그라운딩되지 않은 답변은 모델이 기억으로 말하는 것입니다. 브랜드 입장에서 그라운딩은 답변을 뒷받침하는 것이 당신의 현재 페이지인지, 다른 누군가의 페이지인지를 정합니다.
그라운딩은 어떻게 작동하나요?
그라운딩은 모델이 답할 때 가져온 콘텐츠를 건네주고, 답변의 각 부분을 그 콘텐츠에 연결하는 방식으로 작동합니다. Google은 Grounding with Google Search를 Gemini 모델과 실시간 웹 콘텐츠의 연결로 설명합니다. 그라운딩된 응답에는 모델이 실행한 검색어와, 답변의 구간을 출처 URL에 연결하는 인용 주석이 함께 돌아옵니다(Gemini API 문서, 2026년 10월 13일 업데이트).
Anthropic의 Citations 기능은 주장마다 정확한 인용 텍스트와 원본 문서에서의 위치를 돌려줍니다. API가 그 텍스트를 직접 추출하므로, Anthropic은 인용에 항상 제공된 문서에 대한 유효한 참조가 담긴다고 밝힙니다(Claude 문서, 2026년 10월 15일 확인).
어떤 엔진이 무엇에 근거해 답변을 그라운딩하나요?
엔진마다 자체 검색 출처에 근거합니다:
- Google AI Overviews와 AI Mode: Google 검색 색인. 색인되어 있고 스니펫 표시가 가능한 페이지의 뒷받침 링크를 붙입니다.
- Microsoft Copilot: Microsoft 문서에 따르면 직접 작성해 Bing 검색 서비스에 보내는 쿼리.
- ChatGPT: 실행하기로 정한 웹 검색. 결과 URL에 본문 인용을 붙입니다.
- Claude와 Perplexity: 자체 웹 검색. 답변 옆에 출처를 나열합니다.
실제 예시에서 그라운딩은 어떻게 보이나요?
공개된 Tesla 예시(2026년 10월 4일)에서 Claude는 “What is Tesla?”와 “Is Tesla legit?”에 출처 인용 없이 모델이 이미 아는 내용으로 답했습니다. 그라운딩되지 않은 답변입니다. 구매자 질문 25개에서는 351건을 인용하며 그라운딩을 많이 했고, 가장 많이 인용한 사이트는 en.wikipedia.org(16건), tesla.com은 1건이었습니다.
Google AI Overviews는 모든 답변을 Google 색인에 근거했고, “What is Tesla?”를 같은 이름의 자기 단위로 시작했습니다. 그라운딩은 답변을 검증 가능하게 만들지만, 그 답변이 올바른 Tesla에 대한 것임을 보장하지는 않습니다.
그라운딩은 브랜드에 왜 중요한가요?
그라운딩된 답변이 이번 달에 영향을 줄 수 있는 부분이기 때문입니다. 지금 존재하는 페이지를 읽으므로, 고친 가격이나 새 비교 페이지가 크롤링되는 즉시 반영될 수 있습니다. 그라운딩되지 않은 답변은 새 모델이 나와야만 바뀝니다.
콘텐츠 제어가 적용되는 곳이기도 합니다. Google-Extended로 사이트는 Google이 자사 콘텐츠를 Gemini Apps와 Vertex AI의 Grounding with Google Search 그라운딩에 쓸 수 있는지 표시할 수 있으며, Google은 이것이 Google 검색에 영향을 주지 않는다고 밝힙니다(Google 크롤러 문서, 2026년 7월 14일 업데이트).
Proofsource는 그라운딩을 어떻게 보여 주나요?
Proofsource는 모든 답변을 인용한 페이지와 함께, 엔진이 알려 주는 경우 실행한 검색과 함께 저장하므로, 그라운딩된 답변과 기억에 기댄 답변을 구분하고 어떤 출처에 기댔는지 볼 수 있습니다. 인용을 참고하세요.
Grounding에 대해 자주 묻는 질문
그라운딩하면 환각이 사라지나요?
모델에 출처를 주어 줄이기는 하지만, 그라운딩된 답변도 출처를 잘못 읽거나, 잘못된 출처를 고르거나, 두 출처를 섞을 수 있습니다. 인용이 있다는 사실만이 아니라 인용된 페이지를 확인하세요.
그라운딩은 RAG와 같은 것인가요?
밀접하게 연결되어 있습니다. RAG는 가져온 뒤 쓰는 방법이고, 그라운딩은 답변의 주장을 가져온 내용에 묶는 것입니다. 대부분의 AI 검색 엔진은 둘 다 합니다.
답변이 그라운딩됐는지 알 수 있나요?
대개 출처로 알 수 있습니다. 그라운딩된 답변은 출처를 나열하거나 링크합니다. 출처가 전혀 없는 답변은 모델의 기억에서 나왔을 가능성이 큽니다.
Google-Extended를 차단하면 AI Overviews에서 빠지나요?
아닙니다. Google-Extended는 Gemini 학습과 Gemini Apps, Vertex AI의 그라운딩을 다룹니다. Google은 이것이 AI Overviews를 포함한 Google 검색의 포함 여부나 순위에 영향을 주지 않는다고 밝힙니다.
관련 용어
- 검색 증강 생성(RAG)
검색 증강 생성(RAG)은 언어 모델이 먼저 관련 문서를 가져온 뒤, 그 문서를 참고해 답변을 작성하는 방법입니다.
- 학습 데이터 vs 실시간 검색
학습 데이터는 모델이 지식 기준 시점 이전에 배운 것이고, 실시간 검색은 답변하는 동안 웹에서 찾아보는 것입니다. AI 답변 하나는 둘 중 하나 또는 둘 다에 기댈 수 있습니다.
- AI 환각
환각은 틀린 가격, 존재하지 않는 기능, 쓰인 적 없는 출처처럼 AI 답변 속의 틀리거나 근거 없는 단정적 주장입니다.
- Google-Extended
Google-Extended는 Google이 크롤링한 콘텐츠를 향후 Gemini 모델 학습과 Gemini 답변의 근거로 써도 되는지를 정하는 robots.txt 토큰이며, Google 검색에는 아무 영향이 없습니다.
실전 예시: Tesla, 공개 AI 답변, 2026년 10월 4일: Proofsource가 Tesla를 대상으로 한 첫 스캔으로, 구매자 질문 25개와 브랜드 질문 5개를 네 엔진에 각각 한 번씩 물었습니다. 한 브랜드의 작은 표본이며, 벤치마크가 아니라 예시로 보여 드립니다.
