RESONEO 팀이 1200개의 챗GPT 답변과 88000개의 검색 결과, 26900개의 고유 웹페이지를 분석한 결과, 챗GPT가 답변에 근거할 때 ‘발견 인덱스-읽기 캐시-실시간으로 여는 페이지’로 나뉜 3개 층 구조를 통해 정보를 가져오는 것으로 나타났다. 글의 작성자는 RESONEO 공동창업자라고 밝히면서 “세 층 각각이 갱신 주기와 맹점이 다르다”고 설명했다.
서치엔진랜드에 따르면 챗GPT가 웹을 찾는 1단계는 ‘디스커버리 인덱스’로, 페이지를 찾아내는 역할을 한다. 이어 2단계 ‘리딩 캐시’는 이미 가져온 페이지의 전체 사본을 보관해 두었다가 필요할 때 읽는 방식으로 작동한다. 3단계는 소수의 페이지를 ‘실시간으로’ 열어 확인하는 단계다.
작성자는 또 이 구조가 실제로 어떤 경로로 결과를 브라우저로 전달되는지 추적하기 위해 크롬 확장 프로그램을 통해 챗GPT가 브라우저로 보내는 원시 데이터 흐름을 기록했다고 밝혔다. 그 과정에서 result_source라는 필드에 내부 파이프라인명이 표시됐고, labrador·bright·oxylabs·serp 같은 값이 반복해서 관측됐다고 설명했다. OpenAI는 이 같은 값들을 공개하지 않고 “외부 검색 제공자”에 대해만 언급해 왔다고 덧붙였다.
서치엔진랜드가 정리한 ‘파이프라인’ 역할에 따르면 labrador는 오픈AI의 자체 검색 허브로, 웹 검색 외에 뉴스·학술(arXiv)·레딧·유튜브 결과를 함께 제공해 자체 인덱스와 위키피디아 같은 공개 저장소, 뉴스 파트너십을 묶는 오케스트레이터 역할을 한다고 전했다. bright와 oxylabs는 구글 검색 결과를 긁어오거나(live scrape·scraped) ‘구매한 실시간 결과’를 공급하는 파이프라인으로, 쇼핑에서는 P1/P2/P3가 오픈AI의 판매자 피드에서 정보를 가져오고 구글은 가격·리뷰의 참고 용도로만 남아 있다고 분석했다.
다만 기사에서는 8월의 관측에서 ‘Think’ 버튼 사용 방식이 챗GPT의 웹 검색 범위와 출처 구성을 바꾼 정황도 제시했다. 작성자는 7월 연구 이후 같은 프롬프트를 무료·유료, Instant·Think·Thinking, 노력 수준별로 다시 재생했고, 무료 계정에서 Think를 누르면 대화당 URL 수와 도메인 수가 늘었다고 밝혔다. 특히 무료 Think는 결과의 74.7%가 오픈AI 자체 인덱스(labrador)에서 나오지만, 유료 Thinking은 75.3%가 구글에서 긁어온 검색 결과 비중으로 구성되는 식으로 모드별 ‘근거 코퍼스’가 다르다고 설명했다. 서치엔진랜드는 “API를 통한 벤치마킹은 제품을 그대로 재현하지 않는다”며, API로 동일 프롬프트를 재실행해도 챗GPT 제품 모드와 답변의 브랜드 언급 겹침이 더 낮게 나타났다고 덧붙였다.