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AI 검색의 작동 방식 · 주제

같은 질문을 똑같이 두 번 실행했을 뿐인데 AI 답변이 달라지는 이유.

같은 엔진에서 한 시간 뒤에 같은 프롬프트를 반복하면 다른 출처 묶음이 나옵니다. 이것은 오류가 아니라 측정된 시스템의 동작이고, 자사 가시성에 대해 무엇을 근거로 인정할지를 이것이 정합니다.

AI 검색의 작동 방식 주제12분 읽기2026년 8월 30일 업데이트출처 7건: 1차 출처 6건, 벤더 연구 1건(설명만, 링크 없음)

이 페이지의 내용

짧은 답

AI 답변이 동일한 실행 사이에서 달라지는 것은 파이프라인의 여러 단계가 계산되는 것이 아니라 샘플링되기 때문이고, 그 아래의 색인도 계속 움직이기 때문입니다. temperature가 지배하는 것은 그 단계들 가운데 마지막 하나뿐이라, 0으로 설정해도 시스템이 재현 가능해지지 않습니다. 네 개 엔진에서 45일 동안 Schulte 등은 하나의 쿼리가 돌려주는 출처에 대해 일별 출처 수준 Jaccard를 0.34–0.42로 측정했습니다. 그리고 4,706건의 쿼리를 대상으로 한 동료 심사 감사는 temperature 0에서 반복 실행해도 판정의 9–28%가 달라진다는 것을 발견했습니다. 둘 다 2026년 비판적 서베이가 전하는 내용입니다.¹

핵심 요약

두 번의 실행 사이에서 달라지는 것은 네 가지입니다. 쿼리 팬아웃, 살아 있는 색인, 컨텍스트 절단선에서의 재순위화, 그리고 생성입니다. temperature가 건드리는 것은 마지막 하나뿐입니다.
Jaccard는 교집합을 합집합으로 나눈 값이지, 인용된 URL 가운데 이어진 비율이 아닙니다. 측정된 0.34–0.42에서는 한 번 더 실행하면 첫 실행에서 보이지 않던 출처가 어김없이 돌아옵니다.
스크린샷 한 장은 한 번의 추출입니다. 비율은 엔진별로, 실행 횟수를 옆에 적어서 보고하십시오. 한 회사 안에서도 엔진끼리는 Jaccard 0.11–0.18로만 일치하기 때문입니다.

메커니즘

AI 답변 엔진 안에서 정확히 무엇이 무작위인가

같은 프롬프트의 두 실행 사이에서는 적어도 네 가지가 따로 달라지고, 그중 하나만이 언어 모델의 샘플링 temperature입니다. AI 검색의 작동 방식 단계에서 설명한 파이프라인을 따라가 보면, 첫째는 쿼리 확장입니다. Google은 AI Overviews와 AI Mode가 “응답을 만들기 위해 … ‘쿼리 팬아웃’ 기법을 사용할 수 있다”라고 문서에 밝히고 있으며, 하위 주제와 데이터 소스를 가로질러 여러 관련 검색을 발행합니다.³ 이 하위 쿼리들은 찾아보는 것이 아니라 생성되는 것이므로, 순위 매기기가 일어나기 전에 이미 다른 하위 쿼리 묶음이 다른 후보 풀을 만들어 냅니다.

둘째는 리트리벌 자체입니다. 생성된 각 하위 쿼리가 닿는 곳은 끊임없이 다시 크롤링되고, 여러 기계에 샤딩되어 있으며, 신선도와 개인화 로직의 영향을 받는 살아 있는 색인입니다. 셋째는 선택입니다. 후보들은 합쳐지고, 중복이 제거되고, 재순위화되어 컨텍스트 예산에 맞게 잘립니다. 절단선 근처의 근소한 동점은 실행마다 다르게 결판납니다. 넷째는 생성으로, 선택된 출처 가운데 어느 것을 어느 문장에 실제로 붙일지 모델이 정합니다. 어떤 출처는 리트리벌되고, 읽히고, 그러고도 인용되지 않을 수 있습니다.

이 넷 가운데 둘은 여러분이 통제하는 모든 것의 상류에 있습니다. temperature를 0으로 돌려도 시스템이 결정론적으로 되지 않는 이유가 이것입니다. 2026년 비판적 서베이는 이를 분명하게 말합니다. 보고된 temperature 0은 “색인도, 리트리벌도, 외부 서비스의 버전도 고정하지 않는다”.¹

크기

동일한 두 실행은 숫자로 얼마나 다른가

어느 날의 출처와 다음 날의 출처가 겹치는 정도는 Jaccard 0.34–0.42입니다. Schulte 등이 네 개 엔진에서 45일 동안, 규모가 크지 않은 스위스 쿼리 집합으로 측정한 값입니다.

Jaccard 유사도는 두 집합의 교집합을 그 합집합으로 나눈 값입니다. 출처 집합이 완전히 같으면 1.0, 공통이 하나도 없으면 0입니다. 반복된 출처의 비율이 아닙니다.

0.34–0.42

반복 실행 사이의 겹침

상용 엔진에서 하나의 쿼리가 돌려주는 출처의 일별 출처 수준 Jaccard 겹침입니다. 네 개 엔진에서 45일 동안 측정했고, 2026년 비판적 서베이가 전합니다.

9–28%

반복된 판정의 변화

4,706건의 쿼리를 대상으로 한 동료 심사 감사에서, temperature 0일 때 반복된 판정이 뒤집히는 비율입니다. 생성 단계의 결정성이 답변의 결정성을 사 주지는 않습니다.

power law

인용 분포의 모양

도메인 전반의 인용 횟수는 거듭제곱 법칙을 따르며 변동이 큽니다. 소수의 도메인은 끊임없이 인용되고, 아주 긴 꼬리는 예측할 수 없게 인용됩니다.

Jaccard 0.38은 예로 보면 감이 더 잘 옵니다. 어떤 엔진이 답변 하나당 여덟 개의 출처를 인용하고 두 실행이 0.38로 겹친다면, 두 실행을 합친 합집합은 서로 다른 출처 약 열한 개이고 여덟 개 가운데 약 다섯 개가 반복됩니다. 세 번째로 실행하면 아직 보지 못한 출처를 만나게 됩니다. 여러분의 페이지는 아무것도 바뀌지 않았습니다. 바뀐 것은 표본입니다.

2026년 3월의 통계 프레임워크는 대부분이 건너뛰는 결론을 하나 더 얹습니다. 자주 인용되는 집합 안에서도 순위는 불안정하며, 그것은 상위만이 아니라 전반에 걸쳐 그렇고, “도메인 사이의 겉보기 차이 상당수는 측정 과정의 노이즈 플로어 안에 들어간다”는 것입니다.² AI 가시성 보고가 그토록 자신 있게 틀리는 이유가 이것입니다. 한 번만 측정되고 구간이 붙지 않은 실제 숫자는 측정 자체의 흔들림과 구별할 수 없습니다.

노이즈 플로어

왜 대부분의 브랜드는 노이즈 위가 아니라 노이즈 안에 있나

거듭제곱 법칙 분포가 거의 모두를 평평한 꼬리에 몰아넣기 때문입니다. 그 꼬리에서는 실행 간 분산이 이웃과의 차이보다 큽니다. 어떤 도메인이 프롬프트 묶음의 답변 중 6%에 나타나고 경쟁사가 9%에 나타난다면, 그 3포인트 격차는 다른 날 오후에 같은 프롬프트 묶음을 다시 돌렸을 때 보게 될 퍼짐보다 작습니다. 2026년 3월의 부트스트랩 구간이 실제 도메인에서 보여 주는 것이 바로 이것입니다. 그 정도 크기의 격차는 노이즈 플로어 안에 들어갑니다.²

왜 그런지에 대한 산수는 논쟁거리가 아니고 연구도 필요 없습니다. n번의 독립 실행에서 측정한 비율이 50% 근처의 값을 가질 때, 95% Wilson 구간의 반폭은 대략 1.96을 “n에 3.84를 더한 값의 제곱근의 두 배”로 나눈 값입니다. 실행 5회면 약 ±33포인트, 10회면 약 ±26, 30회면 약 ±17, 100회면 약 ±9.6입니다. 이런 측정값 둘을 비교하려면, 이번 달과 지난달이든 우리와 경쟁사든, 두 구간이 겹치지 않아야 하고 그러려면 표본 크기가 약 40% 더 듭니다. 이것은 이항 분포 산수이지 어떤 논문의 발견이 아니며, 5회 실행 점검으로는 어마어마한 변화보다 작은 것은 아무것도 검출할 수 없는 이유이기도 합니다.

여기서 현실적인 예산으로 무엇을 검출할 수 있는지의 위계가 나옵니다. “어떤 답변에는 나오고 어떤 답변에는 안 나온다”는 몇 번의 실행이면 됩니다. “아예 안 나오던 상태에서 늘 나오는 상태가 되었다”는 수십 번이 듭니다. “경쟁사 대비 점유율을 3포인트 올렸다”는 작은 팀이 실제로 돌릴 어떤 표본 크기에서도 검출되지 않습니다.

드리프트

웹이 바뀌어서 답변이 달라지기도 하나

그렇습니다. 그리고 그 드리프트는 실행 간 무작위성과는 별개이고, 더 크고 더 느려서 결과로 착각하기 쉽습니다. 여러분이 하는 어떤 측정 아래에서도 세 개의 서로 다른 시계가 돌아갑니다. 페이지가 게시되고, 갱신되고, 삭제되면서 색인이 바뀝니다. 모델과 리트리벌 스택이 대개 공지 없이 교체되면서 엔진이 바뀝니다. 크롤링 계층도 바뀝니다. Cloudflare의 2025년 연간 리뷰는 한 해 동안 AI 봇이 HTML 요청의 4.2%를 차지했고, 사용자가 촉발한 크롤링은 15배 넘게 늘었으며, 한 어시스턴트의 사용자 촉발 에이전트는 연초 물량의 16배에서 정점을 찍었다고 보고합니다.⁴

엔진 드리프트에 대해 공개된 가장 날카로운 예시는 프롬프트 230,000건과 1억 건이 넘는 인용을 다룬 3개월짜리 상용 연구에서 나옵니다. 2025년 7월 중순부터 10월 중순 사이에 수행된 이 연구는, 한 어시스턴트가 하나의 대형 토론 플랫폼을 인용하는 비율이 약 6주 만에 응답의 약 60%에서 약 10%로 떨어졌고, 같은 기간에 한 백과사전 출처도 비슷한 자릿수로 하락했다고 기록했습니다.⁵ 그것을 일으킬 만한 일을 한 발행자는 아무도 없었습니다. 그 기간을 걸쳐 전후 비교를 돌린 팀은 자사 콘텐츠 작업이 낳은 어마어마한 효과를 측정하고, 원인에 대해서는 틀렸을 것입니다.

네 번째이자 더 조용한 변화의 원천은 출처의 가용성입니다. 비판적 서베이가 전하는 2026년 프리프린트는, AI 답변에 이미 인용된 URL의 27.1%가 접근할 수 없거나, 삭제되었거나, 텍스트가 아니어서 스크레이핑할 수 없었다는 것을 발견했습니다.⁶ 여러분의 두 실행 사이에 로그인 뒤로 사라진 출처는, 여러분 쪽에서 아무것도 바뀌지 않은 채 답변에서 빠집니다.

이 글의 정직한 한계

0.34–0.42와 9–28%라는 수치는 엔진과 기간을 가로질러 여러 연구를 모은 서베이를 거쳐 여러분에게 온 것이지, 여러분이 쓰는 제품을 대상으로 한 하나의 통제 실험에서 나온 것이 아닙니다. 그리고 Jaccard 범위는 규모가 크지 않은 스위스 쿼리 집합에서 나왔습니다. 자사의 실행 간 분산을 공개하는 엔진은 없습니다. 플러스마이너스 1을 루트 n으로 나누는 산수는 독립적인 추출을 가정하지만, 한 대화 안에서 반복하는 실행은 독립적이지 않습니다. 세션 상태와 캐시가 그것들을 상관시키므로, 같은 세션의 실행에서 나온 구간은 낙관적입니다. 27.1%라는 수치가 재는 것은 제3자 연구자가 인용된 URL을 가져올 수 있었는지이지, 그것을 인용한 엔진이 가져올 수 있었는지가 아닙니다. 여기 있는 모든 숫자를 상수가 아니라 자릿수로 다루십시오.

근거의 질

AI 답변의 스크린샷은 왜 근거가 되지 않나

스크린샷은 어떤 분포에서 뽑은 한 번의 추출이고, 그 분포의 퍼짐은 콘텐츠 팀이 검출하려는 거의 모든 효과보다 넓습니다. 그래도 좁은 세 가지 용도에는 여전히 쓸모가 있습니다. 어떤 모양의 답변이 나올 수 있다는 증명, 정정 요청을 위해 구체적인 사실 오류를 붙잡아 두는 일, 그리고 이해관계자에게 그 서피스가 어떻게 보이는지 보여 주는 일입니다. 빈도, 순위, 시간에 따른 변화, 경쟁사에 대한 주장은 뒷받침하지 못합니다.

스크린샷이 감추는 두 번째 실패 방식도 있습니다. 엔진들은 자기 자신과 다른 정도보다 서로 다른 정도가 더 큽니다. SIGIR 2026에서 발표된 11,500건 쿼리 연구는 Google 오가닉 결과, AI Overviews, Gemini가 돌려주는 출처 사이의 평균 Jaccard 유사도가 0.2 미만이고 두 개씩 짝지은 값은 0.11에서 0.18이라고 보고합니다. 한 회사의 세 서피스에서 나온 수치입니다.⁷ 한 서피스의 스크린샷은 다른 서피스에 대해 아무것도 말해 주지 않으므로, “확인해 봤는데 우리는 없다”는 대개 어느 날 오후의 한 서피스에 대한 진술입니다. 어느 서피스인지, 어느 모드인지, 어느 로케일인지, 검색이 켜져 있었는지가 모두 답변을 바꾸지만, 이미지에는 그중 아무것도 보이지 않습니다.

방법

숫자가 의미를 가지려면 몇 번을 실행해야 하나

2026년 서베이 자체의 출발점은 프롬프트당 7회에서 8회 반복이고, 추정값 주위의 구간이 지금 내려야 할 판단에 충분할 만큼 좁아질 때까지 반복하는 것입니다.¹ 한 번의 실행은 표본 크기 1의 표본이고, 여러분이 보려는 대부분의 효과보다 넓은 분포에서 뽑힌 것입니다.

아래 절차는 스프레드시트만으로 돌아갑니다.

답변을 한 건도 보기 전에 프롬프트 묶음을 문서로 고정하십시오

실제 구매자가 칠 법한 프롬프트 20개에서 50개를 적어 두고 얼립니다. 좋은 답변을 본 뒤에 프롬프트를 더하는 것이 측정이 마케팅 자산으로 변하는 경로입니다. 여러분에 대해 아무것도 돌려주지 않는 프롬프트는 남겨 두십시오. 그것이 분모입니다.

조건을 매번 기록하십시오

제품, 모드, 모델 버전, 날짜, 로케일, 그리고 검색이 켜져 있었는지. 2026년 서베이는 이 분야의 어떤 연구든 보고해야 할 최소한으로 바로 이것들을 꼽습니다. 이 항목들이 없는 결과는 여러분 자신의 이전 실행을 포함해 무엇과도 비교할 수 없기 때문입니다.

실행을 탭이 아니라 여러 날에 나누어 펼치십시오

한 시간에 30회 실행은 대체로 하나의 색인 상태를 다시 표본으로 뽑는 일입니다. 3주에 걸친 30회 실행이라야 여러분이 진짜로 신경 쓰는 것을 표본으로 뽑습니다. 가능하다면 실행마다 새 세션을 써서 추출이 독립에 가까워지게 하십시오.

비율을 구간과 함께, 엔진별로 보고하십시오

“한 엔진에서 40회 실행 중 11회 인용되었다”는 여러분이 방어할 수 있는 문장입니다. 엔진을 가로질러 섞은 단일 가시성 점수는 그렇지 않습니다. 한 회사 안에서도 엔진들은 Jaccard 0.11–0.18로만 일치하기 때문입니다.

등장 여부만이 아니라 인용된 출처를 기록하십시오

어떤 답변이 인용한 URL 목록은 본문보다 안정적이고 실행에 옮기기도 쉽습니다. 그리고 실제로 어떤 서드파티 페이지와 겨루고 있는지를 알려 줍니다. 그중 대부분은 여러분의 페이지가 아닐 것입니다.

한 번에 하나만 바꾸고, 합리적이라고 느끼는 것보다 더 오래 기다리십시오

다시 크롤링하고 다시 색인하는 지연 때문에 페이지 수정과 그 효과 사이에는 몇 주가 놓입니다. 그리고 그 몇 주 동안의 엔진 쪽 드리프트가 여러분의 수정보다 클 수 있습니다. 같은 주에 내보낸 두 가지 변경은 나중에 구별할 수 없습니다.

산출물은 범위이고, 순위보다는 덜 만족스럽지만 훨씬 더 쓸모 있습니다. AI 가시성 측정 단계가 그것을 완전한 측정 계획으로 바꿉니다. 오늘 들일 만한 습관은 그보다 작습니다. AI 가시성 숫자를 적을 때마다 그 옆에 몇 번의 실행에서 나온 숫자인지 함께 적으십시오. n 없는 숫자는 측정이 아닙니다.

제품이 쓸모 있는 자리와 그렇지 않은 자리

위의 내용은 전부 스프레드시트 하나, 캘린더 알림 하나, 그리고 같은 프롬프트 묶음을 한 달 동안 돌릴 인내심이면 됩니다. 이 구체적인 문제에 대해 Bavior가 하는 일은 그 인내심이라는 요구를 없애는 것입니다. 정해진 프롬프트 묶음을 다섯 개 엔진에 정기적으로 돌리고 각 답변이 어떤 출처를 인용했는지 기록하므로, 여러분이 읽는 것은 어느 날 오후의 스크린샷 한 장이 아니라 여러 실행에 걸친 분포입니다. 분산을 줄여 주지 못하고, 개별 답변이 왜 달라졌는지 설명하지 못하며, 표본이 노이즈라고 말할 때 3포인트 움직임이 진짜라고 알려 주는 일도 결코 없습니다. 무료 AI 가시성 체커와 무료 GEO 진단은 유료 플랜 없이 이용할 수 있습니다. 유료 추적은 월간 결제 시 월 $99부터, 연간 결제 시 월 $79.17입니다(2026년 8월 29일 기준).

출처: 모두 2026년 8월 29일 확인

Martinez, “Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)”, 2026년 7월 15일, arXiv:2607.14035(서베이 프리프린트). §6.2: Schulte 등의 일별 Jaccard 0.34–0.42(엔진 4개, 45일, 규모가 크지 않은 스위스 쿼리 집합); Kirsten 등의 동료 심사 감사, 쿼리 4,706건, temperature 0에서 반복 판정 변화 9–28%: arxiv.org/abs/2607.14035
Sielinski, “Quantifying Uncertainty in AI Visibility: A Statistical Framework for Generative Search Measurement”, 2026년 3월, arXiv:2603.08924(프리프린트; 플랫폼 3개, 9회의 일별 수집에 10분 간격 샘플링 추가): arxiv.org/abs/2603.08924
Google Search Central, “AI features and your website”(쿼리 팬아웃; 1차 문서, 2025년 12월 10일 최종 갱신): developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
Cloudflare, “Radar 2025 Year in Review”(데이터 기간 2025년 1월 1일–12월 2일; AI 봇이 HTML 요청의 4.2%, 사용자 행동 기반 크롤링 15× 넘게 증가, 한 에이전트는 16×로 정점): blog.cloudflare.com/radar-2025-year-in-review
3개월 인용 시계열, 어시스턴트 3개에 걸쳐 프롬프트 230,000건과 인용 1억 건 이상, 2025년 7월 14일–10월 12일; 위에서 설명한 토론 플랫폼 급락. 벤더 공개 자료이며, 이 커리큘럼의 출처 규칙에 따라 링크 없이 설명만 합니다.
Allaham와 Diakopoulos, 2026년 프리프린트(arXiv:2607.14035 §8.3에서 전함): AI 답변에 이미 인용된 URL의 27.1%가 접근 불가, 삭제됨, 또는 텍스트가 아니어서 연구자들이 스크레이핑할 수 없었음
Grossman 등, SIGIR 2026, 쿼리 11,500건; 초록의 평균 Jaccard는 0.2 미만, 기여 목록의 두 개씩 짝지은 값은 0.11–0.18, Google 오가닉 결과, AI Overviews, Gemini 대상: arxiv.org/abs/2604.27790

이어서 읽기

GEO 배우기 GEO 로드맵 GEO 배우기 이전: 진단법 GEO 배우기 다음: 엔진들이 일치할까

FAQ

자주 묻는 질문입니다.

temperature를 0으로 설정하면 AI 답변이 재현 가능해지나요

아닙니다. temperature는 생성 단계 내부의 샘플링만 통제하고, 생성은 변동하는 적어도 네 단계 가운데 마지막입니다. 쿼리 팬아웃은 매번 다른 하위 쿼리 묶음을 생성하고, 리트리벌은 끊임없이 변하는 살아 있는 색인에 닿으며, 재순위화는 근소한 동점을 실행마다 다르게 결판냅니다. 2026년 비판적 서베이가 전하는 쿼리 4,706건의 동료 심사 감사는, 바로 temperature를 고정할 수 있는 서피스에서 temperature 0으로 반복 실행해도 판정의 9–28%가 달라진다는 것을 발견했습니다.

내 콘텐츠 작업이 효과를 냈다고 말하려면 몇 번을 실행해야 하나요

대부분의 팀이 실제로 돌리는 횟수보다 많고, 정직한 답은 효과의 크기에 달려 있습니다. 50% 근처에서 측정한 비율에 대해 95% Wilson 구간의 반폭은 대략 1.96을 “실행 횟수에 3.84를 더한 값의 제곱근의 두 배”로 나눈 값입니다. 실행 10회면 약 ±26포인트, 30회면 ±17, 100회면 ±9.6입니다. 이전과 이후를 비교하려면 두 구간이 서로 떨어져야 하고, 그러려면 표본 크기가 약 40% 더 듭니다. 이것은 평범한 이항 분포 산수이지 연구 결과가 아니며, 5회 표본 점검으로는 측정하지 않아도 뻔한 변화만 검출할 수 있다는 뜻입니다.

답변이 매번 달라진다면 AI 가시성을 측정할 가치가 있나요

있습니다. 다만 순위가 아니라 분포로 측정합니다. “8월에 이 엔진에서 40회 실행 중 11회 인용되었다”는 판단을 뒷받침하는 방어 가능한 문장입니다. “우리는 ChatGPT에서 3위다”는 존재하지 않는 것입니다. 샘플링 프로그램의 쓸모 있는 산출물은 엔진별로 여러분이 등장한 실행의 비율, 여러분 대신 계속 인용되는 서드파티 출처 목록, 그리고 그 둘이 한 분기 동안 움직였는지입니다. 셋 다 분산을 견딥니다. 단일한 순위 주장은 견디지 못합니다.

아무것도 바꾸지 않았는데 AI 가시성이 왜 떨어졌나요

여러분이 아니라 엔진이 바뀌었을 가능성이 가장 큽니다. 프롬프트 230,000건을 다룬 3개월짜리 상용 연구는, 2025년의 약 6주 동안 한 어시스턴트가 하나의 대형 토론 플랫폼을 인용하는 비율이 응답의 약 60%에서 약 10%로 무너진 것을 기록했고, 관련된 어떤 발행자도 아무 일을 하지 않았습니다. 출처의 가용성도 움직입니다. 비판적 서베이가 전하는 2026년 프리프린트는 AI 답변에 이미 인용된 URL의 27.1%를 스크레이핑할 수 없었다는 것을 발견했는데, 이 수치는 제3자 연구자가 가져올 수 있었는지를 재는 것이지 인용한 엔진이 가져올 수 있었는지가 아닙니다. 자사 콘텐츠를 진단하기 전에, 그 프롬프트들의 출처 구성 전체가 움직였는지부터 확인하십시오.

분산은 모든 AI 엔진에서 똑같나요

아닙니다. 게다가 엔진들은 자기 자신과 어긋나는 정도보다 서로 어긋나는 정도가 훨씬 큽니다. SIGIR 2026에서 발표된 11,500건 쿼리 연구는 Google 오가닉 결과, AI Overviews, Gemini 사이의 평균 Jaccard 유사도가 0.2 미만이고 두 개씩 짝지은 값은 0.11에서 0.18이라고 보고하는데, 한 서피스 안의 날짜별 겹침은 0.34–0.42입니다. 엔진 간 불일치가 더 큰 효과이고, 그래서 결과는 하나의 숫자로 평균 내지 말고 엔진별, 서피스별로 보고해야 합니다.

Bavior 편집팀

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