Bing Copilot Answer API 등장: AI 검색 결과를 JSON으로 분석하는 방법
Bing 검색의 AI 답변, 출처, 관련 질문을 구조화 데이터로 읽는 실무 관점
Bing Copilot Answer API, 무엇이 새로 나왔나
SerpApi Bing Copilot Answer API May 2026 업데이트는 Bing 일반 검색 결과 상단의 AI 생성 답변을 JSON으로 읽게 해주는 Bing Search API 확장입니다. 출처, 관련 질문, 뉴스, 쇼핑, 이미지, 영상처럼 AI 검색 결과를 해석할 때 필요한 단서가 `copilot_answer` 구조에 담기는 방식입니다.
SerpApi는 2026년 5월 11일 주간 changelog에서 Bing Search API에 Bing Copilot Answer API를 추가했다고 공개했습니다. 같은 내용은 2026년 5월 8일 release notes의 Bing Search API 신규 항목에서도 먼저 확인됩니다.
제가 보기에는 이 소식은 단순한 검색 API 기능 추가보다 조금 더 실용적입니다. 블로그 운영자나 SEO/GEO 분석자는 Bing Copilot Answer가 어떤 출처를 붙이는지, 어떤 related questions를 만드는지, 일반 organic results와 어떤 차이를 보이는지 샘플로 비교할 수 있습니다.
다만 이 API가 Bing Copilot의 내부 랭킹 알고리즘을 보여주는 것은 아닙니다. 공개된 검색 결과에 Copilot Answer 블록이 있을 때 그 블록을 구조화해 가져오는 도구에 가깝습니다.
> 답변 문장을 그대로 믿기보다 `sources`와 `related_questions`를 콘텐츠 점검 재료로 보는 편이 실무적으로 더 유용합니다.
타임라인으로 보면 더 선명합니다
이번 발표는 Bing 검색 API 생태계 변화와 함께 보면 이해가 쉽습니다. 2025년 Microsoft의 기존 Bing Search APIs 퇴역 공지, SerpApi의 별도 Bing Copilot API 공개, 2026년 5월 Bing Search API 안의 Copilot Answer 추출 기능 추가가 순서대로 이어졌습니다.
먼저 Microsoft는 기존 Bing Search APIs와 Bing Custom Search APIs의 퇴역 일정을 2025년 8월 11일로 안내했습니다. 이 사실이 SerpApi를 Microsoft의 공식 대체재로 만든다는 뜻은 아닙니다. 다만 개발자들이 검색 결과와 AI 답변 데이터를 가져오는 방식을 다시 보게 만든 배경으로는 의미가 있습니다.
그다음 SerpApi는 2025년 10월 `engine=bing_copilot` 기반 Bing Copilot API를 소개했습니다. 그리고 2026년 5월에는 `engine=bing` Bing Search API 응답 안에서 `copilot_answer` 블록을 다루는 업데이트를 내놓았습니다.
한국 사용자 입장에서는 이 차이가 꽤 중요합니다. Copilot 전용 페이지를 수집하는지, 일반 Bing 검색 결과 안의 AI 답변 블록을 비교하는지에 따라 저장할 데이터와 해석 기준이 달라집니다.
기존 Bing Search API와 달라진 점
가장 눈에 띄는 변화는 Bing Search API 응답 안에서 `copilot_answer`를 별도 구조로 확인한다는 점입니다. 단, 모든 검색어에서 이 블록이 항상 생기지는 않으므로 빈 응답을 장애로 처리하면 분석이 흔들립니다.
공식 문서 기준 흐름은 `<링크>. 개발자는 일반 Bing Search API 요청을 보내고, 응답 안에 `copilot_answer`가 포함됐는지 확인합니다.
문서화된 구조에는 `title`, `category`, `sources`, `organic_result`, `images`, `facts`, `news`, `videos`, `shopping_results`, `related_questions`, `overview`, `related_searches`, `people_also_search_for`, `attribution_text`, `attribution_link` 같은 필드가 포함됩니다. 실제 운영에서는 모든 필드가 매번 들어온다고 가정하지 말고 optional 필드로 저장하는 편이 맞습니다.
제가 파이프라인을 짠다면 답변 전문부터 쌓지 않겠습니다. 먼저 `sources`, `organic_result`, `related_questions`, `overview.references`, 검색 파라미터, 반환 시각을 저장하겠습니다. 나중에 콘텐츠 갭 분석이나 출처 도메인 비교를 할 때 이쪽 데이터가 더 오래 남습니다.
두 Copilot API를 헷갈리지 않기
`engine=bing`은 일반 Bing Search API 결과 안의 Copilot Answer 블록을 보는 방식이고, `engine=bing_copilot`은 Bing Copilot 페이지 전용 결과를 가져오는 별도 API입니다. 이름은 비슷하지만 분석 대상이 다릅니다.
정리하면 아래와 같습니다.
| 구분 | Bing Copilot Answer API | Bing Copilot API |
|---|---|---|
| 엔진 | `engine=bing` | `engine=bing_copilot` |
| 보는 대상 | Bing 일반 검색 결과 안의 Copilot Answer 블록 | Bing Copilot 페이지의 대화형 결과 |
| 주요 목적 | organic results 위 AI 답변과 출처를 함께 비교 | Copilot 전용 응답 구조를 따로 수집 |
| 운영상 주의 | `copilot_answer`가 없는 쿼리도 정상 케이스 | 언어 반환이 요청과 항상 일치한다고 보기 어려움 |
여기서 볼 부분은 엔드포인트보다 목적입니다. 같은 키워드를 Google AI Overviews, Bing 일반 검색, Bing Copilot 전용 결과로 비교하려면 먼저 어느 검색 경험을 보고 있는지 분리해야 합니다. 그렇지 않으면 서로 다른 화면에서 나온 데이터를 한 표에 섞게 됩니다.
첫 테스트는 작게 시작하는 편이 낫습니다
SerpApi Bing Copilot Answer API May 2026은 저장소를 설치하는 도구가 아니라 API 요청으로 검증하는 업데이트입니다. `search_metadata.status`와 `copilot_answer` 존재 여부를 먼저 확인하고, 출처·관련 질문·검색 파라미터를 작은 샘플로 저장하는 방식이 현실적입니다.
첫 단계는 SerpApi 계정의 API key를 환경변수 `SERPAPI_API_KEY`로 준비하는 것입니다. 그다음 `https://serpapi.com/search.json`에 `engine=bing`, `q`, `api_key`를 넣어 요청합니다.
예시는 이 정도면 충분합니다.
`curl --get "https://serpapi.com/search.json" --data-urlencode "engine=bing" --data-urlencode "q=iphone se" --data-urlencode "api_key=$SERPAPI_API_KEY"`
응답을 받으면 `search_metadata.status`를 확인하고, 그다음 `copilot_answer`가 있는지 봅니다. 없다고 해서 바로 실패 처리하지 않는 것이 중요합니다. 문서상 이 기능은 Bing 결과에 Copilot Answer 블록이 포함될 때 그 구조를 추출하는 흐름이기 때문입니다.
운영 모델은 간단하게 잡는 편이 좋습니다. 정보성·제품성·뉴스성·한국어 요청 쿼리를 같은 날짜에 나눠 호출하고, `sources`, `related_questions`, `organic_result`, `overview.references`, 반환 시각, 검색 지역/언어 조건을 저장합니다. 중요한 주제는 반환된 출처 URL을 다시 열어 원문과 AI 답변의 맥락이 맞는지도 확인해야 합니다.
실제로 확인할 부분은 비용 이전에 데이터 모양입니다. nullable 필드를 허용하는 DB 스키마인지, `copilot_answer`가 없는 케이스를 정상 샘플로 남길지, 캐시와 `no_cache` 옵션을 어떤 기준으로 쓸지 먼저 정해야 합니다.
GEO 분석에서는 답변보다 출처를 먼저 봅니다
GEO 콘텐츠 분석 관점에서는 답변 문장 자체보다 출처와 질문 구조가 더 중요합니다. `sources`, `related_questions`, `overview.references`, `organic_result`, 반환 시각을 누적하면 콘텐츠 개선 후보를 찾기 쉬워집니다.
AI 검색 최적화에서는 예전처럼 1위 링크만 보는 방식으로는 부족합니다. Bing Copilot Search는 요약 답변, 인용 출처, 추가 탐색 제안을 제공하는 검색 경험을 앞에 두고 있고, Microsoft도 생성형 응답에 사용자가 검증할 수 있는 출처 참조가 포함될 수 있다고 설명합니다.
SerpApi Bing Copilot Answer API May 2026 업데이트를 블로그 운영에 연결한다면, 먼저 내 글이 출처로 잡히는지만 보지 않는 편이 좋습니다. 어떤 도메인이 반복해서 출처가 되는지, related questions가 어떤 FAQ 후보로 바뀌는지, news나 videos가 함께 반환되는 주제인지 확인하는 쪽이 더 구체적입니다.
Bing Webmaster Tools의 AI Performance 공개 프리뷰도 같이 볼 만합니다. SerpApi는 외부 쿼리 샘플을 수집하는 쪽에 가깝고, Bing Webmaster Tools는 자기 사이트가 Copilot/Bing AI 계열 노출에서 어떻게 보이는지 확인하는 쪽에 가깝습니다.
도입 전에 조심할 점
이 API는 검색량, 클릭률, Bing Copilot 내부 알고리즘을 알려주는 도구가 아닙니다. AI 답변에 출처가 붙어 있어도 중요한 사실은 원문에서 다시 검증해야 합니다.
다만 여기서 선을 그어야 합니다. SerpApi Bing Copilot Answer API는 AI 검색 결과를 구조화하는 데 유용하지만, 답변의 사실성을 보증하지 않습니다. 출처 URL이 있어도 AI가 만든 문장과 원문 맥락이 어긋날 수 있습니다.
가격, 무료 사용량, 검색량 데이터, 클릭률 데이터도 이번 업데이트 설명만으로 단정하면 안 됩니다. 그런 정보가 필요하면 SerpApi 계정/가격 문서나 Bing Webmaster Tools 같은 별도 데이터를 확인해야 합니다.
한국어 쿼리도 바로 운영 투입하기보다 샘플 검증이 먼저입니다. 특히 `engine=bing_copilot` 문서는 언어가 항상 보장되지 않는다는 제약을 설명하므로, 한국어 반환 품질이 서비스 요구사항이라면 질의군을 충분히 나눠 테스트하는 편이 낫습니다.
자주 묻는 질문
Q. Bing Copilot Answer API로 어떤 데이터를 가져올 수 있습니까?
A. 공식 문서 기준 `copilot_answer` 안에서 출처, 관련 질문, organic result 연결, 이미지, 사실 정보, 뉴스, 영상, 쇼핑 결과, overview, attribution 관련 필드 등을 확인할 수 있습니다. 실제 반환 필드는 쿼리와 Bing 결과 구성에 따라 달라질 수 있으므로 optional 구조로 처리하는 편이 안전합니다.
Q. `copilot_answer`는 모든 검색어에서 항상 반환됩니까?
A. 아닙니다. SerpApi 문서는 일부 Bing 검색 결과에 Copilot Answer 결과 블록이 포함될 때 이를 추출하는 방식으로 설명합니다. 따라서 빈 `copilot_answer`는 API 장애가 아니라 정상 샘플일 수 있습니다.
Q. Bing Copilot Answer API와 SerpApi Bing Copilot API는 같은 것입니까?
A. 다릅니다. Bing Copilot Answer API는 `engine=bing` Bing Search API 응답 안의 `copilot_answer` 블록을 보는 방식이고, SerpApi Bing Copilot API는 `engine=bing_copilot`으로 Copilot 전용 페이지 결과를 가져오는 별도 API입니다.
Q. AI 검색 최적화나 GEO 콘텐츠 분석에는 어떻게 쓰는 것이 좋습니까?
A. 같은 키워드 세트를 날짜, 지역, 언어 조건과 함께 반복 수집하고 `sources`, `related_questions`, `overview.references`, `organic_result`를 저장하는 방식이 좋습니다. 이 데이터로 자주 인용되는 도메인, 부족한 FAQ, 멀티미디어가 필요한 주제를 찾을 수 있습니다.
Q. Google AI Overviews와 Bing Copilot Answer를 비교해도 됩니까?
A. 비교는 가능합니다. 다만 같은 쿼리, 같은 날짜, 같은 지역·언어 조건으로 샘플링해야 합니다. 두 서비스의 UI와 응답 구조가 다르므로 답변 길이보다 인용 도메인, 관련 질문, 멀티미디어 포함 여부처럼 비교 가능한 필드에 집중하는 편이 낫습니다.
Q. 이 API로 검색량이나 클릭률까지 알 수 있습니까?
A. 이번 SerpApi Bing Copilot Answer API May 2026 업데이트만으로 검색량이나 클릭률을 제공한다고 말할 근거는 없습니다. 그런 지표는 별도 분석 도구, 사이트 로그, Bing Webmaster Tools 같은 다른 데이터와 분리해서 봐야 합니다.
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참조 링크
- SerpApi Weekly Changelog: May 04-10, 2026 — Bing Copilot Answer API 공개를 Top Update로 소개한 공식 업데이트 글
- SerpApi Release Notes — 2026-05-08 Bing Search API Copilot Answer 추출 신규 항목 확인
- Bing Copilot Answer API — 엔드포인트, `copilot_answer` 구조, 반환 필드 확인용 공식 문서
- Bing Search Engine Results API — Bing Search API 기본 흐름과 `engine=bing` 맥락 확인
- Bing Copilot API — `engine=bing_copilot` 별도 API와 언어 반환 제약 비교
- Introducing SerpApi Bing Copilot API — 2025-10-30 별도 Bing Copilot API 공개 배경
- Copilot Search in Bing — Bing Copilot Search의 요약 답변, 출처, 추가 탐색 제안 맥락
- How Bing delivers search results — 생성형 AI 답변과 출처 참조에 대한 Microsoft 설명
- Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview — Bing/Copilot 계열 AI 노출 분석을 이해하기 위한 보조 자료
- Bing Search APIs retiring on August 11, 2025 — 기존 Bing Search APIs 퇴역 배경
- [Bing Search API] Scrape copilot answer on top of organic results #2385 — Release Notes에서 연결되는 보조 개발 이슈