AI가 먼저 읽는 페이지, 사람도 다시 찾게 되는 페이지

검색 결과보다 'AI 인용'이 더 중요해진 이유

검색 트래픽이 줄어드는 것을 체감하는 사람들이 많습니다. 순위는 그대로인데 문의 전화나 가입 수가 예전 같지 않다고 느끼는 시점이라면 이미 AI 검색 전환기에 들어온 것입니다.

지금 검색의 1차 독자는 사람이 아니라 거대한 언어 모델입니다. 사용자는 질문을 던지고, AI는 여러 웹페이지를 훑어 한 번에 답을 만들어 냅니다. 문제는 이 과정에서 답만 가져가고, 클릭은 남겨두지 않는다는 점입니다. 그래서 이제는 "구글 1페이지에 올랐느냐"보다 "챗GPT와 퍼플렉시티가 누구를 인용하느냐"가 더 중요해졌습니다.

제 기준에서는 이 변화를 인정하는 순간, SEO의 목표가 전혀 다른 게임이 됩니다. 과거에는 사용자의 눈을 위한 글을 쓰면 구글이 자연스럽게 따라왔습니다. 이제는 AI가 빠르게 이해할 수 있는 구조를 만들면, 그 뒤에 사람이 따라오는 구조로 바뀌고 있습니다.

AI는 왜 '빨리 답하는 페이지'를 편애하는가

언어 모델은 사람처럼 느긋하게 읽지 않습니다. 토큰이라는 비용을 쓰면서 텍스트를 분석하고, 가능한 적은 분량으로 답을 뽑아내려 합니다. 그래서 서두에 배경 설명이 길게 붙은 글보다, 첫 단락에서 질문에 바로 답하는 글을 선호합니다.

문제는 여전히 많은 페이지가 과거 SEO 습관에 머물러 있다는 점입니다. "오늘날 디지털 환경에서" 같은 문장으로 시작하고, 정작 핵심 답은 세 번째 단락쯤에 숨겨 둡니다. 이런 페이지는 인간 독자에게도 친절하지 않지만, AI 입장에서는 굳이 끝까지 읽어야 할 이유가 없습니다. 그래서 보다 단순하고 직설적인 페이지가 인용의 기회를 대부분 가져가게 됩니다.

한국 서비스와 브랜드에 더 치명적인 이유

국내 서비스나 브랜드는 글로벌 거대 사이트에 비해 도메인 권위에서 불리합니다. 예전에는 검색 사용자가 "국내 사례"를 찾도록 키워드를 조정하면 어느 정도 만회할 수 있었습니다. 그러나 AI는 국가 경계를 전제로 검색하지 않습니다. 전 세계 문서에서 가장 명료하게 답한 페이지를 우선적으로 인용합니다.

국내 사이트가 이 게임에서 살아남으려면, 최소한 AI가 이해하기 쉬운 구조를 맞추는 것이 방어선이 됩니다. 콘텐츠의 수준 이전에, 구조에서 이미 탈락하는 경우가 너무 많습니다. 개인적으로는 지금 시점의 AI 인용 최적화는 선택이 아니라 기본 방어 전략에 가깝다고 봅니다.

AI가 좋아하는 페이지 구조, 결국 인간도 좋아한다

많은 사람이 "AI 최적화"라는 말을 들으면 복잡한 프롬프트나 스키마 마크업을 떠올립니다. 그런데 실제로 AI가 가장 좋아하는 것은 의외로 단순한 구조입니다. 질문을 그대로 옮긴 제목, 그 질문에 대한 2~3문장의 직답, 그리고 그 아래에서 세부 설명을 단계적으로 풀어내는 방식입니다.

첫 두세 문장에 '요약 답변'을 박아 넣기

핵심은 페이지 상단입니다. H1 제목에서 검색어를 자연스럽게 포함해 질문을 드러내고, 바로 이어지는 첫 단락에서 답을 압축해 제시하는 구조가 필요합니다. 하루 예산 10만 원으로 구글 광고를 시작하려는 사람이 질문을 던졌다면, 첫 문장에서 "하루 예산 10만 원이라면 어떤 캠페인 구조가 적절한지"를 바로 언급하고, 이어서 권장 조합을 2~3문장 안에 정리하는 식입니다.

이 단락은 눈으로 보아도 한 번에 읽히는 길이여야 합니다. 50단어 안쪽에서 완결된 답을 주고, 그 아래에서 "왜 그렇게 설계해야 하는지"를 풀어갑니다. AI는 이 짧은 답을 먼저 가져가 인용하고, 사용자는 더 궁금할 때 아래의 자세한 설명을 스크롤하며 읽게 됩니다.

CNBC식 '키 포인트'가 주는 힌트

해외 비즈니스 미디어가 상단에 핵심 요점을 몇 줄로 정리해 두는 이유는 독자의 시간을 아끼기 위해서입니다. 그런데 이제 이 형식은 AI에게도 매우 친절한 구조가 되었습니다. 문장 사이의 구분이 명확하고, 각 문장이 하나의 주장이나 데이터를 담고 있으면 언어 모델이 인용하기도 쉽습니다.

국내 사이트에서도 기사나 블로그 글 상단에 세 문장 안팎의 "핵심 요약"을 두는 것만으로 인용 확률을 크게 올릴 수 있습니다. 다만 여기서 흔히 빠지는 함정이 있습니다. 상단 요약을 마케팅 문구로 채우는 경우입니다. "국내 1위", "혁신적인 솔루션" 같은 표현은 LLM 입장에서 인용 가치가 거의 없습니다. 객관적 사실이나 구체적인 가이드를 넣을수록 AI가 가져갈 이유가 생깁니다.

이미 잘 나가는 페이지부터 손대야 하는 이유

이 전략은 모든 페이지에 뿌려놓는다고 효과가 나는 방식이 아닙니다. 기존에 검색 상위권에 있지만 클릭이 줄어드는 페이지, 브랜드 키워드나 비교 검색어에서 이미 노출은 확보된 페이지부터 손대야 합니다. 이런 문서는 이미 어느 정도 신뢰 신호를 갖고 있기 때문에, 구조만 조금 고쳐도 AI가 참고 문서로 채택할 가능성이 높습니다.

트래픽이 거의 없는 오래된 글을 정리하는 데 시간을 쓰면 체감이 거의 없습니다. 제 기준에서는 "상위 10위 안에 드는 페이지 중, 매출과 가장 가까운 것"부터 한 주에 몇 개씩 고쳐 나가는 방식이 가장 현실적입니다. 이 정도만 해도 몇 주 안에 AI 답변 하단 출처 영역에서 도메인 이름을 보기 시작할 가능성이 있습니다.

이 전략이 통하는 사람, 시간 낭비인 사람

많은 사람이 여기서 궁금해하는 대목이 있습니다. 이렇게까지 구조를 고치는 작업을 실제로 누가 해야 하는가, 그리고 누구에게는 의미 없는 일인가입니다. 같은 전략이라도 비즈니스와 역할에 따라 체감이 극단적으로 갈립니다.

이득을 크게 보는 사람과 사이트의 조건

브랜드 리드나 직접적인 매출을 웹사이트를 통해 받아야 하는 팀에게는 이 전략이 매우 유리합니다. 특히 B2B 서비스, 고가 제품, 교육 과정처럼 사용자가 검색과 비교를 반복하는 분야라면 AI 인용이 일종의 "간접 노출 캠페인" 역할을 합니다. 사용자는 여러 번 다른 질문을 던지지만, 답변 출처에서 같은 브랜드를 두세 번 보면 신뢰가 쌓입니다.

또 이미 콘텐츠가 많이 쌓여 있고, 상위 10위 안에 드는 키워드가 적지 않은 사이트일수록 구조 변경의 효율이 좋습니다. 글을 새로 쓰는 것이 아니라, 잘 되는 글의 첫 단락만 손보는 수준의 작업으로도 효과를 볼 수 있기 때문입니다. 개인적으로는 이런 사이트라면 별도의 예산 없이도 한 주에 두 시간 정도만 투자해 시도해 볼 가치가 충분하다고 봅니다.

노력 대비 효과가 낮은 경우도 분명 존재한다

반대로, 이 전략이 큰 의미가 없는 경우도 있습니다. 검색 유입 자체가 거의 필요 없는 비즈니스, 예를 들어 폐쇄형 B2B 영업이나 소수 VIP 고객만 상대하는 컨설팅처럼 주로 소개나 네트워크로만 계약이 성사되는 구조라면 인용 최적화의 우선순위는 낮습니다. 콘텐츠 양이 극단적으로 적어 상위 노출 페이지가 사실상 없는 사이트도 마찬가지입니다.

여기서 많이 놓치는 부분이 있습니다. 콘텐츠 자체가 부실한 상태에서 구조만 바꾸면 뭐가 달라지겠냐는 회의감입니다. 이 생각은 절반만 맞습니다. 확실히 내용이 형편없다면 AI도 인용할 이유가 없습니다. 그렇지만 이미 나쁘지 않은 콘텐츠를 갖고 있는 팀은, 구조 문제 때문에 괜한 손해를 보고 있는 경우가 많습니다. 내용과 구조 중 어느 쪽이 더 부족한지 냉정하게 가려 보는 과정이 먼저 필요합니다.

지금 당장 해볼 수 있는 첫 번째 행동

막연하게 "우리도 AI 최적화를 해야겠다"라고 생각하는 수준에서 그치면 다시 일상 업무에 묻히기 쉽습니다. 제 기준에서는 먼저 두 가지만 해보는 것이 현실적인 출발점입니다. 하나는 검색 콘솔이나 분석 도구로 상위 10위 안에 들고 있는 페이지를 뽑아 보는 일입니다. 다른 하나는 그중에서 실제 매출이나 문의와 연결될 가능성이 높은 글 세 편을 고르는 일입니다.

그 세 페이지의 제목과 첫 단락만 따로 복사해 놓고, "질문이 무엇인지, 답이 곧바로 보이는지, 50단어 안에 핵심이 들어갔는지"를 점검해 보면 됩니다. 이 단계를 거치면 어느 정도의 수정이 필요한지가 눈에 들어옵니다. 그 다음부터는 매주 한두 개씩 상단 구조를 고치면서, 몇 주 뒤 AI 검색 결과에서 내 도메인의 이름이 얼마나 자주 보이는지 직접 관찰하는 수밖에 없습니다. SEO는 여전히 장기전입니다. 다만 지금은 한 문단을 어떻게 쓰느냐가, 브랜드가 AI 시대에 기억될지 잊혀질지를 가르는 비중이 훨씬 커졌습니다.

출처 및 참고 :