ChatGPT나 Gemini에 "추천하는 ○○는?"이라고 물었을 때, AI는 어떤 페이지를 읽고 자사를 설명하고 있을까요? 해외에서는 "AI 답변의 근거는 대부분 자사 사이트 밖에 있다"는 조사가 주목받고 있습니다. 한편 일본의 업계별 조사에서는 ChatGPT가 인용한 페이지의 68~89%가 사업자의 공식 사이트였습니다. 둘 다 사실이지만, 세는 방법이 다릅니다.
확실한 것은 AI의 설명이 자사 사이트만으로 정해지지 않는다는 점입니다. 공식 사이트에는 경쟁사의 사이트도 포함되며, AI에 따라서는 미디어 기사도 많이 읽습니다. 설명이 무엇으로 구성되는지는 AI·업계·질문에 따라 다르고, 모델 업데이트로도 바뀝니다. 그렇기 때문에 일반론으로 외부 대책을 시작하는 것이 아니라, 자사와 관련된 질문으로 정보원을 확인한 뒤에 손을 써야 합니다.
| 확인할 것 | 볼 것 |
|---|---|
| AI가 자사를 어떻게 이야기하는가 | 자사를 알고 있는가, 일관되게 말하는가, 호의적으로 말하는가 |
| 무엇을 바탕으로 이야기하는가 | 자사 사이트의 어느 페이지인가, 외부의 어느 사이트인가 |
| 차이의 원인은 무엇인가 | 오래된 정보, 잘못된 정보, 경험에 대한 불만 |
이 글에서는 AI의 설명이 무엇으로 구성되는지를 국내외 조사로 정리하고, 정보원을 확인하는 방법과 외부에서 어떻게 이야기되는지 다듬는 방법, 그리고 Dr.AISEO로 정보원을 특정하는 방법을 소개합니다.
무료로 AISEO 점수 확인하기 →"AI의 근거는 대부분 외부"라는 주장은 세는 방법에 따라 맞기도 하고, 세는 방법에 따라 과장이기도 합니다. 외부에 경쟁사의 공식 사이트를 포함하느냐에 따라 보이는 모습이 크게 달라집니다. 게다가 어떤 페이지가 읽히는지는 AI마다 다르고, 모델이 업데이트될 때마다 바뀝니다.
국제 SEO 컨설턴트인 Aleyda Solis는 SaaS·이커머스·금융의 15개 브랜드에 대해 ChatGPT·Gemini·Google의 AI 모드에서 많이 인용된 상위 10개 도메인을 분석했습니다(Aleyda Solis, 2026년 8월). 자사 도메인 외의 도메인이 차지한 비율은 SaaS 82.3%, 금융 79.4%, 이커머스 69.6%였습니다.
다만 이 "자사 외"에는 미디어나 리뷰 사이트뿐 아니라 경쟁사나 대체 상품의 사이트도 포함됩니다. 이커머스에서는 경쟁사·마켓플레이스 도메인이 36.6%를 차지했고, ChatGPT에서는 37.7%, Gemini에서는 44.7%가 경쟁사 쪽이었습니다. "외부"는 "미디어"와 같은 뜻이 아닙니다.
Dr.AISEO와 바크리 주식회사는 2026년 10월, 은행과 미용 의료에 관한 질문을 ChatGPT와 Gemini에 반복해서 보내고 인용 출처를 집계했습니다. ChatGPT가 인용·참조한 사이트 중 사업자의 공식 사이트는 은행 대출에서 89%, 계좌·예금에서 82%, 미용 의료에서 68%였습니다(대출 편(일본어), 미용 의료 편(일본어)). 이 공식 사이트에는 자사뿐 아니라 경쟁 사업자도 포함됩니다.
한편 Gemini에서는 공식 사이트의 비율이 대출 47%, 계좌·예금 54%에 그쳤고, 미디어·타 업종의 기사를 37~38% 읽었습니다(Dr.AISEO(일본어)). ChatGPT가 같은 기사를 읽은 비율은 1~9%입니다. 두 AI 모두 개인 블로그·SNS·후기 게시물은 6개 업계 어디에서도 참조의 5% 미만이었습니다(Dr.AISEO(일본어)).
해외 조사와 일본 조사를 합쳐 보면, 보이는 것은 "외부가 대부분"이 아니라 "한 회사의 입장에서 보면 자사 사이트는 재료의 일부에 지나지 않는다"는 것입니다. 나머지가 경쟁사의 공식 사이트인지, 미디어인지, 공공 기관인지는 AI·업계·질문에 따라 바뀝니다.
어떤 종류의 페이지가 읽히는지는 모델 업데이트로도 바뀝니다. 지금의 경향이 다음 업데이트 후에도 이어진다는 보장은 없습니다.
AI 검색 계측 도구를 제공하는 Profound에 따르면, ChatGPT의 기본 모델이 GPT-5.6이 된 2026년 8월, 인용에서 상업 페이지가 차지하는 비율은 22.6%에서 30.4%로 늘었습니다(Profound). 이 수치는 계측 도구 기업이 자사 데이터로 집계한 것이며, OpenAI의 발표가 아닙니다. 그래도 한 번의 업데이트로 인용 출처의 구성이 이만큼 움직인다는 것은, 과거의 조사 결과를 그대로 앞으로의 방침으로 삼을 수 없음을 보여 줍니다. ChatGPT 모델 업데이트의 자세한 내용은 "ChatGPT에 인용되는 조건을 구조로 읽어 내다. 독자 인덱스·문장 추출·모델 업데이트의 최신 사정(일본어)"에서 해설합니다.
외부 대책은 AI가 자사와 관련된 질문에서 실제로 읽고 있는 곳부터 우선순위를 정합니다. 수단은 미디어 게재만이 아닙니다. Aleyda Solis는 AI에 인용되는 제3자의 정보를 종류별로 정리하고 우선순위를 매기는 프레임워크를 공개했습니다(Aleyda Solis, 2026년 10월). 제시된 종류에는 다음과 같은 것이 있습니다.
그는 이것들을 "AI 답변에 대한 영향", "브랜드와 과제가 연결되는가", "기존 마케팅 시책과 연계할 수 있는가", "사업 가치", "AI가 참조처를 바꿔도 가치가 남는가", "필요한 공수"의 6가지로 평가할 것을 권합니다. 이 프레임워크를 쓸 때는 먼저, 자사와 관련된 질문("추천하는 ○○는?" 등)에 답할 때 AI가 실제로 반복해서 인용하는 사이트부터 손을 댑니다. 아무리 유명한 매체라도 그 질문에서 AI가 읽지 않는다면 답변의 재료가 되지 않습니다. 그 역시 AI 답변에 대한 영향은 매체의 지명도가 아니라, 중요한 질문에서 반복해서 인용되는지로 평가하도록 요구합니다. 그런 다음 참조처가 바뀌어도 고객과의 접점으로 남는지를 중시하면 모델 업데이트에 휘둘리기 어려워집니다.
게재되는 내용에도 주의가 필요합니다. Citation Labs는 자사 이름과 링크가 실리는 것만으로는 부족하고, 누구를 위해 어떤 과제를 해결하는 서비스인지에 대한 설명이 링크 주변에 있는 것이 중요하다고 말합니다(Search Engine Land, 2026년 5월).
문의하기 →AI의 설명과 자사가 전하고 싶은 것이 어긋나 있다면, 먼저 원인을 나눕니다. 원인은 오래된 정보, 잘못된 정보, 경험에 대한 불만의 3가지로 나눌 수 있습니다. 고치는 순서는 경험, 자사의 설명, 외부의 정보입니다.
잘못된 설명은 기업에 대한 신뢰에도 영향을 줍니다. 주식회사 갸프라이즈가 2026년 2월에 실시한 조사에서는 SaaS·전문직 서비스·미용 의료·보험·화장품을 최근 1년 내에 구매·계약한 800명 중 71.4%가 "AI가 잘못된 답변을 하면 기업이나 상품에 대한 신뢰가 떨어진다"고 답했습니다(PR TIMES(일본어)).
고치는 순서를 잘못하면 수고를 들여도 설명은 바뀌지 않습니다. 경험에 대한 불만이 원인이라면 기사나 보도자료를 늘려도 AI의 설명은 바뀌지 않습니다. 먼저 지원이나 상품 담당이 원인을 고칩니다. 콘텐츠 마케팅 회사인 Siege Media는 리뷰에서 반복되는 불만을 그것을 고칠 수 있는 부서에 공유할 것을 권합니다(Siege Media, 2026년 9월).
다음으로 자사 사이트의 설명을 최신의 올바른 내용으로 맞춥니다. 요금, 제공 범위, 대응하지 않는 것, 회사 연혁이나 임원 변경 등을 단정하는 문장으로 써 두면, AI에도 외부 필자에게도 확실한 재료가 됩니다. 그런 다음 오래된 정보가 남아 있는 외부 페이지의 운영자에게 업데이트를 요청하고, 자사의 질문에서 읽히는 매체에 올바른 정보로 실릴 기회를 만듭니다.
외부 정보가 중요하다고 해서 언급을 대량으로 사는 것은 역효과가 날 수 있습니다. Search Engine Land의 기고에서는 관련이 적은 사이트에 대한 유료 게재나, 오래된 계정을 써서 Reddit에 대량으로 게시하는 수법이 판매되고 있는 실태가 보고되었습니다(Search Engine Land, 2026년 6월). 기고자는 유료 언급을 더하면 AI에 이름이 나오기 쉬워진다는 충분한 증거는 없다고 지적합니다.
Google도 AI Overviews에 표시되기 위해 특별한 최적화는 필요 없으며, 검색의 기본과 정책이 그대로 적용된다고 설명합니다(Google). 이용자를 가장한 게시물이나 광고임을 숨긴 게재는, 발각되면 평판 자체를 해칩니다.
AI의 답변은 같은 질문이라도 매번 바뀝니다. 한 번의 확인으로 "인용되지 않았다", "설명이 틀렸다"고 판단하지 말고, 같은 질문을 반복해서 보내 어느 정도의 비율로 이름이 나오는지를 봅니다.
미국 SparkToro의 Rand Fishkin은 약 600명의 협력자에게 ChatGPT·Claude·Google의 AI에 12개 질문을 보내게 하여 2,961건의 추천 목록을 모았습니다(SparkToro, 2026년 1월). 100번 중 같은 브랜드 목록이 두 번 나올 확률은 1% 미만이었고, 같은 순서가 되는 것은 약 1,000번에 1번이었습니다.
한편 이름이 나오는 비율은 안정적이었습니다. 어떤 병원은 서해안의 암 전문 병원을 묻는 질문에서 ChatGPT의 답변 71번 중 69번(97%)에 등장했지만, 1위로 꼽힌 것은 25번이었습니다. 그는 AI 안에서의 "순위"는 신뢰할 수 없는 반면, 여러 번 보내 이름이 나오는 비율을 보는 것에는 의미가 있다고 결론지었습니다. 덧붙여 공동 연구자는 AI 답변을 계측하는 도구 기업에 소속되어 있으며, 그도 그 점을 밝히고 있습니다.
당사의 공동 조사에서도 같은 질문을 두 번 보냈을 때 두 번 모두 열린 페이지는 ChatGPT에서 11~18%, Gemini에서 23~32%에 그쳤습니다(대출 편(일본어), 계좌·예금 편(일본어)). 업계 횡단 편에서는 모든 회차에서 열린 페이지가 4~32%였습니다(Dr.AISEO(일본어)).
그런데 읽히는 사이트의 종류는 모든 회차에서 89~100%(질문별 중앙값)가 일치했습니다. 개별 페이지의 인용은 바뀌어도 "이 질문에서는 금융 기관의 상품 페이지와 공공 기관이 읽힌다"와 같은 경향은 잘 바뀌지 않는다는 것입니다. 정보원을 확인할 때는 하나의 URL에 집착하기보다, 어떤 종류의 사이트가 읽히는지를 반복 계측으로 보는 것이 확실합니다.
Dr.AISEO는 등록한 카테고리 질문별로 AI가 자사를 어떻게 이야기했는지와, 그 설명이 무엇을 바탕으로 하는지를 답변 본문과 참조·인용된 URL까지 거슬러 올라가 확인할 수 있는 도구입니다. 이 글에서 소개한 "확인하고, 원인을 나누고, 고치고, 반복해서 확인하는" 흐름을 하나의 화면에서 진행할 수 있습니다.
피참조 기사 분석 화면에서는 AI가 답변의 정보원으로 삼은 도메인을 목록으로 확인할 수 있습니다. 도메인별로 자사가 게재되어 있는지, 인용된 URL 수, 참조율·인용률과, 경쟁사가 참조·인용된 비율이 표시됩니다. 도메인을 열면 인용된 기사의 URL과 그 도메인을 인용한 질문 목록을 알 수 있습니다.
자사 게재를 "미게재"로 좁히면, AI가 자사의 질문에서 자주 읽는데 자사가 실려 있지 않은 도메인을 알 수 있습니다. 앞 장에서 소개한 외부 대책을 어디서부터 시작할지 정하는 재료가 됩니다. 자사가 파악하지 못한 페이지나 오래된 정보의 페이지가 쓰이고 있다면, 고쳐야 할 곳도 알 수 있습니다.
정보원의 URL뿐 아니라 AI 답변의 본문도 모두 기록됩니다. 자사 이름이 나왔는지, 어떤 특징으로 설명되었는지, 경쟁사와 어떻게 비교되었는지를 본문에서 확인할 수 있습니다. 브랜드가 등장했는지는 AI가 문맥으로 판정하며, 같은 표기의 일반 명사나 동명의 다른 기업은 세지 않습니다.
등록한 질문은 주 2회(일요일·목요일) 자동으로 실행되어 답변 로그가 쌓입니다(2026년 10월 기준. 무료 플랜은 주 1회). 한 번의 결과가 아니라 이름이 나오는 비율이나 읽히는 사이트 종류의 변화를 볼 수 있습니다. 모델이 업데이트되었을 때도 자사 업계의 질문에서 무엇이 바뀌었는지를 전후 로그로 비교할 수 있습니다. 과거의 답변은 기록해 두지 않으면 나중에 되찾을 수 없습니다.
AI의 설명은 자사 사이트만으로 정해지지 않습니다. 다만 "외부가 대부분"이라고 일반화할 수 있는 것도 아니며, 사업자의 공식 사이트가 중심인 AI도 있고 미디어 기사를 많이 읽는 AI도 있습니다. 어떤 페이지가 읽히는지는 업계와 질문에 따라 다르고, 모델 업데이트로도 바뀝니다.
그렇기 때문에 카테고리 질문에서 AI가 자사를 어떻게 이야기하는지 확인하고, 그 설명이 자사 사이트의 어느 페이지와 외부의 어느 사이트로 구성되어 있는지를 특정합니다. 차이가 있다면 오래된 정보·잘못된 정보·경험에 대한 불만으로 나누고, 경험, 자사의 설명, 외부의 정보 순으로 고칩니다. 결과는 한 번으로 판단하지 말고, 같은 질문을 반복해서 보내 확인합니다.
AI가 자사 업계의 질문에서 무엇을 읽고 있는지는 Dr.AISEO의 무료 플랜으로 확인할 수 있습니다. 먼저 카테고리 질문을 몇 개 등록하고, 정보원 로그를 쌓는 것부터 시작해 보세요.
