AI는 도대체 어디서 우리 정보를 가져 오나요?

구독자 님, 안녕하세요. INTER.R입니다.

지난 뉴스레터에서 AI는 정보를 '뷔페'처럼 가져 온다고 말씀드렸죠. 그래서 문단 하나만 떼어 읽어도 답변이 될 수 있게 써야 인용된다고요. 그래서 실제로 홈페이지 콘텐츠를 손보신 분들이 많은데, 이런 질문을 하시는 경우가 꽤 되세요.

"홈페이지 콘텐츠를 일일이 다 고쳤어요. 그런데 AI 답변의 출처를 보니, 우리 홈페이지가 아니라 남의 블로그랑 유튜브더라고요."

한 기업 담당자분은 공들여 배포한 공식 보도자료가 AI 답변에 한 번도 인용되지 않는다고 속상해 하셨어요. 오히려 어느 개인 블로거가 쓴 리뷰 글은 여러 질문에 반복해서 출처로 등장하구요. 그렇다면 AI가 회사 공식 문서보다 개인 블로그를 더 믿는다는 뜻일까요?

AI는 '취재원이 서로 다른 기자'들이에요

생성형 AI들은 같은 회사를 취재하는 기자들과 비슷해요. 다만 기자마다 믿는 취재원이 조금씩 달라요. 그래서 같은 질문을 해도 기사가 달라지는 셈이죠.

📂 같은 질문에도 AI는 각기 다른 네 가지로 답했어요

한 기업 담당자가 "국내 OO 분야 대표 기업 추천해 줘"라고 똑같이 물었더니, 챗GPT는 소속 회사를 두 번째로 꼽았고 제미나이는 아예 다른 회사들만 나열했다고 해요. 네이버 AI는 경쟁사 블로그 글을 근거로 우리를 소개했고, 퍼플렉시티는 유튜브 영상을 출처로 달았죠. 관리를 못 해서가 아니라, AI마다 정보를 꺼내 오는 창고가 조금씩 달랐던 거예요.

국내 브랜드 10곳과 관련된 질문 100개를 던진 실험에서도 결과는 비슷했어요. 퍼플렉시티는 인용의 약 40%가 유튜브 영상이었고, 네이버 AI는 네이버 블로그와 쇼핑 데이터를 먼저 가져갔어요. 한 AI에서 답변이 잘 나온다고 안심할 수 없겠지요? 그래서 저희 인터메이저가 준비한 AI 가시성 진단이 필요한 거예요.

홈페이지는 '자기소개서', 남의 말은 '평판 조회'예요

AI가 남의 말을 더 무게 있게 보는 이유는 채용을 떠올리면 쉬워요. 홈페이지는 우리가 직접 쓴 자기소개서예요. 잘 쓰는 건 기본이지만, 면접관은 자기소개서만 보고 사람을 뽑지 않죠. 전 직장 동료에게 평판을 묻고, 적힌 이력이 사실인지 확인해요. AI에게는 언론 기사, 위키, 리뷰, 유튜브, 커뮤니티 글이 바로 그 평판 조회예요.

숫자로도 확인되는데요. 약 7만 5천 개 브랜드의 AI 검색 가시성을 분석한 조사에서, AI 노출과 가장 강하게 연결된 항목은 백링크 수나 사이트 트래픽이 아니라 유튜브에서의 언급 횟수(상관계수 약 0.737)였어요. 영상 자막이 AI의 주요 재료로 쓰이기 때문으로 보여요.

📂언급량이 아니라 '맥락'에서 이겼어요

한 러닝화 브랜드 사례를 보여 드릴께요. AI에게 러닝화 추천을 물으면 언급량이 많은 대형 브랜드가 유리할 것 같지만, "무릎이 안 좋은 사람을 위한 러닝화"라는 질문에서는 특정 소규모 브랜드가 앞서는 것으로 나타나요. 비결은 같은 맥락에 겹겹이 쌓인 신호였어요. 자사 블로그에 무릎 통증 러너를 위한 안내를 따로 운영했고, 여러 건강 매체의 '무릎 통증 러닝화' 추천 목록에도 모델명이 반복해서 올라 있었죠. 우리 말과 남이 해 주는 말이 같은 이야기를 하고 있었던 거예요.

결국 AI 인용 경쟁은 총량 싸움이 아니에요. 특정 질문의 맥락에서, 누가 더 믿을 만한 증거를 여러 곳에 쌓아 두었느냐의 싸움이에요.

우리가 비워 둔 자리는, 남이 채워요

아마 이 대목이 가장 주의해야 할 부분이에요. 우리가 답하지 않은 질문의 답은 남이 써 준 것으로 보게 되고, 결국 AI는 그 남의 말을 우리 이야기처럼 전하게 되죠.

📂 다른 회사의 폐업 이력이 우리 회사 연혁이 됐어요 ㅠㅠㅠ...

한 중견 제조사는 AI에게 "OO 어떤 회사야?"라고 묻자, 같은 상호를 쓰는 다른 지역 소규모 업체의 폐업 이력이 자사 연혁처럼 섞여 나왔어요. 원인을 따라가 보니 위키데이터와 포털 기업 정보에 회사가 분명히 등록돼 있지 않았고, 홈페이지 안에서도 법인명·브랜드명 표기가 페이지마다 달랐어요. AI 입장에서는 어느 쪽이 진짜인지 확신할 근거가 없었던 거죠. 기업 정보를 등록하고 모든 채널의 표기를 통일한 뒤에야 뒤섞인 답이 줄게 되었다고 해요.

본의 아니게 우리 정보가 정해진 기준에 따라 잘 정리되어 있지 않거나, 중요한 질문에 대한 답이 우리 홈페이지에 없다면 AI는 우리 홈페이지가 아니라 외부 소스에 매달릴 수 밖에 없게 되는 것이죠. 더구나 네이버는 올해 6월부터 AI 브리핑에 인용된 횟수를 기준으로 창작자에게 지원금을 지급하는 '네이버 메이트'를 운영하고 있는데요. 인용이 곧 돈이 되는 구조가 생긴 거예요. 지금 우리가 비워 둔 주제는, 몇 달 뒤 누군가의 블로그가 차지하고 있을 가능성이 커요.

오늘 바로 해 볼 수 있는 세 가지

출처 링크를 눌러 보세요. 우리 회사 대표 질문 하나를 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티·네이버 AI·구글 AI 개요에 똑같이 던지고, 답변 아래 출처를 하나씩 눌러 보세요. 자사 홈페이지·언론·블로그·영상·커뮤니티·위키 중 어디서 왔는지 적어 보면, AI가 우리 정보를 어디서 가져오는지 알려주는 지도가 그려져요.
채널마다 같은 말을 하는지 대조해 보세요. 홈페이지·뉴스룸·블로그·SNS·위키·포털 기업 정보의 회사 소개 문장, 회사명 표기, 핵심 수치를 나란히 놓고 체크해 보세요. 의외로 통일되어 있지 않을 거에요. 그러면 AI는 우리를 신뢰하지 않게 되죠.
'불리고 싶은 맥락'과 '실제 맥락'을 비교해 보세요. 최고의 기업을 묻는 답변에 나오고 싶지만, 최악의 기업을 묻는 답변에 우리 회사가 나온다면 큰 문제이겠죠. 이런 차이를 메울려면 외부 콘텐츠에 대한 GEO 전략이 필요해요. 저희 인터메이저에서 제공하는 AI 컨설팅이 많은 도움이 되실 거에요.

한 가지 주의할 점도 있어요. 위키백과에 들어가 우리 회사 문서를 직접 고치는 건 금물이에요. 이해충돌 편집으로 되돌려지게 되고, 홍보 목적으로 조작한다는 오해를 불러 일으킬 수 있어요. 그럼 평판에도 문제가 생기니 소속을 밝히고 근거를 붙여 정정을 요청하는 게 정식 경로예요. 협찬 블로그를 한꺼번에 찍어 내는 것도 마찬가지인데요. 네이버는 글 하나가 아니라 글쓴이의 활동 패턴까지 보기 때문에, 대량 발행은 오히려 인용에서 멀어지는 지름길이에요.

홈페이지는 원본, 믿음은 외부에서 쌓이게 됩니다

홈페이지는 여전히 우리 이야기의 원본과도 같아요. 하지만 AI가 그 원본을 믿게 만드는 건 밖에서 들려오는 같은 내용의 목소리이겠지요. 지금 이 순간에도 AI는 우리가 비워 둔 자리를 누군가의 블로그와 영상으로 채우고 있을지도 몰라요.

자, 다음 편에서는 "AI가 우리 회사를 틀리게 말하고 있다면, 어떻게 바로잡나요?"라는 질문으로 이어 갈게요. AI의 오답은 보통 우리 쪽 콘텐츠의 부족한 빈칸에서 시작되거든요. 성큼 다가온 겨울, 따뜻하게 지내시고 2주 후에 또 뵙겠습니다 🙂