챗GPT가 우리 브랜드를 추천하게 하려면, 뭘 갖춰야 할까?

요즘 챗GPT나 구글 AI한테 뭘 물어보면, 답 안에서 어떤 브랜드는 자연스럽게 추천되고 어떤 브랜드는 아예 이름도 안 나옵니다. 우리 회사가 후자라면 솔직히 좀 불안하죠. 사람들이 검색창 대신 챗봇한테 먼저 물어보기 시작한 마당이라 더 그렇습니다.

먼저 답부터 말씀드리면, AI에 인용되는 브랜드가 되는 건 llms.txt¹ 파일을 깔거나 새로운 무슨 프로토콜을 도입하는 지름길로 되는 게 아닙니다. 이번 주 해외 SEO 업계에서 약속이나 한 듯 같은 얘기가 여러 매체에서 나왔어요. 결국 엔티티², 정보 게인³, E-E-A-T⁴ 같은 실체를 갖춘 곳이 인용된다는 겁니다. 하나씩 풀어보겠습니다.

AI는 애초에 어디서 답을 가져올까?

이걸 알아야 나머지가 이해됩니다. AI는 답을 머릿속에서 지어내는 게 아니라, 질문을 받으면 웹 문서 여러 개를 그 자리에서 읽고 종합해 답을 만듭니다. 그 과정에서 “이 출처는 믿을 만하다” 싶은 페이지를 골라 인용하죠.

STEP 1

질문 입력

사용자가 챗봇·AI 검색에 묻는다

STEP 2

여러 출처 읽고 평가

믿을 만한 웹 문서를 실시간으로 수집

STEP 3

인용해 답 생성

고른 출처를 근거로 답변을 만든다

그러니 우리가 그 후보 목록 안에 들어가 있어야 인용이든 추천이든 됩니다. 여기서 한국 브랜드가 흔히 걸립니다. 그동안 네이버 블로그와 인스타그램 안에서만 콘텐츠를 관리해 온 곳은, 정작 AI가 읽어갈 수 있는 웹 문서 자체가 얇습니다. 담벼락 안에만 좋은 글이 쌓여 있으면 밖에서 보는 AI한테는 없는 거나 마찬가지예요.

출처: Where does AI get its information? And how to get cited (Semrush)

llms.txt나 프로토콜 같은 ‘지름길’은 왜 안 통할까?

“llms.txt 파일 하나 올리면 AI가 우리를 잘 읽어준다더라” 같은 얘기가 계속 돕니다. 뭔가 기술 파일 하나로 해결되면 편하니까 솔깃하죠. 그런데 이번 주 서치엔진저널은 “앞으로 나올 어떤 AI 프로토콜도 당신의 SEO를 구원해주지 않는다”고 못을 박았습니다. 형식보다 지식의 구조, 즉 내용의 실체가 오래간다는 거예요.

같은 날 릴리 레이(Lily Ray)라는 유명 SEO 전문가도 검색에서든 AI에서든 지름길은 거의 안 통한다고 했습니다. 저희 생각도 다르지 않습니다. llms.txt든 구조화 데이터든, 형식을 맞추는 작업은 반나절이면 끝나요. 문제는 그게 없는 알맹이를 있게 만들어주진 않는다는 겁니다. 빈 상자를 예쁘게 포장한다고 안에 물건이 생기지 않죠.

오해는 마세요. 기술적 세팅이 쓸모없다는 뜻이 아닙니다. 기본은 갖추되, 거기에 승부를 걸지 말라는 겁니다.

출처: The Next AI Protocol Won’t Save Your SEO Strategy (Search Engine Journal) · Lily Ray on why shortcuts rarely win (Search Engine Land)

실체 하나: 엔티티, 우리 브랜드가 ‘무엇’으로 인식되는가

엔티티는 검색엔진과 AI가 세상을 이해하는 최소 단위입니다. 사람, 회사, 제품, 개념처럼 딱 떨어지는 “것” 하나하나죠. AI 입장에서 우리 브랜드가 “무슨 분야의, 어떤 것”으로 또렷하게 인식돼 있어야 관련 질문에 우리를 꺼냅니다.

이번 주 서치엔진저널은 엔티티가 현대 SEO의 토대인데도 대부분의 기업이 이걸 놓치고 있다고 짚었습니다. 실제로 그렇습니다. 회사 이름은 여기저기 있는데 “무엇을 하는 곳”인지가 홈페이지, 대표 프로필, 외부 언론, 디렉터리에서 제각각이면, AI는 우리를 뭐라고 소개해야 할지 판단을 못 합니다.

담당자라면 간단히 자문해보세요. 우리 회사를 한 문장으로 뭐라고 부르는지, 그 문장이 웹 곳곳에서 같은 표현으로 반복되고 있는지. 이게 흔들리면 아무리 글을 많이 써도 AI가 우리를 특정 주제의 대표로 지목하지 못합니다.

출처: Entities Are The Foundation Of Modern SEO (Search Engine Journal)

실체 둘: 남들 다 쓴 내용 말고 ‘정보 게인’을 더하라

정보 게인은 이미 나와 있는 글들에는 없는, 내 글에만 있는 새 정보의 양입니다. 구글에는 실제로 이걸 점수화하는 특허가 있어요. 사용자가 A 글을 읽고 B 글로 넘어갔을 때 B가 A에 없던 정보를 얼마나 더 주느냐를 따지는 개념입니다. 같은 팁을 반복하는 열한 번째 글을 AI가 굳이 골라 인용할 이유는 없습니다.

이건 저희가 이 블로그를 운영하는 방식과도 정확히 맞닿아 있습니다.

"저희 블로그에도 최신 SEO·GEO 사례를 요약해 발행하지만, 항상 저희의 실무 레슨런과 제 개인적인 인사이트를 더해서 '실제로 효과가 있었는지, 뭘 조심해야 하는지'를 같이 적습니다. 단순한 뉴스 복사라면, 구글이 굳이 저희 글을 노출시킬 이유가 없으니까요."

이준석 · 마켓피디아 대표

바로 이 차이가 지름길과 실체를 가릅니다. 정리하면 이렇습니다.

구분	지름길	실체
예시	llms.txt, 새 프로토콜, AI 대량 생성	엔티티, 정보 게인, E-E-A-T
드는 시간	몇 분이면 끝	몇 달에 걸쳐 쌓임
AI 인용 효과	거의 없음	지속적
흉내 가능성	누구나 따라 함	따라 하기 어려움

출처: What Is Information Gain in SEO? (Ahrefs)

AI 에이전트가 우리 사이트를 읽게 준비하기

실체를 갖췄어도 AI가 우리 페이지를 못 읽으면 소용없습니다. 요즘은 사람 대신 AI 에이전트⁵가 사이트를 돌아다니며 정보를 긁어갑니다. 이번 주 셈러시(Semrush)는 이 에이전트들을 위해 사이트를 어떻게 준비해야 하는지 가이드를 냈어요.

핵심은 이겁니다. 자바스크립트로만 뜨는 콘텐츠, 로그인 뒤에 숨은 정보, 지나치게 느린 페이지는 에이전트가 그냥 건너뜁니다. 사람 눈엔 멀쩡해 보여도 기계가 못 읽으면 없는 셈이에요. 구글의 존 뮐러도 최근 AI 크롤러가 실제로 마크다운 형식을 요청하는지 직접 실험해 기록을 남겼는데, 결국 “잘 읽히게 만들어 두는” 기본기의 문제로 모입니다.

담당자 체크 포인트는 단순합니다. 우리 핵심 페이지가 자바스크립트 없이도 텍스트로 보이는지, 중요한 정보가 로그인 벽 뒤에 갇혀 있지 않은지, 페이지가 몇 초 안에 뜨는지. 이 셋만 챙겨도 절반은 갑니다.

출처: How to prepare your site for AI agents (Semrush)

그래서 지금 할 수 있는 것

이번 주 소식을 한 장으로 겹쳐보면 결론이 선명해집니다. AI가 골라 인용하는 글은 세 가지가 만나는 지점에 있습니다.

세 가지가 겹치는 지점이 AI가 골라 인용하는 글입니다

당장 오늘 점검할 수 있는 것들입니다.

우리 회사를 한 문장으로 정의하고, 홈페이지와 외부 프로필에서 같은 표현이 반복되는지 맞춰본다.
새 글을 쓸 때 “여기에 남들 글엔 없는 우리만의 정보가 뭐지?”를 한 번 자문한다. 없으면 발행을 미룬다.
핵심 페이지가 자바스크립트 없이도 텍스트로 읽히는지, 로그인 벽 뒤에 갇혀 있지 않은지 확인한다.

더 깊이 파고들고 싶다면 개념부터 실전까지 정리한 글이 도움이 됩니다. GEO 최적화란 무엇인가와 구글 상위노출 2026: 바뀐 8가지와 대응법을 이어서 읽어보세요.

직접 하기 어렵다면

여기까지 읽고 “방향은 알겠는데 이걸 다 챙길 여력이 없다” 싶으실 수 있습니다. 엔티티를 정리하고, 매 글에 정보 게인을 더하고, 사이트를 AI가 읽기 좋게 손보는 일은 하루 이틀에 끝나지 않으니까요.

그 실행을 저희가 대신 맡습니다. AI 검색·GEO 노출 개선이 필요하시면 마켓피디아에 문의하세요. 상황에 따라 GEO 최적화나 SEO 컨설팅으로 함께 방향을 잡아드립니다.

용어 설명

llms.txt - 웹사이트가 AI 크롤러에게 “우리 사이트는 이런 내용이 있다”고 알려주려고 두는 텍스트 파일 규격입니다. 아직 표준으로 자리 잡지는 않았고, 효과에 대해서도 논쟁이 있습니다. ↩
엔티티(entity) - 검색엔진과 AI가 세상을 이해하는 단위로, 사람·회사·제품·개념처럼 명확히 구분되는 “것” 하나하나를 말합니다. 우리 브랜드가 무슨 분야의 무엇인지 또렷하게 인식돼 있어야 관련 질문에 노출됩니다. ↩
정보 게인(information gain) - 이미 나와 있는 글들에는 없는, 내 글에만 있는 새로운 정보의 양입니다. 구글에는 이를 점수화하는 특허가 있으며, 같은 내용을 반복하는 글은 낮게 평가됩니다. ↩
E-E-A-T - 경험(Experience)·전문성(Expertise)·권위(Authoritativeness)·신뢰성(Trust)의 앞글자로, 구글이 콘텐츠 품질을 판단할 때 보는 기준입니다. ↩
AI 에이전트 - 사람 대신 웹을 돌아다니며 정보를 수집하고 작업을 수행하는 자동화된 AI 프로그램입니다. 최근 검색·추천의 상당 부분이 이들을 거쳐 이뤄집니다. ↩