AI 검색은 우리 가게 홈페이지 글을 어떻게 고를까?

AI 검색은 단순히 질문과 주제가 맞는 글을 고르는 방식에서 벗어나고 있다. 바이두 연구진의 2026년 9월 설계에서는 답을 만들 수 있는 내용인지, 출처를 믿을 만한지, 내용의 시점이 아직 유효한지를 함께 본다. 특히 작성자 분야와 이력을 반영하자 답 합격률이 5.2%포인트 올랐다.

사람이 검색할 때와 AI가 검색할 때 무엇이 다른가

사람이 검색하면 여러 링크를 보고 어떤 글을 믿을지 직접 정한다. AI 검색은 이 과정을 먼저 거친 뒤, 필요한 내용을 골라 답을 만든다. 그래서 AI가 읽는 글은 단순히 검색어와 관련 있는 것만으로는 부족하다.

바이두 연구진은 기존 검색의 관련성·권위·최신성·품질이라는 기준을 AI 검색에 맞게 바꿨다. 주제가 맞는지보다 답을 만들 재료가 있는지, 사이트가 유명한지보다 그 질문에 맞는 작성자인지, 게시일이 최근인지보다 내용이 가리키는 시점이 유효한지를 따진다.

회사 홈페이지 글과 개인 블로그 글은 다르게 볼까

바이두 설계에서는 출처 종류에 따라 처음부터 권위 등급을 다르게 둔다. 정부 사이트는 3등급, 회사 사이트는 2등급이고, 개인 글은 인증 여부와 관계없이 추가 조건을 거친다.

개인 글은 질문 분야와 글쓴이 분야가 맞아야 한다. 연구진은 질문을 29개 분야로 나누고, 분야가 맞음·일부 맞음·안 맞음으로 판정한다. 이 가운데 「맞음」만 다음 단계로 간다.

그다음에는 작성자 이력을 본다. 신원 인증, 전문 자격, 글을 올린 기간, 대표 글, 구독자와 반응, 글을 올리는 빈도 등을 확인한다. 그래서 개인 글이라고 무조건 낮게 보는 방식은 아니다.

연구진이 든 사례도 이런 차이를 보여 준다. 「아이폰 16 프로를 살 만한가」라는 질문에서 오래 스마트폰을 다뤄 온 리뷰어는 개인 작성자지만, 분야와 이력이 확인되기 때문에 믿을 만한 출처로 올라갔다.

홈페이지 글은 날짜만 새로 바꾸면 될까

그렇게 해서는 부족하다. 바이두 설계는 게시일과 글이 실제로 가리키는 시점을 따로 본다.

예를 들어 2026년 8월 30일에 루이싱커피 광고 모델을 묻는 상황에서 8월 14일에 올라온 글은 겉으로는 최근 글이다. 하지만 내용이 2021년 계약 소식을 옮긴 것이라면 지난 정보로 보고 뒤로 미룬다.

반대로 2024년 8월 12일에 나온 공식 발표라도 지금까지 유효한 내용이라면 앞으로 올릴 수 있다. 즉, 글을 최근에 올렸다는 사실보다 글 안의 정보가 어느 시점을 말하고 있는지가 중요하다.

가격이나 일정처럼 빨리 바뀌는 정보와 오래 유지되는 정보도 같은 기준으로 보지 않는다. 질문마다 「이 날짜보다 오래된 내용은 지났을 수 있다」는 기준선을 따로 두기 때문이다.

우리 가게 홈페이지 글은 어떻게 써야 할까

가게 홈페이지 글에는 먼저 정보의 기준 시점을 분명하게 적는 것이 좋아 보인다(예상). 가격이나 영업시간처럼 바뀔 수 있는 내용이라면 언제 기준인지, 언제부터 적용되는지 본문에서 확인할 수 있게 쓰는 방식이다.

글의 주제도 한 가지 분야를 분명하게 잡는 편이 좋다. 바이두 설계에서 개인 글은 질문 분야와 작성자 분야가 맞는지를 따지기 때문에, 여러 분야의 글을 뒤섞기보다 한 분야의 정보를 꾸준히 쌓는 방식이 이 기준에 더 잘 맞는다.

또 한 글에 필요한 정보와 필요 없는 내용을 지나치게 섞지 않는 것이 중요하다. 연구진은 글에서 질문과 관계없는 부분을 잘라 내는 단계를 적용했을 때 사람 평가에서 8.9% 우세가 나왔다고 밝혔다.

이 말은 홈페이지 글을 길게 쓰라는 뜻이 아니다. 고객이 궁금해할 내용과 그 답을 확인할 수 있는 정보를 분명하게 적는 것이 중요하다는 뜻이다.

한국에서도 회사 홈페이지 글만 보는 것은 아니다

다만 바이두의 설계를 한국 AI 검색 전체의 규칙처럼 받아들이면 안 된다. 바이두 한 곳의 설계이고, 네이버나 챗GPT가 같은 방식을 쓴다는 근거는 없다.

한국에서는 다른 숫자도 나온다. 네이버는 2026년 5월 간담회에서 AI 브리핑과 AI 검색 결과에 사용한 콘텐츠의 70%가 블로그·카페·지식iN 같은 이용자 글이라고 밝혔다.

함샤우트 조사에서는 2026년 8월 30개 산업의 질문 1,616개를 3개 엔진으로 살펴봤다. AI 답 인용 비중은 SNS 34.6%, 언론 19.7%, 자사 홈페이지 18.8%였다.

그래서 동네 가게 홈페이지의 목표를 「AI가 무조건 홈페이지 글만 가져가게 만들기」로 잡을 필요는 없다. 가게가 직접 확인할 수 있는 정보를 정확한 시점과 분명한 내용으로 꾸준히 쌓아 두는 것이 핵심이다.

바이두 설계에서 단계별 기준을 적용하자 답 합격률은 분야·작성자 이력 반영에서 5.2%포인트, 내용 시점 확인에서 4.1%포인트 높아졌다. 한국의 AI 검색이 똑같이 작동한다고 볼 수는 없지만, 홈페이지 글을 쓸 때 무엇을 분명하게 적어야 하는지는 참고할 수 있다.

같이 읽을 글

• 홈페이지 글에 날짜가 없으면 AI는 최신인지 어떻게 알까?
• 홈페이지 글에 날짜를 붙이는 게 좋을까?
• AI는 어떤 글을 믿나 — 세 가지, 그리고 고쳐 읽어야 할 것
• 우리 글은 왜 AI 답변에 안 들어갈까?

자료 출처

• From Ranked Documents to Reliable Contexts: An Answer-Oriented Context Construct Framework for AI Search(Zhong·Cai 등 10인, 바이두·중국과학원 계산기술연구소·우한대, arXiv 2026년 9월 제출 v3, 산업용 AI 검색 단계별 비교)
• 같은 논문 HTML 전문(표 2·사례 1~4 수록)
• 한국경제 「카페·블로그로 챗GPT 잡는다고?…네이버 의외의 승부수」(2026년 5월 28일) — 네이버 AI 답 재료 중 이용자 글 70%
• 함샤우트 글로벌 AI연구소 2026년 8월 조사(30개 산업·질문 1,616개·3개 엔진) — SNS 34.6·언론 19.7·자사 18.8%(테크42 보도)
• Evaluating Verifiability in Generative Search Engines(Liu·Zhang·Liang, 스탠퍼드, 2023 — 생성형 검색 문장의 인용 뒷받침 감사)
• Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts(Liu 등, 스탠퍼드, 2023 — 긴 문맥 속 위치에 따른 정보 활용 차이)