옛날 검색 꼼수가 AI 검색에도 통할까?

구글에서 검색 순위를 올리는 데 성공했던 조작 사이트 1,000곳을 AI 검색 9종에 넣어 보니 99.78%가 최종 답에서 빠졌다. 키워드 도배는 9종에서 한 건도 통하지 않았다. 정직하게 홈페이지를 운영하는 동네 가게라면 옛날식 꼼수보다 고객이 궁금해하는 정보를 제대로 나누어 쓰는 일이 더 중요하다.

키워드를 많이 넣으면 AI도 속일 수 있나?

결론부터 말하면 거의 어렵다. 중국 푸단대·칭화대·중관춘 연구실 연구팀은 구글 검색에서 실제로 순위 조작에 성공한 사이트 1,000곳을 모아 챗GPT 검색, 제미나이, 퍼플렉시티, 코모 등 AI 검색 9종에 넣어 봤다.

다섯 가지 옛 수법의 누적 차단율은 99.58%, 99.96%, 99.84%, 100%, 99.96%였다. 특히 키워드 도배는 차단율이 100%였다. 인기 단어를 반복하거나 질 낮은 사이트끼리 링크를 몰아주는 방식은 AI 검색에서 거의 힘을 쓰지 못했다.

AI는 왜 옛날 꼼수를 잘 걸러내나?

가장 큰 이유는 AI 검색이 고객의 질문을 그대로 검색하지 않기 때문이다. 조사한 10종 가운데 8종은 질문을 다시 쓰는 과정을 거쳤고, 이렇게 고쳐 쓴 검색어를 구글에 넣었을 때 원래 조작 사이트를 찾지 못한 비율이 98.16%였다.

질문의 글자를 10% 미만만 바꿔도 조작이 성공하는 비율은 10% 아래로 떨어졌다. 특정 검색어 하나에 맞춰 순위를 올리던 옛 방식은 질문이 조금만 달라져도 무너질 수 있다는 뜻이다.

AI 검색은 질문의 뜻을 읽고 검색어를 고친 뒤, 자료를 가져와 다시 순위를 매기고, 마지막으로 답을 만든다. 세 단계 가운데 가장 많이 걸러낸 곳은 검색 단계였다.

작은 가게 홈페이지는 무엇을 다르게 해야 하나?

옛날 꼼수를 따라 할 필요는 없다. 오히려 고객이 실제로 묻는 내용을 한눈에 찾을 수 있게 정리하는 것이 낫다.

이번 실험에서는 글을 잘게 나눈 사이트가 AI 검색에서 더 많이 노출되는 경향이 나타났다. 순위가 오른 사이트는 순위가 내려간 사이트보다 글이 나뉜 정도가 19.04% 높았고, 사진·영상 수는 18.71%, 사이트 안 링크 수는 14.89%, 문서 구조 깊이는 11.36% 높았다.

동네 가게 홈페이지라면 한 문단에 정보 하나씩 담으면 된다. 영업시간은 영업시간대로, 가격은 가격대로, 주차 방법은 주차 방법대로 짧게 나누는 식이다.

이것은 검색을 속이는 작업이 아니다. 고객이 홈페이지에 들어왔을 때 필요한 정보를 빨리 찾도록 만드는 작업이다.

AI마다 홈페이지를 보는 방식이 다른가?

그렇다. 같은 홈페이지 구조라도 AI 검색마다 결과가 크게 달랐다. 문단을 반으로 줄이는 방식은 일부 AI 검색에서 노출을 높였지만, Open WebUI에서는 모든 시험 수법이 0%였다.

문단을 반으로 끊은 방식의 노출 비율은 퍼플렉시티 37.50%, 코모 41.46%, Perplexica 51.61%, GPT Researcher 59.46%였다. 하지만 이런 숫자를 보고 특정 형식을 그대로 따라 하면 된다고 생각해서는 안 된다.

AI 검색마다 조작을 막는 방식도 달랐다. 챗GPT는 조작 질문의 75.8%를 이해 단계에서 걸렀고, 제미나이는 16.3%를 걸렀다. 퍼플렉시티는 4.6%, 코모는 4.2%였다.

질문을 미리 잔뜩 써 놓으면 더 잘 나오나?

실험에서는 AI가 고쳐 쓸 법한 검색어를 미리 예상해 페이지에 넣는 방식도 시험했다. 일부 AI 검색에서는 효과가 있었지만, 연구팀은 이를 AI 검색을 겨냥한 새로운 조작 수법 가운데 하나로 분류했다.

따라서 고객이 실제로 자주 묻는 내용을 홈페이지에 답으로 적는 것과 예상 검색어를 억지로 반복해서 넣는 것은 구분해야 한다. 고객이 주차 가능 여부를 묻는다면 주차 정보를 정확하게 적는 것은 자연스럽다.

반대로 검색에 걸리게 하려고 비슷한 질문 문구를 페이지 곳곳에 늘어놓는 방식은 오래 갈 방법이라고 보기 어렵다. 이번 연구에서 통했다고 해서 앞으로도 계속 통한다고 볼 수 없다는 점도 중요하다.

작은 가게에는 무엇이 불리한가?

한 가지는 분명히 불리하다. AI 검색은 이름난 도메인을 더 많이 가져오는 경향이 있었다. 챗GPT가 가져온 링크에서 상위권 도메인의 비율은 구글보다 50% 가까이 높았다.

그래서 좋은 홈페이지를 정직하게 운영한다고 해서 곧바로 AI 답변에 등장한다고 보기는 어렵다. 속임수를 막는 과정에서 아직 잘 알려지지 않은 작은 사이트까지 밀려날 수 있다는 한계가 있다.

또 하나 주의할 점은 홈페이지 주소다. 보안회사 넷크래프트가 50개 브랜드의 로그인 주소를 AI에 물었더니, 답으로 나온 97개 도메인 가운데 34%가 그 브랜드 소유가 아니었다. 29%는 등록되지 않았거나 쓰이지 않는 주소였고, 5%는 상관없는 회사 주소였다.

퍼플렉시티는 웰스파고 로그인 주소를 묻자 구글 사이트에 만든 피싱 페이지를 내놓았다. 홈페이지 주소를 한 개로 정해 모든 채널에 같게 적어 두면 AI가 엉뚱한 주소를 지어낼 여지가 줄어든다.

이 실험을 그대로 믿어도 될까?

한계는 분명하다. 시험한 버전은 gpt-4o-mini·gemini-1.5·sonar 같은 2025년 기준 첫 검색 버전이다. AI 사용량 기준으로 고른 10종 밖의 서비스는 다르게 움직일 수 있다.

조작 사례는 구글 검색에서 성공한 것만 모았고, 검색어는 불법 상품 관련 단어와 영어권 인기 검색어 위주라 한국어 동네 가게 질문과는 거리가 있다. 새 수법 실험은 윤리 문제 때문에 일부러 단순하게 만들었고 짧은 기간만 띄웠다.

네이버 AI 브리핑은 시험 대상이 아니었다. 연구팀은 발견한 문제를 주요 업체에 알렸으므로, 지금은 숫자가 바뀌었을 수 있다.

그래도 동네 가게에 주는 방향은 분명하다. 키워드를 억지로 반복하거나 링크를 몰아주는 데 돈을 쓰기보다, 고객이 실제로 필요한 정보를 정확하게 적고 읽기 쉽게 나누는 것이 낫다.

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자료 출처

• Unveiling the Resilience of LLM-Enhanced Search Engines against Black-Hat SEO Manipulation(푸단대·칭화대·중관춘연구소, arXiv 2603.25500, 2026년 3월 제출, WWW 2026 발표 예정 — 조작 사이트 1,000곳·요청 2만 7,000번·시험 사이트 450곳)
• 같은 논문 HTML 본문(표 3~6·부록, 2026년 3월)
• Google 검색 스팸 정책(구글 검색 센터, 공식 문서 — 스팸 항목 16개·생성형 AI 답변 조작 포함)
• New ways we're tackling spammy, low-quality content on Search(구글, 2024년 3월 5일 발표·4월 26일 갱신 — 저품질 글 40% 감축 목표, 45% 감축)
• Large Language Models Are Falling for Phishing Scams(넷크래프트, 2025년 7월 — 50개 브랜드·호스트 이름 131개·도메인 97개)
• LLMs are guessing login URLs, and it's a cybersecurity time bomb(CSO 온라인, 2025년 7월, 넷크래프트 조사 보도)
• AI Chatbots Frequently Get Login URLs Wrong, Netcraft Warns(서치엔진저널, 2025년 7월)
• Google 웹 검색의 스팸 정책 한국어판(구글 검색 센터)