# AI가 홈페이지 글을 알아보면 정말 손해일까?

_AI 최적화 흔적 자체보다 글을 만드는 방식이 더 중요하다_

> 실험에서는 AI 최적화 흔적이 전체 페이지의 8.90%에서 발견됐고, 키워드 남발은 인용에서 9% 손해를 봤지만 통계·출처·인용문은 28~43% 늘었다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/does-obvious-ai-writing-get-filtered
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-26

AI가 홈페이지 글에서 AI 최적화 흔적을 알아챌 가능성은 이미 꽤 높다. 실제 검색 결과 페이지의 8.90%에서 그런 흔적이 발견됐고, 2026년 수정 표기가 있는 페이지에서는 16.36%까지 올라갔다. 하지만 흔적이 있다는 이유만으로 글이 바로 배제된다고 볼 근거는 없고, 오히려 어떤 방식으로 글을 만들었는지가 더 중요하다.

핵심은 AI에게 들키지 않는 글을 만드는 것이 아니라, 고객에게 필요한 정보를 제대로 담는 것이다.

## “AI가 쓴 티가 나면 아예 안 써주는 것 아닌가?”

현재 확인된 실험만 보면 그렇게 단정하기 어렵다. AI 최적화 흔적을 찾아내는 탐지 기술은 상당히 정교해졌지만, 그 글이 모두 답변에서 빠진다는 결과가 확인된 것은 아니다.

한 실험에서는 질문 400개와 글 3,200편을 대상으로 4개 분야와 8개 최적화 기법군을 살펴봤다. 기존 최고 탐지기의 F1 점수는 0.880이었고, 새 방식을 적용했을 때는 0.862에서 0.944까지 올라갔다.

특히 탐지가 가장 어려운 글 묶음에서도 수치가 0.725에서 0.883으로 높아졌다. 다만 이 결과는 연구용 실험에서 나온 것이며, 챗GPT나 구글이 지금 이 탐지 방식을 실제 서비스에 그대로 적용하고 있다는 근거는 확인되지 않았다.

| 항목 | 수치 | 표본 |
|---|---|---|
| 기존 최고 탐지기 F1 | 0.880 | 글 3,200편·질문 400개 |
| 새 방식 적용 F1 | 0.862→0.944 | 4개 분야·8개 최적화 기법군 |
| 최악 집단 정확도 | 0.725→0.883 | 탐지가 가장 어려운 글 묶음 |

## “그런 글이 실제 인터넷에도 많이 있나?”

이미 적지 않게 발견된다. 실사용자 질문 1,000개를 기준으로 실제 검색 결과에 노출된 10,095개 페이지를 분석했을 때, 전체의 8.90%에서 AI 최적화 흔적이 발견됐다.

특히 최근에 수정된 글에서 그 비율이 더 높게 나타났다. 2026년 수정 표기가 있는 페이지에서는 16.36%에서 흔적이 발견됐다.

이 수치만 보면 AI 최적화 흔적이 드문 현상이라고 보기는 어렵다. 홈페이지 글을 쓸 때 흔적이 있는지 자체에만 지나치게 신경 쓸 필요도 없는 이유다.

| 구간 | AI 최적화 흔적 비율 | 표본 |
|---|---|---|
| 전체 페이지 | 8.90% | 10,095개 페이지 |
| 2026년 수정 표기 페이지 | 16.36% | 실사용자 질문 1,000개 기준 |

## “그럼 어떤 방식으로 쓴 글이 손해를 보나?”

여기서 중요한 차이가 나온다. 여러 글쓰기 방식을 비교한 실험에서는 검색어를 억지로 반복하는 방식이 오히려 인용에서 9% 손해를 봤다.

반대로 문장을 매끄럽게 다듬는 방식은 29%, 출처를 명시하는 방식은 28%, 통계 수치를 추가하는 방식은 33%, 전문가 인용문을 추가하는 방식은 43% 인용이 늘었다.

즉 AI 최적화 흔적이 있다는 사실만으로 결과가 나빠진다고 보기 어렵다. 검색어를 반복해서 채우는 것과 실제 근거를 넣어 정보를 충실하게 만드는 것은 결과가 달랐다.

| 글쓰기 방식 | 인용 변화 |
|---|---|
| 키워드 남발 | −9% |
| 문장을 매끄럽게 다듬기 | +29% |
| 출처 명시 | +28% |
| 통계 수치 추가 | +33% |
| 전문가 인용문 추가 | +43% |

## “흔적이 발견되면 홈페이지 글이 빠지는 건 아닌가?”

확인된 결과는 완전한 배제와는 다르다. 최적화 흔적이 발견된 글에서 실제로 인용된 내용을 따로 살펴보니, 그 인용 가운데 69.34%가 출처를 확인하기 어렵다는 의미의 낮은 검증 가능성 표시를 받은 채 사용됐다.

따라서 현재 확인된 사실만 놓고 보면, 흔적이 발견됐다고 글 전체를 사용하지 않는다고 보기는 어렵다. 인용은 되지만 신뢰도를 낮게 보는 방식에 가까운 결과가 확인됐다.

연구팀 역시 최적화 자체를 본질적으로 악의적인 것으로 보지는 않았다. 중요한 것은 AI를 속이기 위한 글을 만드는 것보다 내용의 근거와 정보의 품질을 갖추는 것이다.

| 구분 | 수치 |
|---|---|
| 최적화 흔적 잡힌 글의 인용 중 "낮은 검증 가능성" 비율 | 69.34% |
| 완전 배제 여부 | 확인 안 됨(배제 아닌 신뢰도 표시로 확인) |

## “동네 가게 홈페이지는 어떻게 써야 하나?”

가장 먼저 피할 것은 검색어와 같은 문구를 억지로 반복하는 방식이다. 실험에서도 이런 방식은 인용에서 9% 손해를 봤다.

반대로 실제 통계와 출처, 전문가의 인용문처럼 내용을 확인할 수 있는 정보를 자연스럽게 넣는 방식은 인용이 28~43% 늘었다. 홈페이지를 검색 결과에 보이게 하려는 목적이 있더라도 단어를 반복해서 채우는 방식으로 접근할 필요는 없다.

고객이 궁금해할 정보를 자연스러운 문장으로 설명하고, 필요한 곳에 실제 수치와 출처를 넣는 것이 핵심이다. AI에게 어떻게 보일지를 먼저 생각하기보다 홈페이지에 어떤 정보를 담을지를 먼저 정하는 편이 낫다.

| 항목 | 권장 |
|---|---|
| 피해야 할 것 | 검색어·문구 반복(−9% 확인) |
| 넣어야 할 것 | 실제 수치·출처·인용문(+28~43% 확인) |
| 참고 사실 | 전체 웹 8.90%가 이미 흔적 감지 대상 |

## “결국 AI 최적화를 하지 말라는 뜻인가?”

그 뜻은 아니다. 이번 결과에서 확인되는 것은 최적화 여부보다 최적화하는 방식에 따라 결과가 달라진다는 점이다.

키워드 남발처럼 검색어를 억지로 채우는 방식은 손해를 봤다. 반면 통계 수치, 출처, 전문가 인용문을 넣고 문장을 자연스럽게 다듬는 방식은 인용 증가와 함께 나타났다.

홈페이지 글을 만들 때는 검색어를 몇 번 넣었는지보다 고객에게 필요한 정보가 실제로 들어 있는지를 살펴보는 것이 중요하다. AI가 읽는 홈페이지를 만들더라도 사람이 읽었을 때 정보가 분명한 글이어야 한다.

요점 ① 탐지 정확도는 최대 94.4%까지 높아진 실험 결과가 있다 요점 ② AI 최적화 흔적은 전체 페이지의 8.90%, 2026년 수정 표기 페이지는 16.36%에서 발견됐다 요점 ③ 키워드 남발은 인용에서 9% 손해를 봤지만 통계·출처·인용문은 28~43% 늘었다 요점 ④ 흔적이 발견된 글의 인용 중 69.34%는 낮은 검증 가능성 표시를 받았지만 완전 배제된 것으로 확인되지는 않았다

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## 자료 출처

 

- GEO-Flag 탐지 실험 초록(연구팀 6인, 2026.8 제출, 글 3,200편·질문 400개·실사용 페이지 10,095개)

- GEO-Flag 탐지 실험 원문 PDF

- GEO-Flag 탐지 실험 HTML 버전

- 프린스턴 GEO 실험(질문 1만 개, 아홉 가지 글쓰기 방식 비교, 2023 제출)

- 프린스턴 GEO 실험 원문 PDF