구글 첫 페이지인데 왜 챗GPT에는 안 나올까?

구글 첫 페이지에 나오는 가게가 챗GPT에는 나오지 않는 일은 충분히 생길 수 있다. 조사에서는 구글 상위와 AI 답의 겹침이 집 청소 20.6%, IT 지원 0.1%로 업종에 따라 크게 달랐다. AI는 구글 순위만 보는 것이 아니라 고객이 읽을 만한 여러 출처를 함께 참고하기 때문이다.

구글에서 잘 나오는데 왜 AI에서는 빠질까?

지역 서비스 질문 1,000개를 구글 검색과 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이·클로드 등에 넣고 비교한 조사가 있다. 같은 질문에 나온 도메인이 구글과 AI에서 얼마나 겹치는지를 자카드 비율로 측정했다.

결과를 보면 두 검색 결과가 같은 곳을 고르는 경우가 생각보다 많지 않다. 가장 높은 집 청소도 겹침이 20.6%다. 반대로 IT 지원은 0.1%다.

쉽게 말하면 구글에서 상위에 있다는 사실만으로 AI 답에 들어간다고 보기 어렵다. 특히 업종에 따라 그 차이가 아주 크게 벌어진다.

어떤 업종이 특히 차이가 큰가?

업종별 숫자를 보면 차이가 더 분명하다.

집 청소는 구글 상위와 AI 답의 겹침이 20.6%다. 지붕 공사는 17.1%, 세무는 15.4%, 치과는 11.9%다. 여기까지도 구글과 AI가 같은 업체를 고르는 비율이 높다고 하기는 어렵다.

자동차 정비는 2.5%로 더 낮아진다. IT 지원은 0.1%다. 이 업종에서는 구글에서 잘 보이는 것과 AI가 답에서 업체를 선택하는 일이 사실상 거의 따로 움직인다.

따라서 모든 업종에 같은 방법을 적용하기 어렵다. 청소나 지붕처럼 구글과 AI의 선택이 일부 겹치는 업종도 있지만, 정비나 IT처럼 겹침이 낮은 업종에서는 구글 순위만 관리해서는 부족하다.

AI는 우리 홈페이지 말고 어디를 읽을까?

여기서 중요한 차이가 하나 더 있다. AI는 업체가 자기 홈페이지에 적어 놓은 내용만 보는 것이 아니다. 오히려 다른 사람이 쓴 자료를 많이 참고한다.

AI 답에서 제3자가 쓴 글의 비중은 64.6%다. 브랜드 자기 사이트는 34.1%, SNS는 1.2%다.

이 차이는 동네 사장님에게 중요하다. 홈페이지에 업체 이름과 서비스만 적어 놓는다고 해서 AI가 그 업체를 충분히 이해한다고 볼 수 없기 때문이다.

AI가 참고할 수 있는 제3자 자료에는 언론, 비교 글, 후기, 명부 등이 포함된다. 그래서 자기 홈페이지의 내용과 함께 다른 곳에서 업체를 설명하는 자료가 있는지도 중요하다.

또 하나 눈여겨볼 숫자가 있다. GPT가 인용한 도메인의 61%는 다른 AI에는 없는 곳이었다. AI마다 참고하는 출처가 다를 수 있다는 뜻이다.

즉, 챗GPT에 보이게 만들었다고 해서 퍼플렉시티나 제미나이에서도 같은 방식으로 보인다고 단정하기 어렵다.

업종마다 무엇부터 해야 할까?

업종별 겹침을 기준으로 보면 해야 할 일이 조금씩 다르다.

청소·지붕처럼 구글과 AI의 결과가 일부 겹치는 업종은 기존 검색 노력이 어느 정도 도움이 된다. 여기에 후기나 비교 글처럼 다른 곳에서 업체 이름이 언급되는 자료를 더하는 방식이 필요하다.

세무·치과처럼 겹침이 중간 정도인 업종은 고객이 실제로 궁금해하는 조건을 홈페이지에 구체적으로 적는 것이 중요하다. 매출 구간이나 증상별처럼 고객의 질문에 맞는 조건 페이지와 사실 페이지를 만들 수 있다.

자동차 정비와 IT 지원처럼 겹침이 0~3%인 업종은 접근이 다르다. 구글에서 높은 순위를 얻는 것보다 AI가 읽을 수 있는 원본을 먼저 만드는 일이 중요하다. 정비라면 증상·차종·비용에 관한 내용이 될 수 있고, IT 지원이라면 고객이 실제로 찾는 문제와 해결 범위를 설명하는 내용이 필요하다.

공통적으로는 자기 홈페이지 하나만 바라봐서는 부족하다. AI 답의 64.6%가 제3자 자료에서 나온다는 점을 보면 명부, 지도, 업체 DB, 후기, 기사 등에서 업체가 어떻게 설명되는지도 함께 봐야 한다.

한국 동네 가게는 한 가지 문제가 더 있다

한국의 지역 업종은 상황이 조금 더 복잡하다. 국내 지역 업종의 정보는 네이버 블로그나 플레이스에 많이 있다. 그런데 해당 자료에서는 이곳들이 AI 봇을 막아 두었다는 점을 지적한다.

그러면 문제가 겹친다. 구글과 AI는 애초에 다른 자료를 고르고, 국내 지역 업종의 주요 정보가 있는 곳은 AI가 읽지 못할 수 있다.

결국 AI가 읽을 수 있는 원본이 비어 있는 상태가 된다. 이 상태에서는 구글 검색에서 업체가 잘 보인다는 사실만으로 AI 답에 들어갈 것을 기대하기 어렵다.

AI사이트코리아가 동네 사장님의 홈페이지를 AI가 읽고 답에 넣을 수 있게 만드는 것도 이 지점과 연결된다. 홈페이지에 업체가 무엇을 하는지, 어떤 고객에게 어떤 서비스를 제공하는지, 어떤 조건과 비용을 다루는지를 AI가 읽을 수 있는 원본으로 남겨야 한다.

실제로 확인해 보면 어떤가?

2026년 9월 16일 챗GPT에 고객형 질문 6개를 5회씩 넣어 확인한 실측에서도 비슷한 모습이 나왔다. 인용 31건 가운데 작은 회사의 자기 홈페이지가 10건, 정부·공공이 3건, 소형 정보 사이트가 6건이었고 네이버 블로그는 0건이었다.

이 결과만으로 모든 업종의 상황을 판단할 수는 없다. 다만 AI가 자기 홈페이지뿐 아니라 여러 출처를 함께 참고한다는 점은 앞선 조사와 같은 방향이다.

그래서 동네 사장님이 먼저 확인할 것은 단순하다.

구글에서 몇 위인가만 볼 것이 아니라, 고객이 실제로 할 법한 질문을 AI에 넣어 보는 것이다. 그리고 그 답에 우리 가게가 나오는지, 나온다면 어떤 홈페이지나 자료를 근거로 소개되는지를 확인해야 한다.

구글 검색 결과와 AI 답변이 다르다면 이상한 일이 아니다. 업종에 따라 그 차이가 크게 나타날 수 있다. 특히 자동차 정비와 IT 지원처럼 겹침이 낮은 업종에서는 구글 순위와 별개로 AI가 읽을 수 있는 원본을 갖추는 일이 먼저다.

같이 읽을 글

• 왜 우리 가게가 AI 답에 안 나올까?
• 왜 챗GPT에는 나오는데 제미나이에는 안 나올까?
• AI가 추천한 동네 의사는 실제로 있는 사람일까
• 네이버 블로그 글은 왜 챗GPT 답에 안 나올까?

자료 출처

• Chen·Wang 외 「Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search」 arXiv 2509.08919(토론토대, 2025년 9월 10일)
• 같은 논문 본문(HTML) — 업종별 겹침 표, 출처 비중 64.6/34.1/1.2%
• 넥티브 조사(2025년 10월, 8,500개 질문) — 지역 의도 질문 검색 발동 59% · 서치엔진랜드 보도
• Wellows 「AI Citation Overlap Study」(2026년 1~6월) — 엔진 간 같은 사이트 인용 6.1%
• 네이버 블로그 robots.txt(2026년 9월 20일 확인 — AI 봇 차단)
• AI사이트코리아 실측(2026년 9월 16일, 챗GPT 인용 31건)