# 여러 AI에 함께 나오는 홈페이지는 뭐가 다를까?

_날짜·문서 구조·구조화 데이터가 핵심이었다_

> AI 세 곳이 인용한 1,100개 주소를 16개 항목으로 살펴본 연구에서 점수 0.70 이상이고 12개 항목 이상을 갖춘 페이지의 78%가 여러 AI에서 인용됐다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/pages-cited-by-several-ai-engines-quality-check
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-23

여러 AI에 함께 인용되는 홈페이지는 화려한 글보다 기본 정보가 잘 갖춰져 있었다. 1,100개 주소를 살펴본 연구에서 점수 0.70 이상이고 12개 항목 이상을 갖춘 페이지의 78%가 여러 AI에서 인용됐다. 특히 날짜 정보, 문서 구조, 구조화 데이터가 인용 여부와 가장 가까이 움직였다.

여러 AI에 함께 나오는 페이지는 날짜·구조·표시를 먼저 갖췄다.

## 우리 홈페이지도 여러 AI에 나올 수 있을까?

이 질문을 보려면 먼저 AI가 어떤 홈페이지를 답변에 넣는지 살펴볼 필요가 있다. 이번 연구에서는 기업용 소프트웨어 분야의 질문을 여러 AI에 넣고, 실제로 인용된 홈페이지를 모아 점검했다.

연구진은 버클리대와 로디움 리서치가 함께 진행했다. 브레이브 검색 요약, 구글 AI 개요, 퍼플렉시티에 70개 질문을 넣었고, 여기서 나온 인용 1,702건을 모았다.

그중 겹치지 않는 주소 1,100개를 골라 16개 항목을 점검했다. 각 항목은 0~3점으로 평가한 뒤 전체 점수를 0~1 사이로 환산했다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 연구 | 버클리대·로디움 리서치(★GEO 업체) 공동 |
| 질문 | 기업용 소프트웨어 분야 70개 |
| 인용 | 1,702건(브레이브 612, 구글 AI 개요 598, 퍼플렉시티 492) |
| 점검 주소 | 1,100개 |
| 점검 방식 | 16개 항목, 항목마다 0~3점, 전체를 0~1로 환산 |

16개 항목에는 날짜 정보만 들어간 것이 아니다. 문서 구조, 구조화 데이터, 근거와 출처, 권위와 신뢰, 내부 링크, 읽기 쉬움, 주장 정확성 같은 항목도 포함됐다.

## AI마다 홈페이지를 고르는 기준이 같을까?

같지 않았다. 같은 연구에서 AI별로 인용한 페이지의 평균 점수에 차이가 나타났다.

브레이브 검색 요약이 인용한 페이지의 평균 점수는 0.727이었다. 구글 AI 개요는 0.687이었고, 퍼플렉시티는 0.300이었다.

| AI | 인용 페이지 평균 점수 | 갖춘 항목 수(평균) |
|---|---|---|
| 브레이브 검색 요약 | 0.727 | 11.6개 |
| 구글 AI 개요 | 0.687 | 11.0개 |
| 퍼플렉시티 | 0.300 | 4.8개 |

퍼플렉시티는 상대적으로 낮은 점수의 페이지도 많이 인용했다. 따라서 하나의 점검표만 보고 모든 AI가 똑같은 기준으로 홈페이지를 고른다고 보기는 어렵다.

이 점은 홈페이지를 손볼 때 중요하다. 어떤 항목을 갖췄다고 해서 모든 AI에 반드시 인용되는 것은 아니다. AI마다 페이지를 고르는 기준이 다를 수 있기 때문이다.

## 그렇다면 어떤 부분부터 고쳐야 할까?

연구에서 인용 여부와 가장 강하게 함께 움직인 항목은 날짜 정보였다. 발행일이나 수정일 같은 정보가 잘 표시된 페이지일수록 인용과 관련이 높았다.

그다음은 문서 구조와 구조화 데이터였다. 제목과 목록 같은 문서의 구조를 제대로 표시하고, 홈페이지의 정보를 기계가 읽을 수 있는 형태로 제공하는 것이 중요한 항목으로 나타났다.

| 항목 | 인용과의 관련 | 인용 가능성 차이 |
|---|---|---|
| 날짜 정보(발행일·수정일) | 0.68 | +47% |
| 문서 구조(제목·목록 태그) | 0.65 | +42% |
| 구조화 데이터 | 0.63 | +39% |
| 근거와 출처 | 0.61 | +37% |
| 권위와 신뢰 | 0.59 | +35% |
| 내부 링크 | 0.57 | +33% |

그 뒤로는 근거와 출처, 권위와 신뢰, 내부 링크가 이어졌다. 전체적으로 보면 홈페이지의 내용을 잘 쓰는 것뿐 아니라 정보가 언제 만들어졌는지, 어떤 구조로 정리됐는지, 어떤 정보가 어디에 있는지를 분명하게 보여주는 것이 함께 중요했다.

## 점수가 높으면 여러 AI에 더 잘 나올까?

연구에서는 전체 점수가 높을수록 인용될 가능성도 높게 나타났다. 통계 계산에서 전체 점수는 인용 여부를 강하게 설명했고, 그 크기는 약 4.2배로 나왔다.

다만 여기서 점수와 인용의 관계를 곧바로 원인과 결과로 바꾸어 읽으면 안 된다. 점수가 높으면 반드시 AI가 인용한다는 뜻은 아니다.

연구진은 점수 0.70 이상이면서 16개 항목 가운데 12개 이상을 갖춘 페이지를 하나의 기준선으로 제시했다. 이 기준을 넘은 페이지 가운데 78%가 여러 AI에서 인용됐다.

| 기준 | 결과 |
|---|---|
| 점수 0.70 이상 + 12개 항목 이상 | 여러 AI 인용 78% |
| 여러 AI에서 인용된 주소 | 134개 |
| 한 곳에서만 인용된 주소 대비 점수 | 71% 높음 |

여러 AI에서 함께 인용된 주소는 134개였다. 이 주소들의 점수는 한 곳에서만 인용된 주소보다 71% 높았다.

## 동네 가게 홈페이지에는 어떻게 적용할까?

이 연구를 그대로 동네 가게 홈페이지에 적용할 수는 없다. 연구 대상은 기업용 소프트웨어 분야의 영어 페이지였기 때문이다.

또 연구에서 사용한 점검표를 만든 곳에 GEO 서비스를 판매하는 업체가 포함됐다는 점도 함께 볼 필요가 있다. 다만 날짜와 문서 구조, 구조화 데이터가 중요하게 나타났다는 결과는 다른 실험 연구와도 방향이 같다고 제시됐다.

그래서 작은 홈페이지에서도 먼저 확인할 수 있는 부분이 있다. 어렵고 큰 작업부터 시작하기보다 기본 정보를 제대로 표시하는 것부터 점검하는 방식이다.

첫째는 날짜다. 글을 언제 발행했는지, 실제로 언제 고쳤는지를 홈페이지에서 확인할 수 있게 만든다.

둘째는 문서 구조다. 제목과 소제목을 구분하고 목록은 제대로 된 목록 구조로 만든다. 사람이 보기 좋은 것뿐 아니라 문서의 구조를 명확하게 전달하는 데 목적이 있다.

셋째는 구조화 데이터다. 업체 정보와 가격, 영업시간 같은 정보를 구조화 데이터로 적는다.

넷째는 근거와 출처다. 숫자나 통계처럼 근거가 필요한 정보에는 출처를 붙인다.

다섯째는 내부 링크다. 관련된 페이지끼리 서로 연결해 홈페이지 안의 정보가 따로 떨어져 있지 않게 한다.

| 할 일 | 관련 항목 |
|---|---|
| 글마다 발행일과 실제로 고친 날짜를 보인다 | 날짜 정보 |
| 제목·소제목·목록을 제대로 된 태그로 만든다 | 문서 구조 |
| 업체 정보·가격·영업시간을 구조화 데이터로 적는다 | 구조화 데이터 |
| 숫자에는 출처를 붙인다 | 근거와 출처 |
| 관련 페이지끼리 서로 연결한다 | 내부 링크 |

이렇게 보면 여러 AI에 함께 나오는 홈페이지를 만드는 일은 특별한 문장을 만드는 작업만은 아니다. 기본 정보를 빠뜨리지 않고, 문서의 구조를 분명하게 만들고, 중요한 정보를 기계가 읽기 좋은 형태로 표시하는 작업에 가깝다.

물론 이것만으로 AI 인용을 보장할 수는 없다. 이번 연구도 기업용 소프트웨어 분야의 페이지를 대상으로 했고, 브랜드 인지도 같은 다른 요인은 점수에 포함하지 않았다고 밝혔다.

그래도 사장님 홈페이지에서 바로 확인할 수 있는 항목은 분명하다. 날짜가 있는지, 제목과 소제목이 제대로 나뉘어 있는지, 업체 정보와 가격·영업시간이 구조화되어 있는지, 숫자에 출처가 있는지, 관련 페이지가 서로 연결되어 있는지부터 살펴볼 수 있다.

① AI 세 곳이 인용한 1,100개 주소를 16개 항목으로 점검했다. ② 점수 0.70 이상·12개 항목 이상인 페이지의 78%가 여러 AI에서 인용됐다. ③ 날짜 정보(+47%)·문서 구조(+42%)·구조화 데이터(+39%)가 인용과 가장 가까웠다. ④ 여러 AI에서 함께 인용된 주소는 134개였고, 점수가 71% 높았다.

## 같이 읽을 글

 

- 스키마를 넣었는데 왜 AI 검색에 안 나올까?

- 스키마만 넣으면 AI가 우리 홈페이지를 잘 읽을까?

- 홈페이지 글에 날짜를 붙이는 게 좋을까?

- 우리 홈페이지가 챗GPT에 나오면 다른 AI에도 나올까?
 

## 자료 출처

 

- Kumar 외 「AI Answer Engine Citation Behavior: GEO-16 Framework」 arXiv 2509.10762(★로디움 리서치 공동) — 1,100개 주소·78%·+47%

- Vishwakarma 외 「What Gets Cited」 arXiv 2605.25517 — 최근 날짜가 인용 관문

- Volpini 외 「Structured Linked Data as a Memory Layer」 arXiv 2603.10700 — 구조화 데이터와 AI 검색

- 구글 검색 센터 「구조화된 데이터 소개」

- 구글 검색 센터 「검색 결과에 날짜 표시하기」