AI에 잘 나오려면 글만 고치면 될까?

본문만 고쳐서는 AI 검색에 잘 나오기 어렵다. 17만 건의 웹 문서를 대상으로 한 실험에서 본문만 고친 문서는 검색 적중이 0.58에서 0.50으로 14% 떨어졌다. 제목·메타 설명·소제목·스키마까지 함께 고치자 단계별로 맞춘 방법에서는 검색 적중이 0.75까지 올랐다.

제목과 본문 중 무엇부터 고쳐야 할까?

많은 사장님이 AI에 홈페이지가 잘 나오게 하려면 본문을 고쳐야 한다고 생각한다.

고객이 자주 묻는 질문을 넣는다. 통계를 넣는다. 문장을 쉽게 만든다. 중요한 내용을 자세히 설명한다.

이런 작업 자체가 잘못된 것은 아니다. 문제는 본문만 고치는 것이다.

AI가 홈페이지 내용을 답변에 넣는 과정에는 순서가 있다. 먼저 검색으로 문서를 찾는다. 그다음 찾은 문서의 순서를 다시 매긴다. 마지막으로 필요한 내용을 골라 답을 만든다.

연세대 인공지능학과 연구진은 이 세 단계를 나눠 실험했다. 약 17만 건의 웹 문서를 대상으로 처음 검색하는 단계부터 다시 만들었다. 기존 연구와 달리 이미 골라 놓은 문서만 본 것이 아니라, 처음부터 어떤 문서가 검색되는지를 살폈다.

본문을 열심히 고치면 오히려 밀릴 수 있을까?

그럴 수 있다.

본문에 인용문을 넣고, 통계를 넣고, 쉽게 쓰는 방법을 한꺼번에 적용했더니 검색 적중은 0.58에서 0.50으로 떨어졌다. 14% 감소한 수치다. 재정렬 적중도 1.00에서 0.83으로 17% 떨어졌다.

이유는 간단하다. 답을 만드는 AI가 보기 전에 검색 단계가 먼저 있기 때문이다.

검색에서 문서가 뒤로 밀리면 그다음 단계로 넘어갈 기회도 줄어든다. 연구에서는 순위 10위 안에 들어야 답 생성 단계로 넘어가도록 설정했다. 고친 문서 가운데 5.8%는 10위에서 11위로 밀려났다.

본문의 내용을 더 좋게 만드는 것과 검색에서 먼저 발견되는 것은 같은 문제가 아니다.

따라서 홈페이지를 고칠 때는 문장만 보는 것이 아니라 문서 전체 구조를 같이 봐야 한다.

제목과 소제목도 정말 중요한가?

중요하다.

제목, 메타 설명, 소제목, 스키마 같은 구조 정보를 함께 고친 경우 검색 적중이 높아졌다. 연구에서는 이런 구조 정보가 핵심 낱말이 모이는 자리라서 검색 단계에서 먼저 활용될 수 있다고 설명한다.

특히 모든 내용을 한꺼번에 고치는 것보다 검색, 재정렬, 답 생성이라는 단계에 맞춰 고치는 방법이 더 높은 결과를 보였다. 검색 적중은 0.58에서 0.75로 28% 올랐고, 인용 비율은 0.50에서 0.58로 올랐다.

다만 여기서 한 가지는 구분해야 한다. 검색에서 잘 뽑히는 것과 좋은 답을 만드는 것은 같은 기준이 아니다.

실험에서 고치기 전후 3,000건을 비교했을 때 질문에 제대로 답한 비율은 88.9%와 87.3%로 크게 다르지 않았다.

즉, 검색에 잘 걸리게 만드는 작업만으로 답의 품질이 자동으로 좋아진다고 볼 수는 없다.

핵심 낱말을 많이 넣으면 더 잘 나올까?

그렇지도 않다.

실험에서는 짧고 핵심 낱말이 빽빽한 글이 검색 단계에서는 더 좋은 결과를 보였다. 평균 296낱말인 글의 검색 승률은 42.2%였고, 평균 782낱말인 글은 38.0%였다.

하지만 재정렬 단계에서는 결과가 뒤집혔다. 낱말만 빽빽한 글의 승률은 13.0%였고, 질문에 바로 답한 긴 글은 63.1%였다.

이 차이가 중요한 이유는 검색된 뒤에는 AI가 단순히 낱말이 들어 있는지만 보는 것이 아니기 때문이다. 질문에 실제로 필요한 내용이 있는지, 질문에 답하기 좋은 문서인지가 다시 중요해진다.

연구진이 순위를 높인 경우로 꼽은 것도 두 가지다. 질문이 필요로 하는 내용을 더한 경우와 답을 첫 문단에 둔 경우다.

결국 고객이 궁금해하는 낱말을 많이 넣는 것만으로는 부족하다. 그 낱말을 이용해 고객의 질문에 실제로 답해야 한다.

사장님 홈페이지는 어떻게 고치면 될까?

먼저 페이지 제목을 살펴보면 된다. 고객이 어떤 질문으로 업체를 찾을지 생각하고 그 질문의 핵심 낱말을 제목에 넣는다.

메타 설명도 같은 방식으로 본다. 페이지를 설명하는 문장에 고객이 찾는 핵심 내용을 담는다.

소제목은 고객이 물을 법한 질문으로 만든다. 본문을 읽지 않아도 어떤 질문에 답하는 페이지인지 알 수 있게 하는 방식이다.

그리고 첫 문단에서는 답을 먼저 말하는 것이 좋다. 중요한 내용을 뒤쪽에 숨기기보다 고객이 가장 궁금해하는 답부터 보여주는 것이다.

마지막으로 핵심 낱말을 나열하는 방식은 피한다. 낱말을 넣는 것보다 그 낱말을 사용해 질문에 답하는 문장을 만드는 것이 중요하다.

예를 들어 고객이 어떤 서비스를 어디에서 받을 수 있는지 궁금해할 수 있다면, 페이지 제목과 소제목에서 그 질문의 핵심 내용을 분명하게 보여줄 수 있다. 첫 문단에서는 고객이 가장 먼저 알고 싶은 답을 제시한다. 이어지는 본문에서는 그 답을 이해하는 데 필요한 내용을 설명한다.

이렇게 보면 홈페이지를 AI에 잘 나오게 만드는 작업은 본문 문장 몇 개를 바꾸는 일이 아니다. 검색될 때 필요한 구조를 만들고, 검색된 뒤에는 질문에 맞는 내용을 보여주는 작업이다.

다만 이번 실험을 국내 AI 검색 결과에 그대로 적용해서는 안 된다. 연구진이 사용한 문서는 영어 웹 문서다. 네이버나 챗GPT가 실제로 검색하는 순서와 같다고 볼 수는 없다.

그래도 사장님 홈페이지를 고칠 때 살펴볼 기준은 분명하다. 본문만 고치지 않는다. 제목과 설명, 소제목 같은 구조를 함께 본다. 그리고 낱말을 채우는 데 그치지 않고 고객의 질문에 바로 답한다.

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자료 출처

• Kim·Lee 외 「SAGEO Arena」 arXiv 2602.12187(연세대, KDD 2026)
• SAGEO Arena 코드 저장소(깃허브)
• Aggarwal 외 「GEO: Generative Engine Optimization」 arXiv 2311.09735(프린스턴, 질문 1만 개)
• Yu 외 「Structural Feature Engineering for GEO」 arXiv 2603.29979 — 구조만으로 +17.3%
• 구글 검색 센터 「AI 기능과 웹사이트」