왜 챗GPT에는 나오는데 제미나이에는 안 나올까?

챗GPT에 우리 회사가 나오는데 제미나이에는 안 나오는 일은 흔하다. 같은 질문에 같은 회사 이름이 나온 비율은 30.3%였고, 같은 웹사이트를 인용한 비율은 6.1%였다. AI마다 답을 만들 때 읽는 웹사이트와 정보의 종류가 다르기 때문이다.

챗GPT에는 나오는데 왜 제미나이에는 안 나올까?

실제로 이런 일이 생긴다.

「챗GPT에 우리 병원이 나오는데, 제미나이에는 없어요.」

반대도 가능하다. 어느 쪽이 틀렸다고 보기 어렵다. AI마다 답을 만드는 과정에서 참고하는 정보가 다르기 때문이다.

2026년 상반기 2,275만 건의 인용을 분석한 조사에서도 이런 차이가 확인됐다. 같은 질문에 같은 웹사이트를 인용한 비율은 제미나이와 챗GPT 사이에서 6.1%였다. 같은 회사 이름이 나온 비율은 30.3%였다.

즉, 같은 회사가 두 AI에 모두 나오는 것보다 한쪽에만 나오는 일이 더 일반적이다.

실제로 AI끼리 얼마나 겹칠까?

조사마다 차이는 있지만, 엔진끼리 같은 자료를 보는 정도가 낮다는 결과가 반복된다.

여기서 중요한 것은 ‘회사 이름이 같다’와 ‘같은 페이지를 읽었다’가 다르다는 점이다.

같은 조사에서 같은 페이지가 일치한 비율은 6.8%였지만, 같은 회사 이름이 일치한 비율은 30.3%였다. 인용된 사이트의 79.6%는 한 엔진에만 등장했다.

챗GPT와 퍼플렉시티가 둘 다 인용한 도메인도 11%에 그쳤다.

다른 조사에서는 세 AI가 같은 1등 브랜드를 꼽은 비율이 41.6%였다. 식당·카페를 대상으로 한 조사에서는 엔진 간 상위 20곳 목록의 겹침이 0.33~0.54였다.

지역 서비스를 대상으로 한 연구에서도 엔진 간 답의 겹침은 0.1~20.6%로 차이가 컸다.

이 결과를 보면 AI 검색에서 한 엔진의 결과만 보고 전체를 판단하기 어렵다는 것을 알 수 있다.

한국에서 답에 붙는 자료도 다를까?

국내 조사에서도 엔진마다 답에 붙이는 인용 수가 달랐다.

퍼플렉시티는 답 하나에 평균 19.8개의 인용을 붙였고, 제미나이는 7.8개, 챗GPT는 4.0개였다.

퍼플렉시티가 더 많은 자료를 붙인다고 해서 챗GPT나 제미나이와 같은 자료를 본다는 뜻은 아니다.

오히려 답에 붙는 인용의 양 자체가 다르기 때문에, 어떤 AI에서 우리 회사가 인용되는지를 따로 확인해야 한다.

AI마다 어디를 읽는지가 다르다

결국 핵심은 여기에 있다.

AI가 같은 인터넷을 사용한다고 해서 같은 자료를 읽는 것은 아니다.

제미나이와 구글 AI 모드·AI 개요는 구글 색인, 유튜브, 구글 비즈니스 프로필·지도 등을 재료로 쓴다.

챗GPT는 구글 검색 결과, 빙, 자체 색인, 옐프 업체 카드, 상품 피드 등을 재료로 쓴다.

퍼플렉시티는 자체 색인을 사용하고 레딧, 언론, 블로그, 네이버 블로그까지 인용한다.

네이버 AI 브리핑은 네이버 블로그와 카페가 주요 재료다.

그래서 같은 업체라도 어떤 AI에서는 잘 잡히고 다른 AI에서는 빠질 수 있다.

예를 들어 구글 비즈니스 프로필이나 유튜브가 중요한 AI에서는 그 정보가 잘 갖춰져 있는 업체가 잡힐 수 있다. 반대로 AI 봇이 읽을 수 있는 홈페이지와 빙 색인이 중요한 곳에서는 홈페이지의 정보가 더 중요할 수 있다.

그렇다면 홈페이지에는 무엇을 준비해야 할까?

한 엔진에만 맞추면 다른 엔진에서 빠질 수 있다.

AI사이트코리아가 보는 핵심도 여기에 있다. 동네 사장님의 홈페이지가 AI가 읽을 수 있는 정보의 원천이 되어야 한다.

공통으로 준비할 것은 자기 홈페이지에 회사의 사실과 조건을 분명하게 적는 것이다.

주소, 시간, 가격 같은 정보도 한곳에서 확인할 수 있어야 한다. 서비스 내용을 설명하는 페이지도 필요하다. 다른 곳에서는 후기와 기사처럼 외부에서 업체를 설명하는 정보도 중요하다.

다만 모든 AI가 같은 방식으로 이 정보를 가져가는 것은 아니다.

그래서 「챗GPT에서 우리 회사가 나오는가」만 확인해서는 부족하다. 「제미나이에서는 나오는가」도 따로 봐야 한다.

그럼 우리 회사가 AI에 나오는지는 어떻게 확인할까?

가장 먼저 같은 질문을 여러 AI에 똑같이 던져야 한다.

예를 들어 고객이 실제로 할 법한 질문을 정하고, 챗GPT와 제미나이에 각각 3번씩 확인한다. 어느 엔진에서는 나오고 어느 엔진에서는 빠지는지 기록한다.

한쪽에서만 빠진다면 그 엔진이 주로 읽는 자리를 살펴보면 된다.

제미나이와 구글 계열에서 빠진다면 구글 색인, 유튜브, 구글 비즈니스 프로필·지도 같은 정보를 확인할 수 있다. 챗GPT에서 빠진다면 AI 봇이 읽을 수 있는 홈페이지와 빙 웹마스터 등록 등을 확인할 수 있다.

중요한 것은 한 번의 결과로 판단하지 않는 것이다.

AI의 답은 질문에 따라 달라질 수 있고, 엔진마다 참고하는 재료도 다르다. 따라서 여러 엔진에 같은 질문을 반복해서 던져야 어느 곳에서 우리 회사가 보이고, 어느 곳에서 빠지는지 알 수 있다.

AI 검색 시대에는 「우리 홈페이지가 검색되는가」만 보는 것으로 충분하지 않다.

「챗GPT가 읽을 수 있는가」와 「제미나이가 읽을 수 있는가」를 따로 봐야 한다.

한 엔진의 문이 열렸다고 다른 엔진의 문까지 열린 것은 아니다. AI사이트코리아가 홈페이지를 AI가 읽고 답에 넣을 수 있게 만드는 이유도 바로 이 차이 때문이다.

같이 읽을 글

• AI가 우리 가게를 아는지, 오늘 10분 안에 확인하는 법
• 같은 질문인데 AI마다 답이 다른 이유
• 제미나이에 우리 회사가 나오게 하는 법
• 챗GPT가 우리 회사를 답에 넣게 하는 법

자료 출처

• Wellows 「AI Citation Overlap Study」(2026년 1~6월, 인용 22,749,707건·질문 1,146,483개)
• Averi·Whitehat SEO — 챗GPT·퍼플렉시티 공통 인용 도메인 11%(정리)
• Żatuchin 「Who Owns the AI Recommendation?」 arXiv 2606.23057(2026년 6월) — 같은 1등 41.6%
• Pitenin 「Invisible to the Machine」 arXiv 2608.07069(2026년 8월) — 엔진 간 자카드 0.33~0.54
• Chen·Wang 외 「Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search」 arXiv 2509.08919(2025년 9월) — 지역 서비스 겹침 0.1~20.6%
• 함샤우트 글로벌 AI연구소 2026년 8월 보고(30개 산업·1,616질문) — 답당 인용 19.8·7.8·4.0(테크42 보도)
• Peec AI 「ChatGPT built its own search index」(2026년 9월 15일) — 구글 결과·빙·자체 색인 혼용
• Local Falcon — 오픈AI·옐프 계약과 챗GPT 로컬 출처(2026년 7월)
• 한국경제 「카페·블로그로 챗GPT 잡는다고?…네이버 의외의 승부수」(2026년 5월 28일) — 네이버 미디어 간담회, 이일구 콘텐츠 서비스 부문장: AI 브리핑·AI 검색 결과에 쓴 콘텐츠 중 네이버 이용자 글(UGC: 블로그·카페·지식iN 등) 70%