표로 바꾸면 AI가 우리 홈페이지를 더 자주 인용할까?

표나 목록으로 홈페이지 글을 정리하면 AI가 우리 페이지를 출처로 새로 뽑아 줄까. 이번 실험만 보면 그 증거는 아직 약하다. 대신 이미 출처 후보가 된 페이지는 정리된 글일수록 답 하나에서 0.50번 더 인용됐다.

정말 표로 바꾸면 AI가 우리 홈페이지를 더 잘 가져갈까?

이번 실험은 이 질문을 꽤 직접적으로 확인했다. 연구진은 사람들이 실제로 물을 법한 질문 130개를 준비하고, GPT-5.4가 직접 웹을 검색해 답하게 했다. 질문은 10개 분야에서 골랐고, 같은 질문을 다섯 가지 말투로 물었다.

검색 결과에서 같은 사실을 똑같이 뒷받침하는 페이지 두 개를 골랐다. 그리고 두 페이지 가운데 한쪽의 글 모양만 줄글에서 제목·짧은 문단·목록이나 표가 있는 형태로 바꿨다. 사실과 숫자와 단서는 그대로 두고, 검색 결과와 나머지 조건도 바꾸지 않았다.

실험에 사용한 것은 113쌍이고, 다시 답하게 한 횟수는 452번이다. 즉, 「표가 보기 좋다」는 이야기가 아니라 같은 내용에서 글의 구조만 달라졌을 때 AI의 인용이 어떻게 달라지는지를 본 실험이다.

표로 정리하면 인용 횟수는 늘어난다

결과에는 차이가 있었다. 줄글은 답 하나당 평균 2.69번 인용됐고, 정리된 글은 3.12번 인용됐다. 단순 평균으로 16% 늘어난 셈이다.

두 페이지의 차이를 기준으로 추정했을 때도 정리된 글의 인용은 답 하나당 0.50번 늘었다. 여러 검정을 함께 보정한 뒤에도 이 차이는 우연으로 보기 어려웠다.

그런데 여기서 중요한 차이가 하나 있다. 「한 번이라도 인용됐느냐」를 따로 보면 결과가 달라진다.

그럼 AI 출처 목록에 새로 들어가는 건가?

그렇게 말하기는 어렵다. 연구진이 실험 전에 주된 결과로 정한 「한 번이라도 인용될 확률」은 정리된 글에서 4.5%포인트 높았다. 하지만 95% 범위가 −1.4에서 +10.4%포인트로 0을 포함했다.

즉, 이 실험에서는 정리된 글이 새롭게 출처로 뽑힐 가능성이 높아졌다고 확실하게 말할 수 없었다. 89개 묶음으로 나눠 봐도 정리된 글이 유리했던 묶음은 18개, 줄글이 유리했던 묶음은 10개였고, 61개는 변화가 없었다.

이것은 「표로 만들면 효과가 없다」는 뜻도 아니다. 이번 실험 규모에서는 8.5%포인트 이상의 차이여야 80% 확률로 잡아낼 수 있었고, 4.5%포인트는 그보다 작았다.

늘어난 인용은 무엇을 더 가져간 걸까?

늘어난 인용이 모두 새로운 사실을 발견해서 붙은 것은 아니다. 인용 표시 1,313개를 사실별로 맞춰 보니 48.6%는 두 페이지가 공통으로 담고 있던 사실에 붙었고, 50.7%는 해당 페이지에만 있는 내용에 붙었다.

특히 두 페이지가 똑같이 담고 있던 사실에 붙은 인용은 정리된 글에서 0.25번 늘었다. 이미 같은 내용을 뒷받침하는 경쟁 페이지가 있는데도 정리된 글 쪽이 더 자주 불린 것이다.

여권 예시에서도 같은 모습이 나왔다. 같은 사실을 담은 두 미국 국무부 페이지를 맞붙였을 때 줄글은 앞뒤 순서와 관계없이 0번 인용됐지만, 정리된 글은 3번 또는 4번 인용됐다. 경쟁 페이지는 네 경우 모두 인용됐다.

따라서 이 결과만 놓고 보면 「표로 바꾸면 없던 출처가 새로 생긴다」보다 「이미 선택 가능한 출처 가운데 정리된 페이지가 더 자주 불린다」는 해석이 더 가깝다.

검색 결과 앞에 있으면 무조건 유리할까?

검색 결과 순서는 실제로 큰 차이를 보였다. 처음 1위에 나온 페이지는 85.1%가 인용됐고, 5위 페이지는 42.8%가 인용됐다. 겉으로 보면 앞에 나온 페이지가 훨씬 유리해 보인다.

하지만 같은 페이지의 자리만 바꿔 보면 차이는 +7.9%포인트로 줄었다. 따로 확인한 56쌍에서는 차이가 0.0%포인트였다.

연구진은 앞자리에 있는 페이지가 많이 인용되는 이유를 단순히 「앞에 있어서」라고 보기는 어렵다고 해석했다. 애초에 관련성이 높거나 좋은 페이지가 앞에 놓이는 영향이 함께 있기 때문이다.

한 번 물어보고 결과를 믿어도 될까?

이 실험에서 또 하나 눈여겨볼 부분은 답변 자체의 흔들림이다. 같은 조건으로 120번 다시 답하게 했더니 「인용됐다」와 「인용되지 않았다」의 판정이 같았던 비율은 85.0%였다. 7번 중 1번 정도는 결과가 뒤집힌 셈이다.

인용된 페이지 조합이 똑같은 경우는 78.3%였고, 인용 횟수까지 똑같은 경우는 61.7%였다. 한 번의 답변에서 측정한 효과가 흔들린 이유 가운데 45%는 이런 우연한 변화에서 나왔다.

그렇다고 전체적인 방향까지 매번 달라진 것은 아니다. 30개 묶음을 새로 답하게 했을 때도 인용 증가폭은 +0.54번과 +0.55번으로 비슷했다.

목록 기호만 붙이면 된다는 방법도 확인되지 않았다. 글자는 그대로 두고 문장만 목록 줄로 나눈 실험에서는 전체 113쌍에서 +6.7%포인트였지만, 반복 확인한 30개 묶음에서는 −5.0%포인트로 방향이 바뀌었다.

기존에 나온 「표로 바꾸면 좋다」는 조사와 왜 다를까?

기존 조사에서는 결과가 같지 않았다. 2026년 3월 구조만 바꾼 실험은 6개 생성 엔진에서 인용률이 17.3% 올랐다고 했다. 반대로 6개 모델에 두 페이지만 넣은 25만 2,000번의 비교 실험에서는 글 구조만 바꾼 효과가 거의 없었다.

이번 실험은 이 두 결과와 다른 질문을 던졌다. 실제 검색 대화에서 경쟁하는 페이지들을 놓고, 정리된 글이 「인용되는 횟수」와 「한 번이라도 출처가 되는 확률」을 나눠 본 것이다.

그래서 이번 결과의 핵심은 한마디로 나누어 보는 데 있다. 「인용 횟수」에서는 +0.50번이라는 차이가 있었지만, 「새로 인용될 확률」에서는 +4.5%포인트라는 불확실한 결과가 나왔다.

홈페이지를 고칠 때는 무엇부터 봐야 할까?

여기서 사장님이 조심해서 봐야 할 부분이 있다. 이번 실험은 AI가 이미 읽은 페이지들 사이에서 어떤 페이지를 인용하는지를 본 것이다. 홈페이지 글을 고친 뒤 애초에 검색 결과에 더 잘 들어오는지는 이 실험에서 확인하지 않았다.

따라서 홈페이지가 AI 답변에 아예 나오지 않는다면 표부터 바꾸는 것만으로 해결된다고 볼 근거는 약하다. AI 봇을 막고 있는지, 고객이 실제로 물을 만한 질문과 맞는 내용을 갖추고 있는지부터 확인할 필요가 있다.

반대로 이미 AI 답변에서 가끔 출처로 나온다면 가격, 조건, 절차처럼 고객이 비교하거나 확인해야 하는 내용을 표와 목록으로 정리하는 것은 의미가 있다. 이번 실험에서는 이런 정리된 글이 답 하나당 인용 0.50번 더 불렸다.

마지막으로 한 번의 AI 답변만 보고 홈페이지의 변화를 판단하는 것도 조심해야 한다. 같은 조건에서도 인용 여부가 85.0%만 일치했기 때문이다. 한 번의 결과보다 같은 질문을 여러 번 확인해 전체적인 경향을 보는 편이 이 실험의 결과와 맞는다.

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자료 출처

• CITECHOICE: A Causal Audit of How Document Presentation Redistributes Citation Credit in Agentic Search(Selvam·Ghosh·2026년 9월 arXiv 제출·질문 130개·페이지 쌍 113개·재답변 452번·GPT-5.4)
• 같은 논문 전체 본문(HTML·부록의 순위별 인용률·데이터 흐름 표 포함)
• Structural Feature Engineering for Generative Engine Optimization(Yu·Yang·Ding·Sato·2026년 3월·구조만 바꾼 실험, 6개 엔진 인용률 +17.3%)
• What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines(Vishwakarma·Kumar·Jamidar·SIGIR 2026·6개 모델 25만 2,000번)
• GEO: Generative Engine Optimization(Aggarwal 외·프린스턴대 등·KDD 2024·질문 1만 개)
• Correctness is not Faithfulness in RAG Attributions(Wallat 외·2024년 12월·인용 표시와 실제 근거의 차이)
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