# 주제는 맞는데, 왜 AI는 우리 페이지를 인용하지 않을까?

_전부 다시 쓰지 않아도 된다_

> 버지니아공대·저장대 연구진은 AI가 페이지를 인용하지 않는 이유의 62.2%가 질문과 내용의 어긋남이라고 분석했다. 원문의 5%만 고쳐도 인용이 40% 넘게 늘었다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/why-a-page-is-not-cited-four-reasons
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-23

주제가 맞는데도 AI가 우리 홈페이지를 출처로 쓰지 않는 경우가 있다. 그렇다고 홈페이지 전체를 다시 쓸 필요는 없다. 먼저 빠진 이유를 찾고, 그 이유에 맞는 부분만 고치는 것이 핵심이다.

AI 인용에서 빠졌다고 해서 홈페이지 전체가 잘못된 것은 아니다.

## 우리 페이지가 빠지는 이유부터 찾아야 한다

미국 버지니아공대와 중국 저장대 연구진은 같은 주제를 다루는 페이지 가운데 AI가 인용한 페이지와 인용하지 않은 페이지를 짝지어 비교했다.

연구진은 인용에서 빠지는 이유를 나눠 살펴봤다. 그리고 이유에 맞춰 페이지를 고치는 AI인 AgentGEO를 만들었다.

조사에서 가장 많이 나온 이유는 기술 문제가 아니었다. 고객이 실제로 묻는 내용과 페이지에 적힌 내용이 서로 맞지 않는 경우가 가장 많았다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 조사 주체 | 버지니아공대·저장대 연구진 |
| 발표 | 2026년 3월(arXiv) |
| 방법 | 인용된 페이지와 빠진 페이지 짝 비교 |
| 실험 페이지 | 50개(최적화 실험) |
| 평가 | 고칠 때 쓰지 않은 새 질문으로 확인 |

이 결과가 중요한 이유는 간단하다. AI가 우리 페이지를 못 읽는다고 생각하기 전에, 고객의 질문에 맞는 답이 실제 페이지에 들어 있는지부터 봐야 한다는 뜻이다.

## 고객이 묻는 내용과 페이지가 정말 맞을까?

인용에서 빠지는 이유의 62.2%가 질문과 내용의 어긋남이었다.

예를 들어 고객은 무엇을 사야 하는지 묻는데 페이지에는 제품이나 서비스에 대한 설명만 있을 수 있다. 고객이 특정 지역을 전제로 묻는데 지역명이 페이지에 없을 수도 있다. 오래된 정보가 남아 있거나 다른 나라 기준으로 작성된 경우도 여기에 들어간다.

즉, 페이지가 주제와 관련이 있다는 것만으로는 충분하지 않다. 고객이 실제로 묻는 질문에 필요한 내용이 페이지 안에 있어야 한다.

| 이유 | 비율 | 예 |
|---|---|---|
| 질문과 어긋남 | 62.2% | 사려는 질문에 설명만 있음·지역명 없음·오래된 정보 |
| 쓰는 방식 | 27.1% | 너무 얕음·조각남·군더더기·표로 쓸 것을 긴 문단으로 |
| 읽기 실패(기술) | 10.1% | 봇 차단·자바스크립트로만 보이는 글·잡다한 메뉴 |
| 구조적 불리 | 0.6% | 위키백과가 같은 내용을 다룸·중요한 내용이 너무 뒤에 |

이 부분은 홈페이지를 처음부터 다시 쓰는 것과 다르다. 기존 글에서 고객의 질문과 맞지 않는 부분을 찾아 필요한 내용을 보완하는 작업이다.

## 글의 내용은 맞는데, 쓰는 방식 때문에 빠질 수도 있을까?

그럴 수 있다. 쓰는 방식의 문제는 27.1%였다.

페이지의 내용 자체는 질문과 관련이 있어도 너무 얕게 설명하거나, 정보가 여러 조각으로 흩어져 있으면 AI가 답에 쓰기 어려울 수 있다.

숫자나 조건처럼 한눈에 확인해야 할 내용을 긴 문단 속에 넣는 것도 영향을 줄 수 있다. 연구진은 이런 문제를 쓰는 방식의 문제로 분류했다.

그래서 글을 고칠 때 무조건 내용을 더 많이 넣는 것이 답은 아니다. 이미 있는 정보를 고객이 확인하기 쉬운 형태로 정리하는 것도 고치는 방법이다.

## AI가 우리 홈페이지를 못 읽는 것은 아닐까?

기술적인 읽기 실패도 있다. 하지만 전체에서 10.1%였다.

봇을 막는 설정이 있거나, 자바스크립트로만 글이 보이거나, 메뉴 같은 요소가 너무 많이 섞여 있는 경우가 여기에 해당한다.

따라서 AI가 페이지를 인용하지 않는다고 해서 곧바로 기술 문제라고 볼 수는 없다. 조사 결과만 보면 질문과 내용이 맞지 않는 경우가 기술 문제보다 훨씬 많았다.

| 먼저 볼 것 | 확인 방법 | 이유 비율 |
|---|---|---|
| 고객 질문에 가격·지역·조건이 있는가 | 고객이 실제로 묻는 문장과 페이지를 나란히 | 62.2% |
| 핵심 숫자가 표로 정리돼 있는가 | 긴 문단 속 숫자를 표로 | 27.1% |
| AI 봇이 읽을 수 있는가 | robots.txt·자바스크립트 확인 | 10.1% |
| 더 큰 곳이 같은 내용을 다루는가 | 우리만 아는 경험·사례를 더함 | 0.6% |

사장님이 직접 확인할 때도 순서를 정해두면 된다. 먼저 고객이 실제로 묻는 내용과 페이지의 내용을 나란히 보고, 그다음 글의 정리 상태를 확인하고, 마지막으로 AI가 읽을 수 있는 구조인지 살펴보면 된다.

## 그럼 홈페이지를 얼마나 고쳐야 할까?

여기서 중요한 결과가 하나 더 있다. 전부 다시 쓸 필요가 없다는 것이다.

연구진의 실험에서는 일반적인 방법으로 페이지를 고칠 때 원문의 평균 25%를 바꿨다. 반면 인용에서 빠진 이유를 먼저 찾고 그 이유에 맞춰 고친 방법은 원문의 5%만 바꾸고도 인용이 40% 넘게 늘었다.

50개 페이지를 대상으로 한 최적화 실험에서도 인용률은 57.0%에서 83.7%로 올랐다.

| 방법 | 바꾼 분량 | 결과 |
|---|---|---|
| 일반 요령으로 전체 고침 | 원문의 25% | 기준 |
| 이유를 찾아 고침 | 원문의 5% | 인용 40%↑ |
| 50개 페이지 인용률 | — | 57.0% → 83.7% |

핵심은 많이 고치는 것이 아니다. 잘못된 곳을 찾아 고치는 것이다.

예를 들어 고객의 질문에 필요한 지역명이나 조건이 빠졌다면 그 부분을 보완하면 된다. 긴 문단에 들어간 핵심 숫자를 정리해야 한다면 그 부분을 손보면 된다. 페이지를 읽지 못하게 만드는 기술 문제가 있다면 그 문제를 먼저 해결하면 된다.

페이지 전체를 새로 쓰는 것과는 다른 접근이다.

## 일반적인 글쓰기 요령부터 적용하면 될까?

그렇게 단순하게 접근하면 오히려 문제가 생길 수도 있다.

연구진은 일반적인 요령을 적용했을 때 전문 분야 글의 고유한 정보가 지워져 인용이 줄어드는 경우도 확인했다. 특히 이미 인용이 잘 되던 글에서 이런 일이 더 많이 나타났다.

따라서 AI 인용을 높이겠다는 이유로 모든 페이지를 비슷한 방식으로 다시 다듬는 것은 주의해야 한다.

먼저 현재 페이지가 왜 빠지는지 확인해야 한다. 질문과 어긋난 것인지, 쓰는 방식의 문제인지, 기술적인 읽기 실패인지 구분한 뒤 필요한 부분만 고치는 방식이 맞다.

## 아무리 고쳐도 인용되지 않는 페이지도 있을까?

있다.

연구진은 고친 뒤에도 163개 질문에서는 페이지가 인용되지 않았다고 설명했다. 그 이유 가운데 하나는 더 권위 있는 곳에서 같은 내용을 다루는 경우였다.

예를 들어 대학의 강의 소개 페이지가 「가장 좋은 온라인 강의」와 같은 질문에서 유명 강의 사이트와 경쟁해야 하는 상황이 있다. 이때 글의 표현만 고친다고 해결되지 않을 수 있다.

이런 경우에는 우리만 알고 있는 경험이나 사례처럼 다른 곳에서 쉽게 찾기 어려운 정보를 더하는 것이 방법으로 제시됐다.

중요한 것은 모든 인용 실패가 홈페이지의 글쓰기 문제는 아니라는 점이다. 페이지를 고쳐도 구조적으로 불리한 경우가 있다.

결국 AI가 우리 페이지를 인용하지 않는다고 해서 처음부터 다시 쓸 필요는 없다.

먼저 고객이 실제로 묻는 내용과 페이지가 맞는지 본다. 그다음 정보가 읽기 쉽게 정리돼 있는지 확인한다. 마지막으로 AI가 페이지를 읽을 수 있는지 살핀다.

조사 결과에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 질문과 내용의 어긋남이었다. 그러니 홈페이지를 손볼 때도 가장 먼저 이 부분부터 확인하는 것이 합리적이다.

① 질문과 내용의 어긋남이 인용 제외 이유의 62.2%였다. ② 쓰는 방식의 문제는 27.1%, 기술적인 읽기 실패는 10.1%였다. ③ 원문의 5%만 고쳐도 인용이 40% 넘게 늘었고, 50개 페이지 실험에서는 57.0%에서 83.7%로 올랐다. ④ 고친 뒤에도 163개 질문에서는 인용되지 않았으므로 모든 문제를 글 수정만으로 해결할 수 있는 것은 아니다.

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## 자료 출처

 

- Tian·Chen·Tang 외 「Diagnosing and Repairing Citation Failures in Generative Engine Optimization」 arXiv 2603.09296(버지니아공대·저장대, 2026년 3월)

- AgentGEO 프로젝트 페이지

- Aggarwal 외 「GEO: Generative Engine Optimization」 arXiv 2311.09735

- Kim·Lee 외 「SAGEO Arena」 arXiv 2602.12187(연세대, KDD 2026)

- 오픈AI 「Overview of OpenAI Crawlers」 — 봇별 역할