직원 다섯 명인 회사 대표가 챗GPT에 "작은 회사가 쓸 만한 회계 프로그램"을 물었다고 해보자. 답변에는 한 회계 소프트웨어 업체의 '요금제 비교' 페이지가 출처로 붙는다. 대표는 그 링크를 누르지 않는다. 브랜드 이름만 기억해 두었다가 검색창에 다시 쳐서 그 회사 홈페이지로 들어간다.
AI가 출처로 내세우는 페이지와 사람이 처음 도착하는 페이지가 다를 수 있다는 분석이 잇따르고 있다. 지난 10월에는 AI에서 넘어온 방문이 분석 도구에서 '직접 방문'으로 잡히는 일까지 벌어졌다.
인용은 안쪽 페이지에서, 방문은 홈페이지로 이뤄진다
미국 IT 매체 벤처비트는 7월 27일 이 현상을 다룬 로리 보스의 글을 실었다. 글이 소개한 시밀러웹 자료에 따르면 챗GPT가 인용한 URL의 65%는 사이트 구조상 2~3단계 아래에 있었지만, 추천 트래픽의 58.8%는 홈페이지에 도착했다.
시밀러웹은 챗GPT가 5월 7일 답변 속 브랜드 링크를 더 눈에 띄게 배치한 뒤 챗GPT발 방문 중 홈페이지 비중이 약 26~32%에서 약 60%로 뛰었고, 측정이 끝난 5월 20일까지 그 수준이 이어졌다고 밝혔다.
첫 도착지가 사이트 내부 검색 결과 페이지인 경우도 적지 않다. 검색 마케팅 업체 프리비저블이 GA4 속성 166곳의 AI 유입 세션 677만 건을 분석한 별도 조사에서 챗GPT 유입의 28.8%는 내부 검색 결과 페이지에서 시작됐다. SEO 도구 업체 에이레프스도 자사 사이트 AI 유입의 80% 이상이 홈·제품·무료 도구 페이지에 몰린다고 밝혔다.
벤처비트가 이 글에 "대부분의 사이트는 거꾸로 지어졌다"는 제목을 단 이유다. 사람이 실제로 도착하는 페이지가 이미 원하는 것을 아는 방문자를 맞을 준비가 돼 있지 않다는 진단이다.
링크는 안 눌러도 브랜드는 기억한다
구글 AI 요약의 출처 링크는 거의 눌리지 않았다. 미국 퓨리서치센터가 지난해 7월 미국 성인 900명의 브라우징 기록을 분석해 발표한 결과, 구글 검색에 AI 요약이 뜨면 검색 결과 링크를 누른 비율은 8%로 AI 요약이 없을 때(15%)의 절반 수준이었다. AI 요약 안의 출처 링크를 누른 비율은 1%에 그쳤다.
그렇다고 AI의 영향력이 작은 것은 아니다. 시밀러웹이 금융·여행·뷰티 분야를 분석해 6월 내놓은 결과에 따르면, AI에서 브랜드를 추천받은 사용자는 7일 안에 그 브랜드 사이트를 방문할 가능성이 추천받지 못한 경쟁사보다 2.5배 높았다. 이렇게 들어온 방문의 절반 이상은 브랜드명 검색을 거쳤다. AI는 링크 대신 검색창을 통해 손님을 보내는 셈이고, 분석 도구로는 그 손님이 AI에서 왔는지 알기 어렵다.
GPT-6와 함께 사라진 '꼬리표'
측정의 허점은 10월 그대로 드러났다. 오픈AI는 10월 7일 플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈, 8일 무료·고(Go) 요금제에 GPT-6 배포를 시작했다. AI 검색 분석 업체 LLM 펄스 표본에서 10월 9~11일 챗GPT발로 집계된 일평균 세션은 직전 2주 같은 요일보다 약 46% 줄었지만, 전체 트래픽 감소는 약 2%에 그쳤다.
주요 원인으로 지목된 것은 추적 정보 누락이었다. 답변 본문의 일부 링크에서 “챗GPT에서 왔다”는 꼬리표(utm_source=chatgpt.com)와 리퍼러가 함께 빠지면서, 구글 애널리틱스(GA4) 등에서 해당 방문이 '직접 방문'으로 잡힐 수 있었다. 어도비의 세드릭 휴슬러 시니어 디렉터가 기존 방문의 5% 이상이 챗GPT에서 오던 약 500개 페이지를 살펴보니, 10월 9~13일 챗GPT 방문은 직전 주보다 하루 약 3만1000건 줄고 직접 방문은 약 2만6000건 늘었다. 실제 방문도 일부 줄었는지는 공개 데이터로 확인하기 어렵다.
휴슬러는 오픈AI가 10월 14일 이를 버그로 확인해 줬다고 서치엔진저널에 전했고, 15일부터 꼬리표 복구가 시작됐다. 오픈AI의 공식 설명은 아직 없다. 누락 기간의 유입 출처는 꼬리표가 복구돼도 되살아나지 않는다. AI 추천을 보고 브랜드명을 검색하거나 주소를 직접 쳐서 들어온 방문은 애초에 AI 유입으로 잡히지 않는다. 기업 보고서 속 AI 유입이 실제보다 작게 잡힐 수 있다는 얘기다.
국내 기업의 AI 검색 대응은 아직 초기 단계다
콘텐츠 마케팅 기업 엘리펀트컴퍼니가 6월 공개한 ‘GEO Roadmap 2026’을 보면, 국내 기업 548곳의 GEO 진단 점수는 평균 46.4점(100점 만점)이었다. GEO는 챗GPT 같은 생성형 AI가 답을 만들 때 우리 회사 페이지를 찾아 읽고 출처로 인용하도록 사이트를 다듬는 작업이다. 조사 대상의 62%는 50점 미만인 '위험·주의' 구간에 머물렀다.
기본기도 부족했다. 53.6%는 스키마 마크업을 전혀 쓰지 않았다. 스키마 마크업은 페이지 코드 안에 '이건 가격', '이건 자주 묻는 질문', '이건 상품명' 같은 이름표를 붙여 두는 것이다. 사람 눈에는 보이지 않지만, 검색엔진과 AI는 이 이름표로 페이지 내용을 정확히 알아본다.
다만 이 점수는 엘리펀트컴퍼니가 운영하는 진단 도구인 ‘GEO 계산기'로 모은 데이터다. 국내 기업 전체를 대표하지 않고, AI 답변에 실제로 출처로 얼마나 자주 등장하는지를 뜻하는 AI 인용률을 직접 보여주는 지표도 아니다.
기업의 준비는 더딘데, 국내 검색 환경은 빠르게 바뀌고 있다. 네이버는 2025년 3월 ‘AI 브리핑'을 도입했고, 적용 비중은 같은 해 12월 전체 검색의 20%를 넘어 올해 7월 27%에 이르렀다. 연말 목표는 40%다. 다만 출처 클릭에 관해서는 해외 사례와 비교할 만한 공개 데이터를 찾기 어렵다.
처방은 두 개의 문을 모두 손보는 것이다
벤처비트 글은 네 가지 처방을 내놓는다. 첫째, AI가 인용하는 페이지와 사람이 도착하는 페이지를 따로 재서 비교한다. 둘째, 비교·문서·벤치마크 같은 깊은 페이지에 명확한 제목과 구체적인 주장, 내용을 설명하는 URL을 붙여 인용하기 쉽게 만든다. 셋째, 홈페이지 첫 화면에서 요금·상품 비교 페이지로 곧바로 이어지게 해 '답을 아는 손님'을 맞는다. 넷째, 사이트 안 검색을 고객을 맞는 창구로 본다.
10월 사건이 남긴 교훈도 있다. 분석 도구의 ‘AI 유입' 숫자만 믿지 말고 홈페이지 직접 방문과 브랜드명 검색 유입의 변화를 함께 봐야 한다. 웹 생태계가 어디로 갈지는 아직 불확실하지만 분명한 것은 하나다. AI가 읽는 깊은 페이지와 사람이 들어오는 대문, 이제 둘 다 손봐야 한다.
