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AI 검색에 트래픽 절반을 빼앗긴 퍼블리셔들, ChatGPT는 어떤 기준으로 출처를 고르나

20년간 웹을 떠받쳐온 거래가 있었습니다. 콘텐츠를 만들면 구글이 트래픽을 보내고, 그 트래픽이 광고 수익이 되고, 그 수익으로 다시 콘텐츠를 만드는 순환이었죠. AI Overviews가 등장하기 전까지는요.

AI 검색 등장 후 오가닉 트래픽 하락 추이
사진 출처: The Inference

미국 주요 퍼블리셔 포트폴리오를 운영하는 Define Media Group이 공개한 데이터에 따르면, AI Overviews 확대 이후 오가닉 검색 트래픽이 기존 대비 42% 감소했습니다. 마케팅 전략가 Kevin Indig는 별도로 ChatGPT 응답 120만 건을 분석해 AI가 출처를 고르는 기준을 데이터로 규명했는데, 두 연구를 합쳐보면 지금 무슨 일이 일어나고 있는지가 선명하게 보입니다.

출처: Half Your Traffic Left. The SEO Industry Sent Thoughts and Frameworks. – The Inference

거래가 깨졌다

AI Overviews 이전, Define Media Group의 포트폴리오는 분기당 평균 17억 건의 오가닉 클릭을 기록했습니다. 2024년 5월 AI Overviews 출시 직후 16% 하락했고, 2025년 5월 확대 적용 이후 낙폭이 가팔라져 2025년 4분기에는 42%가 사라졌습니다.

무슨 일이 벌어진 걸까요. 구글은 이제 퍼블리셔의 콘텐츠를 크롤링해 답변을 합성한 뒤, 구글 화면에서 직접 제공합니다. 사용자는 원하는 정보를 얻고, 콘텐츠 생산자에겐 아무도 클릭하지 않는 인용 링크만 남습니다. 구글 검색 부문 VP Robby Stein이 “모델에게 링크를 다는 방법을 가르쳐야 했다”고 밝힌 것처럼, 외부 링크는 AI 시스템의 기본 동작이 아니라 나중에 추가된 기능이었습니다.

붕괴가 콘텐츠 유형에 따라 다르게 나타난다는 점도 눈에 띕니다. 속보성 트래픽은 오히려 103% 증가한 반면, ‘how-to 가이드’, ‘에버그린 설명 글’ 같은 콘텐츠는 40% 감소했습니다. SEO 업계가 지난 20년간 공들여 쌓아온 바로 그 콘텐츠 유형이 AI에 가장 먼저 흡수된 겁니다.

AI는 어떤 페이지를 고르나

그렇다면 AI는 살아남은 출처를 어떤 기준으로 선택하고 있을까요. Kevin Indig의 분석은 21,482건의 ChatGPT 인용 데이터를 바탕으로 세 가지를 규명합니다.

첫째, 인용은 극소수 도메인에 집중됩니다. 특정 주제에서 상위 10개 도메인이 전체 인용의 46%를, 상위 30개가 67%를 가져갑니다. 사실상 주제별로 30개의 자리만 존재하고, 나머지는 거의 보이지 않습니다. 다만 분야마다 편차가 있어, 교육·크립토 분야는 집중도가 극단적으로 높고 헬스케어·SaaS는 상대적으로 분산되어 있습니다.

둘째, ‘단일 키워드 페이지’보다 ‘질문 클러스터 페이지’가 유리합니다. 분석에서 인용 상위 5% 페이지는 예외 없이 카테고리 수준의 비교 가이드였습니다. “X란 무엇인가”, “어떻게 고르나”, “가격은 얼마인가”를 한 페이지에서 모두 다루는 구조입니다. 하나의 잘 설계된 페이지가 10개의 단일 주제 페이지보다 더 많은 쿼리에 걸쳐 인용됩니다.

셋째, AI는 페이지의 앞부분을 훨씬 많이 읽습니다. 인용의 집중이 가장 높은 구간은 페이지 전체의 10~20% 지점이고, 결론 부분은 전체 인용의 2~4%에 그쳤습니다. 핵심 주장과 데이터를 페이지 상단에 배치하는 것이 중요한 이유입니다.

대응이 없는 자리에 남은 질문

The Inference는 현재 SEO 업계의 두 가지 대응을 모두 비판합니다. “AI 인용 추적 대시보드를 만드는 쪽”은 실제 수익과 무관한 숫자를 팔고 있고, “장기 브랜드 경쟁력을 키우라는 쪽”은 맞는 말이지만 트래픽이 분기 단위로 빠져나가는 현실과 맞지 않는다는 겁니다.

더 근본적인 역설도 있습니다. AI 시스템은 크롤링할 콘텐츠가 있어야 작동하고, 그 콘텐츠를 학습 데이터로 씁니다. 그런데 바로 그 콘텐츠를 만드는 경제적 기반을 AI가 무너뜨리고 있는 상황입니다. 누가 이 순환을 지속 가능하게 만들 것인가에 대해, 지금은 아무도 답을 갖고 있지 않습니다.

두 글 모두 AI 검색 최적화의 전술적 체크리스트보다 훨씬 더 깊은 질문을 던집니다. 원문에서 각자의 방식으로 그 답을 찾아보시길 권합니다.

참고자료:


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