검색 1위 제품 페이지가 ChatGPT에서 완전히 사라지는 일이 실제로 일어나고 있습니다. 단순히 콘텐츠가 부족해서가 아니라, AI가 그 페이지를 처음부터 읽지 못하기 때문입니다.

Similarweb SEO 디렉터 Limor Barenholtz가 AI 검색에서 제품 페이지가 실제로 어떻게 평가받는지를 분석한 글을 발표했습니다. 핵심은 단순합니다. AI가 제품 페이지를 평가하는 기준이 구글과 근본적으로 다르다는 것입니다.

출처: AEO for SaaS: Optimize Product Pages for AI Search – Similarweb Blog

시장 1위인데 AI 추천에 23%만 등장한 이유

Metricus가 2026년 CRM 추천 쿼리를 8개 AI 시스템에서 동일하게 실행한 결과, 매출과 고객 수 기준으로 시장 1위인 플랫폼은 AI 응답의 23%에만 등장했습니다. 반면 시장 점유율은 낮지만 콘텐츠 구조가 정돈된 경쟁사는 78%에 등장했고, 두 AI 플랫폼은 시장 1위를 아예 언급조차 하지 않았습니다.

원인은 기술적인 것이었습니다. 시장 1위의 가격 페이지는 JavaScript 뒤에 숨어 있었고, 경쟁사 사이트는 일반 HTML이었습니다.

GPTBot, ClaudeBot 같은 AI 크롤러는 JavaScript를 실행하지 못합니다. React나 Vue 같은 프레임워크로 클라이언트 사이드에서 콘텐츠를 로드하는 페이지를 AI 크롤러가 방문하면 빈 껍데기만 보입니다. 구글은 자체 JS 렌더링 파이프라인을 갖추고 있어 이 페이지를 읽을 수 있지만, AI 크롤러는 그렇지 않습니다. SEO 1위 페이지가 AI 검색에서 존재하지 않는 페이지가 되는 것이 바로 이 때문입니다.

SE Ranking이 12만 9천 개 도메인을 분석한 결과에서도 이 차이가 수치로 드러납니다. 첫 콘텐츠 렌더링이 0.4초 미만인 페이지는 ChatGPT 인용 횟수가 평균 6.7회였고, 1.13초 이상인 페이지는 2.1회에 그쳤습니다. 렌더링 속도 하나로 인용 횟수가 3배 차이가 납니다.

AI는 제품 페이지에서 무엇을 보는가

구글은 제품 페이지를 키워드 밀도와 백링크 권위로 평가합니다. AI는 다른 것을 봅니다. 이 소프트웨어가 무엇인지, 누구를 위한 것인지, 무엇과 연동되는지, 경쟁사와 어떻게 다른지를 명확히 읽어낼 수 있는가입니다.

구글 평가에서는 제목 태그, 메타 설명, H1이 핵심입니다. AI 평가에서는 SoftwareApplication 스키마, 가격 정보의 HTML 직접 노출, 구조화된 기능 목록이 핵심입니다. 구글은 콘텐츠가 얇거나 키워드 커버리지가 부족할 때 불이익을 줍니다. AI는 JS로 렌더링된 콘텐츠, 폼 뒤에 숨겨진 가격, 플랫폼마다 다른 제품 설명에서 신뢰를 잃습니다.

이 차이가 특히 두드러지는 게 블로그 AEO와 제품 페이지 AEO의 구분입니다. 지난 2년간 나온 대부분의 AEO 가이드는 블로그 콘텐츠 최적화 이야기였습니다. 블로그는 정보성 쿼리에 인용되고, 제품 페이지는 추천 쿼리에 인용됩니다. “CRM이 뭔가요?”와 “50명 규모 영업팀에 맞는 CRM 추천해줘”는 다른 인용 메커니즘을 통해 다른 페이지로 이어집니다. 블로그 최적화와 제품 페이지 최적화는 서로 다른 게임입니다.

실제 숫자가 이를 뒷받침합니다. Previsible이 LLM 유입 세션 196만 건을 분석한 결과, 솔루션·산업 페이지와 기능·툴 페이지는 사이트 평균 대비 7~9배 높은 AI 유입을 기록했습니다. AI는 이미 제품 페이지를 더 많이 보내고 있습니다. 단지 대부분의 제품 페이지가 준비가 안 되어 있을 뿐입니다.

엔티티 일관성: AI 신뢰를 결정하는 숨은 기준

AI는 한 페이지만 보지 않습니다. 웹사이트, G2, Capterra, LinkedIn, Crunchbase에서 같은 제품이 어떻게 설명되는지를 교차 확인하며 신뢰도를 판단합니다. 이 설명들이 서로 다르면, AI는 어느 하나를 신뢰하기 어려워합니다.

“세일즈 인텔리전스 플랫폼”, “B2B 데이터 툴”, “레비뉴 인텔리전스 소프트웨어”는 같은 제품을 가리키는 세 가지 서로 다른 설명입니다. 각각은 틀리지 않지만, 함께 놓이면 AI에게 세 가지 다른 엔티티처럼 보입니다. 이 불일치가 AI 추천 가능성을 낮춥니다.

이 지점은 앞서 AI Sparkup에서 다뤘던 문제와 연결됩니다. 제품 문서의 공백이 생기면 AI가 다른 출처로 채운다는 것, 그리고 그 내용이 정확하다는 보장이 없다는 것.

엔티티 일관성도 같은 맥락입니다. 공식 문서가 있어도 플랫폼마다 묘사가 달라지면, AI는 어느 것이 정확한지 알 수 없게 됩니다.

어떤 제품 페이지가 AI에 가장 많이 인용되는가

Previsible 데이터 기준으로, AI 인용 비율이 가장 높은 페이지 유형은 솔루션·산업 페이지(1.14%)와 기능·툴 페이지(0.95%)입니다. 가격 페이지는 0.46%로 낮은데, 대부분이 JS 뒤에 숨어 있거나 가격을 노출하지 않는 구조이기 때문으로 분석됩니다.

반면 원문이 주목하는 고ROI 페이지가 있습니다. 비교 페이지입니다. 구매를 검토 중인 B2B 바이어가 ChatGPT에 “우리 제품 vs 경쟁사”를 물었을 때, AI는 웹에서 찾을 수 있는 비교 콘텐츠를 종합해 답을 만듭니다. 자사가 직접 만든 비교 페이지가 없으면, 경쟁사가 작성한 비교 콘텐츠나 G2 헤드투헤드 데이터가 그 자리를 채웁니다.

ChatGPT가 “AI 플랫폼 기능 비교” 쿼리에 응답할 때 OpenAI의 기능 표를 직접 구성했는데, 이 데이터는 외부 인용 없이 OpenAI의 제품 페이지 콘텐츠에서 왔습니다. 기능을 구조화된 형식으로 명확하게 문서화한 제품은 AI가 생성하는 비교 표에 기본값으로 등장합니다.

AI 검색이 B2B 구매 여정의 첫 번째 접점이 되어가는 지금, 제품 페이지의 기술 구조는 단순한 개발 이슈가 아닌 가시성의 문제가 됩니다. 원문에는 스키마 마크업 구현 방법, llms.txt 구조화 전략, 통합 페이지를 활용한 인용 네트워크 구축 방법까지 상세히 담겨 있습니다.

참고자료: How AI systems crawl and index content for search visibility – Previsible