ChatGPT에게 뭔가 물으면 세 개의 출처를 인용합니다. 한 시간 뒤 비슷한 질문을 다시 던지면, 출처가 완전히 달라지기도 합니다. 이건 버그가 아닙니다. 원래 그렇게 작동하도록 설계된 겁니다.

웹 분석 업체 Similarweb이 ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode 같은 AI 검색이 답변에 어떤 사이트를 인용할지 정하는 과정을 실제 데이터로 뜯어봤습니다. 흔히 “AI는 RAG(검색증강생성)를 쓴다”는 설명에서 멈추는 경우가 많은데, 그 말은 사용자가 질문을 던지고 몇 개의 출처가 이름을 얻기까지 실제로 무슨 일이 벌어지는지는 알려주지 않습니다. 그 사이의 빈틈에서 대부분의 콘텐츠 전략이 어긋납니다. 구글 순위에만 맞춰 최적화하고 AI 인용은 자연히 따라올 거라 가정했다가, 왜 구글 1위 페이지는 ChatGPT에 한 번도 인용되지 않고 들어본 적 없는 페이지가 인용되는지 설명하지 못하는 식입니다.

출처: How AI Chooses Sites to Cite – Similarweb

네 단계를 통과해야 이름이 실린다

AI가 인용할 사이트를 고르는 과정은 매번 같은 순서로 반복되는 네 단계로 나뉩니다.

첫 단계는 수집입니다. AI는 질문을 여러 조각으로 쪼개, 각 조각에 답할 만한 페이지를 웹에서 찾습니다. “10인 규모 영업팀에 맞는 CRM”이라는 질문 하나가 CRM 비교, 소규모 팀 가격, 설정 시간, 연동 옵션처럼 여러 개의 병렬 검색으로 갈라지는 식입니다. 이 방식을 구글은 “쿼리 팬아웃(query fan-out)”이라 부르는데, 실제로 SSRN에 발표된 연구는 ChatGPT·Gemini·Perplexity 세 플랫폼에서 540개의 원 질문이 1,323개의 팬아웃 쿼리로 갈라지는 걸 확인했습니다.

두 번째는 읽기입니다. AI는 페이지 전체를 읽지 않고, 특정 문단만 뽑아냅니다. 그래서 3천 단어짜리 긴 글이 4백 단어짜리 짧은 글에 밀리는 일이 벌어집니다. 정작 가장 좋은 답이 다섯 개 섹션의 서론 밑에 파묻혀 있으면, 모델이 그 문단까지 도달하지 못할 수 있습니다. 반대로 각 섹션 앞부분에 답이 명확하고 그 자체로 완결된 문단이 있으면 뽑아내기 쉽습니다.

세 번째는 검증입니다. AI는 어떤 사실을 최종 답변에 넣기 전에, 그 사실이 다른 곳에서도 뒷받침되는지를 살핍니다. 2025년 10월 발표된 한 논문은 이 검증 단계를 별도 절차로 공식화했는데, 검색된 주장이 단순히 관련성 점수만 받는 게 아니라 실제로 뒷받침되는지 확인받는 과정을 거친다는 겁니다. 그 결과 한 페이지에서만 언급된 통계는 신중하게 다뤄지고, 여러 신뢰할 만한 출처가 공통으로 뒷받침하는 통계가 우선 채택됩니다. 유명하고 자주 인용되는 도메인이라도, 다른 출처들이 동의하는 버전을 갖고 있지 않으면 훨씬 작은 사이트에 그 자리를 내줄 수 있습니다.

마지막은 답변입니다. 앞의 두 단계를 통과한 문단만 최종 답변에 엮이고, 그 문단의 출처만 인용으로 이름을 얻습니다. 수집 단계에서 모아졌지만 검증을 통과하지 못한 나머지는, 원문이 구글에서 아무리 순위가 높아도 조용히 사라집니다.

구글 1위가 인용을 보장하지 않는 이유

Similarweb이 약 60만 건의 AI 인용 사례를 분석한 결과, AI 엔진은 인용 대상을 고를 때 전통적인 검색 순위보다 관련성, 명확성, 구조, 신뢰도를 더 무겁게 반영하는 것으로 나타났습니다. 같은 조사에서 플랫폼마다 인용하는 출처가 거의 겹치지 않는다는 사실도 확인됐는데, 이는 구글 순위 중심의 단일 전략으로는 설명이 안 되는 결과입니다.

이런 차이가 생기는 이유는 순위와 인용이 애초에 다른 문제를 풀기 때문입니다. 구글의 오가닉 순위는 페이지 전체가 오랜 시간에 걸쳐 질문과 얼마나 잘 맞는지를 평가합니다. 반면 앞서 설명한 읽기·검증 단계는 개별 문단 단위로, 그것도 각 질문마다 새로 평가합니다. 전체적으로는 평범한 페이지라도 아주 구체적인 팬아웃 질문 하나에 깔끔하게 답하는 문단 하나를 갖고 있다면, 오가닉 성과가 전혀 없어도 인용될 수 있다는 뜻입니다.

엔진마다 다른 인용 습관

가장 큰 착각은 “AI 인용 알고리즘”이 하나로 통일돼 있다는 가정입니다. 실제로는 각 엔진이 수집-읽기-검증-답변이라는 같은 틀 안에서 서로 다른 기본값을 갖고 움직입니다.

ChatGPT는 Bing과 구글의 색인을 함께 활용하지만, 인용 자체는 상업적이거나 시의성 있는 질문에서 주로 활성화되며 여전히 까다롭게 고릅니다. Perplexity는 질문이 들어올 때마다 실시간으로 웹을 크롤링해 최근 콘텐츠를 강하게 선호합니다. Google AI Mode는 구글 자체 색인을 쿼리 팬아웃 방식으로 훑으며 유튜브나 구글 비즈니스 프로필 같은 자사 서비스를 함께 인용하는 경향이 있습니다. Claude는 기본적으로 학습 데이터에 의존하다가, 웹 검색이 켜지면 실제로 가져온 문단에 직접 연결된 인용을 답니다.

Similarweb 자체 추적 데이터에 따르면 ChatGPT 답변 중 인용이 하나라도 포함된 비율은 2025년 1월 0.6%에서 그해 8월 2.8%로 늘었습니다. 인용이 점점 흔해지고는 있지만, 대화형 답변에서는 여전히 예외에 가깝습니다.

백링크와는 다른 경쟁

AI 인용은 한 번 걸어두면 계속 남는 백링크와 다릅니다. 매 응답마다 새로 생성되고, 다음에 비슷한 질문이 들어왔을 때 검증 단계에서 다른 출처가 이기면 그대로 사라질 수 있습니다. 한 번 자리 잡으면 유지되는 자산이라기보다, 질문이 들어올 때마다 처음부터 다시 겨루는 경쟁에 가깝습니다.

참고자료: How AI Platforms Search: Fan-Out Query Behavior Across Intent Types, Verticals, and Platforms