'자격증을 그렇게 많이 올렸는데 왜 ChatGPT는 우리 병원을 인용하지 않을까요?' 얼마 전 한 성형외과 원장님이 답답함을 토로하셨습니다. 전문의 자격증과 학회 인증서로 페이지가 빼곡했는데, 정작 환자가 '이 시술 주의사항 알려줘'라고 AI에게 물으면 인용되는 건 늘 다른 곳이었습니다. 왜 이런 일이 벌어질까요? AI 검색이 신뢰하는 콘텐츠를 두고 자주 받는 질문에 하나씩 답해보겠습니다.
자격증을 많이 걸어두면 AI가 신뢰하지 않나요?
그것만으로는 부족합니다. AI 검색은 이제 '얼마나 많은 자격을 걸어뒀는가'가 아니라 '누가, 어떤 경험으로 썼는가'를 먼저 보기 때문인데요. 구글이 품질평가 가이드라인에서 E-E-A-T의 첫 번째 E, 경험(Experience)을 강조한 이유가 여기 있습니다. E-E-A-T는 경험과 전문성, 권위, 신뢰의 네 축입니다. AI가 넘쳐나는 시대에 사람이 쓴 글과 대량 생성된 AI 글을 가르는 결정적 차이가 바로 이 경험입니다. AI는 자격증 이미지는 복제해도 '내가 직접 겪었다'는 1인칭 경험만큼은 흉내 내지 못하기 때문입니다. 특히 건강과 돈, 안전을 다루는 YMYL 주제에서는 이 기준이 훨씬 더 엄격해집니다.
그럼 경험은 콘텐츠에 어떻게 담아야 하나요?
앞의 성형외과가 실제로 바꾼 방식이 좋은 예입니다. 자격증 나열 대신, 원장이 직접 '지난 5년간 이 시술을 집도하며 겪은 부작용 사례와 그때의 판단'을 1인칭으로 풀어냈습니다. 실제 경과 데이터도 표로 정리했고요. 개선 3개월 뒤 관련 질문에서 ChatGPT와 Perplexity 인용에 이름이 등장했고 상담 문의가 약 40% 늘었습니다. 금융 사례는 더 인상적입니다. 한 자산관리 핀테크는 처음에 외부 기관 통계만 인용했는데, 남의 데이터를 옮긴 글은 AI가 원출처인 기관을 인용할 이유는 돼도 그 회사를 인용할 이유는 되지 못했습니다. 방향을 바꿔 이용자 1,200명을 대상으로 자체 설문을 돌려 그 결과를 담자, 6개월에 걸쳐 특정 금융 질문에서 브랜드 언급률이 0%에서 18%로 올라갔습니다. 핵심은 남의 데이터가 아니라 우리가 직접 만든 근거입니다. 물론 매번 매끄럽지는 않았습니다. 한 법무법인은 익명성을 지키려 저자를 '변호사'로만 표기했는데, AI가 저자를 식별하지 못해 초기 성과가 없었습니다. 담당 변호사 실명과 프로필을 연결하고 나서야 전문직 질문에서 인용이 잡히기 시작했죠. E-E-A-T는 한 번에 완성되는 게 아니라 부딪히며 신뢰 신호를 하나씩 채워가는 과정에 가깝습니다.
우리는 병원, 금융이라 더 신경 쓸 게 있을까요?
있습니다. YMYL 산업일수록 플랫폼마다 신뢰하는 소스가 다르다는 점을 알아둬야 합니다. 같은 질문이라도 인용되는 곳이 갈리는데요. '생명보험 고르는 법'을 물으면 구글 AI Mode는 보험감독기관 같은 중립 소스를 앞세우는 반면, 어떤 모델은 보험사 위주로 인용해 편향 소지를 남깁니다. '심장마비 징후' 같은 건강 질문에서는 대부분의 AI가 유명 의료기관을 인용하고요. 그러니 병의원이라면 공신력 있는 의료 권위와 나란히 설 근거를, 금융이라면 검증 가능한 중립 데이터를 갖추는 쪽이 유리합니다. 여기서 놓치기 쉬운 진실이 있습니다. 아직 어떤 AI 모델도 개인의 전체 맥락, 이를테면 특정 치료에 대한 반응이나 복합적인 건강 상태까지는 이해하지 못합니다. 바로 그 빈자리를 채우는 현장 경험이 결국 AI에 인용되는 콘텐츠가 됩니다.
그럼 AI로 글을 쓰면 무조건 불리한가요?
그렇지 않습니다. 흔한 오해인데요. 구글이 2025년 개정에서 겨냥한 건 원본성과 가치 없이 대량으로 찍어낸 저노력 콘텐츠입니다. 다른 사이트를 복사하거나 살짝 바꿔 쓴 글, 실체 없이 분량만 채운 글이 대상이죠. AI를 쓰지 말라는 게 아니라, AI로 양만 늘린 글은 인용은커녕 노출에서도 밀린다는 신호입니다. 반대로 같은 도구를 쓰더라도 사람이 겪은 경험과 자체 근거를 얹으면 문제가 되지 않습니다. 핵심은 도구가 아니라 '무엇을 더했는가'입니다.
정리하면 무엇부터 손봐야 하나요?
신뢰 신호에는 순서가 있습니다. 첫째, 저자를 드러내세요. 실명과 직책, 검증 가능한 프로필이 필요합니다. 익명 운영은 AI가 누가 썼는지 식별하지 못하게 만들고 YMYL에서는 곧바로 신뢰 판단에서 밀립니다. 둘째, 겪은 일을 1인칭으로 서술하세요. '우리는 이렇게 합니다'보다 '직접 해보니 이랬습니다'가 힘을 갖습니다. 셋째, 자체 데이터로 뒷받침하세요. 설문과 실측, 사례 수치가 AI가 복제할 수 없는 원본 근거가 됩니다. 넷째, 출처를 투명하게 밝히세요. 근거 링크와 구조화 데이터가 검증 가능성을 높입니다. 지금 우리 페이지 한 편을 열어 저자 이름과 1인칭 서술, 자체 데이터가 담겨 있는지 확인해 보시길 권합니다. 그 세 가지가 모두 빠져 있다면, AI가 우리를 외면하는 이유는 이미 답이 나와 있는 셈입니다.
