- 본문AI가 인용한 페이지 189곳 중 95.2%는 자바스크립트 없이 받은 HTML에도 본문이 300자 이상 들어 있었습니다.
- 구조화 데이터JSON-LD를 넣은 페이지는 58.2%였습니다. 인용의 필수 조건은 아니지만, 민간 사이트는 68.4%가 갖추고 있었습니다.
- 사이트맵·정규 주소사이트맵은 66.7%, canonical은 63.0%에서 확인되었습니다. 수정일(lastmod)까지 적은 곳은 41.8%였습니다.
네이버 AI · Gemini
최다 인용 페이지 1개씩
응답한 페이지 189곳
AI 검색은 페이지를 어떤 방식으로 읽습니까?
AI 검색은 검색 색인을 쓰는 경로와 답변 중에 페이지를 직접 여는 경로, 두 가지로 페이지를 읽습니다. Google은 AI 개요와 AI 모드에 근거 링크로 나오려면 페이지가 검색 색인에 들어 있어야 하며 추가 기술 요건은 없다고 안내합니다. OpenAI는 사용자가 질문하면 ChatGPT가 ChatGPT-User라는 이름으로 페이지를 직접 방문할 수 있다고 밝힙니다.
- 1검색 로봇이 미리 수집
- 2렌더링 후 색인에 저장
- 3AI가 색인에서 근거 선택
- 1질문을 받은 뒤 페이지 열기
- 2HTML을 받아 내용 확인
- 3답변에 근거로 표시
자바스크립트로 그리는 본문은 AI가 읽을 수 있습니까?
읽히는 경우도 있지만, AI가 인용한 페이지는 대부분 자바스크립트 없이도 본문을 보여 주었습니다. 응답한 189곳 중 180곳(95.2%)은 HTML 원본만으로 본문이 300자 이상이었고, 본문 글자 수의 중앙값은 4,402자였습니다. 브라우저로 열어 자바스크립트를 실행한 뒤의 글자 수와도 비교했습니다.
HTML 원본 본문이 300자 미만인 9곳도 모두 ChatGPT에 인용되었고, 그중 8곳은 다른 AI 2~3종에도 인용되었습니다. 검색 색인처럼 자바스크립트를 실행해 읽는 경로가 있기 때문으로 보이지만, 어떤 경로로 읽었는지는 이 점검으로 알 수 없습니다. 전체의 4.8%에 그치므로, 본문은 HTML에 직접 담는 것이 안전합니다.
React·Vue처럼 화면을 브라우저에서 그리는 사이트는 서버 렌더링이나 정적 생성으로 본문·제목·표를 HTML에 넣습니다. Google도 서버 렌더링이나 사전 렌더링을 권장합니다.
구조화 데이터는 AI 답변에 어떤 도움이 됩니까?
구조화 데이터는 인용의 필수 조건이 아니라, 페이지가 무엇에 관한 글인지 정확히 전달하는 보조 수단입니다. Google은 AI 기능에 나오기 위해 따로 넣어야 하는 schema.org 구조화 데이터는 없으며, 구조화 데이터가 화면의 글과 일치해야 한다고 안내합니다. 측정에서도 JSON-LD가 있는 인용 페이지는 189곳 중 110곳(58.2%)이었습니다.
공공기관은 법령·통계 같은 원문을 가진 출처로, 구조화 데이터가 적어도 많이 인용되었습니다. 반면 민간 사이트는 155곳 중 106곳(68.4%)이 JSON-LD를 갖추고 있어, 민간 사이트에서는 사실상 기본 항목에 가깝습니다.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "화면의 제목과 같은 문장",
"datePublished": "2026-10-11",
"dateModified": "2026-10-11",
"author": {
"@type": "Organization",
"name": "회사 정식 명칭"
}
}
</script>글 페이지에는 Article, 회사 소개에는 Organization, 경로 표시에는 BreadcrumbList를 먼저 넣습니다. FAQPage는 화면에 실제 질문과 답이 있을 때만 씁니다. 네이버 서치어드바이저도 검색로봇이 구조화된 데이터를 수집해 검색 반영에 활용하지만, 반영을 보장하지는 않는다고 안내합니다.
사이트맵과 정규 주소는 왜 다시 봐야 합니까?
새 글과 고친 글을 빨리 찾게 하고, 같은 글이 여러 주소로 나뉘지 않게 하기 위해서입니다. Microsoft Bing은 AI 검색에서 사이트맵의 수정일(lastmod)이 다시 수집할 주소의 우선순위를 정하는 핵심 신호라고 설명합니다. 그러나 인용 사이트 189곳 중 사이트맵이 확인된 곳은 126곳(66.7%), lastmod까지 적은 곳은 79곳(41.8%)이었습니다.
canonical은 같은 글이 정렬·추적 변수 때문에 여러 주소로 열릴 때 대표 주소를 알려 줍니다. 사이트맵에는 실제 본문이 바뀐 날짜를 lastmod로 적고, 글 화면과 구조화 데이터에도 작성일과 수정일을 같은 값으로 표시합니다.
무엇부터 점검합니까? — 10개 항목 점검표
HTML 본문부터 점검합니다. 본문이 읽히지 않으면 구조화 데이터나 사이트맵을 갖춰도 근거로 쓰일 내용이 없기 때문입니다. 아래 표의 오른쪽 비율은 이번에 점검한 인용 페이지에서 그 항목을 갖춘 비율입니다(렌더링은 187곳, 나머지는 189곳 기준).
| 항목 | 확인할 것 | 인용 페이지 |
|---|---|---|
| 본문 | HTML 원본에 본문 문장이 있는가 | 95.2% |
| 렌더링 | 실행 전후 글자 수 차이가 작은가 | 68.4% |
| 제목 | title이 있는가 | 97.9% |
| 설명 | meta description이 있는가 | 78.3% |
| 제목 구조 | h1이 하나인가 | 70.4% |
| 구조화 데이터 | JSON-LD가 오류 없이 해석되는가 | 56.1% |
| 일치 | 구조화 데이터와 화면 글이 같은가 | 직접 확인 |
| 정규 주소 | canonical이 자기 주소인가 | 57.1% |
| 사이트맵 | 사이트맵과 lastmod가 있는가 | 66.7% · 41.8% |
| 날짜 | 작성·수정일을 태그(datePublished 등)로 적었는가 | 46.6% |
점검은 브라우저의 「페이지 소스 보기」로 HTML 원본에 본문 문장이 있는지 확인하는 것부터 시작합니다. 구조화 데이터는 Google 리치 결과 테스트나 schema.org 검사기(Schema Markup Validator)로 해석 오류를 확인하고, 사이트맵은 사이트 주소 뒤에 /sitemap.xml을 입력해 확인합니다. 크롤러 차단 여부는 robots.txt와 서버 응답으로 따로 확인합니다. 방법은 아래 「함께 보면 좋은 글」의 두 글에 정리했습니다.
이 수치는 AI가 인용한 페이지의 특징이며, 인용되지 않은 페이지와 비교한 결과가 아닙니다. 따라서 이 항목을 갖추면 인용된다는 인과관계를 뜻하지 않습니다. 표본은 인용 상위 200곳이고, 측정 질문은 OptiGEO가 측정하는 업종의 질문이라 모든 업종을 대표하지는 않습니다.
이 글은 2026년 8~9월 OptiGEO 측정과 2026년 10월 11일 페이지 점검 결과, 각 기업의 공식 문서를 바탕으로 작성했습니다.
참고 자료
- Google Search Central — AI features and your website
- Google Search Central — Understand JavaScript SEO basics
- Google Search Central — General structured data guidelines
- Google Search Central — How to specify a canonical URL
- Google Search Central — Build and submit a sitemap
- Microsoft Bing Webmaster Blog — Keeping Content Discoverable with Sitemaps in AI Powered Search
- OpenAI — Overview of OpenAI Crawlers
- 네이버 서치어드바이저 — 구조화된 데이터 소개