인용되는 문장과 인용되지 않는 문장

AI는 근거가 될 문장을 찾습니다

AI가 답을 만드는 과정은 글을 창작하는 것이 아니라 근거를 모아 재구성하는 것에 가깝습니다. 검색으로 문서를 가져오고, 그 안에서 답을 뒷받침할 문장을 골라 씁니다.

그래서 질문은 이렇게 바뀝니다. “좋은 글인가”가 아니라 “이 문장이 어떤 질문의 근거가 되는가”입니다.

“최고의 기술력으로 최상의 만족을 드립니다” 같은 문장은 어느 병원에 붙여도 말이 됩니다. 어느 질문의 근거도 되지 못합니다. AI가 이 문장을 인용할 이유가 없습니다.

연구가 확인한 것

KDD 2024에 발표된 GEO 연구가 9가지 최적화 기법을 시험했습니다. 상위에 오른 것은 세 가지였습니다.

• 출처 인용 추가 · 주장 뒤에 근거 출처를 붙이기
• 인용문 추가 · 관련 발언·문헌을 직접 인용하기
• 통계 추가 · 정량 수치를 넣기

반대로 키워드 반복은 기준선보다 오히려 나빴습니다. 논문은 전통적 SEO 기법이 생성형 엔진 답변에는 “거의 또는 전혀 개선을 주지 못한다”고 적었습니다.

실무에서 쓰는 네 가지 요소

연구 결과와 현장 관찰을 합치면, 인용되는 문단에는 대체로 네 가지가 한 문단 안에 들어 있습니다.

요소	없을 때	있을 때
이름	“저희 병원은”	“○○피부과는”
지역	(없음)	“강남역 3번 출구”
서비스명	“최신 장비로”	“써마지 FLX”
우리만의 사실	“풍부한 경험”	“2018년부터 누적 3,200건”

네 가지가 흩어져 있으면 소용이 없습니다. 한 문단 안에 함께 있어야 AI가 그 문단을 하나의 근거로 집어 올립니다.

구글이 하지 말라고 한 것

여기서 조심할 지점이 있습니다. “AI가 읽기 쉽게 콘텐츠를 잘게 쪼개라”는 조언이 널리 퍼져 있는데, 구글은 공식 문서에서 이를 하지 말라고 명시했습니다.

AI가 더 잘 이해하도록 콘텐츠를 잘게 나눌 필요는 없습니다.

같은 목록에 “AI 전용으로 콘텐츠를 다시 쓰기”, “인위적으로 언급을 만들어내기”도 들어 있습니다. 기계를 위한 별도 버전을 만드는 접근은 권장되지 않습니다.

그리고 알아둬야 할 불편한 사실

문장을 아무리 잘 써도 통제되지 않는 부분이 있습니다.

스탠퍼드 연구진이 생성형 검색엔진 4종을 평가한 결과, 생성된 문장 중 51.5%만이 인용으로 온전히 뒷받침됐습니다. EMNLP 2024 연구는 프롬프트 인젝션으로 인용 순위를 조작할 수 있음을 실증했습니다.

그래서 목표를 “특정 순위 확보”로 잡으면 안 됩니다. 현실적인 목표는 AI가 근거로 삼을 만한 문장을 우리 쪽에 충분히 쌓아두고, 실제로 어떻게 언급되는지 계속 측정하는 것입니다.