AI 추천 핵심: 구조화된 웹사이트가 꼭 필요할까?
마케팅을 하다 보면 종종 “홈페이지 꼭 만들어야 하나요?”라는 질문을 받습니다. 특히 요즘처럼 인스타그램 하나로 대박이 터지는 시대에는 더더욱 그렇죠. 대표적인 예가 바로 ‘런던베이글뮤지엄’입니다. 그들은 거창한 공식 웹사이트 없이도 매일 수천 명의 오픈런을 만들어냅니다.
여기서 흥미로운 지점이 생깁니다. 챗GPT나 제미나이(Gemini) 같은 AI에게 런던베이글뮤지엄을 물어보면, 놀랍게도 꽤 정확한 답변을 내놓습니다. 공식 홈페이지라는 ‘데이터 본진’이 없는데 AI는 도대체 어디서 정보를 긁어와서 학습한 걸까요? 그리고 그 학습된 정보는 과연 브랜드에게 유리하기만 할까요?
오늘은 AI가 정보 공백을 메우는 방식과, 앤써(Ansir)가 추구하는 AEO(AI 엔진 최적화)가 왜 필요한지 그 본질적인 차이를 이야기해보려 합니다.
1. 홈페이지가 없어도 AI가 정보를 학습하는 3가지 경로
공식 홈페이지가 없다고 해서 인터넷상에 데이터가 없는 것은 아닙니다. AI는 흩어진 ‘디지털 발자국(Digital Footprint)’을 무서운 속도로 수집해 지도를 그립니다.
첫째, 신뢰할 수 있는 제3의 플랫폼 (Authority Data) AI에게 네이버 플레이스, 구글 맵, 캐치테이블의 데이터는 ‘사실(Fact)’에 가깝습니다. 주소, 영업시간, 메뉴 가격 등은 여기서 가져옵니다.
둘째, 비정형 데이터의 총량 (Volume & Context) 맘카페의 “웨이팅 꿀팁”, 블로그의 “내돈내산 후기”, 인스타그램의 해시태그 등은 AI에게 ‘트렌드’를 읽게 합니다. AI는 수만 건의 텍스트를 분석해 “이곳은 베이글이 유명하고, 대기가 긴 핫플레이스”라는 속성(Attribute)을 스스로 정의합니다.
셋째, 엔티티(Entity) 교차 검증 뉴스 기사, 유튜브 영상, SNS 등 여러 채널에서 반복적으로 언급되는 고유 명사를 AI는 ‘실존하는 중요한 대상’으로 인식하고 지식 그래프에 등록합니다.
2. “유명하다고 알려져 있습니다”라는 AI 답변의 함정
하지만 여기서 문제가 발생합니다. 홈페이지가 없는 브랜드에 대해 AI가 내놓는 답변을 유심히 보면 묘하게 방어적입니다.
“런던베이글뮤지엄은 서울에서 가장 인기 있는 베이글 맛집 중 하나로 알려져 있습니다.” “주말에는 대기가 길 수 있다는 평이 많습니다.”
AI는 왜 이렇게 말할까요? 바로 ‘구조화된 확정 데이터’가 없기 때문입니다. AI 입장에서 수만 개의 리뷰는 ‘의견’이지 ‘팩트’가 아닙니다. 따라서 신뢰성을 잃지 않기 위해 “알려져 있다”, “평이 많다”는 식으로 책임을 회피하는 화법을 씁니다.
이런 모호함은 브랜드에게 두 가지 리스크를 줍니다.
정보의 왜곡: 최근 영업시간이 바뀌었어도, AI는 과거에 쌓인 방대한 리뷰 데이터를 더 신뢰해 옛날 정보를 안내할 수 있습니다.
부정적 이슈의 노출: 만약 최근 위생이나 노무 관련 이슈가 터져 뉴스화된다면, 공식 입장이 담긴 홈페이지 데이터가 없기 때문에 AI는 자극적인 뉴스를 최우선 정보로 학습해버립니다.
3. 앤써(Ansir) AEO 진단: AI에게 ‘정답’을 떠먹여 주는 기술
앤써(Ansir)가 하는 일은 AI가 스스로 추측하게 두는 것이 아니라, 우리가 원하는 정보를 ‘정답’으로 채택하도록 만드는 것입니다. 이를 런던베이글뮤지엄 사례에 대입해 AEO 진단을 해보겠습니다.
[Ansir AEO 진단 리포트]
진단 대상: 소셜 버즈량은 높으나 구조화된 웹 데이터가 부재한 브랜드
진단 도구: Ansir Proprietary AEO Audit Tool
1. 현재 상태 (As-Is)
데이터 출처: 90% 이상이 UGC(사용자 생성 콘텐츠)와 외부 플랫폼에 의존.
AI 인식: ‘인기 있는’, ‘대기가 긴’, ‘트렌디한’ 등의 형용사 위주로 브랜드가 정의됨.
리스크: 브랜드의 핵심 철학이나 메뉴의 전문성보다는 ‘웨이팅’이라는 현상에 집중됨.
2. 앤써 솔루션 (To-Be)
브랜드 엔티티 재정의: 단순한 ‘맛집’이 아니라 ‘영국 정통 방식의 프리미엄 베이글 브랜드’로 AI 지식 그래프를 수정.
구조화 데이터(Schema Markup) 적용: AI가 크롤링하기 가장 좋은 언어(JSON-LD)로 메뉴, 가격, 브랜드 스토리를 코딩하여 배포.
답변 통제권 확보: AI 검색 결과에서 블로그 리뷰보다 브랜드가 제공한 정보가 상위에 인용되도록 신뢰도 점수(Authority Score) 확보.
결론: AI는 가르치지 않으면 눈에 띄는 것(가십, 표면적 인기)만 배웁니다.
앤써는 AI에게 우리 브랜드의 ‘진짜 가치’를 가장 정확한 언어로 가르치는 튜터와 같습니다. 홈페이지 유무보다 중요한 것은 ‘AI가 읽을 수 있는 데이터가 준비되었는가’입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
네이버 플레이스나 인스타그램만으로도 충분히 장사가 잘 되는데, 굳이 홈페이지가 필요한가요?
플랫폼에 의존한 데이터는 ‘임대’한 것과 같습니다. 네이버나 인스타그램의 알고리즘이 바뀌거나 계정이 차단되면 AI가 학습한 모든 데이터가 순식간에 사라질 위험이 있습니다. 홈페이지는 브랜드가 소유한 유일한 ‘데이터 본진’입니다. AI에게 언제나 변치 않는 ‘정답’을 제공하려면 흔들리지 않는 자사 홈페이지가 필수적입니다.
블로그에 글을 많이 쓰는 것과 홈페이지를 만드는 것은 AI 학습에 어떤 차이가 있나요?
블로그 글은 AI가 읽기에 ‘비정형 텍스트’에 불과합니다. 반면, 홈페이지는 ‘스키마 마크업(Schema Markup)’이라는 코드를 통해 AI에게 “이것은 가격이고, 이것은 메뉴이며, 이것은 브랜드 철학이다”라고 명확하게 구조화된 정보를 전달할 수 있습니다. AI는 정리되지 않은 긴 글보다 구조화된 코드를 훨씬 더 신뢰하고 우선적으로 인용합니다.
앤써의 제작 방식은 무엇이 다른가요?
화려한 디자인만 강조하는 과거의 홈페이지는 비싸고 무거웠습니다. 앤써는 AI가 가장 읽기 쉽고 좋아하는 구조로 ‘AEO 최적화 홈페이지’를 제작합니다. 불필요한 기능은 덜어내고, 검색 엔진이 점수를 높게 주는 기술적 요소(SEO/AEO Tech)에 집중하기 때문에 합리적인 비용으로 AI 검색 상위 노출이라는 확실한 효과를 얻을 수 있습니다.
홈페이지가 있으면 AI 검색 결과가 어떻게 달라지나요?
홈페이지가 없으면 AI는 “~~라더라” 같은 리뷰 기반의 추측성 답변을 내놓습니다. 하지만 앤써가 제작한 AEO 홈페이지가 있다면, AI는 “공식 홈페이지에 따르면, 이 브랜드의 핵심 가치는 OO이며 현재 진행 중인 이벤트는 OO입니다”라며 귀사의 정보를 팩트(Fact)로 인용하여 사용자에게 전달합니다.
기존에 홈페이지가 있는데 AI 노출이 잘 안 됩니다. 새로 만들어야 하나요?
대부분의 기존 홈페이지는 ‘사람’이 보기 좋게만 만들어져 있어, AI ‘로봇’이 정보를 긁어가기 어려운 구조인 경우가 많습니다. 굳이 전체를 새로 만들지 않더라도, 앤써의 AEO 진단을 통해 AI가 읽지 못하는 코드 구조를 개편하거나, AI 친화적인 랜딩 페이지를 추가하는 것만으로도 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다.
