AI 검색 준비도는 ChatGPT, 구글 AI 개요, 네이버 AI 브리핑 같은 서비스가 사이트를 읽고 답변의 출처로 인용할 준비가 되어 있는지를 GenAI AEO 진단 점수(100점 만점)로 잰 값입니다. AI 답변 엔진은 여러 자료를 읽고 출처를 달아 요약해 주는 기자와 비슷합니다. 기자가 회사 홈페이지에서 떼어 쓸 만한 문장을 찾지 못하면 다른 매체의 기사나 경쟁사 자료를 인용합니다. 사이트 운영자에게 이 점수는 우리 사이트가 그 기자에게 읽히기 쉬운 자료인지 보여 주는 지표입니다. 사이트 내용이 좋은지, 실제로 AI 답변에 인용되는지는 재지 않았습니다.
젠아이랩스(GenAI Labs)가 2026년 9월 17일 국내 주요 사이트 103곳을 같은 기준으로 처음 관측했습니다. 점수가 나온 70곳 가운데 절반인 35곳이 40점 미만이었고 80점 이상은 1곳이었습니다. 같은 날, 같은 진단 프로그램과 기준으로 해외 주요 사이트 103곳도 재서 견줬습니다. 첫 관측 한 번의 스냅숏(특정한 날 한 번 찍은 사진 같은 기록)이며, 국내든 해외든 사이트 이름은 싣지 않습니다.
한눈에 보기
- 점수가 나온 국내 70곳의 평균은 42.0점으로, 같은 날 같은 기준으로 잰 해외 64곳 평균 57.0점보다 15.0점 낮았습니다.
- 차이는 제목 단계(H1·H2), 본문 분량, robots.txt의 사이트맵 줄처럼 페이지 뼈대와 기본 설정에서 가장 컸습니다.
- 점수가 나오지 않은 국내 33곳에는 사이트가 수집을 막은 곳과 젠아이랩스 크롤러의 한계로 접속하지 못한 곳이 섞여 있어 평균에서 뺐습니다.
이런 상황을 떠올려 보세요
중견 부품 제조사의 마케팅 담당자가 ChatGPT에 "국내 산업용 센서 업체는 어디가 있어?"라고 물어봅니다. 답변에는 경쟁사 두 곳과 업계 신문 기사가 출처로 달려 나오는데 정작 자기 회사는 없습니다. 홈페이지를 열어 보면 큰 제품 사진과 한 줄 슬로건, 이미지로 만든 소제목이 전부라 기계가 떼어 갈 문장이 거의 없습니다. 이 글은 이런 상태가 국내 주요 사이트에서 얼마나 흔한지 같은 잣대로 재 본 기록입니다.
국내 42.0점, 해외 57.0점
| 항목 | 국내 | 해외 |
|---|---|---|
| 관측한 사이트 | 103곳 | 103곳 |
| 점수가 나온 사이트 | 70곳(68.0%) | 64곳(62.1%) |
| 점수 평균 | 42.0점 | 57.0점 |
| 중앙값 | 40.0점 | 56.4점 |
| 가운데 절반이 걸친 구간(사분위 범위) | 25.6~60.0점 | 47.8~68.6점 |
| 가장 낮은 점수와 가장 높은 점수 | 12.0점, 80.4점 | 20.0점, 86.5점 |
| 40점 미만(개선 필요) | 35곳(50.0%) | 8곳(12.5%) |
| 80점 이상(우수) | 1곳(1.4%) | 3곳(4.7%) |
| 점수가 나오지 않은 사이트 | 33곳 | 39곳 |
중앙값은 점수 순으로 줄을 세웠을 때 한가운데 있는 사이트의 점수입니다. 가운데 절반이 걸친 구간(사분위 범위, interquartile range)은 아래쪽 4분의 1과 위쪽 4분의 1을 떼어 내고 남은 가운데 절반의 사이트가 놓인 범위입니다. 평균이 점수가 아주 높거나 낮은 몇몇 사이트에 끌려가지 않았는지 볼 때 씁니다.
어떻게 쟀나(요약)
국내와 해외 103곳씩을 대기업집단, 금융, 의료기관, 대학, 공공기관 등 12개 분야로 나누고, 같은 분야에는 국내와 해외를 같은 개수씩 배정해 분야마다 공개된 목록에서 정해진 순서대로 뽑았습니다. 측정 기준은 두 묶음 모두 GenAI AEO 무료 진단과 같습니다. 홈을 포함해 3페이지를 보고, 서버가 보낸 HTML(브라우저가 스크립트를 실행해 화면을 꾸미기 전, 서버가 처음 보내 주는 페이지 원본)만 분석하며, 진단 기준은 2026.09.15-2 판입니다1. 표본을 고른 방법과 방문 방식은 글 뒤쪽 "조사 방법" 절에 자세히 적었습니다.
무엇을 쟀나: 다섯 영역
젠아이랩스의 진단 서비스 GenAI AEO가 쓰는 다섯 영역 기준입니다1.
| 영역 | 배점 | 보는 것 |
|---|---|---|
| AI 크롤러 접근 | 20 | 정상 응답, AI 크롤러 9종 허용 여부, Crawl-delay, 사이트맵 선언, robots.txt 규칙 묶음 |
| 구조화 데이터 | 25 | JSON-LD 유무, 문법, 페이지를 설명하는 타입 |
| 답변 구조 | 25 | 질문형 소제목, 제목 바로 아래 답 문단, 제목 단계, 목록·표 |
| 콘텐츠 깊이 | 15 | 본문 분량, 최종 수정일, 외부 출처 링크 |
| 기업 정보 | 15 | 회사 정보 구조화 데이터, 공식 채널 연결(sameAs), 글쓴이 정보 |
표에 나온 말을 풀면 이렇습니다.
- 크롤러(crawler): 웹 페이지를 돌아다니며 읽어 가는 프로그램입니다. AI 서비스도 자기 크롤러로 사이트를 읽습니다.
- robots.txt: 사이트 주소 맨 뒤에
/robots.txt를 붙이면 보이는 안내 파일입니다. 크롤러에게 어디를 읽어도 되는지 알리는 건물 입구의 출입 안내판이며, 강제로 잠그는 자물쇠가 아니라 요청입니다. Crawl-delay는 요청 사이에 쉬는 시간을 부탁하는 줄이고, 사이트맵(sitemap)은 사이트의 페이지 주소를 모아 둔 목록 파일입니다. 파일 쓰는 법은 robots.txt로 AI 크롤러 설정하기에 정리했습니다. - 구조화 데이터(structured data)와 JSON-LD: 회사 이름, 주소, 글 작성일 같은 정보를 기계가 바로 읽는 형식으로 적은 데이터입니다. JSON-LD는 이 데이터를 페이지 안에 적는 가장 흔한 표기 방식입니다. 넣는 법은 AI 검색 최적화 체크리스트에 정리했습니다.
- 제목 단계(heading): H1은 페이지의 큰 제목, H2는 그 아래 소제목입니다. 신문의 머리기사 제목과 중간 제목을 떠올리면 됩니다.
- sameAs: 회사가 운영하는 공식 블로그, SNS 계정처럼 같은 회사를 가리키는 다른 주소를 구조화 데이터 안에 이어 적는 칸입니다.
전체 19개 항목 가운데 자바스크립트 실행 전후를 비교하는 1개 항목은 무료 진단 기준에 들어 있지 않아 이번 관측에서도 확인하지 않았습니다.
점수가 나온 곳과 나오지 않은 곳
| 결과 | 국내 | 해외 | 점수 평균에 넣었나 |
|---|---|---|---|
| 점수가 나옴 | 70곳 | 64곳 | 넣음 |
| robots.txt로 관측 크롤러를 거절 | 7곳 | 2곳 | 뺌 |
| HTTP 403으로 거절 | 6곳 | 15곳 | 뺌 |
| 접속하지 못함 | 15곳 | 15곳 | 뺌 |
| 본문을 스크립트로 그려 측정이 제한됨 | 3곳 | 3곳 | 뺌 |
| 다른 주소로 옮겨 감 | 2곳 | 4곳 | 뺌 |
HTTP 403은 서버가 요청을 받고도 "접근 금지"라고 돌려주는 응답 코드(response code)입니다. "다른 주소로 옮겨 감"은 리다이렉트(redirect, 방문자를 다른 주소로 자동으로 넘기는 설정) 때문에 관측하려던 주소가 다른 주소로 넘어간 경우입니다.
점수를 내지 못한 곳을 0점으로 치면 평균은 훨씬 낮아지지만 그렇게 계산하지 않았습니다. 막힌 곳과 접속하지 못한 곳은 준비가 안 된 사이트와 성격이 다르고, 그 안에는 젠아이랩스 측정 도구의 한계도 섞여 있기 때문입니다. 사유별로 아래에서 따로 설명합니다.
점수가 나온 70곳: 평균 42.0점, 절반이 40점 미만
GenAI AEO는 점수를 네 등급으로 나눕니다. 80점 이상 우수, 60점 이상 양호, 40점 이상 보통, 40점 미만 개선 필요입니다1.
| 등급 | 국내(70곳) | 해외(64곳) |
|---|---|---|
| 우수(80점 이상) | 1곳(1.4%) | 3곳(4.7%) |
| 양호(60~79점) | 17곳(24.3%) | 23곳(35.9%) |
| 보통(40~59점) | 17곳(24.3%) | 30곳(46.9%) |
| 개선 필요(40점 미만) | 35곳(50.0%) | 8곳(12.5%) |
국내 평균 42.0점은 보통 등급의 아래쪽 경계에 걸친 값이고 중앙값은 40.0점입니다. 개선 필요 등급은 GenAI AEO 기준에서 여러 영역의 기본 요소가 빠진 상태를 뜻하는데, 점수가 나온 국내 사이트의 절반이 여기에 들었습니다. 가운데 절반은 25.6점부터 60.0점까지 넓게 퍼져 있습니다.
점수가 낮은 회사도 AI 답변에는 나올 수 있습니다. 이름이 널리 알려진 회사는 다른 사이트의 기사와 문서를 근거로 답변에 오르기도 합니다. 이 관측이 재는 것은 회사 자기 사이트가 그 근거 역할을 할 준비가 되어 있는지입니다.
해외 64곳과 견주면 차이는 얼마나 되나?
평균은 15.0점, 중앙값은 16.4점 차이가 났습니다. 해외의 40점 미만 비중은 12.5%로, 국내 50.0%의 4분의 1 수준이었습니다.
이 차이가 우연히 생길 수 있는 크기인지 확인했습니다. 국내와 해외 점수를 한데 섞은 뒤 제비뽑기하듯 무작위로 두 묶음으로 다시 나누기를 2만 번 반복했는데, 15점 이상 벌어진 경우는 한 번도 나오지 않았습니다. 우연만으로 이만한 차이가 날 가능성은 1000분의 1보다 작다는 뜻입니다(통계 용어로 순열 검정, p < 0.001. 계산 방법은 글 끝 심화 절에 적었습니다).
분야 구성 차이 때문인지도 봤습니다. 한쪽에 특정 업종이 더 많이 남았다면 그것만으로 평균이 달라질 수 있기 때문입니다. 두 묶음 모두 점수가 나온 분야만 남기고 분야마다 같은 가중치로 평균을 다시 내 봤습니다. 국내 43.1점, 해외 57.6점으로 차이가 그대로였습니다.
글자 수 기준도 따로 확인했습니다. 본문 분량(3,000자)과 제목 아래 답 문단(80자)은 글자 수로 판정하므로, 같은 내용이라도 한글이 로마자(영문 알파벳)보다 짧게 잡혀 국내에 불리할 수 있습니다. 이 두 항목을 빼고 점수를 다시 계산해도 차이는 13.5점이었습니다. 반대로 질문형 소제목 항목은 "~란?"처럼 한국어 질문 표현은 알아보지만 물음표 없는 영어 질문형은 놓칠 수 있어 해외에 불리할 수 있습니다.
점수를 낼 수 있었던 비율은 오히려 해외가 낮았습니다(국내 68.0%, 해외 62.1%). HTTP 403으로 거절한 곳은 해외가 두 배 넘게 많았습니다. 그래서 점수가 나온 해외 표본은 거절이 많았던 대형 소비자 사이트가 빠져 기업 소개형 사이트 쪽으로 조금 기울어 있습니다.
어느 항목에서 차이가 컸나?
항목별로 나눠 보면 차이가 어디서 나는지 보입니다. 아래 다섯 항목은 두 묶음의 달성률(사이트별 항목 점수의 평균, 부분 점수 포함) 차이가 가장 컸던 곳이고, 마지막 한 줄은 국내가 앞선 항목입니다. 항목은 달성률로 골랐지만, 표에는 읽기 쉽도록 만점을 받은 사이트 비율을 적었습니다. 만점 비율은 부분 점수를 세지 않으므로 달성률과 값이 다르고, 표 속 차이의 크기 순서도 달성률 차이의 순서와 같지 않습니다.
| 항목 | 기준 | 국내 만점 비율 | 해외 만점 비율 |
|---|---|---|---|
| 제목 단계 | H1이 1개, H2가 2개 이상 | 11.4% | 45.3% |
| 본문 분량 | 보이는 글자 3,000자 | 24.3% | 57.8% |
| 사이트맵 선언 | robots.txt에 Sitemap 줄 | 52.9% | 85.9% |
| 제목 아래 답 문단 | H1 바로 뒤 문단 80자 이상 | 2.9% | 10.9% |
| 외부 출처 링크 | 외부 도메인 3곳 | 47.1% | 68.8% |
| robots.txt 규칙 묶음 | 모든 규칙이 User-agent 묶음 안 | 90.0% | 76.6% |
문서 뼈대에서 가장 크게 갈렸습니다. 해외는 절반 가까이가 H1 하나 아래 H2 여러 개로 페이지를 나눴고, 국내는 열 곳에 한 곳꼴이었습니다. 제목이 없거나 여러 개인 경우, 소제목을 이미지나 일반 상자로 만든 경우가 국내에 많았습니다. 제목 단계가 속한 답변 구조 영역의 달성률도 국내 28.8%, 해외 55.8%로 다섯 영역 가운데 차이가 가장 컸습니다.
robots.txt에 사이트맵 위치를 적는 일은 손이 가장 덜 가는 개선입니다. 파일 끝에 Sitemap: 한 줄을 더하면 됩니다. 해외는 86%가 적었고 국내는 53%였습니다.
읽을 본문과 첫 문단도 차이가 났습니다. 해외 사이트는 서버가 보낸 HTML에 긴 설명과 제목 바로 뒤 설명 문단을 두는 경우가 많았고, 국내는 짧은 문구와 배너 위주였습니다.
국내가 앞선 항목은 robots.txt 규칙 정리였습니다. 규칙 묶음은 robots.txt에서 User-agent: 줄로 어느 크롤러에게 하는 말인지 밝히고 그 아래에 규칙을 적는 덩어리입니다. 국내 90.0%, 해외 76.6%가 모든 규칙을 User-agent 묶음 안에 두었습니다. 해외 대형 사이트의 robots.txt는 길고 복잡해 묶음 밖에 규칙이 섞인 경우가 많았습니다.
둘 다 비어 있는 항목도 있습니다. 회사 정보 구조화 데이터에서 진단 기준이 보는 키 여덟 개를 모두 채운 곳은 국내와 해외 모두 0곳이었습니다. 질문형 소제목을 만점으로 통과한 곳은 국내 0.0%, 해외 4.7%였고, 최종 수정일을 기계가 읽는 형태로 적은 곳은 국내 2.9%, 해외 4.7%였습니다.
국내 점수가 낮게 나오는 이유: 필자의 견해
이 절은 측정 결과가 아니라 필자의 견해입니다. 웹 표준과 검색 최적화를 다뤄 온 입장에서 이 차이를 어떻게 보는지 적었습니다. 견해가 수치와 맞는지 보려고, 같은 날 점수가 나온 사이트의 홈 HTML을 한 번씩 다시 받아 태그와 제작 방식을 셌습니다(국내 70곳, 해외 63곳. 해외 1곳은 다시 받지 못했습니다).
필자는 원인이 사이트를 만드는 방식에 있다고 봅니다.
의미를 밝히는 태그를 덜 씁니다. 시맨틱 태그(semantic tag)는 <header>(머리글), <nav>(메뉴), <main>(본문), <footer>(바닥글)처럼 페이지의 한 부분이 무엇인지 밝혀 주는 HTML 표시입니다. 국내는 페이지 전체를 <div>(뜻 없이 영역만 나누는 상자)로 나눈 경우가 많아, 기계가 어디가 본문이고 어디가 메뉴인지 가려내기 어렵습니다.
| 홈 HTML에서 센 것 | 국내(70곳) | 해외(63곳) |
|---|---|---|
<main> 태그가 있음 |
34.3% | 79.4% |
<header>·<nav>·<main>·<footer>를 모두 씀 |
21.4% | 50.8% |
| 시맨틱 태그를 하나도 쓰지 않음 | 34.3% | 6.3% |
| H1이 정확히 1개 | 34.3% | 68.3% |
GenAI AEO 점수에 시맨틱 태그 항목은 없지만, 진단 도구는 <main>·<article>(한 편의 글) 안을 본문으로 읽습니다. 네 태그 가운데 셋 이상을 쓴 국내 31곳의 평균은 52.1점, 하나 이하를 쓴 32곳은 30.2점이었고, 해외도 60.8점(46곳)과 48.5점(12곳)으로 같은 방향이었습니다. 함께 움직였다는 관찰일 뿐, 태그만 바꾼다고 점수가 오른다는 근거는 없습니다.
정형화된 틀보다 맞춤 개발이 많습니다. CMS(Content Management System, 글과 페이지를 정해진 틀에 넣어 발행하는 도구)는 제목 구조와 사이트맵을 일정한 틀로 만들어 줍니다. WordPress·AEM·Drupal·Sitecore(대기업 마케팅 사이트에서 쓰는 상용 CMS) 가운데 하나의 흔적이 보인 곳은 해외 47.6%, 국내 8.6%였습니다. 해외에서는 Adobe Experience Manager(AEM, 어도비가 파는 대기업용 CMS)가 28.6%, Drupal(정부·대학에서 많이 쓰는 공개 소프트웨어 CMS)이 9.5%였고, WordPress는 국내 5.7%, 해외 7.9%로 비슷했습니다. 반대로 Java(자바)로 만든 웹 프로그램에서 흔한 .do·.jsp 주소(끝이 .do나 .jsp인 주소)가 홈 HTML에 보인 곳은 국내 55.7%, 해외 3.2%였습니다. 필자는 이를 SI(System Integration, 외주 개발사가 시스템을 처음부터 만들어 주는 방식)로 맞춤 개발한 사이트가 많다는 신호로 읽습니다.
서버가 보내는 본문이 짧습니다. 서버가 보낸 HTML에서 보이는 글자 수(공백 제외) 중앙값은 국내 1,942자, 해외 5,732자였습니다. Vue, Next.js 같은 자바스크립트 프레임워크(화면을 만드는 틀을 미리 갖춰 둔 개발 도구)를 쓴 비율은 국내 28.6%, 해외 22.2%로 큰 차이가 없었습니다. 그래서 필자는 프레임워크 자체보다 서버에서 완성된 페이지를 보내도록 챙기지 않는 관행이 문제라고 봅니다.
한 줄짜리 설정도 빠진 곳이 많습니다. 앞에서 본 robots.txt 사이트맵 줄처럼 한 줄이면 끝나는 설정도 국내에서는 절반 가까이 빠져 있었습니다.
수집을 막은 13곳이 뜻하는 것
국내 13곳이 관측 크롤러의 요청을 받지 않았습니다. 7곳은 robots.txt로, 6곳은 HTTP 403 응답으로 거절했습니다. 해외는 robots.txt 2곳, HTTP 403 15곳이었습니다. 해외 대형 사이트는 이름 모를 크롤러를 CDN의 봇 관리 기능으로 막는 경우가 많았습니다. CDN(Content Delivery Network, 콘텐츠 전송망)은 사이트 앞에 서서 페이지를 빠르게 나눠 주는 중계 서비스로, 수상해 보이는 자동 프로그램(봇)을 걸러 내는 기능도 함께 제공합니다.
젠아이랩스 관측 크롤러를 막았다고 해서 ChatGPT나 구글, 네이버의 크롤러까지 막은 것은 아닙니다. robots.txt는 크롤러 이름마다 다르게 설정할 수 있고, 모르는 이름의 크롤러만 막는 사이트도 많습니다. 자동 수집을 막는 것은 사이트 운영자의 정당한 선택이기도 합니다. 젠아이랩스는 막은 사이트를 억지로 관측하지 않았고 그 결과를 점수로 바꾸지도 않았습니다.
그래도 HTTP 403 거절은 담당자가 한 번 확인해 볼 만합니다. robots.txt에서 크롤러를 허용해 두어도 방화벽이나 CDN의 봇 차단 기능이 요청을 따로 거절할 수 있습니다. 출입 안내판에는 "들어오세요"라고 써 두고 경비원이 문 앞에서 돌려보내는 것과 같습니다. 구글도 AI 기능에 나타나려면 robots.txt뿐 아니라 CDN과 호스팅 설정에서도 수집이 허용되어 있어야 한다고 안내합니다3. OpenAI와 Perplexity도 검색 결과에 사이트가 나오기를 원하면 robots.txt에서 검색용 크롤러를 허용하고, 공개한 IP 대역(요청을 보내는 컴퓨터 주소의 범위)의 요청도 받아 달라고 안내합니다46. 수집 크롤러가 용도별로 나뉘어 있어 OpenAI의 학습용 GPTBot은 막고 ChatGPT 검색용 OAI-SearchBot은 여는 설정도 할 수 있습니다4. 크롤러별 설정은 robots.txt로 AI 크롤러 설정하기에 정리했습니다.
접속하지 못한 15곳의 원인
국내 15곳은 사이트가 수집을 막은 경우가 아닙니다. 한 곳씩 다시 요청해 원인을 나눠 보니 대부분 젠아이랩스 크롤러 쪽 한계였습니다. 인증서 중간 체인을 보내지 않는 서버에 접속하지 못했고, www 없는 주소가 응답하지 않을 때 www 주소로 넘어가지 못했으며, 일부 암호화 연결(TLS) 설정을 처리하지 못하거나 같은 사이트 안의 리다이렉트를 처리하다 멈춘 경우도 있었습니다. 이런 곳은 대부분 브라우저나 다른 도구로는 열립니다. 나머지 일부는 인증서가 만료됐거나 도메인이 더는 응답하지 않는 등 사이트 쪽 사정이었습니다.
두 용어를 풀면 이렇습니다. TLS(Transport Layer Security)는 주소창의 https와 자물쇠 표시를 가능하게 하는 암호화 연결 규칙입니다. 인증서 중간 체인(intermediate certificate chain)은 사이트의 보안 인증서가 믿을 만한 발급 기관까지 이어진다는 것을 보여 주는 중간 증명서입니다. 신분증을 내밀면서 발급 기관 확인서를 빼먹은 것과 비슷합니다. 브라우저는 빠진 증명서를 스스로 채워 넣는 경우가 많아 문제없이 열리지만, 그렇게 하지 않는 프로그램은 접속을 멈춥니다.
따라서 이 15곳을 "AI 크롤러가 읽지 못하는 사이트"로 볼 근거는 없습니다. 크롤러를 고치면 점수가 나오는 국내 사이트가 늘겠지만, 그 점수가 지금 평균보다 높을지 낮을지는 알 수 없습니다.
해외 15곳은 성격이 달랐습니다. 8곳이 응답 시간 초과였는데, 여럿은 403을 돌려주는 대신 연결을 붙잡아 두는 방식의 봇 방어로 보였습니다. 이런 곳은 크롤러를 고쳐도 풀리지 않을 가능성이 큽니다.
측정이 제한된 3곳: 스크립트로 그린 본문
국내와 해외 모두 3곳씩, 서버가 보낸 HTML에 본문이 거의 없었습니다. 화면의 내용을 브라우저에서 자바스크립트가 그리는 구조입니다. 젠아이랩스 관측은 자바스크립트를 실행하지 않으므로 이곳들에는 점수를 내지 않았습니다.
자바스크립트를 실행한 뒤의 화면을 보지 못했으니 이곳들의 실제 준비 상태는 말할 수 없습니다. 다만 사이트 쪽에서 볼 위험은 따로 있습니다. 자바스크립트를 실행하지 않는 크롤러는 젠아이랩스 크롤러와 같은 빈 HTML을 받습니다. 어느 AI 크롤러가 자바스크립트를 실행하는지는 서비스마다 다르고, 모두 공개되어 있지도 않습니다.
사이트 담당자가 먼저 확인할 항목
항목마다 직접 확인하는 법을 먼저 적고, 고칠 때 개발 담당자나 호스팅 업체에 요청할 일을 이어 적었습니다.
- robots.txt에 사이트맵 줄이 있는지 봅니다. 파일 끝에
Sitemap: https://www.example.co.kr/sitemap.xml처럼 절대 주소로 적습니다. 국내 사이트의 절반 가까이가 빠뜨린 항목입니다.- 직접 확인: 브라우저 주소창에
내사이트주소/robots.txt를 넣으면 파일 내용이 그대로 보입니다.Sitemap:으로 시작하는 줄이 있는지 찾습니다. - 요청할 일: 줄이 없으면 개발 담당자나 호스팅 업체에 사이트맵 주소를 한 줄 더해 달라고 합니다.
- 직접 확인: 브라우저 주소창에
- 홈과 주요 페이지의 제목 단계를 봅니다. H1이 한 개인지, 본문 소제목이 H2로 되어 있는지 확인합니다. 로고나 배너 문구를 H1으로 두고 실제 제목을 이미지로 넣은 구조가 흔합니다.
- 직접 확인: 크롬에서 페이지 빈 곳을 오른쪽 클릭해 "페이지 소스 보기"를 누르고, 찾기(Ctrl+F, 맥은 Cmd+F)로
<h1을 찾아 몇 개인지 셉니다. - 요청할 일: H1을 한 개로 정리하고, 이미지로 만든 소제목을 글자로 된 H2로 바꿔 달라고 합니다.
- 직접 확인: 크롬에서 페이지 빈 곳을 오른쪽 클릭해 "페이지 소스 보기"를 누르고, 찾기(Ctrl+F, 맥은 Cmd+F)로
- H1 바로 아래에 질문에 답하는 문단이 있는지 봅니다. 회사가 무엇을 누구에게 제공하는지 두세 문장으로 적은 문단입니다. 큰 이미지와 한 줄 슬로건만 있는 홈에는 AI 답변이 떼어 갈 문장이 없습니다.
- 직접 할 일: 이 문단의 초안은 마케터가 직접 쓸 수 있습니다.
- 요청할 일: 쓴 문단을 이미지가 아닌 글자로 H1 바로 아래에 넣어 달라고 합니다.
- robots.txt와 봇 차단 설정을 함께 봅니다. OAI-SearchBot, PerplexityBot, Googlebot, 네이버의 Yeti 같은 검색·답변용 크롤러가 robots.txt에서 허용되어 있는지, 방화벽이나 CDN이 같은 요청을 403으로 거절하지 않는지 봅니다.
- 직접 확인: 1번에서 연 robots.txt에서 이 이름들 아래에
Disallow: /(전부 막음)가 적혀 있지 않은지 봅니다. - 요청할 일: 403 거절 여부는 서버 로그나 CDN 설정을 봐야 알 수 있습니다. 개발 담당자나 호스팅·CDN 업체에 이 크롤러들의 요청이 차단되고 있지 않은지 로그로 확인해 달라고 합니다.
- 직접 확인: 1번에서 연 robots.txt에서 이 이름들 아래에
항목별 설정 예시는 AI 검색 최적화 체크리스트에 모았습니다.
조사 방법
국내 103곳은 어떻게 골랐나
사람이 취향대로 고르지 않았습니다. 대기업집단 대표 법인, 상장 IT·소프트웨어·게임, B2B SaaS(기업이 구독해 쓰는 온라인 소프트웨어)·업무 도구, IT 서비스·SI·클라우드 MSP(기업의 클라우드 운영을 대신 맡는 업체), 제조·중견기업, 금융, 커머스·리테일·플랫폼, 의료기관, 대학, 공공기관, 미디어, 협회·단체의 12개 분야를 먼저 정했습니다. 그다음 분야마다 공개된 목록(공정거래위원회 공시대상기업집단 지정, 한국거래소 상장법인 목록, 보건복지부 상급종합병원 지정, 공공기관 경영정보 공개시스템 등)에서 정해진 순서대로 뽑았습니다. 법인과 기관만 넣었고 개인 사업자와 개인 블로그는 넣지 않았습니다.
해외 103곳은 어떻게 맞췄나
국내와 같은 12개 분야를 같은 개수로 채웠습니다. 분야마다 국제적으로 공개된 기업 순위, 병원·대학 순위, 정부 포털 목록에서 뽑았고 한국 회사는 넣지 않았습니다. 해외 쪽이 평균적으로 규모가 더 큰 회사라는 차이는 남아 있습니다.
어떻게 방문했나
관측 크롤러는 GenAILabs-AEO-Audit/1.0 (+https://aeo.gensapps.com/crawler)라는 이름으로 요청합니다. 이 이름은 user-agent(요청을 보낸 프로그램이 누구인지 밝히는 이름표)에 실리므로 사이트 접속 기록에서 찾을 수 있습니다. 한 사이트에 동시에 두 건 이상 요청하지 않고, 관측할 때마다 robots.txt를 새로 읽어 그대로 따르며, 페이지 본문은 저장하지 않습니다. 국내 정기 관측은 새벽 4시부터 7시 사이에만 돌리고 사이트 사이에 8초 이상 간격을 둡니다. 해외 측정은 같은 날 오후 한 차례, 한 번에 한 곳씩 사이트 사이 10초 간격으로 돌렸습니다. 두 묶음 모두 한국 IP에서 요청했습니다. 방문 방식과 관측에서 빠지는 방법은 크롤러 안내 페이지에 공개했습니다2.
이 숫자는 어디까지 믿을 수 있나?
이 관측이 잰 것
- AI 서비스가 사이트를 읽고 인용할 준비가 되어 있는지를 GenAI AEO 진단 기준 2026.09.15-2 판의 무료 진단 조건(홈 포함 3페이지, 링크 깊이 1: 홈에서 한 번 눌러 닿는 페이지까지)으로 쟀습니다. 국내와 해외 모두 같은 코드와 같은 기준 판으로 2026년 9월 17일에 쟀습니다.
재지 않은 것
- 사이트 내용이 사실인지, 디자인·속도·사업 성과, 실제로 AI 답변에 인용되는지는 재지 않았습니다.
- 홈 근처 3페이지만 봤으므로 사이트 전체 상태와 다를 수 있습니다. 채용 페이지나 기술 블로그처럼 깊은 곳을 잘 만든 사이트도 홈이 슬로건과 이미지 위주면 점수가 낮게 나옵니다.
- 서버가 보낸 HTML만 분석했고 자바스크립트를 실행한 뒤의 화면은 보지 않았습니다.
결과에 영향을 줄 수 있는 조건
- 모든 요청은 한국 IP에서 나갔습니다. 해외 사이트 일부는 지역에 따라 다른 페이지를 주거나 해외 접속에 더 엄격한 봇 차단을 적용할 수 있습니다.
- 본문 분량과 답 문단 항목은 글자 수로 판정해 한글에 불리할 수 있습니다. 두 항목을 빼도 차이는 13.5점이었습니다.
- 접속하지 못한 국내 사이트 상당수는 관측 크롤러의 한계(불완전한 인증서 체인,
www없는 주소 처리, 리다이렉트 처리 오류) 때문이며 수정을 준비하고 있습니다. - "필자의 견해" 절의 태그·제작 방식 수치는 점수 측정과 별도로 같은 날 홈 HTML을 한 번 더 받아 센 값입니다(국내 70곳, 해외 63곳). 홈 한 페이지만 봤고, 태그와 제작 도구는 HTML 안의 문자열로 판정해 틀릴 수 있습니다. 예컨대
.do주소가 다른 기관 사이트로 가는 링크에서 잡혔을 수도 있습니다.
집계에서 뺀 것
- robots.txt·HTTP 403 거절, 접속 실패, 측정 제한, 주소 이동으로 점수가 나오지 않은 곳(국내 33곳, 해외 39곳)은 평균과 분포에 넣지 않았습니다.
흔들림과 표본
- 한 번 잰 스냅숏입니다. 같은 사이트도 날짜에 따라 몇 점씩 움직일 수 있어 추이는 말하지 않습니다.
- 12개 분야의 공개 목록에서 정해진 순서로 뽑은 표본입니다. 국내 웹 전체나 특정 업종 전체를 대표하지 않습니다.
이해관계
- 젠아이랩스는 AI 검색 준비도 진단 서비스를 판매합니다. 점수가 낮게 나온 사이트는 잠재 고객일 수 있습니다. 그래서 사이트 이름을 싣지 않고, 측정 방법과 한계를 함께 공개하며, 관측을 원하지 않는 사이트는 요청을 받는 대로 뺍니다.
다음 관측에서 공개할 것과 공개하지 않는 것
다음 관측 기록에서는 세 가지를 공개합니다. 크롤러를 고친 뒤 접속 실패가 얼마나 줄었는지, 점수가 나온 사이트의 18개 항목 전체 통과율, 그리고 점수가 나온 곳이 5곳 이상인 분야의 분야별 기준선입니다. 추이는 같은 기준 판으로 관측이 충분히 쌓이기 전에는 말하지 않습니다.
사이트 이름과 도메인, 순위표, 관측 명단, 80점 이상 사이트가 어느 분야인지, 점수가 나온 곳이 5곳 미만인 분야의 집계는 싣지 않습니다. 이름을 붙인 점수는 사이트 담당자가 직접 동의해 명예의 전당에 올린 경우에만 공개합니다5. 관측 대상에서 빠지고 싶은 사이트는 크롤러 안내 페이지에서 요청할 수 있습니다2.
우리 회사 사이트는 이 분포에서 어디쯤일까
이 관측과 같은 조건(홈 포함 3페이지, 18개 항목)으로 자기 사이트를 재 보려면 GenAI AEO 소개 페이지에서 안내하는 무료 진단에 주소를 넣으면 되고, 보통 1분 안팎이 걸립니다. 어떤 사이트를 인용할지는 각 AI 서비스가 정하므로, 진단은 인용을 방해하는 기술 요인을 찾는 일이며 인용을 보장하지 않습니다.
이어서 볼 글
- robots.txt로 AI 크롤러 설정하기: 거절 사례에서 본 크롤러별 허용과 차단
- AI 검색 최적화 체크리스트: 차이가 컸던 항목의 설정 예시
- 생성형 AI 검색 최적화(GEO)란?: GEO 개념과 진단 영역
개발자를 위한 심화
이 부분은 직접 구현하는 개발자를 위한 내용입니다.
차이 검정과 보정 계산
본문에서 쉬운 말로 풀어 쓴 통계 계산을 용어대로 적습니다.
- 순열 검정(permutation test): 국내 70곳과 해외 64곳의 점수를 한데 모은 뒤 무작위로 섞어 70개와 64개로 다시 나누고, 두 묶음의 평균 차이를 구하는 일을 2만 번 되풀이했습니다. 실제 차이인 15점 이상 벌어진 경우가 나온 비율이 p값(p-value)입니다. 한 번도 나오지 않았으므로 p < 0.001로 적었습니다. 점수 분포의 모양을 따로 가정하지 않아도 되는 방법입니다.
- 사분위(quartile): 점수를 크기 순으로 놓았을 때 아래에서 25% 지점과 75% 지점의 값입니다. 본문 표의 "가운데 절반이 걸친 구간"은 이 두 값 사이(사분위 범위)를 가리킵니다.
- 분야 가중 평균: 두 묶음 모두 점수가 나온 분야만 남기고, 분야마다 평균을 먼저 구한 뒤 분야마다 같은 가중치를 주어 다시 평균을 냈습니다. 분야별 표본 수가 달라서 생기는 쏠림을 걷어 내려는 계산입니다.
참고 자료
| 번호 | 자료 | 다루는 내용 | 발행처·날짜(확인일) |
|---|---|---|---|
| 1 | GenAI AEO 진단 기준 | 5개 영역 배점, 항목, 등급 경계 | GenAI Labs, 기준 2026.09.15-2 판(2026-09-17) |
| 2 | GenAI AEO 진단 크롤러 안내 | 관측 크롤러 이름, 방문 방식, 빼는 방법 | GenAI Labs(2026-09-17) |
| 3 | AI features and your website | robots.txt와 CDN·호스팅 설정의 수집 허용 | Google Search Central, 2025-12-10 갱신(2026-09-17) |
| 4 | Overview of OpenAI Crawlers | GPTBot과 OAI-SearchBot 설정의 독립 | OpenAI(2026-09-17) |
| 5 | GenAI AEO 명예의 전당 | 동의한 사이트의 점수 공개와 점수 분포 | GenAI Labs(2026-09-17) |
| 6 | Perplexity Crawlers | PerplexityBot 허용과 공개 IP 대역 | Perplexity(2026-09-17) |
글쓴이 박수현(젠아이랩스 대표) with AI (Claude Opus 5). 연구 방법론과 데이터 분석을 다룬 『바이브 코딩 시대의 공학적 연구 방법론』, 『바이브 코딩으로 완성하는 데이터 분석과 시각화』 등 AI 실무서 네 권을 썼습니다.