AI 검색은 ‘목록형 콘텐츠’를 선호… 25,000개 URL 분석 결과 공개

챗GPT·구글, 목록형 기사 집중 활용… “구조화·비교형 콘텐츠 강세”

생성형 AI 기반 검색 시스템이 ‘목록형(Listicle)’ 콘텐츠를 집중적으로 인용하는 경향이 확인됐다. 특히 제품 추천, 비교, 순위형 콘텐츠가 AI 답변 생성 과정에서 핵심 참고 자료로 활용되는 것으로 나타났다.

AI 핵심 정리

• 생성형 AI 검색 시스템은 목록형 콘텐츠를 주요 인용 자료로 활용한다.
• 제품 추천, 비교, 순위형 콘텐츠는 AI 답변 생성 과정에서 핵심 참고 자료가 된다.
• 주요 AI 모델의 상위 인용 URL 중 평균 63%가 목록형 콘텐츠로 연결됐다.
• 기존 SEO에서 성과가 좋은 페이지는 AI 검색에서도 선택받을 가능성이 크다.

미국 SEO 전문 매체 서치엔진랜드(Search Engine Land)는 최근 AI 인용 데이터 2만 5,000여 개의 URL을 분석한 결과, 주요 LLM(대규모 언어모델)이 목록형 콘텐츠를 압도적으로 많이 활용하고 있다고 밝혔다.

이번 분석은 오픈AI 챗GPT, 구글 제미나이 및 AI 오버뷰, 마이크로소프트 코파일럿, 퍼플렉시티 AI 등을 대상으로 진행됐다. 연구진은 지난 3~4월 각 모델에서 가장 많이 인용된 URL 6,000개를 분석했으며, 중복을 제거한 최종 데이터 세트는 약 2만 5,000개 규모였다.

분석 결과에 따르면, 주요 AI 모델의 상위 인용 URL 중 평균 63%가 목록형 콘텐츠로 연결됐다. 일부 모델에서는 이 비중이 최대 65%에 달해 AI 검색 환경에서는 목록형 기사를 선호하는 것을 알 수 있다.

AI가 목록형 콘텐츠를 선호하는 이유

연구진은 AI 시스템이 목록형 콘텐츠를 선호하는 이유도 함께 제시했다.

목록형 콘텐츠는 특정 주제에 집중돼 있으며, 제목·소제목·항목 구조가 명확해 AI가 정보를 추출하고 재구성하기 쉽다는 특징이 있다. 특히 “최고의 CRM 도구”, “추천 노트북 TOP 10”, “가장 인기 있는 VPN 서비스”처럼 비교·추천·순위 구조를 가진 콘텐츠가 높은 인용률을 보였다.

연구진은 “구조화된 형식 덕분에 AI 모델이 콘텐츠를 쉽게 분석하고 요약할 수 있다”고 설명했다. 특히 AI 답변 자체가 추천·비교·요약 형태인 만큼, 자연스럽게 목록형 콘텐츠를 핵심 자료로 채택하는 경향이 나타난 것으로 분석됐다.

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‘순위형 리스트’ 비중 압도적

목록형 콘텐츠 가운데서도 순위형 리스트의 비중이 매우 높게 나타났다.

분석에 따르면 “최고의 SEO 도구 10가지”, “가성비 스마트폰 순위”, “추천 CRM 솔루션”처럼 순위가 포함된 콘텐츠가 전체 목록형 기사 중 71~86%를 차지했다.

반면 “식비 절약 방법 7가지”와 같은 비순위형 리스트는 상대적으로 적었으며, 대학 순위와 같은 데이터 기반 기관 순위 콘텐츠는 1.4~4.7% 수준에 그쳤다.

또한 포브스(Forbes)나 전문 리뷰 사이트, 제휴 마케팅 기반 콘텐츠 등과 같이 비교·추천 구조를 적극적으로 활용하는 도메인들이 AI 인용 상위권에 다수 포함된 것으로 확인됐다.

기존 SEO 강한 페이지가 AI에서도 유리

이번 분석에서는 생성형 AI 최적화(GEO) 역시 기존 SEO 영향권 안에 있다는 점도 함께 확인됐다.

특히 구글 제미나이와 AI 오버뷰는 기존 구글 검색 결과의 상위권 페이지와 상당 부분 일치하는 모습을 보였다. 실제로 구글 AI 오버뷰에서 인용된 URL의 상당수가 제미나이 모델에서도 중복으로 등장했다. 반면, 마이크로소프트 코파일럿은 다른 모델들과의 URL 중복률이 상대적으로 낮게 나타났다.

연구진은 “기존 SEO 전략은 AI 검색 시대에도 여전히 유효하다”며 “일반 검색에서 좋은 성과를 내는 페이지가 AI 검색에서도 선택받을 가능성이 크다”고 덧붙였다.

많이 인용된 페이지들의 공통 구조는

AI에서 자주 인용된 페이지들은 일정한 구조적 특징도 보였다.

주요 공통점은 다음과 같다:

• 1,000~2,000단어 내외의 분량
• 구조화된 H2·H3 태그의 체계적 사용
• 본문 내 유기적으로 연결된 참조 링크 포함
• 명확한 비교·목록 구조 활용
• 가독성이 높고 읽기 쉬운 문장 구성

다만 모델별 선호도 차이도 존재했다. 마이크로소프트 코파일럿은 평균 964단어 수준의 간결한 콘텐츠를 선호했지만, 구글 제미나이는 평균 1,977단어 수준의 상세하고 풍부한 콘텐츠를 더 자주 인용한 것으로 나타났다.

그러나 AI 검색 경쟁이 긴 문맥을 이해하는 방향으로 발전함에 따라, 향후 빙(Bing) 기반의 검색 AI 역시 긴 콘텐츠를 활용하는 비중을 점차 확대할 것으로 전망된다.

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“무분별한 홍보형 리스트는 위험”

단, 연구진은 단순히 상위 노출만을 노리고 품질이 낮은 ‘TOP 10’ 콘텐츠를 대량 생산하는 방식은 위험하다고 경고했다.

최근 미국 연방거래위원회(FTC)는 자사 제품을 독립적인 제3자의 추천인 것처럼 위장하거나, 광고성 비교 콘텐츠를 객관적인 리뷰처럼 오인하게 만드는 기만행위를 규제하는 방향으로 정책을 강화하고 있다. 구글 역시 검색 품질 강화를 위해 과도한 홍보성 리스트 콘텐츠에 대한 품질 평가 기준을 꾸준히 강화하는 추세다.

이에 따라 업계에서는 단순 키워드 나열형 리스트를 넘어, 실제 사용자의 비교 가치를 충족하고 신뢰할 수 있는 정보 구조를 갖춘 ‘고품질 콘텐츠’ 경쟁이 본격화될 것으로 보고 있다.

구분	핵심 내용
정의	목록형 콘텐츠는 특정 주제를 항목, 순위, 비교 구조로 정리한 콘텐츠다.
원인	AI는 제목·소제목·항목 구조가 명확한 콘텐츠에서 정보를 쉽게 추출한다.
주요 유형	제품 추천, 비교 기사, TOP 10, 순위형 리스트, 서비스 비교 콘텐츠
분석 결과	주요 AI 모델 상위 인용 URL 중 평균 63%가 목록형 콘텐츠로 연결됐다.
영향	구조화된 콘텐츠는 AI 검색 답변의 참고 자료로 활용될 가능성이 커진다.
주의점	품질이 낮은 홍보형 리스트 콘텐츠 대량 생산은 위험하다.
전망	생성형 AI 검색 시대에는 비교·정리·추천·질문 대응형 콘텐츠의 중요성이 커진다.

AI 검색 시대, ‘구조화된 정리형 콘텐츠’가 핵심

이번 분석은 AI 검색 환경에 맞춰 웹 콘텐츠의 패러다임이 변화하고 있음을 명확히 보여준다. 과거의 검색 최적화가 키워드 중심의 설명형 콘텐츠에 집중했다면, 생성형 AI 시대에는 비교, 정리, 추천, 요약에 최적화된 ‘구조화된 콘텐츠’의 중요성이 커지고 있다.

SEO NEWS는 이번 분석을 바탕으로 생성형 AI 검색 최적화(GEO)를 위한 콘텐츠 구조 5가지를 선정했다.

• 비교형 핵심 콘텐츠: 여러 제품이나 서비스를 한 페이지에서 직관적으로 비교·정리
• 추천 리스트: AI가 답변에 바로 인용하기 좋게 항목별로 요약된 목록 구성
• 엔티티(Entity) 중심 설명: 특정 브랜드·제품·개념 정보를 명확하게 설명하는 구조
• 질문 대응형 구조: 사용자의 검색 의도와 질문에 직접 답하는 문장 설계
• 요약 가능한 정보 설계: 핵심 내용을 짧은 단락으로 정리한 구조

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