‘추천 리스트’ 활용… 특정 브랜드 상위 노출 시도

최근 해외 IT 미디어 더 버지(The Verge) 보도에 따르면, 일부 기업들이 “Best”, “Top” 형태의 추천 콘텐츠를 대량으로 유포해 AI 답변에 자사 제품이 우선 노출되도록 조작을 시도한 정황이 드러났다.

이들은 자사 제품을 상위에 배치한 추천 리스트를 제작하고, 이를 여러 권위 있는 사이트나 하위 도메인에 게시하는 ‘파라사이트(Parasite) SEO’ 수법을 활용했다. 동일하거나 유사한 추천 구조를 웹상에 반복적으로 노출함으로써, AI가 특정 브랜드를 해당 분야의 가장 신뢰할 수 있는 정보(Entity)로 인식하도록 유도하는 방식이다.

<엔티티 SEO란 무엇인가… 검색과 AI가 이해하는 ‘의미 구조’의 핵심>

AI 검색 핵심 정리

• 추천 리스트 반복 노출은 AI가 이를 신뢰도 높은 정보로 인식할 가능성이 커진다
• 검색 순위 경쟁에서 ‘AI 답변 선택 경쟁’으로 패러다임이 전환되고 있다
• 구조화된 콘텐츠는 GEO 최적화와 조작 시도의 경계선에 있다
• 동일 구조 콘텐츠의 대량 배포는 정보 생태계 왜곡으로 이어질 수 있다

AI 답변 구조 겨냥… “노출” 아닌 “선택” 경쟁

이 방식의 핵심은 검색 결과의 순위가 아니라, AI가 답변을 구성할 때 어떤 정보를 신뢰할 수 있는 답변으로 선택하느냐에 있다.

AI 검색 엔진은 단일 페이지의 정보를 그대로 보여주는 것이 아니라, 다양한 웹 콘텐츠를 종합하고 답변을 요약한다. 이때 추천 리스트와 같이 구조화된 데이터가 반복적으로 발견될 경우, AI는 이를 검증된 대중적 견해로 판단해 답변에 인용할 가능성이 급격히 높아진다. 즉, 기존의 클릭 경쟁이 이제는 AI가 답변에 인용할 정보로 선택받기 위한 경쟁으로 재편된 것이다.

<GEO란 무엇인가… AI 검색 시대, 새로운 최적화 전략>

업계 분석… “GEO와 조작 사이의 위태로운 경계선”

전문가들은 이번 사례를 두고 GEO(Generative Engine Optimization, 생성 엔진 최적화)와 악성 조작 시도가 기술적으로 같은 구조에서 작동한다고 분석한다.

AI 검색은 정보 간의 연결 고리와 문맥의 일관성을 기반으로 답변을 구성한다. 따라서 추천 콘텐츠를 전략적으로 배치하는 것은 정상적인 최적화 기법이 될 수 있지만, 이를 인위적으로 조작해 특정 결과를 인위적으로 유도할 경우 정보 생태계를 왜곡하는 어뷰징이 된다.

업계 관계자는 “콘텐츠의 구조가 비즈니스 성패를 결정하는 시대가 오면서, 최적화와 조작의 경계가 어느 때보다 모호해졌다”고 지적했다.

플랫폼 대응… 구글의 스팸 정책과 ‘출처 다양성’ 강화

구글은 AI 검색 기능인 AI 오버뷰에서도 기존의 엄격한 검색 품질 기준을 적용하고 있다는 입장이다. 특히 2024년 말부터 강화된 ‘평판 남용(Site Reputation Abuse)’ 필터링을 통해, 권위 있는 사이트를 빌려 발행되는 저품질 추천 리스트에 대한 제재를 강화하고 있다.

다만, AI가 방대한 출처를 종합하는 구조적 특성상 모든 변칙적 콘텐츠를 실시간으로 차단하기는 어렵다. 이에 구글은 단일 출처에 의존하지 않는 ‘출처 다양성’과 작성자의 전문성을 평가하는 E-E-A-T 기준을 더욱 정교하게 고도화하는 방향으로 대응하고 있다.

<E-E-A-T 실전 체크리스트>

국내 환경도 영향 가능성… 내부 반복 구조 변수로 작용

국내 검색 환경에서도 유사한 영향 가능성은 존재한다. 특히 네이버는 블로그, 카페 등 내부 콘텐츠 비중이 높아 외부 웹 중심의 조작 방식보다, 내부 플랫폼 내 ‘반복 언급’이 더 큰 변수가 될 수 있다.

실제로 네이버의 생성형 AI 검색 서비스 ‘AI 브리핑(AI Briefing)’은 검색 상위 결과에 대한 의존도가 매우 높은 것으로 알려져 있다. 특정 키워드와 브랜드가 신뢰도 높은 계정을 통해 지속적으로 함께 등장할 경우, AI 요약 답변의 핵심 요소로 채택될 확률이 높다.

이를 방지하기 위해 C-Rank와 사용자 반응 데이터를 결합하여 단순 반복 콘텐츠를 걸러내고 있지만, 갈수록 정교해지는 조작 시도에 대응하기 위한 지속적인 알고리즘 개선이 필요한 상황이다.

<광고·AI가 장악한 네이버 검색… SEO는 ‘유입’, GEO는 ‘선점’으로 재편>

결론: 정보의 신뢰도가 비즈니스의 미래를 가른다

이번 사례는 AI 검색 환경이 가져온 새로운 유형의 정보 전쟁을 보여준다. 추천 콘텐츠를 활용한 전략은 사용자에게 유용한 정보를 제공한다는 측면에서 유효하지만, 특정 결과를 강제하기 위한 수단으로 변질될 경우 검색 생태계 전체의 신뢰도를 무너뜨릴 수 있다.

향후 AI 검색 시장은 단순히 ‘누가 더 높이 노출되는가’를 넘어, ‘어떤 정보가 가장 신뢰받아 AI에게 선택되는가’를 둘러싼 진정성 있는 콘텐츠 경쟁으로 흐를 전망이다. 결국, 구조화된 데이터와 정보 자체의 투명성을 함께 갖추는 것이 앞으로의 검색 환경에서 살아남는 핵심이 될 것이다.

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