Gemini vs Perplexity vs ChatGPT: AI 인용 알고리즘 전격 비교

AI 시대, 구글 말고 ‘퍼플렉시티’에 물어보는 사람들

Part 1. 구글 SGE, 퍼플렉시티, 챗GPT: 얘네, 뭐가 다를까요?

1.1. Google SGE (AI Overviews): 신뢰 기반의 '필터링' 엔진

• 작동 방식: SGE는 2가지 강력한 필터로 인용할 소스를 골라내요. 첫째, '전통적인 SEO 순위'예요. AI 답변 대부분은 이미 구글 검색 상위 10개 안에 든 페이지에서 정보를 가져오죠. 둘째, E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)입니다.

• 핵심은 'E' (Experience, 경험): AI 시대에 E-E-A-T는 단순한 순위 점수가 아니에요. AI 답변에 '포함될 자격'을 결정하는 필터가 됐죠. 특히 SGE는 새로 추가된 '경험' 요소를 정말 중요하게 봐요. 단순 정보 나열이 아니라, "우리가 직접 테스트해봤는데...", "30일 써본 진짜 후기..." 같은 1인칭 경험, 실제 데이터("매출 22% 상승")가 담긴 글을 압도적으로 좋아합니다.

1.2. Perplexity AI: 컨텍스트(Focus) 기반의 '큐레이션' 엔진

• 작동 방식: 사용자가 '포커스'를 'Academic(논문)'이나 'Social(레딧/유튜브)'로 설정하면, Perplexity는 딱 그 범위 안에서만 검색해서 답변을 만들어요.

• 선호 소스:
• Web (기본): 최신, 고품질 웹사이트 (구글과 비슷해요)
• Academic: 학술 논문, 피어 리뷰 저널
• Social (Reddit / YouTube): 레딧 토론 글, 유튜브 영상 스크립트
• Finance: SEC 공시 자료 같은 전문 금융 데이터

1.3. ChatGPT (with Browsing): 검증 기반의 '합성' 엔진

• 작동 방식: 여러 소스를 검토하고 결과를 요약해서 재구성해요. 이때 출처를 인용할지 말지는 꽤 '선택적'이죠.

• 핵심 인용 기준 (신뢰 시그널):
• 신뢰성: 평판 좋은 브랜드, 유명 언론사, 정부 기관 사이트를 좋아해요.
• 최신성: '마지막 업데이트 날짜'가 명시된 최신 글을 중요하게 봐요.
• 객관성: 과장된 마케팅 문구보다 객관적인 데이터, 통계, 방법론을 신뢰해요.
• 저자: '저자 약력(Author Bio)'이 명확해서 전문성이 보이면 더 믿고요.

1.4. 아직 좀 헷갈리시죠? 한눈에 비교해 봤어요.

Part 2. 원리 이해하기: AI는 대체 어떻게 내 글을 찾아낼까요?

2.1. RAG: AI의 '두뇌'에 내 콘텐츠 주입하기

• RAG가 뭔가요? AI가 똑똑해 보이지만, 사실 훈련된 데이터(과거 정보)만 알거든요. RAG는 이 한계를 극복하려고, 답변을 만들기 전에 먼저 실시간 웹 '검색(Retrieval)'을 해요. 그렇게 찾아온 최신 정보를 바탕으로 '답변을 생성(Generation)'하는 기술이죠.

• AEO와 RAG의 관계: AEO 전략의 핵심이 바로 이 'RAG 최적화'예요. AI가 실시간 검색을 할 때, "이 자료가 제일 정확하고 권위 있네!"라며 우리 콘텐츠를 '선택'하게 만드는 거죠.

2.2. AI가 '인용하기' 좋아하는 글쓰기 비법

1. 두괄식으로 쓰기: 각 섹션 맨 앞에 핵심 답변부터 '딱' 제시하세요.

2. 명확한 팩트 제시: 애매한 표현은 금물!
• (X) "이메일 마케팅은 효과적인 채널일 수 있습니다."
• (O) "이메일 마케팅은 1달러 투자 시 평균 42달러의 ROI를 생성합니다."

3. 표, 리스트 적극 활용: AI가 '가져가기 쉬운' 글머리 기호(•), 번호 매기기(1.), 표(Table)를 자주 쓰세요.

4. 질문형 소제목: "AEO란 무엇인가?"처럼 사용자의 실제 질문을 H2, H3 태그로 사용하세요. AI가 질문과 답변을 바로 짝지을 수 있게요.

2.3. AI가 팩트를 '이해'하는 방식: E-A-V

• E-A-V가 뭔가요? 쉽게 말해 세상의 모든 정보를 '사실(Fact)'의 집합으로 보는 거예요.
• (예: [개체: iPhone 15] → [속성: 출시일] → [값: 2023년 9월])

• 💡 E-A-V 공략 팁: AI에게 모호함 없이 '팩트'를 전달하는 가장 확실한 방법이에요. 글을 쓸 때 화려한 마케팅 수식어 대신, '팩트'를 E-A-V 구조로 콕콕 심어두는 거죠.
• (X) "우리의 혁신적인 차세대 서비스는..."
• (O) "[서비스명: A-Analyzer]는 [기능: 데이터 분석]을 [속도: 30초 이내]에 완료합니다."

Part 3. 그래서, 지금 당장 뭘 해야 할까요? (실전 공략집)

3.1. Google SGE 공략: '경험'으로 기존 콘텐츠 리모델링하기

• Action 1: 'E'(경험) 주입하기: 기존의 딱딱한 정보성 글에 1인칭 경험, 실제 데이터, 구체적인 고객 사례를 추가해서 새롭게 발행하세요.
• (Before) "SaaS 마케팅 전략 5가지"
• (After) "SaaS 마케팅 전략 5가지 (저희가 30개 고객사에 실제 적용해 본 데이터와 실패 사례 포함)"

• Action 2: '스키마(Schema)' 적용하기: AI가 답변을 추출하기 가장 좋아하는 'FAQ 스키마', 'How-To 스키마'를 모든 관련 가이드 글에 빠짐없이 적용하세요.

• Action 3: 'E-A-T' 시그널 강화하기: 전문가 '저자 약력(Author Bio)' 페이지를 만들고, 모든 주장에 '외부 출처'를 꼼꼼히 달고, '최신 업데이트 날짜'를 명시해서 "이 글은 믿을 만한 최신 정보"라는 신호를 AI에게 보내세요.

3.2. Perplexity 공략: '포커스 모드'로 콘텐츠 뿌리기

1. Pillar (핵심): 먼저 깊이 있는 '데이터 리포트'나 '백서' 원본을 만드세요.
• → (Targeting 'Academic' Focus)

2. Blog (Web): 이 리포트의 핵심을 알기 쉽게 풀어쓴 '심층 분석 기사'를 블로그에 발행하세요.
• → (Targeting 'Web' Focus)

3. Social (UGC): 리포트의 핵심 Q&A를 뽑아서 '레딧(Reddit)' 관련 커뮤니티에 질문 글을 올리고 전문가로 답변하며 토론을 유도하세요.
• → (Targeting 'Social' Focus)

4. Video (Media): 리포트의 핵심 데이터를 시각화한 5분짜리 '유튜브 설명 영상'을 만들고, 스크립트 전체를 '더보기'란에 꼭 포함시키세요.
• → (Targeting 'Video' Focus)

3.3. 챗GPT 공략: '신뢰'할 수 있는 전문가 되기

• Action 1: '저자 중심' 콘텐츠: 모든 글에 '전문가 저자 프로필'을 명확하게 연결하세요. AI가 저자 이름을 검색했을 때, '이 사람이 왜 전문가인지' (경력, 학위, 다른 매체 기고 글) 바로 알 수 있어야 해요.

• Action 2: '투명성' 확보: 모든 데이터의 '출처'를 명확히 인용하세요. 만약 우리만의 연구라면, '연구 방법론'을 투명하게 공개해서 객관성을 입증하세요.

• Action 3: '최신성' 유지: 모든 핵심 콘텐츠에 '마지막 검토 및 업데이트 날짜'를 꼭 명시하세요. 정기적으로 정보를 업데이트해서 "이게 가장 최신의 정확한 정보야"라고 알려주는 거죠.

결론: 복잡한 AI 시대, '감'이 아닌 '데이터'로 승리하세요.

만약 이 복잡한 분석과 전략 수립을 단 20줄로 끝내주는 도구가 있다면 어떨까요?