디자인이 아름답고, 브랜드 일관성이 있으며, 인터랙션도 매끄러운 기업 사이트는 많습니다. 하지만 AI 검색의 관점에서 보면 심각한 문제가 드러납니다. AI가 유효한 정보를 거의 추출할 수 없다는 것입니다.
AI 증거 계층의 7가지 요소
- 엔티티 정의 페이지: 회사 소개 페이지에서 정식 명칭·설립연도·본사·핵심 사업·대상 시장·팀 이력·기술력을 명확히 정의.
- 구조화된 데이터(Schema.org): Organization, Product, Service, FAQ, Article 등 마크업 포괄.
- FAQ 커버리지: 타깃 고객의 고빈도 질문 10~20개를 명확·간결·독립 인용 가능한 형식으로 답변.
- 도입 사례·데이터 페이지: 업계·과제·솔루션·성과·데이터를 구체적으로 기재.
- llms.txt 파일: AI 모델용 사이트 설명 문서. 사이트 개요, 주요 콘텐츠 위치, 핵심 정보 요약을 일반 텍스트로 기술.
- 서비스 경계 명시: 대상 시장·고객 유형·비대상 영역을 명확히 기재.
- 컴플라이언스·신뢰 시그널: 개인정보 보호정책, 보안 인증, 업계 자격.
한국 시장에서는 Naver, Google Korea와 함께 ChatGPT, Gemini 사용률이 빠르게 증가하고 있습니다. 한국어 콘텐츠의 구조화와 '신뢰할 수 있는 근거'의 충실화가 AI 추천 품질에 직결됩니다.
결론
기업 웹사이트는 조용한 패러다임 전환 중입니다. 브랜드 쇼케이스에서 AI 검색 생태계의 구조화된 증거 계층으로. 필요한 것은 사이트 재구축이 아니라, 기존 사이트에 의식적으로 사실 계층을 추가하는 것입니다.
FAQ
Q1: AI 증거 계층이란?
A: 기업 사이트 상의 구조화된, 인용 가능한 사실·데이터 콘텐츠로, AI가 브랜드를 정확히 이해·인용·추천하기 위한 기반입니다.
Q2: llms.txt란?
A: AI 모델용 사이트 설명 파일로, robots.txt의 AI 버전이라 할 수 있습니다. 사이트의 핵심 정보를 일반 텍스트로 기술합니다.
Q3: 기존 사이트를 전면 재구축해야 하나요?
A: 아닙니다. 구조화된 데이터, FAQ, 엔티티 정의 페이지, llms.txt 추가가 핵심 작업입니다.