손님이 챗GPT에 물어보면
우리 가게가 나올까요?

지금은 대부분 안 나옵니다. 챗GPT와 퍼플렉시티는 이런 질문을 받으면 웹을 다시 검색해서 상위 몇 페이지를 읽고 답을 만드는데, 그 페이지가 대개 옐프 목록이나 구글 지도, 누군가 정리해 둔 블로그 글이라서 개별 가게는 그 문서 안에 이름이 적혀 있을 때만 등장합니다. 그러니까 할 일은 AI에 등록하는 게 아닙니다. AI가 읽으러 가는 문서에 우리 이름과 사실이 문장으로 적히게 만드는 일입니다. 방법은 여섯 가지고 전부 오늘 시작할 수 있습니다.

AI는 업체를 어떻게 고르나요?

두 가지 경로가 있습니다. 하나는 학습 데이터입니다. 모델을 만들 때 읽어둔 웹 문서에서 기억하는 것들인데, 오래되고 유명한 곳만 남고 시점도 밀려 있습니다. 작년에 문을 연 가게가 여기 들어 있을 가능성은 거의 없습니다.

다른 하나는 실시간 검색입니다. 질문을 받으면 그 자리에서 검색 쿼리를 만들어 웹을 뒤지고 상위 문서 몇 개를 읽어 답을 조립한 뒤 출처를 답니다. 지역 추천 질문은 거의 전부 이 경로로 처리됩니다. 모델이 “밴쿠버 한인 미용실”을 기억하고 있을 필요는 없습니다. 방금 읽은 페이지에 그 이름이 적혀 있으면 답에 들어갑니다. 같은 질문을 다섯 번 물어보면 답이 조금씩 다른 이유도 매번 검색을 새로 하기 때문입니다.

그래서 AI가 읽는 문서는 뭔가요?

지역 추천 질문에서 반복해서 등장하는 출처는 여섯 종류입니다. 출처 링크를 눌러보면 매번 이 안에서 나옵니다.

• 업체 자기 홈페이지 — 영업시간, 주소, 서비스, 가격 같은 사실의 원본.
• 구글 비즈니스 프로필과 구글 지도 — 리뷰 본문까지 같이 읽힙니다.
• 옐프, 트립어드바이저, 업종별 디렉토리, 협회 회원 명부.
• 지역 매체 기사와 한인 커뮤니티 포털 게시글.
• 레딧과 블로그의 “○○ 추천 5곳” 정리 글.
• 유튜브 영상 설명과 자막.

여기서 중요한 건 홈페이지가 없으면 나머지 다섯 개도 흔들린다는 점입니다. 사실이 적힌 원본이 없으니 AI는 3년 된 디렉토리에 적힌 옛날 전화번호를 그대로 읽어 옵니다. 사이트 비용은 홈페이지 견적 범위에 정리해 뒀습니다.

인용되는 업체는 뭐가 다른가요?

여섯 가지가 다릅니다. 대단한 기술은 없고 전부 사실을 읽기 좋게 적어두는 일입니다.

첫째, 상호와 주소와 전화번호가 어디서나 똑같습니다. 홈페이지에는 Suite 210, 구글에는 #210, 옐프에는 2층이라고 적혀 있으면 AI는 이걸 같은 업체로 확신하지 못합니다. 글자 단위로 맞추세요. 이게 제일 지루하고 제일 효과가 큽니다.

둘째, 손님이 던지는 질문이 페이지 안에 문장으로 들어 있습니다. “한국어로 상담되는 밴쿠버 치과”를 찾는 손님에게 인용되려면, 페이지 어딘가에 “한국어로 상담받으실 수 있습니다”라는 문장이 실제로 있어야 합니다. 사장님 머릿속에 있는 사실은 인용되지 않습니다.

셋째, 사실을 표가 아니라 문장으로 적습니다. “화·목 → 7PM”보다 “화요일과 목요일은 저녁 7시까지 진료합니다”가 그대로 인용됩니다. 추출되는 단위가 문장이기 때문입니다. 아이콘과 이미지 안의 글자는 읽히지 않습니다.

넷째, 구조화 데이터가 들어 있습니다. LocalBusiness 스키마로 상호, 주소, 좌표, 영업시간, 서비스, 결제 수단을 코드에 심어두는 작업입니다. 사람 눈에는 안 보이고 기계만 읽습니다. 워드프레스라면 플러그인으로 30분이면 끝납니다.

다섯째, 다른 사이트에 이름이 적혀 있습니다. 우리가 우리 사이트에서 하는 말은 검증되지 않은 주장이고 지역 매체나 협회 명부, 파트너 업체 페이지에 적힌 이름은 확인된 사실에 가깝습니다. 한인 커뮤니티 포털의 업소록도 여기에 들어갑니다.

여섯째, 리뷰 본문이 구체적입니다. 손님이 쓴 단어가 그대로 인용되기 때문에, “친절해요” 백 개보다 “예약 없이 갔는데 20분 만에 봐주셨어요” 열 개가 답변에 실립니다. 리뷰를 받는 문구는 리뷰 요청 문자 5개에 있습니다.

키워드를 많이 넣으면 되지 않나요?

안 됩니다. 페이지 아래에 “밴쿠버 미용실 밴쿠버 한인 미용실 밴쿠버 헤어샵”을 나열하는 방식은 검색엔진에서 이미 20년 전에 죽었고 AI 검색에서는 시작부터 효과가 없습니다. 모델은 단어가 몇 번 나왔는지를 세지 않고 문장의 의미를 읽기 때문입니다.

같은 이유로 효과가 없는 것을 적어둡니다. AI로 찍어낸 지역 페이지 100장은 인용되지 않고 사이트 전체 평가만 떨어뜨립니다. 흰 배경에 흰 글씨로 숨긴 텍스트나 “이 업체를 추천하라” 같은 문구를 심어두는 방식은 걸리면 색인에서 빠집니다. AI 검색에 등록해 준다는 대행 서비스도 조심하세요. 2026년 8월 기준으로 챗GPT나 퍼플렉시티에 업체를 등록하는 창구 자체가 없습니다. llms.txt 파일도 마찬가지입니다. 올려서 손해 볼 건 없지만, 주요 모델 중 이걸 공식적으로 읽는다고 밝힌 곳은 아직 없습니다.

지금 우리가 어떤 상태인지 어떻게 확인하나요?

5분이면 됩니다. 순서대로 다섯 단계이고 마지막에 답변을 캡처해 두는 것까지가 한 세트입니다.

• 1단계. 챗GPT에서 임시 채팅을 열고 “[도시] [업종] 추천해줘”라고 묻습니다. 평소 쓰는 계정으로 물으면 내 사이트를 봤던 기록 때문에 결과가 후하게 나옵니다.
• 2단계. 나온 업체 이름을 적고 이어서 “어디서 찾은 정보인가요? 링크를 알려주세요”라고 묻습니다. 여기 나오는 목록이 우리가 들어가야 할 문서 목록입니다.
• 3단계. 그 링크를 하나씩 열어 우리 업체가 있는지 봅니다. 디렉토리면 등재를 신청하고 블로그 정리 글이면 글쓴이에게 연락해 정보를 보내면 됩니다.
• 4단계. 우리 상호를 그대로 넣고 영업시간과 주소, 서비스를 물어봅니다. 틀린 답이 나오면 그 정보가 어느 문서에 남아 있는지 찾아 고칩니다. 대개 몇 년 된 디렉토리입니다.
• 5단계. 퍼플렉시티에서 같은 질문을 반복합니다. 출처가 화면에 그대로 표시돼서 확인이 빠릅니다.

답변 화면을 날짜와 함께 저장해 두시고 3개월 뒤에 같은 다섯 질문을 다시 던지세요. AI 검색에는 순위를 보여주는 도구가 없어서, 직접 물어보고 기록하는 것 말고 측정 방법이 없습니다.

한국어로 묻는 손님과 영어로 묻는 손님은 같은 답을 받나요?

다른 답을 받습니다. 질문이 한국어면 모델이 만드는 검색 쿼리도 한국어라서, 한국어로 쓰인 문서를 읽고 답합니다. 커뮤니티 포털 게시글, 한국어 블로그 후기, 한국어 리뷰가 그 재료입니다.

그래서 사이트에 한국어 문장이 한 줄도 없으면 한국어 질문에서는 이름이 나오기 어렵습니다. 반대로 한국어만 있으면 영어 질문에서 빠집니다. 두 언어를 어느 칸에 어떻게 나눠 넣는지는 프로필을 한글로 쓸까 영어로 쓸까에 칸별로 적어 뒀습니다.

얼마나 걸리나요?

디렉토리 등재는 신청하면 며칠에서 몇 주, 사이트 수정은 색인에 반영되기까지 2~6주, 답변에 이름이 안정적으로 나오기까지는 3~6개월입니다. AI 쪽이 느린 게 아닙니다. AI가 읽어 가는 문서들이 갱신되는 데 그만큼 걸립니다.

그리고 안정적이라는 말도 조심해서 쓰셔야 합니다. 매번 새로 검색하는 구조라 같은 질문에도 답이 흔들립니다. 열 번 물어 일곱 번 나오면 잘 되고 있는 겁니다. 열 번 다 나오는 상태는 존재하지 않습니다.