실험은 간단했습니다. 국내 5대 은행의 공식 웹사이트에서 "마이데이터 3자 제공 정책"에 대한 페이지를 찾고, 같은 질문을 ChatGPT, Perplexity, Claude에 던졌습니다. 놀랍게도 - 다섯 은행 중 두 곳만 인용되었습니다.

인용된 두 곳의 공통점

두 은행 페이지에는 공통적으로 다음이 있었습니다.

1. 구조화된 정의 블록

"마이데이터란…"으로 시작하는 문장이 첫 2-3문장 안에 완결되어 있었습니다. 길지 않고, 업계 용어를 괄호로 풀어 쓰고 있었습니다. 모델은 이런 문장을 좋아합니다.

2. Schema.org FAQPage 마크업

HTML 소스를 보면 application/ld+json 블록에 FAQPage 스키마가 들어가 있었습니다. 10개의 질문-답변이 구조화되어 있었고, 답변은 150자 이내로 끊어져 있었습니다.

3. 명확한 출처 표기

"금융위원회 고시 2022-XX호"처럼 원출처를 문장 내에서 명시했습니다. 모델은 근거 있는 문장을 "근거 없는 문장"보다 10배 이상 선호합니다.

인용되지 않은 세 곳의 공통점

세 은행의 페이지는 모두 훌륭한 정보를 갖고 있었습니다. 그러나 PDF로 제공되거나, 페이지가 JavaScript로 렌더링 후에만 보이거나, 정의가 긴 안내문 속에 묻혀 있었습니다.

ChatGPT가 당신의 페이지를 인용하려면, 먼저 볼 수 있어야 하고, 그다음 이해할 수 있어야 하며, 마지막으로 "이게 인용할 만한 조각이다"라고 판단할 수 있어야 합니다.

체크리스트 - 금융 브랜드 인용 가능성 점검

  1. 주요 용어의 정의가 페이지 상단에 2-3문장으로 완결되는가
  2. FAQPage / Article Schema.org 마크업이 존재하는가
  3. SSR 또는 정적 렌더링으로 HTML에 본문이 포함되는가
  4. 숫자/통계 뒤에 출처 및 날짜가 따라오는가
  5. robots.txt가 GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot을 차단하고 있지는 않은가
  6. llms.txt 파일이 존재하는가 (다음 글 주제)

이 6가지만 점검해도 대부분의 금융 브랜드가 "인용 가능한 브랜드"로 이동할 수 있습니다. 기술적으로는 어렵지 않습니다. 어려운 건 - 조직 내에서 "SEO 말고 GEO를 봐야 한다"는 관점 전환입니다.