제미나이 로컬 검색 인용의 60%가 업체 자사 사이트였다 — 1만 4천 건 분석

로컬 AI 검색에서 **업체 자사 웹사이트가 제미나이 인용의 약 60%**를 차지했다는 조사가 나왔다. 스테디 디맨드(Steady Demand)가 미국 50개 대도시권의 로컬 검색 질의 1,487건에서 발생한 인용 1만 4,472건을 분석한 결과다.

그런데 같은 조사에서 더 중요한 발견이 함께 나왔다. 동일한 검색이 자주 다른 AI 추천을 만들어 냈다는 것이다.

업체 사이트가 디렉터리를 이겼다

제미나이 인용의 60%에 가까운 비중이 업체 자사 웹사이트로 직접 향했다. 디렉터리, 리뷰 플랫폼, 포럼을 모두 합친 것보다 많은 수치다.

2위는 **레딧으로 인용의 13.7%**를 차지했다. 앤지(Angi), 썸택(Thumbtack), 홈어드바이저(HomeAdvisor)를 포함한 로컬 서비스 디렉터리 카테고리 전체를 앞질렀다.

로컬 SEO 관점에서 이 순서는 의미가 크다. 오랫동안 로컬 가시성은 디렉터리 등록과 리뷰 플랫폼 관리의 문제로 다뤄져 왔다. 제미나이 기준으로는 자사 사이트가 1차 인용원이다.

진짜 발견: '그라운딩 드리프트'

보고서의 가장 큰 발견은 스테디 디맨드 공동창업자 벤 피셔(Ben Fisher)가 **'그라운딩 드리프트(Grounding Drift)'**라고 부른 현상이다.

같은 제미나이 질의를 반복했을 때 인용 출처가 겹치는 경우는 약 40%에 불과했다.

대조 테스트에서 구글의 로컬 팩은 약 **90%**의 확률로 동일한 최상위 목록을 반환했다. 반면 제미나이는 약 7%의 확률로만 동일한 최상위 업체를 추천했다.

피셔의 결론은 명확하다. AI 검색 한 번은 스냅샷으로 취급해야 하며, 장기 가시성의 신뢰할 만한 측정치가 아니다.

챗GPT는 아예 다른 출처를 인용했다

같은 1,487건의 로컬 검색 질의를 챗GPT에서도 실행했다.

• 두 AI 플랫폼이 같은 도메인을 다수 인용한 경우는 8%에 불과했다
• 같은 최상위 업체를 추천한 경우는 4.2%였다

패턴 자체가 달랐다. 제미나이는 주로 업체 자사 웹사이트를 인용했고, 챗GPT는 레딧과 업체 디렉터리에 훨씬 크게 의존했다.

마케터가 가져갈 것

첫째, 한 엔진에서의 성공이 다른 엔진으로 이어진다고 가정하지 않는다. 제미나이와 챗GPT는 같은 출처를 인용하거나 같은 업체를 추천하는 일이 드물었다. 한 플랫폼만 모니터링하면 AI 가시성에 대해 잘못된 그림을 갖게 된다.

둘째, 측정을 반복 표본으로 설계한다. 그라운딩 드리프트가 사실이라면, 특정 프롬프트로 한 번 확인한 결과는 성과 지표가 될 수 없다. 같은 프롬프트 세트를 정기적으로 반복해 패턴의 추세를 보는 방식이어야 한다. 실제로 AI 검색의 인용 비중은 며칠 만에도 크게 뒤집힐 수 있다. 단발 확인은 성과 판단의 근거가 되지 못한다.

셋째, 자사 사이트의 로컬 정보를 1차 소스로 관리한다. 제미나이가 업체 사이트를 60% 인용한다는 것은, 디렉터리 정보와 자사 사이트 정보가 어긋날 때 그 불일치가 그대로 노출된다는 뜻이기도 하다.

넷째, 플랫폼별로 다른 자산에 투자한다. 챗GPT가 레딧과 디렉터리에 의존한다면 그쪽 자산 관리가 필요하고, 제미나이 중심이라면 자사 사이트의 구조화 데이터와 정보 정확성이 우선이다. 기술적 전제 조건은 동일하다. 자바스크립트에 의존한 콘텐츠 전달이 AI 크롤러에게 어떤 결과를 만드는지는 41일간의 크롤러 로그 실험에서 실측으로 확인됐다.

데이터에 대하여

스테디 디맨드는 미국 최대 50개 대도시권과 10개 서비스 카테고리에 걸친 제미나이 로컬 검색 질의 1,487건에서 발생한 인용 1만 4,472건을 분석했다. 연구진은 플랫폼 간 인용 패턴을 비교하기 위해 같은 질의를 챗GPT에서도 반복했다.

정리

로컬 AI 검색에서 자사 웹사이트의 비중이 디렉터리를 앞질렀다는 것은 좋은 소식이다. 하지만 같은 질문에 같은 답이 나올 확률이 7%라는 것은, AI 가시성을 순위처럼 다루면 안 된다는 경고다. 스냅샷이 아니라 추세로 봐야 한다.