고객 사이트는 ChatGPT에 나왔는데, 정작 제 이름은 안 나왔다 — 가설 다섯 가지와 매달 다시 재는 법

무엇이 나왔고, 무엇이 안 나왔나

2026년 10월 11~14일, 제가 기획·구축하고 AI 검색 최적화를 맡은 사이트들이 ChatGPT 답변에 나온 장면을 캡처했습니다. 엔진은 ChatGPT 하나이고, 질문마다 한두 번 물었습니다.

그런데 사람을 묻는 질문에서는 결과가 달랐습니다.

• 10월 13일 ChatGPT ‘AI 상위노출 전문업체 알려줘’ — 나비랑이 첫 줄이었지만, 만든 사람(유환호)이나 hwano-ai.com은 나오지 않았습니다.
• 10월 14일 Bing ‘AI 상위노출 전문가’ — 1페이지 7건 중 나비랑 페이지가 2위였고, hwano-ai.com은 없었습니다.
• 10월 15일 ChatGPT ‘AI 상위노출 전문가 알려줘’(임시 채팅 1회) — 해외 개인 전문가 5명과 국내 업체 몇 곳(나비랑 포함)을 들고 “국내는 대표 전문가가 합의된 단계가 아니다”라고 답했습니다. 유환호는 없었습니다.

정리하면 제가 만든 사이트는 나왔고, 저는 나오지 않았습니다. 같은 사람이 같은 방식으로 일했는데 왜 갈렸는지, 지금 세울 수 있는 가설을 다섯 가지로 나눠 봅니다. 아직 어느 것도 증명하지 않았습니다.

가설 1 — 질문의 종류가 다르다

고객 사이트가 나온 질문은 ‘흥덕 일요일병원’, ‘남악 한글 학원’처럼 지역과 업종이 좁은 질문이었습니다. 이런 질문에는 답이 될 만한 문서가 적고, 일요일 진료시간·수업 요일·메뉴 가격처럼 답변에 그대로 옮길 사실이 필요합니다. 노블365의원의 답변에 나온 주말 진료시간과 점심시간은 사이트에 적은 값과 같았습니다.

‘AI 상위노출 전문가’는 다릅니다. 지역이 없어 전국의 대행사, 대행사가 쓴 ‘업체 고르는 법’ 글, 개인 블로그, 해외 전문가까지 한 질문을 두고 경쟁합니다. 2026년 10월 14일 네이버에서 ‘AI 상위노출 업체’를 검색했을 때 통합 결과 20건 중 9건이 판매자(대행사)가 쓴 글이었습니다(검색 의도 조사).

연구도 경쟁의 크기를 가리킵니다. CITECHOICE 연구(2026)에서 검색 결과 1위와 5위 문서의 인용률 차이는 42.3%p로, 문서 형식을 바꾼 효과보다 훨씬 컸습니다. 경쟁 문서가 많은 질문에서는 먼저 검색 결과의 위쪽에 들어야 합니다.

확인할 것: 지역을 붙인 ‘광주 AI 상위노출’처럼 좁힌 질문에서는 나오는지, 넓은 질문과 따로 잽니다.

가설 2 — 추천의 근거는 남이 쓴 문서다

가게를 묻는 질문의 답은 가게 홈페이지를 출처로 쓸 수 있었습니다. 제일돌곱창 답변이 그 예입니다. 하지만 ‘누가 전문가인가’를 묻는 질문에서 자기 사이트의 자기소개는 약한 근거입니다.

AI 검색 4종에 순위형 질문 1,000개를 던진 연구(Chen 외, 2025)에서 인용 출처의 81.9%가 언론·리뷰 같은 제3자 문서였고, 브랜드 자체 사이트는 18.1%였습니다. 미국 자동차 분야를 잰 결과라 그대로 옮길 수는 없지만, 방향은 분명합니다. 다른 연구(Zhang 외, 2025)는 LLM 검색이 인용한 도메인의 37%가 기존 검색엔진 결과에는 없는 곳이었다고 보고했습니다.

지금 ‘유환호’라는 이름이 다른 곳에 나오는 문서는 많지 않습니다. 작업한 사이트 일곱 곳의 하단 제작자 표기와 10월 중순 새로 만든 프로필 몇 개 정도입니다.

확인할 것: 제3자 문서(강의 기관의 소식, 기고, 인터뷰, 고객 사이트의 제작자 표기)가 늘어난 달과 답변의 변화를 함께 기록합니다.

가설 3 — ‘AI 마케팅 전문가’는 다른 뜻으로 더 많이 쓰인다

2026년 10월 14일 조사에서 ‘AI 마케팅’ 계열 자동완성 110행 가운데 107행이 교육·자격증·도구 같은 ‘AI로 하는 마케팅’이었고, AI 답변에 나오게 한다는 뜻은 0행이었습니다. 네이버에서 ‘AI 마케팅 전문가’를 검색하면 통합 결과 20건 중 18건이 교육·자격증 관련이었습니다.

그러니 ‘AI 마케팅 전문가’를 물었을 때 AI가 강사나 자격증 과정을 떠올리는 것은 이상한 일이 아닙니다. 같은 조사에서 AI 답변 노출을 찾는 말은 ‘GEO·AEO 마케팅’, ‘네이버 AI 브리핑 인용’, ‘AI 검색 최적화’ 쪽에 있었습니다.

확인할 것: ‘AI 마케팅 전문가’ 하나에 기대지 않고 ‘AI 검색 최적화 전문가’, ‘AEO 전문가’, ‘GEO 전문가’, ‘ChatGPT 상위노출’을 함께 묻습니다. 아래 질문 목록에 모두 넣었습니다.

가설 4 — ‘유환호 = AI 검색 최적화’라는 연결이 아직 약하다

AI가 사람을 추천하려면 먼저 이름 하나를 한 사람으로 알아보고, 그 사람과 일(AI 검색 최적화), 회사, 사이트를 이어야 합니다. Bing 웹마스터 가이드라인은 이렇게 적었습니다.

“Use clear and consistent naming for people, organizations, products, and locations.”

지금은 이 연결이 흩어져 있습니다. 나비랑은 답변에 나왔지만 나비랑에서 ‘만든 사람 유환호’는 하단 제작자 표기 말고는 드러나지 않습니다. 사이트 주소(hwano-ai)와 이름의 영문 표기(Hwanho)는 한 글자가 다르고, 회사 이름도 Solv AI와 준비 중인 화노AI로 나뉘어 있습니다. 이름을 하나로 맞추는 일은 엔티티 정리에 따로 썼습니다.

확인할 것: ChatGPT에 ‘유환호 누구야’, ‘hwano-ai.com 누가 운영해’처럼 이름을 직접 물었을 때 무엇이라고 소개하는지 봅니다. 이름을 줘도 모른다면 추천 질문에 나올 가능성은 더 낮습니다.

가설 5 — 이 사이트가 아직 검색 색인에 거의 없다

hwano-ai.com은 2026년 10월 1일 지금 도메인으로 공개됐습니다. 10월 16일 Bing에서 site:hwano-ai.com을 검색했을 때 결과는 2건이었고, 홈 말고는 거의 잡히지 않았습니다. OpenAI 도움말은 ChatGPT 검색이 다른 검색 제공업체와 함께 일할 때가 있다고 적었고, 그 하나로 Microsoft를 안내합니다. 어떤 질문에 무엇을 쓰는지는 밝히지 않았습니다.

다만 이것만으로는 설명이 부족합니다. 제일돌곱창도 새로 만든 홈페이지였고 공개 14일 뒤 ChatGPT 답변의 출처로 열렸습니다. 같은 나이의 사이트가 한쪽은 나오고 한쪽은 안 나왔다면, 색인보다 가설 1~4가 더 큰 이유일 수 있습니다. 나비랑 기록에서도 Bing 색인이 거의 없던 시기에 다른 답변엔진에 인용된 일이 있었습니다(빙 색인 101개 중 5개).

확인할 것: 매달 측정할 때 Bing·구글의 site: 결과 수를 같이 적어, 색인이 늘어난 시점과 답변의 변화를 나란히 봅니다.

매달 다시 묻는 질문 12개

측정 규칙은 측정 방법론과 같습니다. 새 대화(임시 채팅)에서, 아래 문구 그대로, 질문마다 두 번 묻습니다. 엔진은 ChatGPT·Gemini·Perplexity·Microsoft Copilot과 네이버 AI 브리핑입니다.

질문마다 네 가지를 따로 적습니다.

1. 언급 — 답변 본문에 유환호나 hwano-ai.com이 나왔는가.
2. 인용 — 출처 목록에 hwano-ai.com(또는 다른 문서의 유환호 소개)이 들어갔는가.
3. 소개 내용 — 무엇을 하는 사람으로 설명했는가. 틀린 설명도 그대로 적습니다.
4. 함께 나온 이름 — 같은 답변에 나온 사람·업체와 그 출처.

이번 달 기록(10월 13~15일)은 위에 적은 대로 ChatGPT 3회, Bing 1회이고, 유환호는 한 번도 나오지 않았습니다. 다음 측정은 2026년 11월 17일 전후로 하고, 나오지 않은 달도 이 글에 그대로 덧붙입니다.

이 측정이 말해 줄 수 없는 것

• 원인. 한 사람, 질문 12개, 엔진 다섯 개의 관측입니다. 통제된 실험이 아니라서 어떤 작업 때문에 바뀌었는지는 증명하지 못합니다.
• 순위. ChatGPT의 추천 목록은 번호가 없을 때가 많고, 물을 때마다 달라집니다. 한 번 나온 것을 ‘1위’라고 부르지 않습니다.
• 보장. OpenAI는 노출 위치가 보장되지 않는다고(“Placement is not guaranteed.”), Bing은 GEO가 인용을 보장하지 않는다고 적었습니다. 이 글은 제 이름이 나오게 하겠다는 약속이 아니라, 나오는지 안 나오는지를 공개로 재는 기록입니다.

정리

• 제가 만든 가게·병원·학원 사이트는 좁은 지역 질문의 ChatGPT 답변에 나왔고, ‘AI 상위노출 전문가’를 물었을 때 저는 나오지 않았습니다(2026년 10월 13~15일).
• 가설은 질문의 경쟁 크기, 제3자 문서의 비중, ‘AI 마케팅 전문가’라는 말의 다른 뜻, 이름과 일의 연결, 이 사이트의 검색 색인입니다.
• 질문 12개를 매달 같은 조건으로 다시 물어, 언급·인용·소개 내용을 나눠 이 글에 덧붙입니다.

이 글은 AI 검색 최적화 일을 하는 유환호가 자기 이름을 대상으로 쓴 기록입니다. 다른 사람이나 업체를 비교하거나 추천하지 않았습니다. 가게·병원·학원 쪽에서 같은 방식으로 재 보고 싶다면 우리 가게가 AI 답변에 나오는지 직접 확인하는 법을, 전문가를 고르는 기준은 AI 상위노출 전문가 고르는 법을 보세요.