[지디넷코리아]
링크드인(LinkedIn)에는 팔로워가 수천만 명인 유명 인플루언서가 있고, 팔로워가 고작 2만 명인 평범한 금융 분석가도 있다. 그런데 챗GPT(ChatGPT) 같은 AI 검색이 답을 만들 때 더 자주 끌어다 쓴 쪽은 후자였다. 미디어 분석 기업 멜트워터(Meltwater)가 링크드인과 함께 AI가 만든 답변 속 인용(citation) 950만 건을 분석해 발표한 보고서가 밝힌 결과다. AI 인용이란 챗GPT나 구글(Google) AI가 답을 만들 때 참고하고 출처로 가져다 쓴 글을 말하는데, 이 보고서는 “누가, 어떤 글을 써야 AI에 인용되는가”라는, 이제 막 새로운 검색의 규칙이 된 질문에 데이터로 답한다.
AI가 두 번째로 많이 인용한 출처, 링크드인의 부상
멜트워터가 분석한 AI 답변 950만 건에서 링크드인은 유튜브(YouTube)에 이어 두 번째로 많이 인용된 출처로 나타났다. 멜트워터는 자사의 AI 가시성 분석 도구 젠AI 렌즈(GenAI Lens)로 코파일럿(Copilot), 구글 AI 모드(Google AI Mode), 구글 AI 오버뷰(Google AI Overviews), 클로드 소네트 4(Claude Sonnet 4), 챗GPT-5, 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)까지 여섯 개 주요 AI 모델을 대상으로, 16개 B2B(기업 간 거래) 분야의 질문을 던지고 그 답변에 등장한 출처를 모두 집계했다.
여기서 인용 점유율(Citation Share)이라는 개념이 등장한다. 인용 점유율이란 특정 주제에서 AI가 인용한 전체 출처 가운데 한 사이트가 차지하는 비율을 뜻한다. 링크드인의 인용 점유율은 0.53%였다. 숫자만 보면 작게 느껴지지만, AI는 워낙 방대한 웹사이트를 출처로 끌어다 쓰기 때문에 가장 많이 인용되는 곳조차 점유율이 1% 안팎에 머문다. 0.53%는 수많은 경쟁 사이트를 제치고 사실상 정상권에 올랐다는 의미다. 실제로 링크드인은 같은 조사에서 레딧(Reddit)보다 1.2배, 소프트웨어 비교 사이트 캡테라(Capterra)보다 1.4배, IT 매체 테크레이더(TechRadar)보다 2배 더 자주 인용됐다.
그림1. 링크드인이 AI 검색에서 0.53%의 인용 점유율로 유튜브에 이어 두 번째로 많이 인용되는 출처임을 보여주는 그래프이다.
더 인상적인 부분은 적용 범위다. 링크드인은 멜트워터가 측정한 16개 B2B 분야 가운데 14개에서 인용 상위 5위 안에 들었고, ‘AI·데이터 사이언스’와 ‘마케팅·광고’ 두 분야에서는 모든 출처를 통틀어 1위를 차지했다. 컨설팅이나 공급망, 금융처럼 전문성이 짙은 주제일수록 링크드인의 존재감은 더 컸다. 누군가 AI에게 “우리 회사에 맞는 소프트웨어가 뭘까”를 물으면, 그 답의 출처 윗줄에는 거의 항상 링크드인 글이 끼어 있다는 뜻이다.
팔로워 2만 명이 이긴다, 개인 전문가 75% 인용
이 보고서에서 가장 통념을 뒤집는 발견은 ‘AI는 회사보다 사람을, 유명세보다 실력을 인용한다’는 점이다. 링크드인 인용의 75%는 기업 공식 페이지가 아니라 개인 회원이 자기 이름으로 올린 글에서 나왔고, 기업 페이지의 몫은 25%에 그쳤다. 회사가 돈과 인력을 들여 다듬은 공식 콘텐츠보다, 그 분야에서 직접 일하는 한 사람이 쓴 글을 AI가 세 배 더 신뢰했다는 얘기다. 이 경향은 모델을 가리지 않았다. 구글 AI 오버뷰에서는 개인 글 비중이 83.1%까지 올라갔고, 기업 페이지를 비교적 많이 인용한 코파일럿(53.9%)과 챗GPT-5(55.6%)조차 여전히 개인 쪽으로 기울었다.
팔로워 수가 영향력을 보장하지도 않았다. 보고서가 대표 사례로 든 금융 분석가 알래스테어 매쳇(Alastair Matchett)과 마탄 펠드먼(Matan Feldman)은 팔로워가 각각 7만 4천 명, 2만 명 수준이다. 팔로워가 수천만 명에 이르는 유명 인플루언서에 비하면 초라한 규모지만, 이들은 링크드인에서 가장 자주 인용되는 회원 축에 들었다. 실제로 AI에 인용된 글을 쓴 사람의 절반 이상(51%)이 팔로워 1만 명 미만이었다. 화제성이 아니라 내용의 밀도가 인용을 결정한 셈이다.
그렇다고 직함이 무의미한 것은 아니다. 가장 많이 인용된 직함은 최고경영자(CEO) 8.2%, 창업자 겸 CEO 7.5%, 엔지니어링 부사장 6.3%, 최고제품책임자(CPO) 5.8%, 최고기술책임자(CTO) 5.2% 순이었다. AI는 글쓴이의 직함과 소속, 업종 같은 프로필 정보를 신뢰의 단서로 읽기 때문이다. 정리하면 이렇다. 한 회사의 마케팅팀이 만든 매끈한 홍보 글보다, 그 회사 CTO가 자기 경험을 담아 쓴 투박한 분석 글이 AI 답변에 인용될 확률이 더 높다. 당신이 어느 쪽 글을 쓰고 있는지 떠올려 보면 격차가 실감 난다.
AI가 베끼는 글의 공통 레시피, 리스트와 숫자
AI에 인용된 글에는 뚜렷한 형식적 공통점이 있었다. 멜트워터가 가장 많이 인용된 링크드인 글 24편을 뜯어보니, 24편 전부(100%)가 글머리표나 번호 매기기 같은 목록을 사용했다. 92%는 제목과 소제목으로 단락을 또렷이 나눴고, 75%는 특정 회사나 제품의 실제 이름을 본문에 적었으며, 67%는 통계나 가격, 기간 같은 구체적인 숫자를 담았다. AI는 사람처럼 처음부터 끝까지 정독하지 않고 구조와 핵심 정보를 빠르게 훑어 가져갈 만한 조각을 찾기 때문에, 잘 쪼개지고 명확한 글일수록 인용 가능성이 높아진다.
내용의 유형도 갈렸다. 가장 많이 인용된 형식은 ‘베스트 X’ 목록형 글로 상위 인용 콘텐츠의 54%를 차지했고, 제품을 나란히 놓고 따지는 비교형 글이 50%, ‘어떻게 고를까’를 안내하는 결정 가이드가 33%로 뒤를 이었다. 예를 들어 “빅4 컨설팅 회사 비교: 딜로이트, PwC” “2025년 최고의 산업 자동화 기업 7곳” 같은 제목이 대표적이다. 반대로 거창한 통찰을 담은 사상가형 글은 8%에 그쳤다. 멋진 주장보다, 누군가 AI에게 던질 법한 질문에 곧장 답해 주는 실용적인 글이 이긴 것이다.
분량에도 적정 구간이 있었다. 가장 잘 인용된 글은 대체로 1,500단어에서 2,500단어 사이, 중앙값은 1,725단어였다. 깊이를 담을 만큼은 길되, 초점을 잃을 만큼 늘어지지는 않는 길이다. 제목의 46%에는 숫자가 들어 있었고, 절반에 가까운 글이 “[숫자] 최고의 [분야] ([연도])” 같은 공식을 따랐다. 형식별로 보면 텍스트 게시물이 전체 인용의 72%로 가장 많았지만, 긴 글 한 편의 위력은 따로 있었다. 길게 쓴 아티클은 짧은 게시물보다 인용 횟수가 6.5배 많았다. 짧은 글을 자주 올려 존재감을 유지하되, 제대로 된 긴 글로 인용을 끌어오는 조합이 유리한 셈이다.
AI가 구조화된 글을 선호하는 이유
AI가 특정 글을 인용하는 데는 분명한 작동 원리가 있다. 멜트워터는 인용을 부르는 세 가지 이유를 제시한다. 첫째, AI는 출처가 분명하고 수치로 뒷받침된 주장을 두루뭉술한 의견보다 우대한다. “이 소프트웨어가 좋다”가 아니라 “이 소프트웨어는 도입 후 처리 시간을 30% 줄였다(출처 명시)”처럼 쓴 글이 먼저 선택된다. 둘째, 데이터를 ‘그래서 무엇을 해야 하는가’라는 실행 목록으로 바꿔 놓은 글을 특히 좋아한다. 사람들이 AI에게 던지는 질문 자체가 “이 문제를 어떻게 해결하지?” 형태이기 때문이다. 셋째, 아직 아무도 깊이 다루지 않은 틈새 주제를 메운 글은 경쟁 출처가 적어 인용될 확률이 크게 높아진다.
출처의 출신도 중요했다. AI 전체 인용의 47.5%는 링크드인·레딧·유튜브 같은 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 플랫폼에서, 15%는 G2나 캡테라 같은 사용자 평가 사이트에서 나왔다. 둘을 합치면 전체의 약 3분의 2다. 반면 기업이 직접 운영하는 자사 웹사이트의 몫은 18.7%에 머물렀다. AI가 광고처럼 읽히는 자기 자랑보다, 제3자가 검증한 독립적인 목소리를 더 믿는다는 신호다. 내 회사 홈페이지에 아무리 좋은 말을 적어 둬도, 정작 AI는 그 회사 직원이 외부 플랫폼에 남긴 솔직한 글을 더 자주 인용한다는 뜻이기도 하다.
신선도 역시 빼놓을 수 없다. AI에 인용된 글의 72%는 다른 글을 퍼 나른 것이 아니라 직접 쓴 원본이었고, 48%는 발행된 지 3개월이 채 안 된 최신 글이었다. AI 모델이 링크드인을 끊임없이 다시 훑으며 새 글을 빨아들이기 때문이다. 링크드인의 인용 점유율은 4주간의 조사 기간에만 0.76%에서 0.96%로, 약 26% 늘었다. 한 번 잘 쓴 글로 오래 버티는 시대가 아니라, 꾸준히 새 글을 내놓는 쪽이 인용의 창을 계속 여는 시대라는 의미다.
검색의 시대에서 인용의 시대로, 콘텐츠 전략의 전환
이 보고서가 던지는 가장 큰 메시지는 브랜드 노출의 문법이 통째로 바뀌고 있다는 것이다. 사람들이 검색창에 단어를 넣고 파란 링크들을 훑던 시대에서, AI가 여러 글을 읽고 하나의 답으로 요약해 건네는 시대로 넘어가는 중이다. 멜트워터는 이를 두고 “링크가 되는 것을 넘어 답 그 자체(Become the Answer)가 되라”고 표현한다. 검색 결과 목록의 한 줄을 차지하려 애쓰던 노력이, 이제는 AI가 답을 만들 때 인용하는 근거가 되려는 노력으로 옮겨 가야 한다는 주장이다.
다만 이 결론을 곧장 모든 조직에 적용하기엔 아직 지켜볼 지점이 있다. 이번 조사는 4주라는 비교적 짧은 기간에 B2B 분야에 한정해 진행됐고, 분석 도구와 보고서를 만든 주체가 모두 멜트워터라는 점에서 측정 기준이 자사 관점에 맞춰져 있을 가능성이 있다. AI 모델의 인용 방식은 빠르게 바뀌고 있어, 오늘 통한 공식이 내일도 유효할지는 두고 볼 필요가 있다. 그럼에도 분명한 흐름은 있다. 화려하게 다듬은 홍보보다 구체적이고 검증 가능한 실용 정보가, 유명한 이름보다 진짜 아는 사람의 목소리가 AI 답변 안으로 들어간다는 신호다. 그렇다면 지금 내가, 혹은 우리 조직이 쌓고 있는 글이 어느 쪽에 가까운지를 한 번쯤 점검해 볼 만하다.
FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1. AI 인용(citation)이 정확히 무슨 뜻인가요?
챗GPT나 구글 AI 같은 도구가 질문에 답할 때, 참고해서 근거로 끌어다 쓴 웹페이지나 글을 뜻합니다. AI가 답변에 출처로 링크를 달거나 내용을 요약해 가져오는 글이 모두 인용에 해당합니다. 이번 보고서는 그런 인용 950만 건을 모아 어떤 글이 자주 선택되는지 분석한 것입니다.
Q2. 팔로워가 적어도 AI에 인용될 수 있다는 게 사실인가요?
네, 보고서에 따르면 AI에 인용된 글을 쓴 사람의 절반 이상이 팔로워 1만 명 미만이었습니다. 팔로워 수보다는 글이 얼마나 구체적이고, 숫자와 출처로 뒷받침되며, 질문에 곧장 답하는지가 인용을 결정합니다. 규모가 작아도 전문성 있는 실용 글이라면 충분히 인용될 수 있습니다.
Q3. 그럼 어떤 글을 써야 AI에 잘 인용되나요?
목록과 소제목으로 구조를 또렷이 나누고, 회사·제품의 실제 이름과 구체적인 숫자를 담은 글이 유리합니다. “최고의 OO 7가지”나 “OO 고르는 법”처럼 사람들이 AI에 실제로 던지는 질문에 바로 답하는 형식이 특히 잘 인용됩니다. 분량은 1,500~2,500단어 정도가 적당하며, 최신 글일수록 유리합니다.
기사에 인용된 리포트 원문은 멜트워터(Meltwater)에서 확인할 수 있다.
리포트명: How LinkedIn Content Wins in AI Search (Powered by Meltwater GenAI Lens)
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)