인용 가능성

글을 잘 썼는지 판단하는 기준은 오랫동안 둘이었습니다. 사람이 읽고 이해하는가, 그리고 검색 결과 위쪽에 올라가는가. 두 번째를 다루는 일이 검색 엔진 최적화이고, 어떤 단어를 몇 번 쓰는지와 다른 사이트가 우리 페이지로 링크를 얼마나 걸었는지가 주로 문제였습니다.

그런데 검색창에 물으면 AI 가 문장으로 답을 만들고 그 아래에 근거로 삼은 사이트를 달아 주는 화면이 생기면서, 두 기준으로 설명되지 않는 일이 나타났습니다. 검색 결과에는 잘 뜨는데 AI 가 답을 만들 때는 출처로 한 번도 붙지 않는 글입니다.

페이지덱에서도 같은 일이 있었습니다. 현우가 1년 동안 블로그 글 마흔 편을 올려 검색 유입을 두 배로 늘렸는데, AI 에게 "팀 협업 문서 도구를 고를 때 뭘 봐야 하나" 하고 물으면 답 아래 출처에는 경쟁사 글만 달렸습니다. 글이 나쁘다고도 검색이 안 된다고도 할 수 없는데 결과만 없으니, 회의에서 왜 그런지 설명할 말이 없었습니다.

인용 가능성은 그 빠진 칸을 채우려고 쓰기 시작한 말입니다. 읽히는가와 노출되는가 말고 하나를 더 묻습니다. 누군가 이 글을 근거로 삼아 남에게 옮길 때, 그래도 되겠다고 판단할 만한 재료가 문장 안에 들어 있는가.

AI 가 답을 만들 때는 관련 문서를 여러 개 읽고, 내용을 섞어 새 문장을 쓴 다음, 그 문장 옆에 근거가 된 문서를 답니다. 인용 가능성은 마지막 단계에서 갈립니다. 같은 사실을 담은 문서가 열 개 있어도 다 붙는 게 아니라 확인하기 쉬운 두세 개만 붙기 때문입니다.

확인하기 쉽다는 것은 네 가지로 나뉩니다.

1. 숫자에 기준이 붙어 있는지. "협업 도구를 쓰는 회사가 늘고 있습니다" 는 옮겨 적을 수 없지만 "2025년 상반기 기준 국내 300인 미만 기업의 협업 도구 도입률은 38퍼센트입니다" 는 그대로 옮길 수 있습니다. 언제 어디를 대상으로 잰 값인지가 문장 안에 있어서입니다.
2. 주장에 근거가 달려 있는지. 숫자 하나를 적었으면 그 숫자가 어디서 나왔는지를 같은 자리에 적습니다. 자체 조사면 몇 명에게 물었는지, 외부 자료면 어느 기관 몇 년도 자료인지입니다.
3. 누가 언제 썼는지 드러나는지. 글쓴이와 갱신 날짜가 없는 문서는 내용이 맞아도 지금도 맞는 말인지 알 수 없습니다.
4. 문장이 혼자 서 있는지. 인용은 문단을 통째로 떠서 옮기는 일이라, "앞에서 말한 두 번째 방식" 처럼 앞을 읽어야 뜻이 통하는 문장은 옮겨지지 않습니다.

대학 보고서를 쓸 때를 떠올리면 쉽습니다. 어딘가에서 본 말을 그대로 쓰고 싶어도 출처 칸에 적을 게 없으면 결국 그 문장을 버리고 다른 자료를 찾습니다. AI 도 같은 자리에 있습니다. 답 아래에 링크를 달아야 하니, 확인했을 때 근거가 안 보이는 글은 애초에 고르지 않습니다.

그래서 손질은 새 글을 쓰는 쪽이 아니라 이미 있는 문장의 흐릿한 말을 확인 가능한 말로 바꾸는 쪽입니다. 어느 줄이 가격이고 어느 줄이 작성일인지 기계에 표시해 두는 구조화 데이터나 읽을 문서를 앞에 모아 두는 llms.txt 는 모델이 우리 글에 닿게 하는 일이고, 인용 가능성은 닿은 뒤에 고르게 만드는 일입니다.

새 글을 기획할 때보다 이미 쌓아 둔 글을 다시 볼 때 더 자주 나옵니다. 콘텐츠 마케팅을 몇 년 해 온 팀에는 글이 수십 편씩 있고, 그중 상당수는 내용은 멀쩡한데 위 네 가지가 비어 있습니다.

실제로 쓰이는 자리는 셋입니다.

1. 기존 글 점검. 조회수가 나오는 글부터 놓고 네 항목을 체크합니다. 페이지덱에서는 마흔 편 중 스물여덟 편에 갱신 날짜가 없었고, 숫자가 들어간 열두 편 중 아홉 편에 출처가 없었습니다.
2. 제품 도움말 문서. 도움말은 우리 제품 얘기만 하는 문서라 인용될 일이 없어 보이지만, "이 도구에서 권한을 어떻게 나누나" 같은 질문에는 우리 문서가 가장 정확한 출처입니다. 화면 이름과 버튼 이름을 정확히 적고 마지막 수정일을 남기는 것만으로 달라집니다.
3. 자체 데이터 공개. 어디에도 없는 숫자를 우리가 만들면 그 숫자를 말하려는 모든 답이 우리를 출처로 답니다. 페이지덱이 고객사 사용 기록으로 "문서 하나당 평균 편집자 수" 를 집계한 것이 그 예입니다.

성과를 확인하는 자리는 AI 개요입니다. 검색 결과 맨 위에 붙는 요약 답변 영역이고, 그 아래에 근거로 쓰인 사이트가 달립니다. 여기에 우리 이름이 올라오는지 주기적으로 확인하고, 올라온 글과 아닌 글의 차이를 다음 손질에 반영합니다.

"내용은 맞는데 인용 가능성이 없어요. 숫자에 기준 시점이 하나도 안 붙어 있어요."

글을 다시 쓰라는 말이 아니라 문장마다 언제 잰 값인지를 채워 넣으라는 요청입니다.

"이번 리포트는 우리 데이터로 가니까 인용 가능성이 제일 높은 글이 될 거예요."

남들이 가진 자료를 옮긴 글이 아니라 우리만 아는 숫자를 담은 글이라 출처로 붙을 자리가 많다는 뜻입니다.

"도움말 문서에 갱신일부터 넣읍시다. 인용 가능성 기준으로는 그게 제일 싼 작업이에요."

들이는 품 대비 효과가 큰 항목부터 손대자는 제안입니다.

페이지덱에서는 현우가 분기마다 콘텐츠 점검 회의를 엽니다. 글 목록을 띄워 놓고 네 항목을 확인하는데, 여기서 가장 많이 나오는 결론은 글을 새로 쓰자가 아니라 이미 있는 글의 세 문장을 고치자입니다. 지난 분기에는 도움말 서른 편에 마지막 수정일과 담당자 이름을 넣었습니다.

글을 딱딱하게 쓰는 일과 헷갈리는 경우가 많습니다. 출처와 기준 시점을 넣으라고 하니 논문처럼 쓰라는 말로 들리기 쉽습니다. 실제로는 반대에 가깝습니다. 인용되는 문장은 대체로 짧고 평범하며, 다만 그 안에 확인할 수 있는 정보가 들어 있을 뿐입니다. 문장을 길고 어렵게 만들면 사람이 읽다 말고 나가고, 그런 페이지는 애초에 읽히는 목록에 남지 못합니다.

숫자만 넣으면 된다고 읽는 것도 흔합니다. 네 항목 중 첫 번째가 가장 눈에 띄어서입니다. 그러나 출처 없는 숫자는 없느니만 못합니다. 근거 없이 적힌 수치는 확인하려다 못 찾으면 그 문서 전체의 신뢰가 같이 떨어지고, 한번 그렇게 걸러진 사이트는 다음 답에서도 잘 안 불려 옵니다. 숫자를 하나 넣으면 그 옆에 출처 한 줄을 같이 넣는 것까지가 한 묶음입니다.