AI 시대의 링크 빌딩: 링크, 브랜드 언급, AI 답변의 인용

링크는 AI Overview와 AI 모드가 검색엔진의 랭킹 시스템으로 출처를 고르기 때문에 Google의 AI 답변에 간접적으로 도움이 될 수 있습니다. 링크 분석은 이 시스템의 일부이지만, Google은 그것이 출처 선택에 얼마나 영향을 주는지 밝히지 않습니다. Surfer의 연구에서는 도메인 링크 강도를 나타내는 외부 지표 세 가지가 인용 빈도와 거의 0에 가까운 상관관계를 보였습니다. Ahrefs의 연구에서는 웹페이지에 브랜드 이름이 나타나는 횟수가 링크 지표보다 AI Overview 속 브랜드의 존재와 더 강하게 연결되어 있었습니다. 저는 링크 플랫폼 Linko를 공동 운영하므로, 연구마다 누가 했고 무엇을 파는지 함께 적습니다.

링크는 AI 가시성에 영향을 줍니까?

간접적으로는 줄 수 있는데, AI Overview와 AI 모드가 Google 색인에서 랭킹 시스템으로 출처를 고르기 때문입니다. Google은 AI 기능이 핵심 랭킹 시스템과 품질 시스템에 기반한다고 밝힙니다(Google Search Central, 2026년 7월 10일 업데이트). Google은 이를 RAG, 즉 검색한 페이지로 답변을 만드는 방식이라고 설명합니다. 핵심 랭킹 시스템이 색인에서 최신 페이지를 고르고, 시스템이 그것으로 답변을 만들어 출처 링크를 보여 줍니다. PageRank를 포함한 링크 분석은 핵심 랭킹 시스템의 일부입니다(Google Search Central). 이 문서들에서 Google은 링크가 답변의 출처 선택에 얼마나 영향을 주는지 밝히지 않습니다.

페이지가 AI Overview의 출처가 되려면 Google이 색인했고 결과에 설명과 함께 보여 줄 수 있어야 합니다. 검색의 AI 기능 문서가 이렇게 설명합니다(Google Search Central). 더 최근의 Google 안내서는 사이트가 Search Console의 생성형 AI 기능에도 포함되어 있어야 한다고 덧붙입니다. 두 문서 모두 조건을 충족해도 노출이 보장되지는 않는다고 밝힙니다. Google 순위를 위한 링크를 어떻게 계획하는지는 링크 빌딩 글에서 설명했습니다.

답변의 출처가 사용자가 입력한 질의가 아니라 다른 질의의 결과에 나온 페이지일 때가 있습니다. AI Overview와 AI 모드는 관련된 질의 여러 개를 한꺼번에 보낼 수 있습니다. Google은 이 기법을 “query fan-out”이라고 부릅니다. 그래서 페이지는 보조 질의에서의 순위 덕분에 답변에 들어갈 수 있습니다.

Surfer의 연구에서 도메인 링크 강도를 나타내는 외부 지표 세 가지는 인용 빈도와 거의 0에 가까운 상관관계를 보였습니다. Surfer는 3개월 동안의 데이터를 모았습니다. 질문 20,000개와 AI 모드, AI Overview, ChatGPT, Perplexity의 출처 URL 약 500만 개입니다. 출처를 인용 빈도에 따라 20개 그룹으로 나누고 각 그룹에서 URL을 하나씩 무작위로 뽑았습니다. 작성자는 계산에 들어간 URL의 총수를 밝히지 않았고, 이 무작위 추출 없이도 결과가 비슷했다고 씁니다.

이 연구의 지표는 Google의 랭킹 신호가 아니라 외부 측정치입니다. PageRank와 Harmonic Centrality는 웹페이지의 공개 아카이브인 Common Crawl에서 나옵니다. Harmonic Centrality는 도메인이 링크 네트워크의 중심에서 얼마나 가까운지를 보여 줍니다. Domain Score는 DataForSEO 데이터로 계산하는 Surfer의 종합 도메인 강도 지표입니다. Surfer는 관측값의 순서를 비교하는 스피어만 순위 상관을 계산했습니다. 1이나 -1에 가까운 값은 순서가 강하게 일치하거나 정반대라는 뜻이고, 0에 가까운 값은 일치하지 않는다는 뜻입니다.

상관계수는 -0.073에서 +0.026 사이로, 모든 지표와 모든 어시스턴트에서 0에 가까웠습니다. 가장 강한 도메인 5%를 빼자 대부분의 계수는 0에 더 가까워졌습니다. 작성자는 페이지 밖의 다른 요인은 재지 않았다고 밝힙니다(Surfer, 2026년 9월 17일 업데이트). Surfer는 AI가 이미 인용한 페이지만 비교했으므로, 이 연구는 강한 도메인이 첫 인용의 가능성을 높이는지는 말해 주지 않습니다. 개별 링크가 특정 페이지에 미치는 영향에 대해서도 아무 말을 하지 않습니다.

Ahrefs의 연구에서는 웹에서 브랜드 이름이 나타나는 횟수가 링크 지표보다 AI Overview에서의 존재와 더 강하게 연결되어 있었습니다. Ahrefs는 DR이 40보다 높은 도메인의 브랜드 75,000개를 골랐습니다. DR은 Ahrefs의 도메인 링크 강도 지표입니다. 각 브랜드를 월 검색 800회 이상의 키워드와 연결했습니다. 브랜드의 약 26%는 AI Overview에서 언급이 한 번도 없었으므로, 분석은 그중 약 74%를 대상으로 했습니다. 따라서 결과를 작은 브랜드에 그대로 옮길 수 없습니다(Ahrefs, 2026년 4월 27일 업데이트).

AI Overview에서의 존재와 가장 강하게 연결된 것은 링크가 있든 없든 웹에서 브랜드 이름이 나타나는 횟수로, 0.664였습니다. 앵커는 링크의 클릭 가능한 텍스트입니다. 앵커에 브랜드 이름이 든 링크는 0.527, 브랜드 이름의 검색 횟수는 0.392였습니다. DR은 0.326이었습니다. 링크하는 도메인 수는 0.295, 링크 수는 0.218이었습니다. 작성자는 상관관계가 원인을 뜻하지 않는다고 밝힙니다. Ahrefs는 AI에서 브랜드 언급을 추적하는 도구를 팔고, 같은 글에서 그 도구를 권합니다.

이 연구들은 서로 다른 것을 재므로 하나의 측정 결과처럼 나란히 놓을 수 없습니다. Surfer의 첫 번째 연구는 출처가 얼마나 자주 인용되는지를 쟀습니다. 3단계에서 설명하는 Surfer의 두 번째 연구는 답변에서 브랜드의 위치를 쟀습니다. Ahrefs는 브랜드 이름이 AI Overview에 얼마나 자주 나타나는지를 쟀습니다. 링크와 언급을 한꺼번에 비교한 것은 Ahrefs뿐입니다. 순위가 인용에 영향을 줄 수는 있지만, 이 연구 중 어느 것도 링크가 Google 순위를 높이는지는 확인하지 않습니다.

브랜드 언급은 링크와 무엇이 다릅니까?

브랜드 언급은 링크가 있든 없든 다른 사이트의 글에 나오는 브랜드 이름입니다. 링크는 독자와 검색엔진 로봇을 귀하의 사이트로 데려갑니다. 링크 없는 언급은 Google에서 링크의 가치를 전달하지 않습니다. 하지만 독자에게도, 그 페이지를 읽는 시스템에도 브랜드에 대한 정보를 줍니다. 앵커에 브랜드 이름이 든 링크는 링크이면서 동시에 언급입니다.

저는 2021년부터 언급을 별도의 목표로 써 왔습니다. 그때 Senuto 가이드에서 저는 링크가 늘 중요한 것은 아니며, 때로는 나중에 링크로 바꿀 수 있는 언급이 필요하다고 썼습니다(Senuto, 2021년 11월 23일). 2026년 Majestic 블로그에 실린 발언에서는 언급과 링크는 만드는 방법이 전혀 다르다고 덧붙였습니다(Majestic).

페이지 위의 언급과 AI 답변 속의 언급은 다릅니다. 페이지 위의 언급은 기사에 나온 브랜드 이름입니다. 답변 속의 언급은 AI 어시스턴트가 사용자에게 보여 주는 텍스트에 나온 브랜드 이름입니다. 앞의 것이 뒤의 것으로 이어질 수는 있지만, 둘은 별개의 측정 대상입니다.

Google은 자사 AI 기능을 겨냥해 진짜가 아닌 언급을 확보하는 일이 보이는 것만큼 도움이 되지 않는다고 경고합니다. Google은 AI 기능이 블로그, 동영상, 포럼 등 웹에서 제품과 서비스에 대해 이야기되는 내용을 보여 줄 수 있다고 밝힙니다. 경고의 이유로는 랭킹 시스템이 품질 높은 콘텐츠를 선호하고 다른 시스템이 스팸을 막는다는 점을 듭니다(Google Search Central).

AI 가시성을 위한 링크 빌딩은 어떻게 계획합니까?

먼저 측정하고 그다음에 게재를 주문하는데, 측정 없이는 브랜드에 부족한 것이 언급인지, 인용인지, Google 순위인지 알 수 없기 때문입니다. 단계의 순서는 다음과 같습니다.

1단계. 구매 전 측정

고객의 질문에 대한 AI 속 브랜드 가시성을 언급과 인용으로 나누어 측정하는 것에서 시작합니다. 두 값을 어떻게 재고 질문을 몇 번 반복하는지는 브랜드의 AI 가시성 글에서 설명했습니다. 측정은 다음 세 가지 상황 중 하나를 보여 줍니다.

• 답변에 브랜드 이름이 나타나지 않는다;
• 브랜드는 나타나지만 브랜드의 페이지가 인용되지 않는다;
• AI가 출처를 가져오는 질문에서 페이지가 Google에 보이지 않는다.

2단계. AI가 이미 인용하는 출처 목록

같은 측정에서 해당 주제의 질문에 AI 어시스턴트가 인용하는 페이지의 목록을 가져옵니다. 같은 질문에 대한 답변마다 출처 목록이 달라지므로, 모든 반복에서 URL을 모아 각각 몇 번 인용되었는지 셉니다. 출처는 세 그룹으로 나눕니다.

• 브랜드가 나타날 수 있는 페이지, 예를 들어 포털, 블로그, 순위 기사, 업종별 디렉터리;
• 경쟁사의 페이지;
• 제가 영향을 줄 수 없는 페이지, 예를 들어 정부 사이트.

3단계. AI가 이미 인용하는 곳에서의 언급

언급은 AI가 이미 인용하거나 해당 주제의 질문에서 Google 상위에 있는 기사에 계획합니다. Majestic 발언에서 저는 출처로 인용되는 것이 아니라 AI 답변에서 추천되는 것을 목표로 하는 경우를 썼습니다. 이 목표를 이루려면 AI Overview에서 보이는 주제별 사이트에 브랜드가 나와야 합니다.

기사는 다섯 가지 기준으로 고릅니다.

• 기사의 주제와 시장이 브랜드의 서비스에 맞는다;
• 기사가 측정의 한 번이 아니라 여러 번의 반복에서 출처에 나타난다;
• 옆에 언급된 브랜드가 비교되고 싶은 경쟁사이다;
• 퍼블리셔가 글에 브랜드를 추가하거나 새 기사를 받아 줄 수 있다;
• 비용이 구매 전에 계획에 적어 둔 목표에 맞는다.

브랜드는 다른 사람의 글에 세 가지 방식으로 나타날 수 있고, 앞의 두 가지는 Linko도 팝니다.

• 스폰서 기사, 즉 퍼블리셔에게 맡기는 새 유료 기사;
• 인서트, 즉 이미 게재된 기사에 비용을 내고 추가하는 언급이나 링크;
• 편집상의 언급, 즉 저자가 자신의 결정으로 비용 없이 적는 브랜드 이름.

유료 게재에서 저는 두 가지를 기대합니다. Google에서 가치를 전달하는 링크, 그리고 AI가 읽는 글 속의 브랜드 언급입니다. 링크는 대상 페이지의 순위에 도움이 되어야 하고, 언급은 AI가 브랜드를 기사의 주제와 연결하는 데 도움이 되어야 합니다. Google은 가치를 전달하는 유료 링크를 스팸 정책 위반으로 보므로, 이는 포털과 앵커를 고르는 방식으로 관리하는 위험입니다.

Google은 진짜가 아닌 언급이 무엇인지 정의하지 않으므로, 유료 언급이 거기에 해당하는지 저는 모릅니다. Google의 스팸 정책은 유료 링크를 설명하지만 링크 없는 유료 언급은 다루지 않습니다. Google은 AI 기능이 유료 언급을 편집상의 언급과 다르게 다루는지도 밝히지 않습니다. 그래서 유료 언급을 AI에 나타나는 확실한 방법이 아니라, 전과 후를 측정하는 지출로 취급합니다.

스폰서 기사는 사이트의 Google 순위를 이용하려는 것만이 아니라 그 사이트의 독자를 위해 쓰여야 합니다. Google의 사이트 평판 남용 정책은 주로 사이트의 랭킹 신호 때문에 게재되는 제3자 콘텐츠를 다룹니다. 이 정책에 부합하는 예로 Google은 해당 매체의 독자를 직접 겨냥한 스폰서 기사를 듭니다.

Surfer는 브랜드를 언급하는 인용 페이지의 비율과 AI 답변에서 브랜드의 위치 사이에서 중간 정도의 관계를 확인했습니다. 이 연구는 12개 업종의 질문 922개를 ChatGPT, AI Overview, AI 모드, Perplexity에서 7일 동안 여러 번 물었고, 출처 URL 289,105개를 대상으로 했습니다. 질문은 Surfer 고객의 프로젝트에서 나왔고, 대부분 카테고리에서 가장 좋은 제품을 묻는 식의 합성 질문이었습니다. 스피어만 순위 상관은 0.41이었습니다. 가장 강하게 연결된 것은 블로그 글의 언급이었고, Surfer는 답변에 언급된 브랜드 자체의 블로그도 여기에 셉니다. 블로그 글은 인용된 출처의 28.7%였으며, 그중 16.2%는 브랜드 자체의 블로그였습니다.

작성자는 이 관계가 반대로 작동할 수 있다고 밝힙니다. AI가 어차피 추천하려던 브랜드의 페이지를 인용했을 수 있습니다. 작성자는 보조 질의에서 브랜드 이름을 보는 일이 드물다는 이유로 이 해석이 덜 그럴듯하다고 봅니다. 이는 작성자의 논거이며 별도의 테스트가 아닙니다(Surfer, 2026년 9월 17일 업데이트).

4단계. 게재마다 일관된 브랜드 설명

게재마다 브랜드를 일관되게 소개합니다. 무엇을 하는지, 무엇을 제공하는지, 누구를 위한 것인지입니다. 설명 방식은 기사에 맞추지만, 브랜드에 대한 사실은 어디서나 같습니다. 게재를 주문하기 전에 브랜드의 정체성에서 시작하는 이유는 GEO 최적화와 AI SEO 글에서 설명했습니다. Majestic 발언에서 저는 브랜드에 중요한 곳에서 메시지가 일관될 때 가장 좋은 결과가 나온다고 썼습니다.

5단계. 동영상과 소셜 미디어

브랜드가 나타나야 할 곳의 목록은 포털에만 한정되지 않습니다. 같은 Majestic 발언에서 저는 동영상 플랫폼과 소셜 미디어를 첫 번째로 꼽았습니다. Google은 AI 기능이 동영상과 포럼에서 제품에 대해 이야기되는 내용도 보여 줄 수 있다고 밝힙니다.

6단계. 게재 전후의 측정

인용되는 기사에 실린 유료 언급이 AI에서 브랜드의 가시성을 높인다는 것을 보여 주는 측정을 저는 알지 못합니다. 그래서 게재 전과 후에 같은 질문, 같은 반복 횟수로 측정합니다. 이런 측정만으로는 변화가 게재 덕분이라는 것이 증명되지 않습니다. 같은 기간에 모델, Google 색인, 경쟁이 바뀔 수 있습니다.

결과를 판단하기 쉽도록 게재 전에 성공 기준과 대조 질문을 적어 둡니다. 대조 질문은 같은 측정에 속하지만 게재와 관련이 없는 질문입니다. 같은 기간의 브랜드의 다른 활동도 적어 둡니다. 링크는 Google에서의 페이지 순위와 트래픽으로 따로 평가합니다.

링크가 AI 가시성을 높인다는 보고서는 어떻게 읽습니까?

링크와 인용의 상관관계만 보여 주는 보고서는 링크의 영향을 큰 브랜드의 다른 특성과 분리하지 못합니다. 2026년에 폴란드의 에이전시 한 곳이 같은 업종의 브랜드 10곳의 AI 가시성에 관한 보고서를 냈습니다. 에이전시는 링크하는 도메인 수와 AI 인용 수의 상관(0.89)을 링크가 인용을 늘린다는 증거로 제시했습니다. 표의 인용 수는 보고서를 위해 AI 어시스턴트에 질문한 결과가 아니라 Ahrefs의 글로벌 인덱스에서 나온 것이었습니다.

저는 이 보고서의 표를 보고서가 쓴 피어슨 상관, 즉 선형 관계의 척도로 다시 계산했고, 결과는 몇몇 브랜드에 좌우되었습니다.

• Google의 오가닉 트래픽은 링크하는 도메인과 비슷하게 강하게 인용과 연결됩니다. 0.92 대 0.89입니다;
• 편상관은 두 값이 트래픽과 공유하는 부분을 뺀 관계를 보여 주며, 링크하는 도메인의 경우 0.53입니다;
• 이 편상관의 95% 신뢰구간, 즉 추정의 불확실성 범위는 -0.21에서 0.88에 이릅니다;
• 브랜드 10곳을 하나씩 빼면 링크하는 도메인의 상관은 0.80에서 0.94가 됩니다;
• 인용이 가장 많은 두 브랜드를 빼면 링크하는 도메인의 상관은 0.66으로, 트래픽은 0.80으로 내려갑니다;
• 표준적인 가정에서 0.89의 95% 신뢰구간은 0.60에서 0.97이며, 10곳의 브랜드를 어떻게 골랐는지는 반영하지 않습니다.

이 표로는 인용을 만드는 것이 링크인지, 트래픽인지, 크고 눈에 띄는 브랜드의 다른 특성인지 알 수 없습니다. 트래픽은 브랜드 규모의 근사치일 수 있지만, 트래픽 자체도 링크에 달려 있을 수 있습니다. 인용이 가장 많은 브랜드를 빼면 상관이 약 0.10 내려가고, 가장 많은 두 브랜드를 빼면 약 0.24 내려갑니다. 가장 큰 브랜드를 뺀 변형은 결과의 민감도를 확인하는 것이지 더 나은 추정이 아닙니다. 보고서의 작성자는 에이전시에서 링크 빌딩을 담당하는데, 이는 그 에이전시가 파는 서비스이고, 보고서의 마지막 페이지는 결과에 대해 문의하라고 권합니다. 이것이 결과를 결정하지는 않지만 데이터를 다시 계산해 볼 이유가 됩니다.

링크와 AI에 관한 보고서마다 여섯 가지를 확인합니다.

• 측정이 몇 개의 브랜드나 페이지를 다루었고 어떻게 골랐는지;
• 무엇을 재는지. 답변 속의 언급인지, 페이지의 인용인지, Google 순위인지;
• AI 데이터는 어디서 나왔는지. 반복해서 던진 자체 질문인지, 도구의 인덱스인지;
• 결과가 브랜드의 규모, 예를 들어 트래픽이나 이름의 검색 횟수를 반영하는지;
• 가장 큰 관측값을 빼면 결과가 어떻게 바뀌는지;
• 작성자가 무엇을 파는지.

같은 질문을 Ahrefs와 Surfer의 연구와 제 자체 측정에도 던집니다. 첫 번째 그래픽은 이 질문에 따라 만들었습니다. Ahrefs와 Surfer의 연구 설명에서 브랜드 규모를 반영한 결과는 찾지 못했습니다. 가장 큰 관측값을 뺀 결과를 보여 준 것은 도메인 강도 연구의 Surfer뿐입니다. 이 연구 중 어느 것도 링크나 언급을 사기 전과 후의 효과를 재지 않습니다.

디지털 PR은 게재 구매와 무엇이 다릅니까?

디지털 PR은 편집부가 스스로 결정하는 게재와 언급을 얻는 것이고, 게재 구매에서는 사이트의 자리에 대해 비용을 냅니다. 디지털 PR은 인터넷에서 하는 홍보 활동입니다. 링크를 겨냥한 비슷한 활동을 폴란드에서는 SEO PR이라고도 부릅니다. 예를 들면 자체 조사의 데이터, 전문가의 코멘트, 언론이 스스로 결정해서 다루는 보고서가 있습니다.

두 방식 모두 AI가 쓰는 페이지에 언급을 만들 수 있지만, 글에 대한 통제력이 다릅니다. 유료 게재에서는 브랜드가 어디에 언제 나타나는지 알고 있습니다. 디지털 PR에서는 글을 편집부가 결정합니다. Ahrefs는 연구 설명에서 PR 등의 방법으로 브랜드 언급을 만들라고 권합니다. 디지털 PR과 유료 게재가 AI 답변에서 내는 효과를 비교한 자체 측정은 없습니다.

Linko에서는 AI를 활용해 링크와 언급을 어떻게 계획합니까?

Linko에서 링크와 언급의 계획은 AI 기반 도구의 지원을 받는 사람의 일입니다. Linko의 제 공동 운영자는 회사를 위한 완성된 링크 전략을 AI에게 요청하지 않는다고 말합니다. 도구는 해당 분야에서 도메인의 주제와 권위를 계산합니다. 게재를 살 수 있는 포털에서 기사의 가시성도 확인합니다. 링크는 AI를 염두에 둔 것을 포함해 브랜드 언급을 만드는 PR 활동과 묶는 경우가 많습니다.

Linko는 AI를 위한 링크와 언급에서 몇 가지 고정된 원칙을 지킵니다.

• 포털마다 선정 이유를 적습니다. 키워드로 Google에 보이는 기사, 또는 포털이 링크하는 경쟁사입니다;
• 분기마다 포털에 링크를 살 수 있는 새 기사가 올라왔는지 확인합니다;
• 인서트는 대상 페이지를 고친 뒤에 주문하는데, 새 링크는 Google이 바뀐 페이지를 더 빨리 방문하도록 돕기 위한 것이기 때문입니다;
• 보고서는 확보한 링크의 목록만이 아니라 분석과 효과를 보여 줍니다.

링크가 가치를 전달하는 데 포털의 주제가 고객의 주제와 같을 필요는 없지만, AI를 위한 언급에서는 주제가 중요합니다. Google 순위가 좋은 기사의 링크는 포털이 다른 주제를 다루더라도 가치를 전달할 수 있습니다. AI Overview를 위한 언급은 고객의 주제에 대한 정보성 질문의 기사에 계획합니다. 예를 들면 가이드와 제품 순위 기사입니다.

도구는 계산을 줄여 주지만 결정을 대신하지는 않습니다. 제 공동 운영자는 예전에 몇 시간 걸리던 분석이 Linko 시스템에서는 약 15분 걸린다고 평가합니다. 그 결과는 예산이 붙은 계산과 제안입니다. 계획, 포털 선정, 퍼블리셔와의 대화는 사람이 합니다.

Linko의 아웃리치는 AI가 빠르게 해 주는 사람의 일입니다. 아웃리치는 게재, 언급, 링크를 위해 퍼블리셔와 저자에게 연락하는 일입니다. AI 도구는 링크 없는 언급을 찾고, 포털의 주제를 평가하고, 메시지의 초안을 준비하는 데 도움을 줍니다. 모든 메시지와 포털 목록은 사람이 확인합니다. AI는 주제 포털과 일반 포털을 혼동하거나 퍼블리셔에 대해 사실이 아닌 내용을 내놓을 수 있습니다.

앵커만으로는 퍼블리셔에서의 글을 계획하기에 부족한데, 기사는 독자의 질문에 답해야 하기 때문입니다. Majestic 발언에서 저는 키워드 하나에 글 열 편을 쓰던 시대는 끝났으며 글마다 공을 들여야 한다고 썼습니다. 브랜드는 그 질문에 대한 답과 맞는 자리에서 글 속에 설명합니다.

AI 시대의 링크 빌딩에 대해 자주 묻는 질문

어디서 시작하면 됩니까?

AI 속 브랜드 가시성의 측정과, 고객의 질문에 AI 어시스턴트가 인용하는 출처의 목록에서 시작하십시오. 그다음 그 페이지 중 어디에 브랜드가 나타날 수 있는지 확인하고, 링크 계획의 포털 목록과 비교하십시오. 링크는 계속 Google에서의 페이지 순위와 트래픽에 따라, 언급은 AI가 인용하는 출처에 따라 계획하십시오.