안녕하세요, 주식회사 Webharu 대표이사 구리타입니다.
ChatGPT 유입은 GA4의 “세션 소스”에서 chatgpt.com을 보면 확인할 수 있습니다. 제 사이트에서는 2026년 8월 12세션이었던 ChatGPT 유입이 9월에는 54세션까지 늘었습니다. Copilot·Perplexity·Gemini를 더한 AI 경유 합계는 9월 61세션입니다.
2026년 7월, 자사 사이트를 AI로 전면 리뉴얼하면서 블로그 63개 글에 AI 검색 대응 방안을 한꺼번에 구현했습니다. 이 글에서는 그 방안의 내용과 GA4로 측정한 월별 숫자를 숨기지 않고 공개합니다.
이 글의 요점
- ChatGPT 유입란?
- ChatGPT 유입이란 ChatGPT의 답변에 표시된 링크를 통해 자사 사이트로 들어온 방문을 말하며, GA4에서는 세션 소스가 chatgpt.com으로 기록됩니다. webharu.com에서는 2026년 9월에 54세션이었습니다.
목차
ChatGPT 유입의 실측 | 2026년 9월은 54세션
결론부터 말하면 ChatGPT 유입은 아직 작지만 확실히 늘고 있습니다. GA4로 본 AI 경유 세션은 다음과 같습니다.
- 2026년 6월: 2세션(ChatGPT 1·Perplexity 1)
- 2026년 7월: 4세션(ChatGPT 4. 16일~31일은 GA4가 멈춰 있었음)
- 2026년 8월: 17세션(ChatGPT 12·Copilot 2·Gemini 1·Perplexity 1·기타 OpenAI 1)
- 2026년 9월: 61세션(ChatGPT 54·Copilot 3·Perplexity 3·Gemini 1)
대부분이 ChatGPT입니다. 9월 사이트 전체는 1,681세션이므로 AI 경유는 약 3.6%. 검색 유입과 비교하면 아직 작은 숫자입니다.
7월이 적은 이유는 리뉴얼 직후 GA4가 약 2주간 멈춰 있었기 때문입니다. 원인과 예방법은 사이트 리뉴얼이 SEO에 미치는 영향에 썼습니다.
늘어난 이유는 솔직히 아직 가려내지 못했습니다. 63개 글에 넣은 방안이 효과가 있었는지, ChatGPT를 쓰는 사람 자체가 늘었는지. 둘 다 같은 시기에 일어났기 때문입니다. 다만 방안을 끝낸 뒤부터 숫자가 움직이기 시작한 것은 사실입니다.
GA4로 ChatGPT 유입을 확인하는 방법
확인하는 방법은 2가지입니다. 매달 가볍게 보려면 표준 보고서, AI 전체를 한꺼번에 보려면 탐색 리포트입니다.
표준 보고서로 보기(매달 확인용)
- GA4의 “보고서”→“획득”→“트래픽 획득”을 엽니다
- 표의 측정기준을 “세션 소스”로 바꿉니다
- 표의 검색창에 “chatgpt”를 입력해 필터링합니다
탐색 리포트로 AI 경유를 한꺼번에 보기
- GA4의 “탐색”에서 자유 형식 리포트를 만듭니다
- 측정기준에 “세션 소스”와 “연월”을 추가합니다
- 필터에서 정규식을 써서 chatgpt|openai|perplexity|copilot|gemini|claude처럼 AI 도메인을 한꺼번에 잡습니다
ChatGPT 경유 클릭은 소스가 chatgpt.com으로 기록됩니다. 제 8월 데이터에는 소스 “openai”도 1건 섞여 있었으므로, 정규식에 openai도 넣어두면 빠뜨리지 않습니다.
하나 더, 저는 해외에서 온 참조 소스 없음(Direct) 액세스는 제외하고 집계합니다. 자사 사이트에서는 해외 Direct의 대부분이 자동으로 도는 bot이었기 때문입니다. AI 참조 소스 자체에는 영향이 없지만, 전체에 대한 비율을 낼 때는 분모가 바뀌므로 주의하세요.
주의할 점은 GA4로는 “클릭되지 않은 인용”을 측정할 수 없다는 것입니다. AI가 답변 안에서 사이트명을 소개해도 링크가 클릭되지 않으면 세션이 1건도 남지 않습니다. 그래서 사명이나 서비스명의 지명 검색 추이도 함께 보는 것을 추천합니다. 매달 보는 숫자를 정하는 방법은 GA4로 문의를 측정하는 홈페이지 KPI 글에 정리했습니다.
ChatGPT 유입을 위해 63개 글에 넣은 방안
2026년 7월, 블로그 63개 글 전부에 다음 6가지를 일괄로 넣었습니다. 사이트 자체도 AI(Claude Code)로 7일간 전면 리뉴얼한 직후였고, 그 흐름에서의 구현입니다.
1. 요점 박스
글 첫머리에 3~5줄의 요점을 두었습니다. 규칙은 하나, 첫 줄에서 제목의 질문에 바로 답하는 것입니다. “~를 고른 이유”라는 제목이면 그 이유 자체를 첫 줄에 씁니다. AI는 첫머리의 요약을 인용하기 쉬워한다고 알려져 있기 때문입니다.
2. FAQ와 FAQPage 구조화 데이터
각 글에 3~5개의 FAQ를 추가하고 FAQPage의 JSON-LD를 자동으로 내보내게 했습니다. 질문문 그대로 검색 쿼리나 AI에 대한 질문이 될 수 있습니다. 화면에 보이는 FAQ와 구조화 데이터는 반드시 일치시키고 있습니다. 구조화 데이터만 넣고 본문에는 없는 상태는 Google의 가이드라인에서도 인정되지 않습니다.
3. 한 문장 정의
글의 주제를 “◯◯란 ~입니다.”라는 한 문장으로 정의하는 박스를 추가했습니다. AI가 답변을 조립할 때 그대로 뽑아낼 수 있는 한 문장은 잘 집힌다고 알려져 있습니다.
4. Speakable 구조화 데이터
읽어주기에 적합한 부분을 표시하는 구조화 데이터입니다. 대응은 아직 제한적이지만 요점 박스 데이터로 자동으로 만들 수 있어 수고 없이 넣었습니다.
5. llms.txt
AI를 위해 사이트의 구성과 주요 페이지를 안내하는 텍스트 파일입니다. 주요 AI 기업이 공식 지원을 명언한 사양은 아닙니다(2026년 7월 시점에 제가 조사한 범위에서는). 다만 만드는 데 수고가 거의 들지 않아 넣지 않을 이유가 없는 항목입니다. 작성법은 중소기업의 LLMO 대응에서 자사의 실제 파일로 설명하고 있습니다.
6. 메타 디스크립션 재검토
비어 있거나 너무 짧거나 너무 길었던 것을 전체 글에 걸쳐 고쳤습니다. 수수하지만 AI 이전에 검색 결과에서의 노출에 직결됩니다.
63개 글에 일괄 구현한 설계 | 본문은 고치지 않는다
가장 신경 쓴 것은 본문에 일절 손을 대지 않는 것입니다. 63개 글의 본문을 다시 쓰는 것은 현실적이지 않고, 제 경험담을 AI가 고쳐 쓰는 것도 싫었습니다.
그래서 글 데이터에 “요점”·“FAQ”·“한 문장 정의” 항목을 추가하고, 템플릿 쪽에서 그 항목으로 화면 표시와 구조화 데이터를 모두 만드는 형태로 했습니다. 표시와 구조화 데이터가 같은 데이터에서 나오므로 내용이 어긋나지 않습니다. 손으로 쓴 JSON-LD를 63개 글 분량 계속 관리하는 것은 무리이므로 구조로 해결했습니다.
내용 생성은 Claude Code로 여러 에이전트를 병렬로 돌렸습니다. 다만 규칙을 2가지 부과했습니다.
- 그 글에 쓰여 있는 것만을 근거로 한다. 새로운 사실이나 숫자를 추가하지 않는다
- 경험담 글은 제 표현을 그대로 쓴다
제 블로그는 경험과 숫자로 써 왔으므로 AI가 사실을 만들어내면 전부가 무너집니다. 이 2가지 규칙이 일괄 구현의 생명줄이었습니다.
구현 전후로 자체 제작한 체크리스트로 전체 글을 채점했더니 평균 47.8점에서 97.3점이 되었습니다. 다만 이것은 방안이 얼마나 골고루 들어갔는지의 점수이며 검색 성과는 아닙니다. 전체 글을 기계적으로 다시 읽은 김에 오탈자나 표기 흔들림도 450건 이상 고쳤고, 내용이 겹치던 글 3쌍을 301 리다이렉트로 통합했습니다.
ChatGPT 유입을 읽을 때 보는 3가지 숫자
방안을 벌여놓기만 하지 않도록 볼 숫자를 미리 정해 두었습니다.
- GA4의 AI 경유 세션: 가장 알기 쉬운 지표. 매달 추적한다
- Search Console의 노출 수와 순위: Google 공식 도움말에서는 AI Overviews 경유의 노출과 클릭은 일반 검색 결과와 구분하지 않고 집계된다. 즉 “AI Overviews에 인용되었는가”를 직접 보여주는 숫자는 없고 간접적으로 추적할 수밖에 없다
- 실제 검색 화면과 ChatGPT의 답변: 노리는 질문에서 자사 이름이 나오는지를 눈으로 정기 관측한다
참고로 Google의 공식 문서는 “AI 기능을 위한 특별한 대응은 필요 없다. 기존 SEO의 모범 사례를 따르면 된다”는 입장입니다. 그래도 제가 손을 댄 이유는 AI가 요약하기 쉬운 형태와 기존 SEO가 거의 겹쳐서, 해서 손해 볼 게 없다고 판단했기 때문입니다.
숫자가 움직인 뒤 어디를 고칠지 정하는 읽는 법은 GA4 분석은 AI에 맡기기에 썼습니다.
가장 효과가 큰 것은 1차 정보라고 생각합니다
여기까지 구조 이야기를 해 왔지만, 제가 가장 중요하다고 보는 것은 1차 정보, 즉 자신의 경험과 숫자입니다.
저희 블로그에는 “address 최악”이라는 검색으로 평균 1.7위·162클릭(2026년 7월 시점 최근 92일)을 얻고 있는 글이 있습니다. 실제로 써 보고 느낀 것을 솔직하게 쓴 것뿐인 글입니다. 검색 엔진에서도 AI에서도 실제로 해 본 사람의 이야기는 대체할 수 없습니다. 구조의 노력은 인용할 가치가 있는 내용이 있어야 비로소 효과를 냅니다.
AI로 만든 사이트 전체의 검색 실측은 AI로 만든 사이트는 SEO에 약한지 검증한 글에 정리했습니다. 이 실험의 다음 이야기는 뉴스레터(메일은 일본어)에서 먼저 공개합니다. 자사 사이트의 AI 검색 대응을 상담하고 싶은 분은 문의 폼으로 연락해 주세요.
제작 실적
자주 묻는 질문
ChatGPT 유입은 GA4에서 어떻게 확인하나요?
“보고서”→“획득”→“트래픽 획득”에서 측정기준을 “세션 소스”로 바꾸고 chatgpt로 필터링합니다. ChatGPT 경유 클릭은 소스가 chatgpt.com으로 기록됩니다.
ChatGPT 유입은 실제로 얼마나 되나요?
webharu.com에서는 2026년 8월에 12세션, 9월에 54세션이었습니다. Copilot·Perplexity·Gemini를 더한 AI 경유 합계는 9월 61세션으로 사이트 전체의 약 3.6%입니다.
AI 경유 유입을 한꺼번에 보는 정규식은 무엇인가요?
GA4 탐색 리포트에서 “세션 소스”에 chatgpt|openai|perplexity|copilot|gemini|claude 같은 정규식 필터를 겁니다. 자사 데이터에는 소스 “openai”도 섞여 있었으므로 openai도 넣어두면 빠뜨리지 않습니다.
ChatGPT 유입을 늘리기 위해 무엇을 했나요?
블로그 63개 글에 요점 박스·FAQ와 FAQPage 구조화 데이터·한 문장 정의·Speakable·llms.txt·메타 디스크립션 재검토의 6가지를 일괄 구현했습니다. 유입이 늘어난 이유가 이 방안 때문인지는 아직 가려내지 못했습니다.
기존 글의 본문을 고쳐야 하나요?
저희는 고치지 않았습니다. 글 데이터에 요점·FAQ·한 문장 정의 항목을 추가하고 템플릿이 표시와 구조화 데이터를 모두 만들게 하면, 본문은 그대로 둔 채 전체 글에 일괄로 적용할 수 있습니다.
GA4로 측정할 수 없는 AI 유입도 있나요?
있습니다. AI가 답변 안에서 사이트명을 소개해도 링크가 클릭되지 않으면 GA4에는 남지 않습니다. 사명이나 서비스명의 지명 검색 추이도 함께 보는 것을 권합니다.
