Muck Rack의 ‘AI는 무엇을 읽고 있을까?’ 보고서: 언론 보도에서 AI 인용 비중 22%로 하락

Muck Rack이 2026년 10월 발표한 AI는 무엇을 읽고 있을까? 보고서에 따르면, AI 인용에서 언론 보도가 차지하는 비중은 5월 약 27%에서 22%로 하락했다. 반면 언드 미디어와 제3자 출처는 여전히 전체 인용의 약 84%를 차지한다. 네 번째 보고서는 ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini에서 나온 4,000만 건 이상의 AI 응답과 2억 700만 건의 인용을 분석했다.

10월 28일 발표된 이 연구는 AI가 생성한 답변을 뒷받침하는 자료의 구성이 달라지고 있음을 보여준다. 뉴스 보도는 여전히 중요한 출처지만, 다른 유형의 제3자 자료와 브랜드 자체가 발행한 콘텐츠의 비중이 커지고 있다. 이번 결과는 언론사와 커뮤니케이션팀이 가시성을 확보하려면 서비스 제공자, 프롬프트, 콘텐츠 형식을 고려해야 한다는 점을 보여준다.

언드 미디어가 여전히 중심을 차지하는 가운데 언론 보도의 비중은 하락

27%에서 22%로의 하락은 약 5%포인트에 해당한다. 이는 인용에서 언론 보도가 차지하는 비중을 나타내며, 뉴스 링크의 절대적인 수나 언론사에 유입되는 트래픽이 그만큼 감소했다는 뜻은 아니다.

이번 결과를 이해하려면 언론 보도와 언드 미디어를 구분하는 것이 중요하다. Muck Rack은 언론 보도뿐 아니라 학술 연구, 정부 및 NGO 출처, 백과사전 사이트, 소셜 플랫폼, 제3자 기업 콘텐츠까지 포함하는 폭넓은 언드 미디어 범주를 사용한다. 따라서 보고서의 약 84%라는 수치는 전문 언론사만을 대상으로 한 것보다 훨씬 넓은 출처 생태계를 나타낸다.

자체 미디어의 비중은 13.7%에서 15.2%로 상승했으며, 정부·백과사전·학술 자료의 비중도 커졌다. 유료 콘텐츠와 애드버토리얼 콘텐츠는 0.3%로, 5월과 변함이 없었다. 이처럼 인용 비중이 낮다는 것은 해당 페이지가 출처로 얼마나 자주 등장하는지를 나타낼 뿐, 광고의 전반적인 효과를 측정하는 것은 아니다.

변화의 상당 부분을 이끈 ChatGPT

Muck Rack은 언론 보도의 비중 하락을 이끈 주요 요인으로 ChatGPT를 꼽는다. 장기간에 걸친 변화를 보여주는 차트에서는 2026년 중 눈에 띄는 변화가 나타나며, 9월에는 22%로 마무리된다. Claude와 Gemini는 기간 대부분에 걸쳐 상대적으로 안정적인 양상을 보인다.

이러한 차이는 특정 매체나 브랜드가 한 AI 비서의 답변에는 등장하지만 다른 비서의 답변에는 나타나지 않는 이유를 파악하려는 이들에게 중요하다. 가시성의 변화는 언론사의 콘텐츠나 관련성이 비슷한 정도로 달라진 결과가 아니라, 서비스 제공자가 출처를 선정하는 방식이 바뀐 결과일 수 있다.

이번 결과는 생성된 응답에서 인용된 출처를 다룬다. 어떤 자료가 모델의 학습 데이터에 포함됐는지를 밝히는 것은 아니며, 인용 비중을 독자 수나 신뢰도를 직접 나타내는 지표로 보아서도 안 된다.

네 서비스 모두에서 나타난 도메인은 212개뿐

9월에 서비스별로 프롬프트 1,020개를 수집한 결과, 네 시스템 모두에서 나타난 도메인은 212개뿐이었다. 이는 해당 연구 표본 내에서의 중복을 보여주는 수치이지, 각 서비스가 접근할 수 있는 모든 출처의 수를 뜻하지 않는다.

이번 결과는 AI 가시성을 하나의 순위로 보고 이를 높이는 데 집중하는 방식에 의문을 제기한다. 한 서비스에서 출처로 자주 인용되는 콘텐츠도 다른 서비스에서는 도달 범위가 제한적일 수 있다. 마찬가지로 유용한 기업 페이지와 독립적인 보도는 답변하려는 질문에 따라 서로 다른 역할을 할 수 있다.

보고서 소개 페이지는 또 다른 변동 요인을 짚는다. 같은 질문을 다시 해도 인용 출처가 달라질 수 있다는 점이다. 따라서 한 번의 응답만으로 지속적인 가시성 변화가 있었는지 판단하기는 어렵다.

방법론으로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것

전체 보고서와 방법론에는 주로 브랜드명을 드러내지 않는 소비자 프롬프트를 사용한 별도의 연구 자료 수집과, 대부분 브랜드 중심으로 상시 모니터링하는 Generative Pulse의 데이터가 함께 담겨 있다. 두 데이터 세트는 목적이 서로 다르므로 하나의 균일한 표본으로 취급해서는 안 된다.

보고서는 연구 기간 중 서비스 제공자들이 모델을 출시하고 종료하기도 했다고 설명한다. 따라서 시간에 따른 비교에는 경과 시간뿐 아니라 모델과 제품의 변화도 반영된다. 이번 관찰 결과는 테스트한 시스템과 질문, 자료 수집 기간에 관한 것이다.

Muck Rack이 이전에 공개한 연구 접근 방식에 대한 설명은 프롬프트 선정이 얼마나 중요한지 분명히 보여준다. 이 설명에 따르면 연구진은 산업 분야, 브랜드, 실제 문제를 바탕으로 질의를 구성한 뒤, 미디어 범주와 콘텐츠 형식에 따라 인용을 분류한다. 연구진이 어떤 질문을 선택하느냐에 따라 관찰되는 출처도 달라진다.

언론사와 커뮤니케이션팀에 달라지는 점

우선 서비스 제공자와 질문별로 출처 선정 방식을 추적해야 한다. 독자와 관련 있는 프롬프트를 일정하게 정해 시간에 따라 반복해서 사용하면, 한 번만 등장했을 때보다 더 많은 것을 파악할 수 있다. 결과와 함께 모델 변경 사항을 기록하면 편집이나 배포의 효과와 AI 서비스 자체의 변화를 구분하는 데 도움이 된다.

출판사 입장에서 저널리즘의 전체 비중이 낮아졌다고 해서 새로운 동향을 설명하거나 제품과 조직을 평가하는 저널리즘의 역할이 사라지는 것은 아닙니다. 브랜드의 경우 자체 콘텐츠가 늘어나면서 AI 답변에 등장할 수 있는 또 하나의 경로가 생기지만, 제3자 출처가 여전히 두드러진다는 점에서 기업 웹사이트에 콘텐츠를 게시하는 것만으로는 출처 생태계의 일부만을 다루게 됩니다.

2026년 10월 What Is AI Reading? 보고서에서 전체 조사 결과와 방법론을 확인할 수 있습니다. 핵심 메시지는 AI가 인용하는 자료가 여전히 대체로 제3자 콘텐츠에 기반하며, 출처 구성은 제공업체와 질문, 시기에 따라 상당히 달라진다는 것입니다.