2025. 12. 15. 13:03ㆍpxd AI툴 이야기
본 리포트는 GEO와 SEO를 한번에 통합 분석해주는 GEONIQ의 진단 기준에 따라 웹페이지의 구조, 콘텐츠, 기술적 탐색 요소를 종합적으로 분석하고, AI·검색 환경에서 해당 정보가 어떤 방식으로 인식·해석되는지를 정리한 분석 보고서입니다.
1) 분석의 관점과 범위
이번 리포트는 국내 주요 은행인 KB국민은행, 우리은행, 하나은행, 신한은행, 카카오뱅크를 대상으로 2025년 12월 둘째 주에 진단을 진행했으며, 분석 대상 페이지는 다음 두 유형이다.
- 메인 페이지
은행 브랜드와 서비스 전반을 대표하는 진입 지점 - 금융상품 페이지
대출·예금·상품 안내 등 검색 노출과 AI 답변 인용에 직접적인 영향을 주는 핵심 페이지
이번에 다루는 핵심 질문은 다음과 같다.
AI와 검색엔진은 은행의 금융상품 정보를 어떤 구조로 이해하며, 왜 특정 상품 정보는 잘 인용되지 않는가?
2) 금융상품 정보를 바라보는 AI·검색 구조의 특성
금융상품은 AI·검색 환경에서 대표적인 질문 기반 정보 영역이다.
사용자의 질문은 비교적 명확하다.
- “이 대출의 금리는?”
- “조건은 무엇인가?”
- “누가 가입할 수 있나?”
- “다른 상품과 어떻게 다른가?”
검색엔진과 AI 시스템은 이러한 질문에 답하기 위해 다음과 같은 구조를 우선적으로 탐색한다.
- 크롤링 가능한 페이지
- 명확한 제목(H1)
- 금리·조건·자격 정보의 구조화
- FAQ 또는 질문–답변 형태의 콘텐츠
이는 Google Search Central 등에서 공개적으로 설명하는 검색엔진 작동 원리와도 일치한다.
즉, 금융권에서는 정보의 양이나 문장 표현보다 질문에 답할 수 있는 구조 자체가 먼저 작동한다.
GEONIQ의 진단 기준 역시 금융상품 페이지를 ‘설명이 많은 페이지’가 아니라 ‘질문에 대응 가능한 정보 구조를 갖췄는지’를 중심으로 평가한다.
3) 핵심 발견 (Key Findings)
① 탐색의 기초 요소가 AI 인식 단계에서 공통적으로 취약하다
다수 은행에서 다음과 같은 기술 기반 탐색 요소의 결함이 반복적으로 관찰되었다.
- robots.txt 부재 또는 설정 오류
- sitemap 미등록 또는 경로 누락
- 일부 금융상품 페이지의 크롤링 제약
검색엔진은 크롤링과 인덱싱이 가능한 페이지를 우선적 후보로 수집한다. 이 단계에서 접근이 불안정한 페이지는 이후 평가·선별 단계로 넘어가기 어렵다.
AI·검색 구조 관점에서 이러한 설정은 단순한 기술 이슈가 아니라 “이 페이지는 안정적으로 인식 가능한 정보인가”를 판단하는 전제 조건의 결함으로 작동한다.
② 금융상품 페이지의 Answerability가 전반적으로 낮다
GEONIQ 진단 기준에서 금융상품 페이지는 사용자의 질문에 얼마나 직접적으로 답할 수 있는지가 핵심이다.
그러나 다음과 같은 공통 패턴이 관찰되었다.
- H1 제목 중복 또는 부재
- 금리·조건·자격 정보의 분산 배치
- FAQ 구조 부재
- 비교 기준의 불명확성
- 과도하게 긴 문단 중심 설명
AI는 금융상품 페이지를 ‘읽기 좋은 설명’이 아니라 질문에 답할 수 있는 정보 단위로 해석한다.
따라서 위 관찰된 패턴 구조들은 AI 답변 생성, 요약, 상품 비교 과정에서 불리하게 작용할 수 있다.
③ 성능 지표는 금융상품 정보의 ‘신뢰 신호’로 작동한다
일부 은행 페이지에서 LCP가 일반적인 권장 기준을 초과하는 현상이 관찰되었다.
Core Web Vitals와 같은 성능 지표는 검색엔진이 페이지 품질을 평가하는 공식 신호 중 하나로 활용된다.
금융상품처럼 정확성과 신뢰성이 중요한 정보의 경우, 성능 문제는 단순한 속도 이슈를 넘어 정보 관리 품질이 미흡한 페이지로 인식될 가능성을 높인다. 이는 AI 답변 인용률에도 연쇄적인 영향을 줄 수 있다.
4) 은행별 요약 인사이트
KB국민은행
금융상품 페이지 일부에서 크롤링 제약 설정이 관찰되었다.
콘텐츠 구조는 비교적 안정적이나, 기술적 설정의 영향으로 구조적 강점이 충분히 반영되지 않는다.
우리은행
금융상품 페이지의 콘텐츠 구조는 강점이다.
다만 robots·sitemap 부재로 인해 AI 인식 안정성이 저하된다.
하나은행
페이지 구조 설계는 비교적 양호하나, H1 중복과 sitemap 설정 미흡으로 구조 신호 전달이 약화된다.
신한은행
robots·sitemap 부재와 성능 지표(LCP) 문제가 함께 관찰되었다.
정보 전달 구조는 유지되나 기술적 기반이 약하다.
카카오뱅크
구조화 데이터 활용은 강점이다.
다만 robots.txt 설정으로 인해 외부 탐색이 제한되는 구조가 관찰되었다.
5) Quick Wins — 즉시 개선 포인트
- robots.txt·sitemap 기본 설정 정비
- 금융상품 페이지 상단에 핵심 요약 문장 추가
- 금리·조건·자격 정보를 표 또는 리스트로 구조화
- FAQ 섹션 도입
이 항목들은 GEONIQ 진단 기준상 AI 후보 수집과 답변 인용 가능성을 상대적으로 빠르게 개선할 수 있는 요소들이다.
6) 핵심 요약
- 금융상품은 대표적인 질문 기반 정보 영역이다.
- AI는 금융상품 페이지를 비교·답변 단위로 인식한다.
- 기술 기반 탐색 요소는 후보 수집 단계의 필수 조건이다.
- 성능 지표는 금융상품 정보의 신뢰 신호로 작동한다.
- ‘좋은 콘텐츠’보다 ‘답변 가능한 구조’가 경쟁력을 만든다.
pxdAX 관찰 노트
이번 금융권 분석을 통해 확인한 것은, 은행 웹사이트의 경쟁력이 UX나 브랜드 메시지뿐만 아니라 AI·검색 환경에 얼마나 구조적으로 대응하고 있는지에 따라 갈리고 있다는 점이다.
금융상품 정보는 더 이상 사용자가 직접 찾아보는 정보가 아니라, 비교·요약·인용되는 정보 단위로 인식된다. 이 변화에 먼저 대응하는 은행이 향후 검색 환경에서 구조적 우위를 확보할 가능성이 높다.