# 산업 유통 대기업일수록 AI 가독성 점수는 최하위 > 산업 기기 제조사와 유통사의 카탈로그 984건을 AI 가독성 기준으로 채점한 뒤, 누구나 이름을 아는 대기업 25곳을 실제로 접속해 다시 측정했다. 이들의 중앙값은 40으로 시장 전체 중앙값 50을 크게 밑돈다. 실명을 그대로 밝힌 전체 점수표를 공개한다. **Language:** ko **Published:** 2026-08-13 **Category:** Research · **Tags:** AI visibility, benchmark, industrial distribution, robots.txt, structured data, GEO **Canonical:** https://partsgraph.ai/ko/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability ## 핵심 요약 **AI 어시스턴트가 제품 카탈로그를 읽어낼 수 있는지를 기준으로 볼 때, 산업 분야 최대 유통사와 제조사는 어떤 점수를 받는가?** 자신들이 이끄는 시장보다 낮다. 채점한 산업용 카탈로그 984건 전체의 점수 중앙값은 100점 만점에 50점이다. 2026년 8월 13일에 누구나 이름을 아는 대기업 25곳을 실제로 접속해 다시 측정하면 중앙값은 40이며, 25곳 가운데 15곳이 이 집단의 중앙값을 밑돈다. RS Components는 35점, Farnell은 33점, Mouser는 34점, Grainger는 34점, ABB는 34점, Zoro는 31점이다. 반면 전체 집단에서 가장 높은 80점을 받은 곳은 해당 틈새 시장 밖에서는 아무도 들어 본 적 없는 소규모 전문 유통사였다. 여기서 규모는 강점이 아니라 오히려 약점으로 작용하는 것으로 보인다. 대규모 사이트일수록 기계의 접근을 가로막는 요소를 그대로 쌓아 두기 때문이다. 엣지의 공격적인 봇 차단 규칙, JavaScript로 렌더링되는 사양, 그리고 어떤 크롤러에게도 접근이 허용되지 않는 카탈로그 페이지가 그것이다. --- Industrial AI Visibility Benchmark는 제조사와 유통사의 카탈로그 984건을 단 하나의 질문으로 측정했다. AI 어시스턴트가 이 사이트에서 제품 사양을 실제로 가져올 수 있는가. 점수 중앙값은 100점 만점에 50점이었다. 그 수치는 기업명을 익명 처리해 공개했다. 이 글은 익명 처리하지 않는다. 더 유용한 발견이 점수 분포 안에 숨어 있었기 때문이다. **산업 유통 분야에서 가장 크고 가장 잘 알려진 기업들이, 정작 자신들이 이끄는 시장의 중앙값을 밑도는 점수를 받는다.** 이들의 중앙값은 40이다. 다시 측정한 25개 유명 기업 가운데 15곳이 이 집단 자체의 중간값 아래에 놓였고, 984건 전체에서 가장 높은 80점을 받은 곳은 해당 틈새 시장 밖에서는 브랜드 인지도가 전혀 없는 소규모 전문 유통사였다. ## 점수표 **2026년 8월 13일**에 실제로 접속해 측정한 수치이며, 앞선 현장 조사에서 가져다 쓴 것이 아니다. 아래의 모든 수치는 [무료 진단 도구](https://partsgraph.ai/audit)를 이용하면 누구나 — 여기 이름이 오른 기업 자신도 포함해 — 그대로 재현할 수 있다. | 기업 | 도메인 | 점수 | 등급 | |---|---|---|---| | Voltimum UK | voltimum.co.uk | 78 | B | | Rexel UK | rexel.co.uk | 66 | C | | Siemens | siemens.com | 65 | C | | Cromwell | cromwell.co.uk | 65 | C | | B&Q | diy.com | 65 | C | | Toolstation | toolstation.com | 60 | C | | Jewson | jewson.co.uk | 62 | C | | Reichelt | reichelt.de | 61 | C | | Legrand | legrand.com | 58 | C | | Screwfix Trade | screwfix.com | 50 | D | | Digi-Key | digikey.com | 49 | D | | HARTING | harting.com | 42 | D | | TE Connectivity | te.com | 40 | D | | Schneider Electric | se.com | 39 | F | | Festo | festo.com | 39 | F | | RS Components UK | uk.rs-online.com | 35 | F | | Würth | wurth.com | 34 | F | | Travis Perkins | travisperkins.co.uk | 34 | F | | Mouser | mouser.com | 34 | F | | ABB | abb.com | 34 | F | | Grainger | grainger.com | 34 | F | | Sonepar | sonepar.com | 34 | F | | Conrad | conrad.com | 34 | F | | Farnell UK | uk.farnell.com | 33 | F | | Zoro US | zoro.com | 31 | F | 이 25곳의 중앙값은 **40**. 984건 전체의 중앙값은 **50**. 여기서의 분포 범위는 31에서 78까지다. ## 공개 전에 다시 측정한 이유 벤치마크 현장 조사는 8월 10일에 진행했다. 사흘 지난 점수에 실명을 붙여 공개하는 것은 부주의한 일이므로, 표에 오른 모든 기업을 공개 당일 아침에 다시 채점했다. **25곳 가운데 21곳이 이전 점수를 그대로 재현했다.** 측정 도구로서는 안심할 만한 결과다. 그렇지 않은 곳이 세 곳 있었다. - **Rexel UK: 57 → 66.** 사흘 만에 9점 상승. - **TE Connectivity: 53 → 40.** 13점 하락. - **Schneider Electric: 51 → 39.** 12점 하락. 그 주에 해당 기업에서 AI 가독성을 손보고 있던 사람이 있었을 가능성은 낮다. 엣지 규칙 변경, WAF 정책 업데이트, 전혀 다른 이유로 배포된 CDN 설정 — 이 가운데 어느 것이든 하룻밤 사이에 점수를 두 자릿수만큼, 그것도 어느 방향으로든, 아무도 눈치채지 못한 채 움직일 수 있다. 그리고 이 글을 쓰는 동안 같은 일이 또 일어났다. 첫 측정에서 몇 시간 뒤에 돌린 2차 측정에서 **Toolstation이 63에서 60으로 움직인 것**이 확인됐다 — 변화 폭은 더 작지만 같은 날 안에서 일어난 일이고, 위의 표에는 그날 아침에 적어 둔 수치가 아니라 정정된 수치를 실었다. 이것이 이 글에서 운영상 가장 쓸모 있는 대목이다. **기계 가독성은 한 번 고쳐 놓으면 끝나는 속성이 아니다.** 그것은 살아 있는 설정이고 시간이 지나면 어긋난다. 게다가 조용히 어긋난다. 모니터링 체계 어디에서도 그 부분을 지켜보고 있지 않기 때문이다. 이 25곳 가운데 네 곳이 72시간 안에 움직였고 그중 한 곳은 반나절 만에 움직였다. 그리고 그 어느 기업에서도 이를 알아챈 사람은 없었다고 봐도 무방하다. ## 78점과 31점을 실제로 가르는 것 측정하는 네 가지 항목은 고치는 난이도가 서로 같지 않으며, 상위와 하위의 격차가 상위 기업이 무언가 영리한 일을 해낸 덕분인 경우는 거의 없다. ### 크롤러 정책 — 판 위에서 가장 싸게 얻는 점수 이 집단의 사이트 대부분은 robots.txt에서 AI 크롤러에 관해 아무 말도 하지 않는다. 적대적인 것이 아니라 침묵하고 있는 것이다. 이런 유형의 클라이언트가 존재하기 전에 작성된 파일이기 때문이다. 그리고 침묵은 점점 거부로 귀결된다. 정책이 명시되지 않은 상황에서 크롤러가 취할 안전한 기본값은 들어가지 않는 것이기 때문이다. 받아들일 답변 엔진 크롤러를 이름으로 명시하는 작업은 반나절이면 끝나며, 표에 오른 거의 모든 기업에게 단일 조치로는 가장 효과가 큰 변경이다. ### 엣지 도달성 — 대규모 사업자가 점수를 잃는 지점 여기서는 규모가 적극적으로 불리하게 작용한다. 엔터프라이즈 봇 관리는 스크래핑과 크리덴셜 스터핑, 가격 수집을 막기 위해 존재하며 그 일은 잘해낸다. 동시에 기본 설정상 브라우저처럼 보이지 않는 클라이언트는 무엇이든 의심한다 — 답변 엔진 크롤러가 하나도 빠짐없이 여기에 해당한다. 그 표에서 가장 낮은 점수 몇 개는 콘텐츠의 문제가 전혀 아니다. 콘텐츠는 멀쩡하다. 다만 브라우저가 아닌 클라이언트가 거기까지 도달하지 못할 뿐이다. ### 페이지 내 가독성 — JavaScript의 함정 사양이 JavaScript 애플리케이션에 의해 브라우저에서 조립된다면, 대부분의 크롤러에는 빈 껍데기만 보인다. 제품 데이터는 존재하고 정확하지만, 보이지 않는다. 이 간극을 메우는 것은 서버에서 렌더링된 구조화 데이터다 — 이름과 가격만 담은 것이 아니라 실제 속성을 갖춘 Schema.org `Product` 말이다. ### 에이전트 접점 — 사실상 아무도 시작하지 않은 영역 카탈로그 984건 전체에서 **에이전트가 직접 질의할 수 있는 엔드포인트를 노출한 곳은 단 한 곳도 없었다.** MCP 서버도 없고, 쇼핑 비교 엔진이 아니라 검색과 조회를 염두에 두고 설계된 기계 판독 가능 피드도 없다. 여기서 요구되는 기준은 높지 않다. 단지 그것을 넘어선 곳이 거의 없을 뿐이며, 그래서 먼저 움직이는 쪽에게는 가장 값싸게 확보할 수 있는 차별화 요소가 된다. ## 이 조사가 말하지 않는 것 주장의 한계를 분명히 밝혀 둘 필요가 있다. 스스로를 부풀리는 벤치마크는 그만큼의 의심을 받아 마땅하기 때문이다. 이것은 카탈로그 품질의 척도가 **아니다**. 점수가 낮은 기업 중에도 훌륭한 제품 데이터를 갖춘 곳이 여럿 있다. 문제는 정확성이 아니라 접근성이다. 점수가 낮은 브랜드가 AI의 답변에 등장하지 않는다는 주장도 **아니다**. 대형 브랜드는 웹 전반에서 폭넓게 설명되고 있으며, 어시스턴트는 제3자 출처를 이용해 얼마든지 그 브랜드를 이야기한다. 위험은 더 구체적이다. 어시스턴트가 자사 제품에 관한 기술적 질문에 유통사의 데이터, 오래된 캐시 페이지, 경쟁사의 비교표를 근거로 답하고, 자사가 아니라 그쪽을 출처로 인용하는 것이다. 고정된 순위도 **아니다**. 세 기업이 사흘 만에 보여 주었듯, 이 점수는 움직인다. 그리고 비난도 **아니다**. 표에 담긴 어떤 것도 누군가가 잘못 내린 결정의 결과가 아니다. 그것은 하나하나 보면 합리적이었던 선택들 — 스크래퍼를 차단하고, 클라이언트에서 렌더링하고, SPA로 출시하는 — 이 새로운 종류의 독자가 나타나기 전에 쌓아 놓은 침전물이다. ## 표에 이름이 오른 기업이라면 [진단 도구](https://partsgraph.ai/audit)를 자사 도메인에 직접 돌려 보라. 상세 결과를 보면 네 가지 검사 중 어느 것이 왜 실패했는지 정확히 알 수 있다. 가입 없이 무료로 쓸 수 있게 해 둔 이유는, 직접 확인할 수 있는 주장이 그냥 믿어 달라고 해야 하는 주장보다 가치가 크기 때문이다. 결과가 잘못됐다고 판단되면 — 지역별 스토어를 잘못 식별했거나, 지역 리디렉션을 잘못 따라갔거나, 속도 제한에 걸렸거나 — 알려 달라. 다시 측정해 공개적으로 기록을 바로잡겠다. 전에도 그렇게 한 적이 있다. 공개적으로 틀렸다고 인정할 각오가 없는 측정은 측정이 아니라 마케팅이다. ## 측정 방법 각 사이트는 AI 크롤러가 접근하는 방식 그대로 검사한다. 홈페이지와 robots.txt를 가져오고, 사이트맵을 통해 카탈로그를 찾아낸 뒤, 표준적인 비브라우저 클라이언트로 제품 페이지를 표본 조사한다. 채점하는 항목은 네 가지다. 크롤러 접근 정책, 엣지에서의 기계 도달성, 페이지 내 기계 가독성, 그리고 에이전트 접점이다. 로그인 뒤쪽은 일절 건드리지 않고, 속도 제한을 의도적으로 초과하지도 않으며, 우리를 차단하는 사이트는 위장해 재시도하지 않고 차단된 것으로 기록한다 — 그 차단 자체가 발견이기 때문이다. 984건의 전체 집단은 [Industrial AI Visibility Benchmark 2026](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026)으로 익명 처리해 공개된 상태를 유지한다. 여기서 25개 기업의 실명을 밝힌 이유는, 이들이 규모가 크고 상장돼 있거나 널리 알려진 기업이며, 측정을 누구나 재현할 수 있고, 이름을 붙였을 때 이 발견의 실질적 유용성이 그렇지 않을 때보다 훨씬 크기 때문이다. ## 자주 묻는 질문 ### 이 점수는 어떻게 측정했나? 각 사이트는 AI 크롤러가 접근하는 방식 그대로 검사한다. 표준적인 비브라우저 클라이언트로 홈페이지와 robots.txt, 그리고 카탈로그 페이지 표본을 읽은 뒤 네 가지를 채점한다 — 크롤러 정책이 AI 에이전트를 이름으로 명시하고 있는지, 비브라우저 클라이언트가 애초에 엣지를 통과할 수 있는지, 제품 사양이 서버에서 렌더링된 구조화 데이터에 담겨 있는지 아니면 JavaScript 안에 갇혀 있는지, 그리고 카탈로그가 발견 가능하고 도달 가능한지다. 로그인은 하지 않고, 인증 뒤쪽은 크롤링하지 않으며, 검색 엔진이라면 시도하지 않았을 일은 아무것도 하지 않는다. 여기 쓰인 진단 도구는 무료로 공개돼 있으므로, 이 글의 모든 수치는 해당 기업이 직접 재현해 볼 수 있다. ### 점수가 낮으면 ChatGPT에 아예 보이지 않는다는 뜻인가? 아니다. 그리고 이 대목은 정확히 짚어 둘 필요가 있다. 점수가 낮다는 것은 어시스턴트가 해당 사이트에서 정확한 사양을 가져오기 위해 더 많은 수고를 들여야 하고, 그만큼 유통사나 마켓플레이스 게시물, 오래된 캐시 설명으로 되돌아갈 가능성이 커진다는 뜻이다. 브랜드가 전혀 등장하지 않는다는 뜻은 아니다. 실제 위험은 '보이지 않음'보다 미묘하다. 어시스턴트가 자사 제품에 관한 사양 질문에 다른 곳의 데이터로 답하고, 그쪽을 출처로 인용하는 것이다. ### 왜 대기업이 소규모 기업보다 낮은 점수를 받는가? 서로 겹쳐 작용하는 세 가지 이유가 있으며, 모두 부주의가 아니라 규모의 결과다. 대규모 사이트는 엣지에 봇 관리 계층을 두는데, 그런 제품의 기본 태도는 낯선 클라이언트를 거부하는 것이다 — 이제 여기에는 답변 엔진 크롤러도 포함된다. 대형 카탈로그는 대체로 JavaScript 애플리케이션으로 렌더링되는데, 대부분의 크롤러는 JavaScript를 실행하지 않는다. 그리고 대형 사이트에는 스크래퍼와 가격 수집 봇을 막으려고 작성한 robots.txt 규칙이 수년에 걸쳐 쌓여 있고, 정당한 크롤러라는 새로운 범주가 등장했을 때 그 규칙을 다시 들여다본 적은 없다. 이 가운데 어느 것도 누군가 일부러 저지른 실수가 아니다. 그저 표류일 뿐이다. ### 8월 벤치마크의 점수와 여기 점수가 다르다. 왜 그런가? 현장 조사 결과를 재사용하지 않고 공개 당일에 다시 측정했기 때문이다. 여기 이름을 올린 25개 기업 가운데 21곳은 이전 점수를 그대로 재현했다. 사흘 사이에 3점 넘게 움직인 곳은 세 곳이다. Rexel UK는 57에서 66으로 올랐고, TE Connectivity는 53에서 40으로, Schneider Electric은 51에서 39로 떨어졌다. 이 변동성 자체가 하나의 발견이다 — 엣지 설정 하나만 바뀌어도 하룻밤 사이에 점수가 두 자릿수만큼 움직일 수 있으며, 일회성 감사의 유효 기간이 짧은 이유가 바로 여기에 있다. ### 우리 점수가 잘못된 것 같다. 어떻게 하면 되나? 직접 진단 도구를 돌려 상세 결과를 확인해 보라. 어떤 검사가 왜 실패했는지 그대로 나온다. 결과가 오탐이라고 판단되면 — 지역별 스토어를 잘못 식별했거나, 지역 리디렉션을 잘못 따라갔거나, 속도 제한에 걸렸거나 — 알려 달라. 다시 측정해 기록을 바로잡겠다. 전에도 그렇게 정정한 적이 있고 앞으로도 그렇게 할 것이다. 공개적으로 틀렸다고 인정할 각오가 있어야만 그 측정은 공개할 가치가 있다. ### 결국 이름만 바꾼 SEO 아닌가? 겹치는 부분은 있지만 같은 문제는 아니다. 전통적인 SEO는 사람이 클릭하는 링크의 순위 목록을 위해 최적화한다. 여기서 측정하는 것은 기계가 특정한 기술적 사실 — 정격 전류, 보호 등급, 나사 피치 같은 것 — 을 가져와서 출처로 인용할 만큼 정확하게 재현할 수 있는가다. 검색 순위는 좋으면서도 그런 의미에서는 판독이 불가능한 사이트가 있을 수 있고, 아래 표의 여러 기업이 바로 그 사례다. ## 출처 1. [The Industrial AI Visibility Benchmark 2026 — 984 graded catalogues](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026) 2. [Partsgraph grader — free, no signup, reproduces any figure in this article](https://partsgraph.ai/audit) ## Other languages - English: https://partsgraph.ai/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Deutsch: https://partsgraph.ai/de/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Français: https://partsgraph.ai/fr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Español: https://partsgraph.ai/es/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Italiano: https://partsgraph.ai/it/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Nederlands: https://partsgraph.ai/nl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Polski: https://partsgraph.ai/pl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Português: https://partsgraph.ai/pt/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Svenska: https://partsgraph.ai/sv/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Türkçe: https://partsgraph.ai/tr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 日本語: https://partsgraph.ai/ja/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 简体中文: https://partsgraph.ai/zh/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md --- Partsgraph — the agent-ready parts data layer. 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