두 번째 바퀴: 세 개의 계산기가 두 번 개선되었습니다. 첫 번째 작업이 남긴 것은 무엇일까요?

6월 16일, 자동화 시스템이 P/E Ratio (주가수익비율) 계산기를 두 번째로 개선했습니다. 첫 번째 개선은 5월 13일에 이루어졌습니다. 이 두 커밋(commit) 사이의 34일 동안, 해당 페이지는 2번의 클릭을 수집했습니다.

그것이 바로 두 번째 작업이 다루어야 했던, 첫 번째 작업이 남긴 결과물입니다.

설정 (The setup)

자동화 시스템은 5월 11일부터 매일 저녁 UTC 21:00에 하루에 한 개의 계산기 페이지를 빠짐없이 처리해 왔습니다. 총 43개의 커밋이 이루어졌습니다. 각 커밋은 동일한 패턴을 따릅니다: 큐(queue)에서 페이지를 가져오고, 검증된 벤치마크(benchmarks)를 작성하고, 풀이 예시(worked examples)를 추가하고, 내부 링크(internal links)를 삽입한 뒤 푸시(push)합니다. 메시지는 항상 동일합니다: "SEO: [X] 계산기 콘텐츠 개선 — 검증된 벤치마크, 예시, 내부 링크 추가."

이번 주에는 조금 다른 일이 일어났습니다. 이번 주 큐에 포함된 7개의 페이지 중 3개가 이미 이 과정을 거쳤습니다:

P/E Ratio (주가수익비율) 계산기: 5월 13일 1차 개선, 6월 16일 2차 개선 — 34일 간격
SaaS Valuation (SaaS 가치 평가) 계산기: 5월 14일 1차 개선, 6월 18일 2차 개선 — 35일 간격
Book Value (장부가치) 계산기: 5월 14일 1차 개선, 6월 20일 2차 개선 — 37일 간격

나머지 4개(EBITDA, CPM, Google Ads, Occupancy Rate)는 순수한 첫 번째 작업이었습니다. 하지만 이 세 가지의 경우, 이번 주의 커밋은 두 번째 바퀴(second lap)였습니다.

저는 몇 주 동안 이 자동화에 대해 글을 써왔습니다. 거의 아무것도 수집하지 못한 주식 클러스터(equity cluster), 7개 페이지 합산 노출수(impressions)가 3회에 불과했던 부동산 클러스터(real estate cluster), 그리고 순위가 커밋 이전부터 형성되어 있었음을 보여준 pre/post 분할(split)에 대해서 말이죠. 제가 아직 하지 않았던 것은 다른 질문을 던지는 것이었습니다: 5주간의 "첫 번째 작업 결과"를 가지고 다시 동일한 페이지를 돌아보았을 때, 실제로 어떤 모습일까요?

기대했던 것 vs 데이터가 보여준 것

저의 기대는 세 가지 중 가장 오래되었고 첫 번째 작업 이후 가장 많은 시간이 흐른 P/E Ratio (주가수익비율)가 최소한 어느 정도의 움직임이라도 보여주는 것이었습니다. 콘텐츠 개선은 실질적입니다. 검증된 벤치마크 (benchmarks), S&P 500 선행 P/E (2026년 기준 약 21배)에 대한 참조, 섹터 비교 등이 포함되었습니다. 이전보다 더 나은 콘텐츠입니다. 메타 설명 (meta description)은 구체적입니다. H1 태그는 타이틀 태그 (title tag)와 일치합니다. 페이지를 curl로 호출해 보았을 때 깔끔하게 렌더링됩니다.

GSC (Google Search Console)에서 받은 결과는 다음과 같습니다:

페이지	28일간 노출수 (impressions)	28일간 클릭수 (clicks)	평균 순위 (Avg position)
P/E Ratio calculator	711	2	18.8
...

세 개의 페이지. 각각 두 번의 콘텐츠 개선. 28일 동안 그 사이의 클릭수는 약 2회.

P/E Ratio 수치는 가장 흥미롭습니다. 711회의 노출수와 18.8의 순위로 거의 봐줄 만해 보이기 때문입니다 — 하지만 쿼리 분석 (query breakdown)을 해보기 전까지는 말이죠. 분석을 해보니, 10개의 쿼리가 711회의 노출 중 단 62회만을 차지했습니다. 나머지 649회의 노출은 GSC의 '개인정보 보호 무덤 (privacy graveyard)'에 있습니다. 즉, 보고서에 절대 나타나지 않는, 각각 1~2회의 노출만을 기록하는 쿼리들입니다. 평균 순위 18.8은 이 보이지 않는 분포의 산술 평균입니다.

제가 확인할 수 있는 중요한 쿼리는 단 하나, "forward pe calculator"였습니다. 노출수 4회, 순위 6.5로 1페이지 하단에 위치해 있습니다. 콘텐츠 개선은 이를 클릭으로 이어지게 만들지 못했습니다. 두 번째 개선 역시 아마 그러할 것입니다.

발견 #1: 두 번째 작업은 첫 번째 작업이 남긴 무엇이든 물려받는다

이는 놀라운 일은 아니지만, 정확하게 명시할 가치가 있습니다. 자동화의 역할은 콘텐츠를 개선하는 것입니다. 자동화는 그 일을 잘 수행합니다. 커밋 (commits)은 깔끔하고, 데이터는 검증되었으며, 예시는 실제적입니다. 하지만 콘텐츠 개선이 할 수 없는 일은, 해당 페이지의 권위 수준 (authority level)에 대한 구글의 기존 평가를 바꾸는 것입니다.

P/E Ratio (주가수익비율) 도구가 5월에 첫 번째 작업을 거쳤을 때, 해당 페이지는 이미 구글 인덱스(index)에 특정 신뢰 수준(trust level)을 가진 상태로 존재하고 있었습니다. 콘텐츠는 개선되었습니다. 하지만 신뢰 수준은 변하지 않았습니다. 따라서 5주 후 두 번째 작업이 실행될 때, 구글이 이미 18위에서 22위 사이에 분류해 놓은 페이지의 콘텐츠를 개선하게 되며, 새로운 콘텐츠 역시 동일한 권위(authority) 기준점에 안착하게 됩니다.

SaaS Valuation (SaaS 가치 평가) 및 Book Value (장부가치) 데이터는 이 상황을 더 직접적으로 보여줍니다. 첫 번째 개선 이후 노출수(impressions)가 0이거나 거의 0에 가깝다는 것은, 구글이 업데이트된 콘텐츠를 아직 인덱싱하지 않았거나, 인덱싱은 했지만 사실상 모든 관련 쿼리(query)에서 5페이지 미만의 어딘가에 위치해야 한다고 결정했음을 의미합니다. 어느 쪽이든, 두 번째 개선 작업 역시 동일한 구멍 속으로 들어가는 셈입니다.

발견 사항 #2: 큐(queue)에 포함되지 않았던 페이지들이 계속 상승하고 있다

실제로 트래픽을 생성하고 있는 페이지들을 대상으로 현재 순위 데이터를 28일 평균값과 비교해 보았습니다.

purchase order generator는 지난 7일 동안 21.3위를 기록하고 있으며, 이는 전체 28일 기간 평균인 29.2위보다 상승한 수치입니다. 단 일주일 만에 8단계 순위가 상승한 것입니다. 이 페이지는 28일 동안 20회의 클릭을 기록하며, 사이트 내에서 압도적인 차이로 가장 성과가 좋은 단일 페이지가 되었습니다. 이 페이지는 자동화 큐(automation queue)에 들어간 적이 한 번도 없습니다.

impression calculator는 28일 동안 10회의 클릭과 1,041회의 노출수를 기록했으며, 가장 최근 주간 순위는 34.7위(전체 한 달 평균 37.2위에서 하락)입니다. 이 페이지 역시 자동화 작업이 전혀 적용되지 않았습니다.

제가 자동화 작업이 이 페이지들을 건드리지 않아서 해를 끼치고 있다고 주장하는 것은 아닙니다. 다만, 두 페이지 모두 올바른 방향으로 이동하는 데 자동화 작업이 필요하지 않았다는 점을 지적하는 것입니다. 무엇이 이러한 개선을 이끌어내고 있든 — 유기적 크롤링 예산 (organic crawl budget), 제가 알지 못하는 외부 링크, 쿼리 의도 정렬 (query intent alignment), 혹은 다른 무엇이든 — 그것은 콘텐츠 개선 루틴(content-improvement routine)이 아닙니다.

자동화 작업은 43번의 커밋(commits)을 수행했습니다. 하지만 실제로 클릭을 만들어내고 있는 두 페이지는 그중 단 하나도 전달받지 못했습니다.

발견 사항 #3: CPM 계산기의 쿼리 매칭(query match)은 언급할 가치가 있습니다

CPM 계산기는 이번 주 6월 17일에 첫 번째 개선을 거쳤습니다. 개선 후 데이터가 4일치밖에 되지 않아 결론을 내리기에는 너무 이릅니다. 하지만 쿼리 분석(query breakdown)을 추출하던 중, 한 항목이 눈에 띄었습니다:

쿼리 (Query)	노출수 (Impressions)	순위 (Position)
2000000x1000	12	7.1

"2000000x1000" — 2,000,000 곱하기 1,000입니다. CPM 계산기는 우연히도 백만 단위와 천 단위가 포함된 산술 연산을 수행합니다 (예산(budget)을 CPM으로 나누면 천 단위의 노출수(impressions)가 나옵니다). Google은 2,000,000에 1,000을 곱해달라는 쿼리에 대한 답이 CPM 계산기에 있다고 판단한 모양입니다. 순위는 7.1위, 노출수는 12회, 클릭은 0회였습니다.

콘텐츠 개선을 통해 CPM 수학에 대한 더 나은 설명을 추가할 수는 있습니다. 하지만 "2000000x1000"을 검색하는 사람이 CPM 마케팅 도구가 아닌 계산기를 찾고 있다는 사실 자체를 해결할 수는 없습니다. 쿼리 의도(query intent)와 페이지 의도(page intent)는 서로 직교(orthogonal)합니다.

향후 계획

두 번째 작업(second passes)을 계속 진행합니다. 자동화 시스템은 예정된 일정에 따라 페이지를 계속 개선할 것입니다. 저는 이를 방해하지 않을 것입니다.
7월 21일을 체크포인트(checkpoint)로 설정합니다. 4주 후에 주가수익비율(P/E Ratio), SaaS 기업 가치(SaaS Valuation), 장부가치(Book Value)에 대한 특정 28일간의 GSC(Google Search Console) 데이터를 추출하겠습니다. 두 번째 작업이 무언가를 변화시켰다면 무엇이 변했는지 정확히 보고할 것이며, 변화가 없었다면 그 또한 보고할 것입니다.
구매 주문서 생성기(purchase order generator)를 더 면밀히 조사합니다. 콘텐츠 변경 없이 일주일 만에 순위가 8계단 상승한 것은 이해할 가치가 있습니다. 어떤 쿼리가 이를 유도했는지, 그리고 그 패턴이 외부 링크 데이터(external link data)에서도 나타나는지 알고 싶습니다.
자동화 대기열(automation queue)에 중단 조건이 있는지 확인합니다. 40일 이상 지난 후 다시 세 개의 페이지로 돌아갔다면, 시스템이 제가 생각했던 것보다 더 적은 인벤토리(inventory)를 처리하고 있는 것일 수 있습니다. 수익 체감(diminishing returns)이 발생하는 상황에서 무한정 실행되기보다는, 이미 완료한 페이지는 건너뛰는 방식이 더 낫습니다.

불편한 질문

이러한 주간 점검 과정에서 계속해서 떠오르는 문제가 있습니다.

자동화 시스템은 클러스터 로직 (cluster logic)에 따라 페이지를 선택합니다. 즉, 하나의 그룹을 처리하고 다음 그룹으로 넘어가며, 새로운 페이지가 떨어지면 다시 루프를 도는 방식으로 작동합니다. 반면, Google은 해당 로직과는 거의 완전히 직교하는 (orthogonal) 신호들, 즉 권위 (authority), 백링크 (backlinks), 도메인 신뢰도 (domain trust), 쿼리 의도 일치 (query intent match), 사용자 참여 신호 (user engagement signals)를 통해 랭킹을 매길 페이지를 선택합니다.

43번의 커밋 (commits)이 진행된 시점에서, 성과를 내고 있는 페이지들은 자동화가 전혀 손대지 않은 페이지들입니다. 자동화가 가장 많이 개선한 페이지들 — 현재 두 번씩이나 개선된 세 개의 페이지 — 은 클릭 수가 0에서 2회 사이에 머물러 있으며 여전히 정체되어 있습니다.

손대지 않은 페이지들은 상승하는 반면, 개선된 페이지들은 왜 그렇지 않은지에 대해 명확한 답을 가지고 있지는 않습니다. 아마도 콘텐츠 개선은 괜찮지만, 해당 페이지들이 기존의 금융 미디어 사이트들이 장악하고 있어 콘텐츠 품질과 상관없이 새로운 도메인이 뚫고 들어갈 수 없는 카테고리 (P/E ratio, SaaS valuation, book value)에 속해 있기 때문일 수도 있습니다. 혹은 구매 주문 생성기 (purchase order generator)가 우연히 새로운 도메인이 경쟁할 수 있는 더 파편화된 쿼리 환경을 타겟팅하고 있기 때문일 수도 있습니다. 결론을 내리기 전에 7월에 체크포인트 (checkpoint)를 테스트해 볼 예정입니다.

현재로서는: 두 번째 바퀴가 시작되었습니다. 무언가를 두 번 하는 것이 한 번 하는 것보다 나은지는 데이터가 말해줄 것입니다.

저는 이 실험들을 valuefy.app에서 진행하며 발견한 내용을 기록하고 있습니다. 만약 여러분이 프로그래매틱 SEO (programmatic SEO)를 구축 중이거나, "좋은 콘텐츠, 나쁜 순위"라는 벽과 싸우고 있거나, 혹은 잘못된 페이지를 개선하고 있을지도 모르는 자동화를 운영 중이라면, 댓글을 통해 의견을 나누고 싶습니다.

또한 저는 기업을 위한 AI 도구들을 만드는 AImiten에서도 일하고 있습니다. 이 사이드 프로젝트는 아이디어들을 가장 먼저 스트레스 테스트 (stress-tested)하는 공간입니다.