AdSense의 「유용성이 낮은 콘텐츠」로 불승인된 AI 양산 사이트를 Claude Code로 재건한 전 과정

저는 AI를 사용하여 기사를 양산하고, 부업을 테마로 한 정보 사이트를 운영하고 있습니다. 신규 도메인으로 시작하여 꾸준히 기사를 늘려 나갔고, 어느 정도 수량이 확보되었을 때 Google AdSense에 신청했습니다. 결과는 불승인이었습니다. 이유로 통지된 것은 「유용성이 낮은 콘텐츠 (Low Value Content)」였습니다.

처음에는 「어느 부분이 잘못되었는지」 구체적으로 적혀 있지 않아 막막했습니다. 기사는 법무적인 체크도 거쳤고, 개인정보 처리방침(Privacy Policy)도 갖추고 있었습니다. 그런데도 통과되지 않았습니다. 냉정하게 상황을 정리해 보니, 불승인이 되기 쉬운 세 가지 조건이 겹쳐 있다는 것을 깨달았습니다. 신규 도메인이라는 점, AI에 의한 양산이라는 점, 그리고 YMYL (Your Money or Your Life, 돈이나 건강에 관련된 영역) 테마라는 점입니다.

이 기사에서는 그 삼중고를 겪는 사이트를, 기사 생성에도 사용하고 있던 Claude Code (Anthropic의 CLI형 코딩 에이전트)에게 「재건」까지 시킨 전 과정을 기록합니다. 중복 기사의 301 통합, 내용이 빈약한 기사의 가필, E-E-A-T의 실체험 보강, 그리고 공개 본수를 압축하는 판단을 AI에게 어떻게 실행시켰는지에 대해 다룹니다. 요점을 먼저 말씀드리자면, AI로 만들게 한 것을 AI로 접는(압축하는) 양방향 전략으로 밀도를 높였습니다.

덧붙여 미리 말씀드리자면, 이것은 하나의 사례일 뿐이며 여기에 적은 절차로 심사를 통과한다는 것을 보장하지는 않습니다. Google의 심사 기준은 비공개이며, 또한 변동됩니다. 어디까지나 「나의 케이스에서는 이렇게 생각하고 이렇게 움직였다」라는 기록으로서 읽어 주시기 바랍니다.

먼저 원인을 분해하겠습니다. AI로 양산했다는 「그 자체」가 나빴던 것은 아니라는 것이 저의 정리입니다. 문제는 양산의 결과로 생겨난 「중복」, 「빈약함」, 「1차 정보의 결여」 이 세 가지였습니다. 그리고 이 세 가지가 심사에서 엄격하게 평가받기 쉬운 조건과 겹쳐 있었습니다.

첫 번째는 신규 도메인입니다. 구축한 지 얼마 되지 않은 도메인에는 Google이 보는 실적도 신뢰의 축적도 없습니다. 같은 내용이라도 운용 경력이 긴 도메인이라면 너그럽게 봐줄 수 있는 미흡함이, 신규 도메인에서는 가차 없이 감점된다는 전제로 생각할 필요가 있었습니다.

두 번째는 AI에 의한 양산입니다. 양산 과정에서 비슷한 테마의 기사가 여러 개 만들어졌습니다. 예를 들어 「업종별 홈페이지 제작 템플릿」을 업종별로 써 내려가다 보면, 구성과 말투가 비슷한 기사가 여러 편 나열됩니다. 사람이 읽으면 별개의 기사이지만, 검색 엔진 입장에서는 「같은 의도를 얇게 분산시킨 중복」으로 보입니다. 게다가 AI가 쓴 문장은 일반론으로 채워지기 쉬워, 운영자 자신이 체험한 1차 정보가 들어있지 않은 것이 많았습니다.

세 번째는 YMYL입니다. 제 사이트의 주제는 「부업으로 돈을 버는 것」, 즉 돈과 직결되는 영역입니다. YMYL은 검색 품질 평가에서 특히 엄격하게 다뤄집니다. 신규 도메인 × 양산 × YMYL. 이 세 가지가 갖춰지면 Google은 「질을 의심하는 쪽」으로 기울어 심사합니다. 즉, 이쪽이 「충분하다」고 생각하는 수준으로는 부족하다는 뜻입니다.

여기서 방침을 정했습니다. 많은 사람이 불승인이 되면 「기사를 더 늘리자」라고 생각하지만, 저는 반대로 움직였습니다. 본수를 늘리는 것이 아니라, 빈약한 중복을 접고 남은 기사의 밀도를 높이는 것. 이를 기본 방침으로 삼았습니다.

이유는 단순합니다. 불승인의 원인이 「중복·빈약함·1차 정보의 결여」라면, 본수를 늘리면 원인도 비례해서 늘어납니다. 신규 도메인에서 양산을 계속하는 것은 감점 요소를 양산하는 것과 같습니다. 그보다는 비슷한 기사를 하나의 망라적인 기사로 통합하고, 빈약한 기사를 의사결정에 사용할 수 있을 정도의 농도로 가필하며, 각 기사에 운영자의 실체험을 넣는 것. 총량을 줄이더라도 한 편당 유용성을 높이는 편이 타당하다고 판단했습니다.

실제로 이 방침에 따라 공개 본수는 51편대에서 40편대로 줄었습니다. 보통 생각하면 「콘텐츠가 줄어든 것」이지만, Google에 보여주고 싶은 것은 본수가 아니라 밀도이므로 이것은 전진이라고 생각합니다.

여기서부터가 본론입니다. 저는 이 재건 작업을 거의 Claude Code에게 실행시켰습니다. 시킨 일은 크게 세 가지입니다.

첫 번째는 중복의 식별과 통합 판단입니다. 모든 기사의 제목·소제목·본문을 에이전트에게 읽히고, 「검색 의도가 가까운 기사 클러스터」를 뽑아내게 했습니다. 어떤 것과 어떤 것이 실질적으로 같은 의도를 노리고 있는지, 통합해야 하는지, 아니면 관점이 다르므로 남겨두어야 하는지. 그 후보 도출과 1차적인 판단을 AI에게 맡기고, 최종 결정은 제가 했습니다.

둘째는, 내용이 빈약한 기사의 특정과 가필입니다. 글자 수뿐만 아니라 「독자의 의사결정에 도움이 되는 내용인가」라는 관점에서 빈약한 기사를 뽑아내게 했습니다. 그 후, 왜 그 절차를 거쳐야 하는지에 대한 이유, 흔히 발생하는 실수, 직종별 활용 사례와 같은 구체적인 내용을 추가하여 증보시켰습니다.

셋째는, E-E-A-T의 정비, 특히 각 기사에 실체험 섹션을 완비하는 것입니다. 이에 대해서는 뒤의 장에서 자세히 다루겠습니다.

그리고 이 모든 것에 공통적으로 걸었던 제약이 하나 있습니다. 바로 날조를 하지 못하게 하는 것입니다.

재건 과정에서 AI에게 가필을 시킬 때 가장 큰 리스크는 「AI가 빈칸을 채우기 위해 그럴듯한 거짓말을 쓰는 것」입니다. AdSense도 YMYL도 거짓말이나 근거 없는 단정을 가장 싫어합니다. 공들여 밀도를 높여 놓아도 내용이 창작이라면, 망치는 수준을 넘어 유해하기까지 합니다.

그래서 가필 및 통합의 모든 작업에서 다음과 같은 선긋기를 철저히 했습니다. 확인(裏取り)할 수 없는 수치는 쓰지 못하게 합니다. 요금·단가·점유율·통계 등 확인이 불가능한 것은 추측으로 채우지 않고 「확인 필요」 마커를 남겨 미확정 상태로 둡니다. 마찬가지로 운영자가 실제로 체험하지 않은 것을 체험한 것처럼 쓰지 못하게 합니다. 실체험 섹션은 운영자로부터 제공받은 1차 정보(Primary Information)를 언어화하거나, 없다면 빈칸의 플레이스홀더(Placeholder)로 남겨둔다는 규칙입니다.

구체적인 수입액처럼 검증도 재현도 할 수 없는 수치는 처음부터 쓰지 않는 방침을 세웠습니다. 「○○원을 벌었다」라고 쓰면 소구력은 강해지겠지만, 이는 날조의 리스크와 경품표시법(景品表示法)의 리스크를 동시에 짊어지게 됩니다. AI는 지시만 하면 아무렇지 않게 구체적인 금액을 생성하지만, 그 부분은 인간이 선을 그어 멈춰 세워야 합니다.

결국 AI에게 맡긴 것은 「작업」이지 「사실의 창작」이 아닙니다. 무엇을 써도 좋고 무엇을 써서는 안 되는지의 경계는 인간이 정의하고 에이전트(Agent)가 지키도록 해야 합니다. 이 경계 설정이야말로 AI 양산의 출구에서 가장 중요한 업무라고 느낍니다.

다음은 실제로 진행한 통합의 내용입니다. 「접는다(畳む)」라고 한마디로 말하지만, 단순히 기사를 비공개로 만드는 것만으로는 안 됩니다. 이미 인덱싱(Indexing)된 URL을 삭제하면 해당 URL로 향하는 링크나 평가가 공중에 붕 뜨게 됩니다. 그래서 301 리다이렉트(301 Redirect, 영구적 전송)를 사용하여 오래된 URL을 통합 대상 URL로 올바르게 승계시켰습니다.

대표적인 통합 사례는 다음과 같습니다.

통합 전	통합 후	내용
업종별 HP 제작 템플릿 기사 6개	1개의 Pillar(망라 기사)로	업종별로 분산되어 있던 유사한 내용을 1개로 집약
...

리다이렉트 구현은 public/.htaccess에서 수행했습니다.

Apache 계열 서버에서 구동되는 사이트라면 .htaccess에 전송 규칙을 작성함으로써, 구 URL에 접속이 있을 때 서버 측에서 301을 반환하여 통합 대상지로 영구 전송할 수 있습니다. 이를 통해 검색 엔진은 「이 페이지는 영구적으로 이쪽으로 옮겨졌다」라고 이해하며, 구 URL의 평가를 통합 대상지로 승계하면서 구 URL을 인덱스에서 제외해 나갑니다.

「6개를 1개로 접는다」라는 판단에 대해 보충하겠습니다. 얼핏 보면 6개가 있는 편이 커버 범위가 넓어 보이지만, 내용이 유사한 6개의 기사는 서로 검색 평가를 갉아먹습니다 (키워드 카니발라이제이션 (Keyword Cannibalization)). 이를 1개의 망라 기사로 집약하면 평가가 분산되지 않고 하나로 모이며, 게다가 망라성(Comprehensiveness)도 높아지기 때문에 독자 입장에서도 「이 글 하나만 읽으면 충분하다」는 상태가 됩니다. 개수를 늘리기보다 빈약한 중복을 접어서 밀도를 높인다는 방침이 여기에 구체화되어 있습니다.

재건의 또 다른 기둥은 E-E-A-T, 그중에서도 Experience(경험)의 보강입니다. E-E-A-T는 Experience(경험), Expertise(전문성), Authoritativeness(권위성), Trustworthiness(신뢰성)의 앞 글자를 딴 것으로, Google이 품질 평가에서 중시하는 관점입니다. YMYL 영역에서는 특히 효과적입니다. 돈에 관한 이야기를 실제로 해본 적도 없는 사람이 일반론으로 이야기하는지, 아니면 직접 손을 움직여 본 사람이 1차 정보로 이야기하는지를 Google은 확인하려 합니다.

그래서 모든 공개 기사에 운영자의 실체험 섹션(제 사이트에서는 <Experience>라는 컴포넌트로 구현했습니다)을 완비했습니다. 나아가 사이트의 주요 허브(Hub) 기사에는 운영자가 실제로 체험하여 얻은 1차 정보를 추가했습니다. 일반론이 아닌 「나는 이렇게 해서 이렇게 되었다」라는 구체적인 사례입니다.

하지만 여기서도 선은 넘지 않습니다. Experience(경험)가 효과가 있다고 해서, 실제 체험이 없는데 체험담을 창작하는 것은 완전히 NG입니다. 이를 행하면 E-E-A-T를 높이기는커녕, 거짓 체험담으로서 경품표시법(景品表示法)에 저촉될 리스크를 안게 됩니다. 그래서 실제 체험 메모가 있는 기사는 그것을 언어화하고, 없는 기사는 억지로 채우지 않고 운영자의 기록을 기다리며 미공개 상태로 두는 방식으로 운영했습니다. 「실제 체험을 넣는 것이 중요하다」와 「실제 체험이 없는데 창작해서는 안 된다」는 모순되지 않게 양립시켜야 하는 두 가지 규칙입니다.

플래그십(Flagship)으로서 사이트의 주제를 체현하는 망라적 기사(pillar)를 실제 체험을 포함하여 공개했습니다. 이를 통해 「이 사이트는 어떤 전문가가 무엇을 1차 정보로서 말하고 있는가」가 명확해집니다. 신규 도메인 × 양산 × YMYL의 불리함을 최종적으로 뒤집을 수 있는 힘이 있다면, 그것은 바로 이 「실제 체험에 뒷받침된 밀도」라고 생각합니다.

재건이 끝났다고 해서 바로 재신청하여 통과되는 것은 아닙니다. 이 부분을 오해하면 시간을 낭비하게 됩니다. 중요한 것은, 동일한 상태에서의 재신청은 Google 측에서 자동으로 거절한다는 전제입니다. 실질적인 개선과, 그 개선을 Google이 인식하기 위한 재크롤(re-crawl) 기간, 이 두 가지가 모두 필요합니다.

제가 밟은 단계는 다음과 같습니다. 먼저 Search Console에서 sitemap을 재전송하고 주요 기사의 재인덱싱(re-indexing)을 신청합니다. 이는 「내용을 바꿨으니 다시 보러 와달라」는 신호입니다. 그다음, 대략 2~4주간의 재크롤 대기 시간을 둡니다. Google이 통합된 URL의 리다이렉트(redirect)를 인식하고, 빈약한 페이지가 색인(index)에서 빠지기까지는 이 시간이 필요합니다. 즉시 반영되지 않습니다.

그리고 재신청 전에 반드시 확인해야 할 것이 있습니다. 통합한 기사가 제대로 리다이렉트 처리되었는지, 그리고 접은 빈약한 페이지가 검색 인덱스에서 빠졌는지 여부입니다. 이것이 아직 반영되지 않은 상태에서 재신청하면, Google은 여전히 예전의(빈약하거나 중복된) 상태를 보고 있을 가능성이 있어 다시 거절당합니다. 개선 사항이 「Google에게 보이고 있음」을 확인한 뒤에 재신청하는 순서가 중요합니다.

또한, 재건 과정에서 개인정보 처리방침(Privacy Policy)의 AdSense·Cookie 공개는 이미 완비되어 있다는 점, 내부 링크의 404 오류가 제로라는 점, 법무적인 체크를 통과(PASS)했다는 점도 확인했습니다. 이것들은 심사의 토대이며, 결여되어 있으면 내용 이전에 문제로 탈락합니다. 제 케이스에서는 이 부분이 원래 갖춰져 있었기에, 본론인 「중복·빈약함·1차 정보」에 집중할 수 있었습니다.

지금까지의 공정을 되돌아보면, AI로 양산한 사이트의 재건은 다음 세 가지로 집약할 수 있습니다. 접기(중복을 301로 통합하여 개수를 줄임), 진하게 하기(빈약한 기사를 의사결정에 사용할 수 있는 밀도까지 가필함), 1차 정보 더하기(실제 체험을 넣어 E-E-A-T를 높임). 이 세 가지입니다.

그리고 특징적인 것은 그 작업의 상당 부분을 AI 스스로 하게 했다는 점입니다. 중복 식별도, 빈약한 기사 특정도, 가필도 Claude Code에게 실행시켰습니다. AI가 만들게 하고, AI가 접게 합니다. 이 양륜(two wheels)을 돌린 것이 이번의 포인트입니다. 다만, 무엇을 써도 좋고 무엇을 써서는 안 되는지, 구체적으로 어느 것을 통합할 것인지에 대한 최종 판단과 경계 설정은 인간이 계속 쥐고 있었습니다. 날조하지 못하도록 제약을 계속 가한 것도 인간의 업무입니다.

마지막으로, 반복하게 되지만 단서를 남깁니다. 본 기사는 하나의 사례일 뿐이며, 여기에 적은 절차로 AdSense 심사가 통과됨을 보장하는 것은 아닙니다. Google의 심사 기준은 비공개이며 변동되며, 사이트의 상황에 따라 결과는 달라집니다. AI로 양산했다는 사실 자체가 나쁜 것이 아니라, 그 결과로 발생한 「중복·빈약함·1차 정보의 결여」가 문제였다는 정리를 공유하기 위한 기록으로서 받아들여 주시면 감사하겠습니다. 마찬가지로 삼중고로 막혀 있는 분들에게 사고방식의 일조가 되기를 바랍니다.