저는 15년 이상 SEO 프로젝트를 구현하고 관리해 왔습니다. Google이 Panda를 출시하여 하룻밤 사이에 콘텐츠 팜 (content farms)을 쓸어버리는 것을 지켜보았습니다. Penguin이 에이전시들이 고객을 위해 수년간 구축해 온 링크 네트워크와 링크 빌딩 (link-building) 프로세스를 파괴하는 것을 지켜보았습니다. Helpful Content Update가 가치보다 양에 치중하며 수년간 콘텐츠를 생산해 온 사이트 전체를 조용히 강등시키는 것을 지켜보았습니다.

매번 업계는 동일한 사이클을 거쳤습니다: 공포, 부정, 적응, 그리고 그다음에는 자신들이 해답을 찾아냈다고 주장하는 새로운 사람들의 등장입니다.

AI의 영향은 여러 가지 이유로 다릅니다. 이전의 업데이트들보다 더 극적이라는 점도 있지만, 이것은 업데이트 자체가 아니기 때문입니다. 이것은 검색이 실제로 무엇인지, 그리고 기업이 운영되는 방식에 대한 도구로서의 구조적 변화입니다. 그리고 저의 에이전시를 포함한 대부분의 에이전시들은 한동안 이를 입 밖으로 내뱉는 데 느린 모습을 보였습니다.

이 글은 AI가 SEO를 어떻게 변화시키고 있는지, 왜 제가 마땅히 그래야 했던 것보다 더 오래 저항했는지, 무엇이 제 마음을 돌려놓았는지, 그리고 웹사이트 순위를 높이려 하거나 2026년에 SEO 비용을 지불할지 결정하려는 모든 이들에게 이것이 실제로 무엇을 의미하는지에 대한 저의 솔직한 기록입니다.

SEO가 포함하는 것

6가지 핵심 요소 (The Six Pillars)

AI가 SEO를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 들어가기에 앞서, SEO가 실제로 무엇인지 명확히 하고 싶습니다. 왜냐하면 AI와 검색에 관한 많은 논의가 모든 사람이 단순히 아이디어를 구상하거나 블로그 포스트를 작성하고 있다고 가정하기 때문입니다. 실제 SEO는 그보다 훨씬 더 복잡합니다.

제대로 운영되는 SEO 캠페인은 최소 6가지의 별도 영역을 다룹니다. 각 영역은 전문 지식, 시간, 그리고 일관된 실행을 필요로 합니다. 이 모든 영역이 현재 AI에 의해 변화하고 있습니다.

이것이 바로 여러분이 SEO 에이전시를 고용할 때 비용을 지불하는 가치입니다.

The six pillars of a real SEO campaign: technical audit, keyword research, technical SEO, on-site optimisation, content creation, and link building.

AI가 SEO를 변화시키는 방식

자동화된 감사(Audits) 및 기술적 SEO (Technical SEO)

기술적 SEO (Technical SEO)는 AI가 등장하기 전에도 항상 업무 중 가장 자동화하기 쉬운 부분이었습니다. Screaming Frog, Website Auditor, SurferSEO와 같은 도구들은 수년 동안 사이트를 크롤링(Crawling)하고 문제를 식별해 왔습니다. AI가 변화시키는 지점은 바로 해석 계층 (Interpretation layer)입니다.

크롤러는 페이지의 서버 응답 시간이 느리거나 깨진 링크가 있다는 사실을 알려줄 수 있습니다. 하지만 적절한 프롬프팅 (Prompting)으로 미세 조정(Fine-tuned)되고 귀하의 사이트 특정 구조에 맞춰 학습된 AI 에이전트 (AI agent)는 그 이유를 설명할 수 있으며, 예상되는 영향도에 따라 문제의 우선순위를 정하고, 수정안을 초안으로 작성하며, 검토를 위해 스테이징 환경 (Staging environment)으로 푸시(Push)할 수 있습니다.

스키마 마크업 (Schema markup), 메타 태그 (Meta tags), 사이트맵 (Sitemaps), 캐노니컬 태그 (Canonical tags) — 이 모든 것들은 이제 맞춤형 워크플로 (Workflows)에서 실행되는 에이전트에 의해 생성, 검증 및 유지 관리될 수 있습니다. 전문가가 사이트당 며칠씩 걸려 수행하던 기술적 SEO 작업은 이제 몇 시간 만에 처리될 수 있으며, 사람은 처음부터 결과물을 만드는 대신 생성된 결과물을 검토하는 역할을 수행하게 됩니다.

키워드 및 경쟁사 조사 (Keyword and Competitor Research)

키워드 조사 (Keyword research)는 과거에 여러 도구에서 데이터를 추출하고, 스프레드시트를 만들고, 클러스터 (Clusters)를 식별하고, 의도 (Intent)를 매핑한 다음, 경쟁사가 어떤 키워드로 순위를 차지하고 있는지 교차 참조하는 과정을 포함했습니다. 신규 고객을 위한 철저한 조사 단계는 일주일의 대부분을 소요하기도 했습니다.

AI 보조 조사 (AI-assisted research)는 품질의 상한선을 변화시킵니다. 수천 개의 키워드 변형에 대한 패턴 인식 (Pattern recognition), 의미론적 클러스터링 (Semantic clustering), 의도 매핑 (Intent mapping), 그리고 상위 10개 랭킹 페이지와의 격차 분석 (Gap analysis) 등이 가능해졌습니다. 이 모든 작업은 이제 아주 짧은 시간 안에 수행될 수 있으며, 수동으로 하기에는 비현실적인 수준의 교차 참조가 가능합니다. 결과물을 해석하고 의사결정을 내리기 위해서는 여전히 전략가 (Strategist)가 필요하지만, 가공되지 않은 분석 작업은 더 이상 과거와 같은 병목 현상 (Bottleneck)이 아닙니다.

콘텐츠 제작: AI vs. 인간 카피라이터 (Content Creation: AI vs. Human Copywriters)

이 지점이 바로 불편한 부분이며, 대부분의 에이전시가 고객들에게 솔직하지 못하다고 생각하는 지점입니다.

잘 조사되고 적절히 최적화된 4,000단어 분량의 기사를 작성하는 숙련된 SEO 카피라이터(SEO copywriter)는 1일에서 3일 정도의 시간이 소요됩니다. 브리핑(briefing), 조사(research), 초안(draft), 검토(review), 수정(revisions), 그리고 최종 품질 확인(final quality check)을 고려하면, 콘텐츠 한 편당 상당한 비용이 발생합니다. 콘텐츠 비중이 높은 SEO 프로그램(SEO programme)을 진행하는 고객에게 이러한 비용은 빠르게 누적됩니다.

AI는 단돈 몇 푼으로 그와 유사한 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 인간이 투입하는 시간은 글쓰기에서 프롬프팅(prompting), 품질 확인(quality checking), 피드백 제공(providing feedback), 그리고 반복 작업(iterating)으로 전환됩니다. 조사 브리핑(research brief), AI 생성(AI generation), SurferSEO와 같은 도구를 활용한 품질 검토(quality review), 그리고 최종 편집(final editorial pass)을 포함하여 한 편의 콘텐츠에 2~3시간을 소비하는 전문 SEO 전략가(SEO strategist)는, 인간 카피라이터가 3일 동안 만들어낼 결과물과 대등하거나 이를 능가하는 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

전문가는 여전히 필수적입니다. 다만 역할이 완전히 바뀌었을 뿐입니다. 당신은 더 이상 타이핑(typing)에 비용을 지불하는 것이 아닙니다. 무엇을 쓸 것인지, 어떻게 구조를 잡을 것인지, 어떤 공백을 채워야 하는지, 경쟁사가 놓치고 있는 것은 무엇인지, 그리고 결과물이 AI의 명성을 깎아먹는 일반적이고 환각(hallucination)이 가득한 콘텐츠가 되지 않도록 어떻게 품질을 확인해야 하는지에 대한 지식에 비용을 지불하는 것입니다.

이를 수치로 나타내기 위해, 업계 평균을 사용하여 세 가지 접근 방식을 비교하면 다음과 같습니다:

AI SEO 에이전시 모델에서의 비용 절감은 실질적이며 상당합니다. 하지만 그 절감은 전문성을 삭감하는 것이 아니라 생산 효율성(production efficiency)에서 비롯됩니다. 대부분의 기업이 프로세스를 직접 복제하려고 할 때 놓치는 부분이 바로 이 차이점입니다.

링크 빌딩 (Link Building) 및 아웃리치 (Outreach)

링크 빌딩은 AI가 가장 진전을 덜 이루었다고 믿는 분야이며, 인간관계와 진정한 편집적 판단(editorial judgement)이 여전히 가장 중요한 영역입니다. AI는 잠재적 대상(prospects)을 식별하고, 아웃리치 이메일을 초안하며, 잠재적 링크 도메인의 권위(authority)를 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 에이전트는 온라인상의 콘텐츠 제출 및 게시 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 하지만 실제 관계 구축, 편집자에게 진정으로 독창적인 아이디어를 제안(pitching)하는 것, 그리고 링크를 걸 만한 가치가 있는 콘텐츠를 만드는 일은 여전히 인간의 개입을 필요로 합니다.

그럼에도 불구하고, 링크를 얻는 콘텐츠는 점점 더 AI가 제작을 돕는 콘텐츠가 되고 있습니다. 왜냐하면 생산의 속도와 규모 덕분에 더 짧은 시간 안에 진정으로 유용한 리소스를 더 많이 만들 수 있기 때문입니다.

내가 처음에 AI SEO를 거부했던 이유

Penguin과 Panda의 교훈과 주의해야 할 이유

만약 당신이 Panda 이전의 세상을 기억할 정도로 오랫동안 SEO를 해왔다면, 왜 내가 AI 콘텐츠에 대해 기본적으로 회의적인 입장을 취했는지 이해할 것입니다. 초기에는 충분한 키워드 반복과 충분한 링크만 있다면 거의 무엇이든 순위를 높일 수 있었습니다.

그러다 2011년 Panda가 등장하여 콘텐츠 팜(content farms)을 쓸어버렸습니다. 2012년에는 Penguin이 뒤따라와 링크 네트워크를 파괴했습니다. 업계가 지름길을 찾아낼 때마다, Google은 그 길을 차단할 방법을 찾아냈습니다.

자동화는 항상 Google이 주시하는 목록에 있었습니다. 대량 생산된 콘텐츠, 스핀 기사(spun articles), 자동 생성된 페이지 등이 그 예입니다. 이들은 모두 어느 시점에 타겟이 되었습니다. 따라서 AI 콘텐츠 도구들이 나타나기 시작했을 때, 나의 본능은 매번 그랬던 것처럼 이것이 지름길이라고 가정하는 것이었습니다. 그리고 지름길은 페널티(penalised)를 받기 마련입니다.

오랫동안 나는 원칙을 고수했습니다. 우리 팀은 사람이 직접 작성하고 개별적으로 최적화된 콘텐츠를 제작해 왔으며(지금도 그러합니다). 업무가 몰리는 달에는 고객을 위해 100,000단어 이상의 카피를 생산했는데, 그 모든 내용은 사람이 직접 쓰고 검토했습니다. 비용이 많이 들고 상대적으로 속도도 느렸지만, 안전했습니다.

AI 콘텐츠에 대한 Google의 공식 입장

2023년 2월에 발표된 Google의 AI 생성 콘텐츠에 대한 공식 가이드라인은 중요한 차이점을 명확히 하고 있습니다:

"검색 결과의 순위를 조작하려는 주된 목적으로 콘텐츠를 생성하기 위해 자동화(AI 포함)를 사용하는 것은 우리의 스팸 정책(spam policies) 위반입니다. 다만, AI 생성을 포함한 모든 자동화 사용이 스팸인 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다."

출처: Google Search Quality Team, 2023년 2월

Google의 순위 시스템(ranking systems)은 E-E-A-T(경험(experience), 전문성(expertise), 권위성(authoritativeness), 신뢰성(trustworthiness))를 입증하는 독창적이고 고품질인 콘텐츠에 보상을 주도록 설계되었습니다. 제작 방식이 문제가 아닙니다. 결과물의 품질과 의도가 문제입니다.

적절한 프로세스가 뒷받침된 AI 생성 콘텐츠가 사람이 작성한 콘텐츠보다 명확하게 우수하다는 것을 확인하게 되면서 나의 입장은 변하기 시작했습니다. SEO 커뮤니티에서 하는 말에 의존하기보다, 내 눈으로 직접 확인할 수 있는 것에 의존하기로 했고, AI 콘텐츠가 Google에 의해 가치를 인정받고 순위가 매겨질 수 있는지 점진적으로 테스트하기 시작했습니다.

유용한 콘텐츠 시스템 (Helpful Content system)은 사람이 아닌 주로 검색 엔진을 위해 제작된 콘텐츠를 대상으로 합니다. Google은 이것이 실제 상황에서 무엇을 의미하는지에 대해 직접적으로 밝히고 있습니다:

"사용자 우선 콘텐츠 (People-first content)란 검색 엔진 순위를 조작하기 위해서가 아니라, 주로 사람을 위해 제작된 콘텐츠를 의미합니다. 귀하의 콘텐츠는 직접적인 전문 지식 (first-hand expertise)과 지식의 깊이를 명확하게 보여주고 있습니까? 귀하의 콘텐츠를 읽은 후, 누군가가 자신의 목표를 달성하는 데 도움이 될 만큼 해당 주제에 대해 충분히 배웠다고 느끼며 페이지를 떠나게 될까요?"

출처: Google, 유용하고 신뢰할 수 있는 사용자 우선 콘텐츠 만들기 (Creating helpful, reliable, people-first content)

시스템은 콘텐츠를 사람이 썼는지 아니면 기계가 썼는지에 대해 신경 쓰지 않습니다. 사람이 작성한 일반적이고 가치가 낮은 기사는 AI가 작성한 일반적이고 가치가 낮은 기사와 마찬가지로 순위가 하락할 가능성이 높습니다. Google이 보상하는 것은 진정한 전문성을 입증하고, 독창적인 통찰력 (original insight)을 제공하며, 독자가 이미 살펴본 상위 10개의 검색 결과에서는 얻을 수 없었던 무언가를 제공하는 콘텐츠입니다.

이 점은 엄청나게 중요합니다. 왜냐하면 질문은 "SEO를 위해 AI를 사용해야 하는가?"가 아니라, "나는 진정으로 더 나은 것을 만들기 위해 AI를 사용하고 있는가, 아니면 품질을 희생하면서 더 빠르고 저렴하게 만들기 위해 AI를 사용하고 있는가?"이기 때문입니다.

Google E-E-A-T framework showing experience, expertise, authoritativeness and trust as the quality signals that determine whether AI-generated or human content ranks.

변화가 일어난 시점

제 생각을 마침내 바꾸게 만든 것은 제 자신의 웹사이트에서 일어나고 있는 일을 지켜보고, 우리 고객들이 우리와 대화조차 하지 않고 스스로 무엇을 하고 있는지 목격한 것이었습니다.

우리는 AI와 SEO의 미래에 관한 블로그 포스트를 게시한 적이 있었습니다. 이 글은 AI와 사람이 부분적으로 작성하였고, 심도 있게 조사되었으며, 우리가 항상 콘텐츠를 제작해 온 방식대로 만들어졌습니다. 한두 달 이내에 이 포스트는 76,000회 이상의 노출 (impressions)을 기록했으며, 16개의 서로 다른 검색 쿼리 (search queries)에 대해 평균 순위 8.7위를 유지했습니다.