우리는 9가지 아트 스타일(Renaissance, Watercolor, Anime, Sketch, Sheriff, Wizard, Astronaut, Final Boss, Blocky)을 제공하는 무료 AI 반려동물 초상화 생성기인 Pet Imagination을 운영하고 있습니다. 핵심 제품은 잘 작동하지만, 우리는 각 스타일과 품종의 조합이 각각 인덱싱 가능한 랜딩 페이지가 되기를 원했습니다. Renaissance 스타일의 Golden Retriever, Anime 스타일의 Poodle, Watercolor 스타일의 Maine Coon 등 모든 순열(permutation)을 만드는 것이 목표였습니다.

계산은 간단합니다: 9가지 스타일 × 약 150가지 인기 품종 = 약 1,350개 페이지. 우리는 AI 에이전트를 사용하여 이 페이지들을 생성했고, 이후 8주 동안 GSC(Google Search Console)를 통해 Google이 실제로 무엇을 인덱싱했는지 추적했습니다. 이 포스트에서는 기술적 설정, 인덱싱 결과, 그리고 아무도 경고해주지 않는 예외 사례(edge cases)를 다룹니다.

매트릭스 (The matrix)

각 페이지는 동일한 템플릿을 따릅니다: 품종 이름, 스타일 이름, 샘플 초상화, 그리고 왜 특정 조합이 효과적인지를 설명하는 약 200단어의 고유한 설명(예: 왜 Husky가 Watercolor 스타일에 어울리는지, 왜 Dachshund가 Wizard 복장이 잘 어울리는지)입니다. 이 설명들은 단순히 짜깁기(spun)된 것이 아닙니다. 각 설명은 품종의 구체적인 시각적 특징과 해당 스타일이 그 특징을 어떻게 처리하는지를 참조합니다.

URL 구조: petimagination.com/{breed}-{style}-portrait

우리는 키워드 검색량 데이터에 따라 가장 많이 검색되는 47가지 견종을 9가지 스타일 전체에 적용하여 첫 번째 배치로 423개 페이지를 시작했습니다. 이후 고양이 품종을 추가하여 180개 페이지를 더 생성했습니다.

생성 파이프라인 (Generation pipeline)

에이전트는 품종 목록을 읽고, 신체적 특징 데이터(크기, 털 유형, 얼굴 형태, 색상)를 가져온 다음, 해당 특징을 아트 스타일과 연결하는 페이지 설명을 작성합니다. Renaissance 스타일의 Bernese Mountain Dog는 삼색 털이 유화(oil-paint) 레이어링으로 어떻게 변환되는지에 대한 설명을 얻습니다. Sketch 스타일의 Siamese는 각진 얼굴 구조가 라인 아트(line art)와 어떻게 잘 어울리는지에 대한 노트를 얻습니다.

각 페이지를 생성하는 데 약 4초가 걸렸습니다. 423개 페이지로 구성된 첫 번째 배치 전체가 40분 이내에 라이브되었습니다. 우리는 라우팅(routing)과 SSR(Server-Side Rendering)을 처리하는 Lovable을 통해 배포했습니다.

핵심적인 기술적 선택: 우리는 각 페이지를 고유한 <title>, <meta description>, 그리고 <h1>과 함께 서버 사이드 렌더링 (Server-Side Rendering, SSR) 방식으로 렌더링했습니다. 클라이언트 사이드 렌더링 (Client-Side Rendering, CSR)이나 해시 라우팅 (hash routing)은 사용하지 않았습니다. Google은 JavaScript를 실행하지 않고도 콘텐츠를 볼 수 있어야 하며, 우리는 그것이 가능하도록 만들었습니다.

8주 후 GSC가 보여준 결과

1-2주 차: Google은 사이트맵 (sitemap)을 통해 약 60%의 페이지를 발견했습니다. 크롤링 속도 (crawl rate)는 하루에 대략 30~50페이지였습니다. GSC에는 해당 페이지들이 "발견됨 - 현재 인덱스 생성되지 않음 (Discovered - currently not indexed)" 상태로 나타났습니다.

3-4주 차: 인덱싱 (indexation)이 본격적으로 시작되었습니다. 키워드 검색량이 높은 품종(골든 리트리버, 저먼 셰퍼드, 래브라도)들이 먼저 인덱싱되었습니다. 4주 차 말에는 423개의 강아지 품종 페이지 중 약 210개, 즉 약 50%가 인덱싱되었습니다.

5-6주 차: 롱테일 (long tail) 키워드들이 인덱싱되기 시작했습니다. 비즐라(Vizsla), 바이마라너(Weimaraner), 바센지(Basenji)와 같은 품종들이 포함되었습니다. 인덱싱된 페이지는 약 340개(80%)에 도달했습니다.

7-8주 차: 정체기. 나머지 20%는 "발견됨 - 현재 인덱스 생성되지 않음" 또는 "크롤링됨 - 현재 인덱스 생성되지 않음 (Crawled - currently not indexed)" 상태로 남아 있었습니다. 이들은 거의 예외 없이 검색량이 적은 품종과 인기가 적은 스타일(Final Boss, Blocky)이 결합된 경우였습니다.

8주 후 최종 집계: 강아지 품종 매트릭스의 **인덱싱률은 78%**였습니다. 고양이 품종도 유사한 곡선을 그렸으나 약 1주일 정도 뒤처진 양상을 보였습니다.

인덱싱된 것 vs 인덱싱되지 않은 것

세 가지 패턴이 두드러졌습니다:

검색량이 많은 품종 + 어떤 스타일 = 인덱싱됨. 골든 리트리버 페이지는 첫 3주 이내에 9가지 모든 스타일에서 인덱싱되었습니다. 스타일의 인기보다는 품종의 검색량이 인덱싱을 예측하는 가장 강력한 지표였습니다.

검색량이 적은 품종 + 인기 있는 스타일 = 대개 인덱싱됨. 수채화 (Watercolor) 스타일의 바센지는 인덱싱되었습니다. 수채화는 사용자 참여도(user engagement) 측면에서 가장 성과가 좋은 스타일 중 하나이기 때문입니다. Google은 내부 링크 신호 (internal link signals)를 따르는 것으로 보였습니다. 즉, 더 인기 있는 스타일일수록 더 많은 트래픽이 흐릅니다.

낮은 검색량의 품종 + 니치한 스타일 = 동전 던지기 (확률 게임). 'Final Boss' 스타일의 Xoloitzcuintli는 8주가 지난 후에도 여전히 인덱싱(indexing)되지 않았습니다. 'Blocky' 스타일의 Azawakh 역시 마찬가지입니다. 이러한 페이지들은 내부 트래픽(internal traffic)이 거의 발생하지 않으며, 키워드 조합의 검색량(search volume)도 거의 제로에 가깝습니다. Google은 이를 신경 쓰지 않습니다.

시간을 잡아먹은 예외 사례들

중복 콘텐츠 플래그 (Duplicate content flags). 우리가 만든 설명의 첫 번째 버전은 너무 템플릿화되어 있었습니다. 우리는 "{breed}는 {trait}로 알려져 있습니다. {style} 스타일에서는 이것이 {visual}로 표현됩니다."와 같은 구조를 사용했습니다. Google은 약 30개의 페이지를 유사 중복 콘텐츠로 그룹화했습니다. 우리는 문장 구조, 단락 길이, 정보의 순서를 다양화하도록 생성 프롬프트(generation prompt)를 다시 작성했습니다. 재크롤링(re-crawl) 이후 중복 문제는 해결되었습니다.

품종 이름의 변형. "German Shepherd" vs "German Shepherd Dog" vs "GSD". 우리는 Google 키워드 플래너(Google Keyword Planner)를 기준으로 검색량이 가장 높은 변형을 선택하고, 다른 변형들로부터 리다이렉트(redirect)를 설정했습니다. 사람들이 브리더(breeder)가 사용하는 명칭과는 다르게 검색하기 때문에 이 작업은 중요합니다.

URL 내의 복합 품종 이름. golden-retriever-renaissance-portrait는 읽기 쉽습니다. 하지만 cavalier-king-charles-spaniel-astronaut-portrait는 그렇지 않습니다. 우리는 SEO를 위해 전체 이름을 유지하되, 페이지 자체에는 브레드크럼(breadcrumbs)과 더 짧은 표시용 제목을 추가했습니다.

다른 의미를 가진 스타일 이름. 예술 스타일로서의 "Sketch"는 디자인 도구인 "Sketch"와 검색 결과에서 경쟁하게 됩니다. "Final Boss"는 게임 콘텐츠를 불러옵니다. 이러한 스타일들은 인덱싱은 잘 되었으나, 키워드 의도(keyword intent)가 분산되어 있어 예상보다 낮은 순위를 기록했습니다.

내부 링크(Internal linking)가 예상보다 더 중요합니다

롱테일(long-tail) 페이지들을 인덱싱하기 위한 단 하나의 가장 큰 지렛대는 내부 링크였습니다. 각 스타일 허브 페이지(/renaissance-portraits, /watercolor-portraits)는 해당 스타일의 모든 품종으로 링크를 연결합니다. 각 품종 페이지는 다른 스타일의 동일한 품종으로 링크를 연결합니다. 이를 통해 촘촘한 망(mesh) 구조를 형성합니다.

각 페이지에 "관련 품종 (Related breeds)" 섹션(신체적 특징이 유사한 3~4개 품종)을 추가했을 때, 인덱싱되지 않았던 나머지 페이지들의 인덱싱(indexation) 비율이 이후 2주 동안 약 12%포인트 급증했습니다. 망(mesh) 구조가 더 촘촘해졌고, Google도 이를 따라왔습니다.

현재 우리가 추적하는 수치들

우리는 매주 세 가지 항목을 모니터링합니다:

1. 스타일별 인덱싱 비율 (Indexation rate per style) - 일부 스타일은 지속적으로 성과가 낮습니다. Blocky 스타일은 인덱싱 비율이 68%인 반면, Watercolor 스타일은 94%에 달합니다.
2. 페이지 유형별 클릭률 (Click-through by page type) - 검색 스니펫(structured data를 통해)에 샘플 초상화가 포함된 품종 페이지는 그렇지 않은 페이지보다 클릭률이 2.3배 더 높습니다.
3. 자기 잠식 (Cannibalization) - 두 개의 품종-스타일 페이지가 동일한 쿼리(query)를 두고 경쟁하는 사례를 주시합니다. 롱테일 쿼리(long-tail queries)가 충분히 구체적이기 때문에 지금까지는 실제적인 문제가 되지 않았습니다.

다시 한다면

네, 하지만 더 적은 수의 품종으로 시작할 것입니다. 처음 47개 품종(키워드 검색량이 가장 높은 품종)이 매트릭스(matrix)에서 발생하는 전체 유기적 트래픽(organic traffic)의 약 85%를 차지합니다. 나머지 100개 이상의 품종은 실제적인 트래픽을 추가해주지만 그 규모는 작습니다. 만약 유사한 매트릭스를 구축하고 있다면, 헤드 용어(head terms)부터 시작하여 인덱싱을 검증한 다음 확장하십시오.

AI 에이전트 덕분에 생성 속도는 빨랐지만, 진짜 핵심 작업은 인덱싱 모니터링과 콘텐츠 품질에 대한 반복적인 개선(iteration)이었습니다. 1,350개의 페이지를 생성하는 데는 오후 한나절이면 충분합니다. 하지만 Google이 실제로 이를 인덱싱하고 순위를 매기게 만드는 데는 수개월간의 미세 조정(tweaking)이 필요합니다.

Pet Imagination은 무료로 사용할 수 있습니다. 사진을 업로드하고 스타일을 선택하면 60초 이내에 초상화를 얻을 수 있습니다.