내가 구축하고 있는 모든 것에 대한 명백한 반론은 이것입니다: Google이 이미 그것을 하고 있다는 점입니다. Google에 "비디오 편집을 위한 최고의 AI 도구"라고 입력하면, AI Overviews (AI 개요)가 내가 유지 관리하는 것과 동일한 종류의 데이터로부터 합성된 큐레이션된 목록을 클릭 없이도 보여줍니다. 나의 세 가지 디렉토리 사이트인 Top AI Tools, Find Games Like, 그리고 Open Alternative To는 세계에서 가장 지배적인 검색 엔진에 내장된 기능과 경쟁하고 있습니다.

나는 이 사이트들을 2026-04-23에 출시했으며, 월 약 $25로 운영되는 아키텍처를 기반으로 구축했습니다. 트래픽은 기본적으로 제로 상태입니다. 사이트들이 인덱싱된 지 3주가 되었고, 유기적 크롤링 (Organic crawling)에는 시간이 걸리기 때문입니다. 내가 계속해서 되묻게 되는 질문은 Google이 결국 내 페이지를 인덱싱할 것인가가 아닙니다. 이미 동일한 질문에 답을 제공하고 있는 AI Overviews 박스를 읽는 것보다, 내 사이트로 클릭해서 들어가는 것을 선호할 사람이 있을 것인가 하는 점입니다.

여기에 나의 솔직하고 반증 가능한 입장이 있습니다.

명확하게 밝히는 베팅

만약 그런 일이 일어나지 않는다면, 나는 Search Console 스크린샷을 공개하고 내가 무엇을 잘못했는지 설명하는 글을 작성할 것입니다. 나는 여기서 그것을 약속합니다.

내가 진지하게 받아들이는 반론

AI Overviews는 목록 및 비교 합성 (List-and-compare synthesis) 능력이 진정으로 좋아졌습니다. 오늘날 "Notion의 오픈 소스 대안"을 검색하면, Google은 종로 종종 Overview 박스 내에 한 문장 설명이 포함된 4개 항목의 구조화된 목록을 반환합니다. 나의 Open Alternative To 사이트가 바로 그 영역을 다룹니다. AI Overviews는 해당 쿼리의 제로 클릭 (Zero-click) 버전을 흡수해 버립니다.

낙관적인 반응은 "내 사이트가 인용 출처로 나타날 것이다"라는 것입니다. 비관적인 반응은 "Google이 당신의 신호를 소비하고 클릭을 보내지 않을 것이다"라는 것입니다. 비관적인 버전에는 뒷받침하는 증거가 있습니다. 2025년 동안 AI Overviews가 확장됨에 따라 정보성 쿼리에 대한 업계 전반의 CTR (클릭률)이 눈에 띄게 감소했으며, 이 추세는 반전되지 않았습니다.

비관적인 전망이 전부라고 생각하지는 않지만, 그렇다고 이를 무시하지도 않습니다. 가장 위험한 행동은 그에 대한 해결책을 설계하지 않은 채 반론이 틀렸다고 가정하는 것입니다.

AI Overviews가 구조적 사각지대를 갖는 지점

AI Overviews는 "존재하는 것"을 종합하는 데는 강력합니다. 하지만 제가 의도적으로 구축해 온 세 가지 측면에서는 취약합니다.

속성 기반 필터링 (Attribute-based filtering). 만약 누군가 "오프라인에서 작동하고 모바일 앱이 있는 오픈 소스 Notion 대안"을 원한다면, AI Overviews는 텍스트를 종합할 뿐 구조화된 필드(structured fields)를 쿼리하는 것이 아니기에 완곡한 산문 형태의 답변을 내놓습니다. 저의 Turso DB에는 works_offline, has_mobile_app, last_commit_date가 타입이 지정된 컬럼(typed columns)으로 존재합니다. 이러한 필드에 대한 패싯 필터링 (Faceted filtering)은 일반적인 지형에 대해 한 단락의 글을 쓰는 언어 모델보다 탐색 가능한 디렉토리가 더 잘 수행하는 영역입니다.

편집적 부정 공간 (Editorial negative-space). 저의 게임 추천기는 "피해야 할 경우"에 대한 주의사항을 포함합니다. 이는 비판적인 답변을 강제하도록 설계된 Claude Haiku 프롬프트에 의해 생성된, "누가 이것을 건너뛰어야 하는가?"에 답하는 구조화된 필드입니다. AI Overviews에는 구조화된 부정적 정보를 드러낼 메커니즘이 없습니다. 이들은 기본적으로 긍정적인 프레임 (positive framing)을 취하며, 이는 특정 결격 사유를 가진 사용자가 도움이 되지 않는 답변을 받게 된다는 것을 의미합니다.

유지 관리 상태의 최신성 (Freshness on maintenance status). AI 도구 디렉토리를 채우는 ETL (Extract, Transform, Load) 프로세스는 매주 GitHub 커밋 활동을 가져옵니다. 14개월 동안 손대지 않은 도구는 활동 저조로 표시됩니다. AI Overviews는 2026년에 활발히 유지 관리되는 도구와 2024년에 정점을 찍은 도구를 구분하지 못합니다. 이들은 웹 언급의 최신성 (recency)에 의존하는데, 이는 프로젝트가 휴면 상태에 들어간 후 몇 달간 뒤처질 수 있습니다.

이러한 방어책들이 영구적인 것은 아닙니다. Google이 AI Overviews에 구조화된 속성 필터링 기능을 구축할 수도 있습니다. 하지만 이는 단순한 종합 (synthesis)이 아닌 의도적인 파이프라인 설계 (pipeline design)를 필요로 하며, 현재 그 격차는 존재합니다.

다운스트림 클릭 가설 (The downstream click thesis)

광범위한 탐색 용어(broad discovery terms)에 대한 제로 클릭(zero-click) 전쟁에서 제 사이트들이 패배하더라도, 제가 명시적으로 목표로 하는 두 번째 쿼리 유형이 있습니다. 바로 다운스트림 비교 쿼리(downstream comparison query)입니다.

그 과정은 다음과 같습니다: 누군가가 Google에 "Notion 대안(Notion alternatives)"이라고 입력하면, 네 가지 도구를 언급하는 AI 개요(AI Overview)가 나타납니다. 그 후, 사용자는 고려 중인 두 도구를 비교하기 위해 "Appflowy vs Anytype 성능(Appflowy vs Anytype performance)"이라고 입력합니다. 이 두 번째 쿼리는 AI 개요 이후의 조사 단계(post-AI-Overview research)입니다. 여기에는 상업적 의도(commercial intent)가 담겨 있습니다. 사용자는 또 다른 목록이 아니라 결론(verdict)을 원합니다.

그러한 쿼리에 대해서는 구조화된 속성 비교(structured attribute comparison), 명확한 결론, 그리고 빠른 로딩 속도를 갖춘 페이지가 또 다른 AI 스타일의 답변과 직접 경쟁하게 됩니다. 그리고 "속성 X에서 어떤 것이 승리하는가"라는 질문에는 구조화된 데이터(structured data)가 생성형 산문(generative prose)보다 우세합니다. 이것이 부분적으로 제가 이 사이트들을 위해 동적 AI 렌더링 대신 정적 SSG를 선택한 이유이기도 합니다. 타입이 지정된 비교 필드(typed comparison fields)를 갖춘 빠르고 인덱싱 가능한 페이지가 바로 2단계 조사 클릭(second-stage research click)에 필요한 것이기 때문입니다.

지적 정직성을 위해 비용 구조가 중요한 이유

월 25달러라면, 저는 지속을 정당화하기 위한 수익 없이도 1년 동안 이 실험을 수행할 수 있습니다. 모호한 신호를 낙관적으로 해석해야 한다는 압박을 받지 않습니다.

인프라에 월 200달러를 태우는 프로젝트와 비교해 보십시오. 데이터가 실제로 무언가를 말해주고 있는 시점이 지났음에도 불구하고, 정체된 Search Console 데이터를 "여전히 샌드박스 단계"라고 합리화하게 될 것입니다. 전체 비용 내역은 진정으로 최소한입니다. Vercel Pro 20달러, Turso starter 0달러, 월간 ETL 실행을 위한 한 자릿수 달러의 Claude Haiku API, 그리고 무료 분량의 GitHub Actions를 사용합니다.

AdSense가 승인되었거나 수익이 발생하고 있다고 주장하지는 않겠습니다. 현재는 AdSense가 *.vercel.app 버전의 사이트들을 거절했습니다. 저는 커스텀 도메인 (Custom domains)으로 이동했으며 Search Console에서 이를 인증했습니다. 무엇이 효과가 있는지에 대해 어떤 주장이라도 하기 전에 실제 크롤링 (Crawl) 데이터를 기다리고 있습니다.

내 생각을 바꾸게 만들 상황들

다음 세 가지 결과가 나타난다면 제 베팅이 틀렸음을 인정할 것입니다.

90일 시점에 노출 (Impressions)은 있으나 클릭이 거의 제로에 가까운 경우. 만약 Search Console에서 내 페이지들이 AI Overview의 인용 출처 (Citation sources)로 나타나지만, 특히 비교 페이지 (Comparison pages)에서의 클릭률 (Click rates)이 거의 제로에 머문다면, Google이 트래픽을 분배하지 않고 내 시그널 (Signal)만 추출하고 있다는 뜻입니다. 이것은 최악의 시나리오이며, 저는 포맷을 완전히 재고해야 할 것입니다.

실질적인 깊이 개선 후에도 AdSense가 계속 거절하는 경우. 최초의 거절은 부분적으로 *.vercel.app 도메인 문제였지만, 실제 구조화된 콘텐츠 (Structured content)와 구체적인 편집적 속성 (Editorial attributes)을 갖추어 재구축한 후에도 Google의 분류기 (Classifier)가 여전히 페이지를 저품질 (Thin)로 평가한다면, 분류기가 정의하는 "품질 (Quality)"에 대한 저의 모델이 틀린 것입니다.

비교 쿼리 (Comparison queries)가 LLM 채팅으로 완전히 이동하는 경우. 사람들이 Google에 "X vs Y"를 입력하는 것을 멈추고 ChatGPT에 직접 질문하기 시작한다면, 제가 베팅하고 있는 다운스트림 클릭 (Downstream click)은 사라집니다. 특정 속성 제약 조건 (Attribute constraints)을 포함하는 연구에 있어 이것이 대규모로 일어나고 있다는 증거는 아직 보이지 않지만, 월별 쿼리 볼륨 (Query volume) 패턴을 모니터링하고 있습니다.

첫 번째 결과는 조기에 확인하고 싶은 부분입니다. 3개월 차에 비교 페이지에서 노출은 있으나 클릭이 거의 제로라면, 더 빨리 도달할 수 있었던 결론을 위해 6개월을 기다리기보다 즉시 포맷을 피벗 (Pivot)해야 한다는 신호로 받아들일 것입니다.

FAQ

왜 하나의 권위 있는 사이트 (Authority site) 대신 세 개의 사이트를 운영하나요?

세 개의 좁은 타겟 사이트(narrow sites)를 운영하면 세 가지 다른 의도 유형(intent types)을 동시에 테스트할 수 있습니다. 게임 같은 형태, AI 도구, 그리고 오픈 소스(OSS) 대안 사이트는 서로 다른 검색어(queries)와 서로 다른 오디언스(audiences)를 끌어들입니다. 하나의 사이트만 운영한다면 어떤 형식이 효과적인지에 대한 동일한 수준의 신호(signal) 볼륨을 확보하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 그 근거는 원래의 아키텍처 포스트에서 다루고 있습니다.

Claude Haiku는 어떻게 구조화된 편집 필드(structured editorial fields)를 생성하나요?

각 ETL 실행 시 공유 Claude Haiku 클라이언트를 통해 항목을 전송하며, 이 클라이언트는 시스템 프롬프트 캐싱(system-prompt caching)을 사용하여 배치 실행(batch runs) 전반에 걸쳐 비용을 분산(amortize)시킵니다. 프롬프트는 개방형 설명이 아니라 특정 속성 출력 — '주의사항(avoid-if) caveats', 오디언스 적합성(audience fit), 최신성 상태(freshness status) — 을 강제하도록 조정되었습니다.

만약 한 사이트는 성공하고 나머지 두 사이트는 실패한다면 어떻게 되나요?

그것은 실패가 아니라 유용한 결과입니다. 성공한 형식은 해당 의도 유형(intent type)에 대해 저에게 구체적인 무언가를 알려줍니다. 저는 성공한 것에 투자하고, 성공하지 못한 것은 기록할 것입니다.

2026년 10월의 최종 판결은 어디에 게시될 예정인가요?

이 블로그에 가공되지 않은 Search Console 스크린샷과 함께 게시할 것입니다. 수치가 유리하든 아니든 상관없이 게시할 예정입니다.

세 개의 AI 큐레이션 디렉토리 사이트를 운영하는 6개월간의 지속적인 실험 중 일부입니다. 여기에 언급된 기술적 주장들은 사실이며, 이 기사는 AI의 도움을 받아 작성되었습니다.