2023년 구글 코어 업데이트 이후, 제가 운영하던 IT 블로그의 포스팅 여러 개가 하루아침에 순위에서 사라졌습니다. 처음에는 알고리즘 탓만 했는데, 직접 분석해보니 공통점이 보였습니다. 저자 정보가 없고, 출처가 불명확한 글들이었습니다. 반대로 살아남은 글들은 하나같이 제 경험이 구체적으로 담긴 것들이었습니다.
구글 업데이트가 흔들어놓은 것들
구글은 2024년 Search Quality Rater Guidelines를 통해 E-E-A-T 기준을 더 명확히 했습니다. E-E-A-T란 Experience(경험), Expertise(전문성), Authoritativeness(권위), Trustworthiness(신뢰)의 네 가지 요소를 말하며, 콘텐츠 품질을 평가하는 구글의 핵심 기준입니다(출처: Google Search Central).
제가 직접 겪어보니, 2023년 업데이트를 기점으로 단순히 정보를 나열한 글들이 줄줄이 순위에서 밀려났습니다. 특히 YMYL(Your Money or Your Life) 분야, 즉 건강·금융·법률처럼 사람의 삶에 직접 영향을 미치는 주제일수록 기준이 극도로 엄격하게 적용됩니다. 여기서 YMYL이란 잘못된 정보가 독자에게 실질적인 피해를 줄 수 있는 주제군을 의미합니다.
주목할 부분은 이 업데이트가 단순히 기술적 SEO 점수를 흔든 것이 아니라는 점입니다. 구글이 실제로 보고 있는 것은 외부 신호, 즉 해당 저자나 사이트가 업계에서 얼마나 언급되고 인용되는지였습니다. Person 스키마를 완벽하게 삽입해도, 그 저자에 대한 백링크나 브랜드 언급이 없으면 신뢰도가 올라가지 않습니다. 여기서 백링크란 외부 사이트가 내 콘텐츠를 링크로 인용하는 것을 뜻하며, 구글이 권위를 측정하는 대표적인 외부 신호입니다. 마크업은 구조를 정리해줄 뿐, 신뢰를 만들어주지는 않습니다.
AI 콘텐츠 범람 속에서 경험이 차별점이 된 이유
AI가 생성한 콘텐츠가 폭발적으로 늘어나면서, 오히려 "경험" 요소가 콘텐츠의 핵심 차별점이 됐습니다. AI가 쓸 수 없는 것은 단 하나, 진짜 경험입니다.
저도 실제로 AI를 활용해 E-E-A-T 강화 작업을 해봤습니다. 기존 포스팅을 AI에게 분석시키고 "이 글에서 저자의 직접 경험이 드러나지 않는 단락을 찾아줘"라고 요청했더니, 생각보다 정확하게 문제 단락들을 짚어냈습니다. 이후 해당 단락에 제 실제 경험을 추가하고, HTML 마크업 단에서
그런데 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. AI가 글의 구조를 잡아주는 것은 분명히 효율적이지만, 그게 E-E-A-T 점수를 직접 올려주지는 않았습니다. 점수를 실제로 올린 것은 AI가 구조화해준 틀 안에 제가 직접 채워 넣은 경험 데이터였습니다. AI 콘텐츠가 범람할수록 이 차이는 더 벌어질 가능성이 있습니다.
구글 Search Quality Rater Guidelines에 따르면, E-E-A-T 평가에서 "경험 증거"는 콘텐츠 초반부에 배치될수록 평가자에게 더 강한 인상을 남긴다고 명시되어 있습니다(출처: Google — Search Quality Rater Guidelines). 제 경험상도 저자가 이 주제를 직접 겪었다는 증거를 글의 앞부분에 배치했을 때 체류 시간이 눈에 띄게 늘었습니다.
실전 적용: 지금 당장 바꿀 수 있는 것들
E-E-A-T 강화를 막막하게 느끼는 분들이 많은데, 제 경험상 작은 것부터 바꾸면 생각보다 빠르게 변화가 생깁니다.
가장 먼저 점검해야 할 항목들입니다.
- 저자 소개 섹션에 실명과 전문 분야, 관련 경력이 명시되어 있는가
- 외부 인용 시 태그 또는 출처 링크가 구조적으로 포함되어 있는가
- 각 포스팅에
- Person 스키마가 저자 소개 섹션에 삽입되어 있는가
- 해당 저자나 사이트에 대한 외부 백링크 또는 브랜드 언급이 존재하는가
여기서 Person 스키마란 구글 같은 검색 엔진이 저자 정보를 기계적으로 읽어낼 수 있도록 HTML에 삽입하는 구조화 데이터를 뜻합니다. 단순히 텍스트로 이름을 적는 것과 달리, 검색 엔진이 이 사람이 누구인지 정확히 파악하도록 돕습니다.
중요한 것은, 이 체크리스트를 다 채웠다고 해서 순위가 바로 오르는 것은 아니라는 점입니다. E-E-A-T는 기술적 체크박스가 아닙니다. 마크업과 스키마는 신호를 전달하는 그릇이고, 그 안에 담겨야 할 것은 결국 실제 경험과 전문성입니다. 저도 처음에는 마크업만 손봤다가 성과가 미미해서 결국 콘텐츠 자체를 다시 쓰게 됐습니다. 그 과정이 번거로웠지만, 지금 돌아보면 당연한 결론이었습니다.
E-E-A-T 전략에서 AI는 구조를 잡는 보조 도구로 쓸 때 가장 효율적입니다. 경험과 전문성은 사람이 제공하고, AI는 그것을 잘 전달할 수 있는 형태로 다듬어주는 역할이라고 보면 정확합니다. 이 역할 분담이 명확해질수록 콘텐츠 품질도, 검색 신뢰도도 함께 올라갑니다. 아직 저자 소개 섹션이 없다면, 오늘 그것부터 시작해보시길 권합니다.
참고: Google — "Search Quality Rater Guidelines" (2024 최신판, static.googleusercontent.com)
Google Search Central — "Creating helpful, reliable, people-first content"
Lily Ray — "E-E-A-T: How to Demonstrate Experience in Content" (amsive.com, 2023)
Search Engine Journal — "Google E-E-A-T: What It Is & How to Demonstrate It" (2024)