“AI로 쓴 글은 검색에서 불이익을 받나요” 라는 질문을 자주 받습니다. 답을 먼저 말하면, 검색엔진이 순위를 매기는 기준은 누가 썼는가가 아니라 그 글이 도움이 되는가입니다. 실패하는 것은 기계가 썼다는 사실 때문이 아니라, 대량으로 찍어 낸 얇은 글이 실제로 얇기 때문입니다. 이 구분을 흐리면 잘못된 결론으로 갑니다 — AI를 아예 쓰지 않거나, 아무 게이트 없이 쏟아 내거나 둘 중 하나로요.
평가되는 것은 저자가 아니라 결과물입니다
검색엔진은 페이지를 열어 저자가 사람인지 기계인지 확인할 방법이 없습니다. 확인할 수 있는 것은 결과물뿐입니다 — 질문에 실제로 답하고 있는가, 다른 데서 얻을 수 없는 것이 여기 있는가, 클릭한 사람이 곧바로 돌아가지 않는가.
이 기준은 AI 이전부터 있었습니다. 사람이 쓴 글 중에도 순위가 오르지 않는 글이 아주 많고, 이유는 대체로 같습니다. 이미 공개된 정보를 다시 정리했을 뿐이라 검색엔진이 그 답을 이미 여러 벌 갖고 있기 때문입니다. 기계는 그 상황을 만들지 않았고, 다만 같은 실패를 훨씬 빠르게 대량으로 만들 수 있게 했습니다.
대량 생산이 실패하는 진짜 이유
키워드마다 글 하나씩 자동으로 찍어 내는 방식은 실제로 잘 실패합니다. 다만 원인을 정확히 봐야 다음에 무엇을 고칠지 알 수 있습니다. 원인은 셋입니다.
첫째, 내용이 없습니다. 공개 정보의 재조합에는 그 페이지에만 있는 것이 없습니다. 둘째, 서로를 깎습니다. 비슷한 키워드로 찍어 낸 글들은 같은 질문을 나눠 가지므로 어느 쪽도 충분히 답하지 못합니다. 셋째, 책임 주체가 없습니다. 틀린 문장이 발견됐을 때 그것을 확인하고 고칠 사람이 없다면, 그 사이트의 다른 문장도 확인된 적이 없다고 보는 편이 합리적입니다.
실제로 중요한 세 가지
1차 정보. 우리가 직접 재고 겪은 것입니다. 작업 전후로 실제 측정한 값, 실제로 만난 고장과 그 원인, 실제로 거절한 요청과 그 이유. 이것이 한 문단이라도 들어 있는 글은 재조합된 글과 확실히 구별됩니다.
정확성. 확인할 수 없는 문장은 쓰지 않는 편이 낫습니다. 특히 숫자가 그렇습니다. AI는 문맥에 어울리는 수치를 자연스럽게 만들어 내고, 그 문장은 읽기에 그럴듯합니다. 측정하지 않은 수치는 초안 단계에서부터 넣지 않는 것이 안전합니다.
책임 주체. 발행된 글의 주장에 대해 답할 수 있는 사람이 반드시 있어야 합니다. 저자 표기가 형식적인 요구처럼 보이지만, 실제로는 “이 문장이 틀렸다면 누가 고치는가” 에 대한 답입니다.
검수 게이트 — 기계가 볼 것과 사람이 볼 것
저희도 AI가 도운 글을 발행합니다. 그래서 이 문제를 남의 일로 다루지 않습니다. 실제로 쓰는 구조는 두 겹입니다.
기계 검사는 형식만 봅니다. 분류가 붙어 있는가, 소제목이 최소 개수 이상인가, 내부 링크가 실제로 열리는가, 초안 잔여물이 남아 있지 않은가. 이런 것은 사람이 보면 지루해서 놓치고 기계가 보면 확실합니다.
내용 검수는 반대입니다. 이 문장이 사실인가, 우리가 확인할 수 있는가, 여기서 우리만 할 수 있는 말이 무엇인가. 검수자가 사람이든 AI든 그 자체는 중요하지 않습니다. 중요한 것은 검수를 통과하지 못한 글이 실제로 발행되지 않는다는 점입니다. 게이트가 있는데 통과 못 한 글이 나간 적이 있다면 그것은 게이트가 아니라 장식입니다.
정리하면 이렇습니다. AI를 쓰는 것 자체는 문제가 아니고, 게이트 없이 발행하는 것이 문제입니다. 게이트를 어떻게 설계하는지는 AI 활용 아카이브에서 더 다루고, 저희가 실제로 일하는 절차는 작업 과정에 공개돼 있습니다. 콘텐츠를 쌓기 전에 사이트의 기술적 기반부터 점검하고 싶다면 최적화 지원 사업에 진단이 포함됩니다.