최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 블로그 글, 뉴스 기사 등 자동화된 콘텐츠를 생성하는 사례가 급증하고 있습니다. 이러한 GPT 기반 콘텐츠에 대해 Google, Naver(네이버), Bing 등 주요 검색엔진들은 어떤 평가 기준을 가지고 있을까요?
본 보고서에서는 각 검색엔진의 공식 가이드라인을 중심으로 AI 생성 콘텐츠에 대한 정책을 살펴보고, 자동 생성 콘텐츠가 검색 결과에 노출되거나 배제되는 기술적·정책적 이유를 분석합니다.
또한 실제 사례 연구와 실험 결과를 통해 AI 콘텐츠의 검색 노출 성공 사례와 실패 사례를 비교하여, 검색엔진최적화(SEO) 측면에서 AI 콘텐츠 활용 전략의 시사점을 도출합니다.
Google: AI 생성 콘텐츠에 대한 정책과 평가
Google의 공식 가이드라인: AI 콘텐츠와 스팸 정책
Google은 콘텐츠 품질을 가장 중시하며, 제작 방식이 AI이든 사람이든 궁극적으로 **“사람들에게 도움이 되는 콘텐츠”**인지에 따라 평가합니다. 2023년 Google 검색 센터 블로그를 통해 밝힌 바에 따르면, AI로 생성된 콘텐츠 자체를 금지하지는 않지만, “검색엔진 순위 조작을 주된 목적으로 자동화(AI 포함)를 이용해 생성한 콘텐츠”는 스팸 정책 위반으로 간주됩니다. 즉, 사람보다 검색 랭킹만을 노리고 양산된 AI 글은 품질이 낮다고 보고 제재하지만, 사용자에게 유용하게 작성된 AI 콘텐츠는 허용한다는 원칙입니다. Google은 웹마스터 가이드라인에서 “자동 생성된 스팸 콘텐츠”의 예로 *“품질이나 사용자 경험을 고려하지 않고 자동화된 프로세스로 생성한 텍스트”*를 들고 있습니다. 반대로 *“품질과 사용자에게 도움이 되는 목적”*으로 작성된 자동화 콘텐츠는 정책 위반이 아니라는 점을 분명히 하고 있습니다.
이러한 원칙은 Google의 최신 검색문서에도 반영되어 있습니다. Google은 콘텐츠 제작시 “사람-우선” 원칙을 강조하며, 광범위한 자동화로 다량의 글을 생산하는 행위를 경고 신호로 언급합니다. 또한 콘텐츠 작성 과정에서 AI 사용 여부를 투명하게 밝히는 것이 E-E-A-T 관점에서 바람직하다고 권고합니다. 예를 들어 **콘텐츠의 작성 방식(How)**을 설명할 때 자동화 도구를 활용했다면 그 과정과 기여 내용을 공개하여 독자의 이해와 신뢰를 높이라고 안내합니다. 다만, 일반 사용자 입장에서 “이 콘텐츠는 어떻게 만들어졌을까?” 궁금할 수준의 글이라면 AI 활용 여부를 공개하는 것이 좋지만, 반드시 모든 AI 콘텐츠에 일률적으로 표기해야 한다는 것은 아닙니다.
품질 평가와 노출 제한 요인: E-E-A-T, 중복 콘텐츠 등
Google 검색 알고리즘의 핵심 평가 요소 중 하나는 **E-E-A-T(경험·전문성·권위·신뢰)**입니다. AI 기반 콘텐츠가 검색 상위에 노출되기 어렵다는 지적도 있는데, 특히 2022년 말 “경험(Experience)” 요소가 추가(E-E-A-T로 확장)되면서 실제 경험에 기반한 컨텐츠가 중요해졌기 때문입니다. AI는 직접 제품을 사용해보거나 현장을 취재한 경험을 갖지 않기 때문에, 단순 AI 생성글은 ‘경험’ 요소가 부족합니다. 예를 들어 Google은 제품 리뷰의 경우 **“직접 사용해본 경험”**을 중시하여, AI가 쓴 리뷰는 이러한 기준을 충족하기 어렵습니다. 또한 Helpful Content 시스템이나 Product Reviews 업데이터 등 Google의 랭킹 시스템들은 사람이 느끼는 유용성과 콘텐츠의 신뢰도를 측정해 랭킹에 반영하고 있으며, 이 과정에서 피상적이거나 내용이 얕은 자동 생성 글은 배제될 가능성이 높습니다.
중복 콘텐츠 판별 알고리즘도 자동화 콘텐츠에 불리하게 작용할 수 있는 요소입니다. AI가 공개된 자료를 재가공하거나 비슷한 문장을 양산할 경우, Google은 이를 **중복 또는 부저질 컨텐츠(thin content)**로 인식해 색인을 보류하거나 낮은 순위에 배치할 수 있습니다. SEO 전문가들은 “AI가 생성하는 콘텐츠는 종종 다른 글과 유사도가 높아 중복 콘텐츠로 간주될 위험이 있다”고 지적합니다. 실제로 동일하거나 매우 흡사한 내용의 페이지가 여러 개 존재하면 Google은 그중 하나만 보여주고 나머지는 생략하거나, 아예 색인에서 제외하기도 합니다. 콘텐츠 품질 평가를 위한 Google의 자동화 시스템은 문장 구조나 표현 패턴 등을 분석하여 AI 특유의 산출물(예컨대 어색하게 일반화된 문장들, 맥락 없이 키워드 나열 등)을 감지하고, “사람이 쓰지 않은 듯한” 콘텐츠에 페널티를 줄 수 있습니다. 이러한 맥락에서 2023년 3월과 2024년 3월의 핵심 알고리즘 업데이트 때 AI로 대량 작성된 저품질 사이트들이 순위 하락을 겪었다는 분석도 있습니다. 특히 2024년 3월 업데이트 이후 “AI가 쓴 글 위주의 사이트가 검색에서 타격을 입었다”는 보고가 있으며, Google 측도 *“품질 기준을 충족하지 못하는 AI 생성물은 최신 알고리즘에서 배제될 수 있다”*고 시사했습니다. 이는 AI 콘텐츠 자체를 명시적으로 “패널티” 한다기보다는, 콘텐츠 경험과 신뢰성, 독창성 같은 품질 신호에서 낮은 점수를 받기 때문으로 해석할 수 있습니다.
이 밖에도 인덱싱(색인) 단계에서부터 AI 콘텐츠가 배제되는 경우도 있습니다. Google은 모든 크롤링한 페이지를 색인하지는 않는데, “부가 가치가 낮다”고 판단한 컨텐츠는 크롤링 후 색인을 생략하기도 합니다. 실제로 완전 자동 생성된 블로그 글의 색인율이 저조하다는 SEO 커뮤니티의 지적이 있으며, **“특별한 편집 없이 AI로 쓴 글 10개 중 2개만 색인되었다”**는 사례 보고도 있습니다. 한 SEO 포럼에서는 *“AI 생성글이 색인되지 않는 이유는 대개 콘텐츠 얕음(thin), 유사한 내용 반복, 또는 사이트 신뢰도 부족 때문”*이라며, *“AI 초안에 인간 전문성을 더해 품질을 높이는 것이 해결책”*이라고 조언했습니다.
Google 검색에서의 AI 콘텐츠 노출 사례
Google은 공식적으로 *“AI로 작성했는지 여부가 중요한 게 아니라 콘텐츠 자체의 품질이 중요”*하다고 거듭 밝히고 있습니다. 실제 사례를 보면, 신뢰할 만한 웹사이트에서 전문가가 검수한 AI 콘텐츠는 Google 검색 상위에 노출된 경우도 많습니다. 대표적인 사례로 2022~2023년에 금융정보 사이트 Bankrate와 IT매체 CNET이 AI로 작성한 기사들을 다수 공개했는데, Bankrate의 경우 약 160여 개의 AI 작성 재테크 기사들이 대부분 양호한 검색 트래픽을 얻었습니다. 분석에 따르면 Bankrate의 AI 기사들은 월 12만5천 회 정도의 유입을 Google 검색에서 얻고 있었으며, CNET의 AI 기사들도 월 수만 회 수준의 트래픽을 기록했습니다. 일부 Bankrate AI 기사는 해당 키워드로 Google 1위를 차지하고 FAQ 스니펫까지 따낸 예도 있었다고 합니다. 이는 도메인 권위(해당 사이트의 신뢰도와 백링크 등)가 높고, 전문 에디터의 철저한 검수를 거친 콘텐츠였기에 가능한 결과로 분석됩니다.
실제로 성공적인 AI 활용으로 꼽히는 사이트들은 (1) AI가 초안을 작성하되 사람이 충분히 리뷰/편집하고, (2) 사이트 자체가 전문성 있는 도메인(기존에 구축된 권위)이며, (3) 주제도 비교적 객관적 사실 위주의 단순 질문(예: “0% APR이 의미하는 것?”과 같은 정의형 질문) 인 경우가 많았습니다. 이런 조건에서는 AI 생산물이라도 사실 오류를 바로잡고 어투를 다듬어 실제 전문가 글에 가깝게 만들 수 있고, Google도 이를 “품질이 높다”고 평가하여 상위노출한 것으로 보입니다.
반면 실패 사례들도 존재합니다. 인터넷 상에는 AI로 생성한 수백개의 블로그 포스트로 트래픽을 올리려다 색인조차 안되거나, 검색 유입을 거의 얻지 못한 사례들이 보고되었습니다. 예컨대 한 개인 블로거는 ChatGPT로 건강식품 정보를 자동 작성·업로드하는 실험을 100일간 진행했지만, Google AdSense 승인에 실패하고 방문자도 거의 얻지 못했다고 합니다. 그는 “Google이 AI 생성 글을 잘 걸러내어 광고 게재를 불허하는 것 같다”며, “현재로서는 AI가 블로그를 대신 써서 돈을 벌기는 어려웠다”고 결론지었습니다.
또한 2023년 초 CNET의 AI 기사들은 초반에는 검색에 노출되었으나, 내용상의 오류와 표절 시비가 불거지며 사용자 신뢰도가 하락했고 결국 CNET은 AI 기사 생산을 일시 중단했습니다.
이처럼 사실 검증이 부족한 AI 콘텐츠는 일시적으로 검색에 등장해도 장기적으로 평판 문제로 노출이 줄어드는 경우가 있습니다.
결국 Google에서 AI 콘텐츠의 SEO 성패를 가르는 요인은 “품질과 진정성”이라 할 수 있습니다. 사람이 개입하여 정확도와 전문성을 담보한 AI 활용 콘텐츠는 성공할 수 있지만, 무작위로 양산된 저품질 AI 콘텐츠는 인덱스/랭킹 단계에서 걸러져 노출이 어려운 패턴을 보입니다.
Naver: 자동 생성 콘텐츠에 대한 접근과 알고리즘
Naver의 가이드라인: 자동화 콘텐츠에 대한 입장
국내 검색시장 점유율 1위인 네이버는 자체 검색품질 가이드라인에서 “사용자에게 도움이 되는 독창적 콘텐츠”를 우선시한다고 밝히고 있습니다.
네이버의 공식 지침에는 “기존 문서를 짜깁기하거나 의도적으로 키워드를 추가한 문서”, “사람 개입 없이 번역기를 사용해 생성한 문서” 등을 “나쁜 콘텐츠”의 유형으로 명시하여 경고하고 있습니다.
이는 곧 사람 없이 기계적으로 생산된 글에 대해 네이버가 부정적으로 본다는 뜻입니다. 비록 GPT와 같은 생성형 AI에 대한 직접 언급은 없지만, 맥락상 AI가 자동으로 생성한 블로그 글도 사람의 적극적인 개입·검수 없이 그대로 올린다면 위의 “나쁜 콘텐츠” 범주에 들 가능성이 높습니다.
예컨대 네이버는 “여러 블로그에 동일한 내용을 중복 생성하는 문서” 역시 검색 노출을 방해하는 행위로 규정하고 있으며, “다른 사이트의 게시글을 그대로 복사한 문서”도 품질이 낮다고 봅니다.
결국 창의성 없이 자동 생성되거나, 인터넷의 기존 정보를 그대로 재생산한 콘텐츠는 네이버 검색에서 저품질로 평가되어 노출이 제한될 수 있다는 것입니다.
네이버 검색 부문 관계자들의 발언에 따르면, 네이버도 Google과 마찬가지로 “콘텐츠 자체의 유용성”을 중시하며, AI 여부보다는 콘텐츠의 완성도와 출처 명확성 등을 평가한다고 합니다.
한 네이버 SEO 전문가 블로그에서는 “AI가 생성한 콘텐츠의 경우 사실 오류나 편향성이 없도록 출처를 명확히 밝히고 최신 자료를 활용하는 것이 중요”하다고 조언합니다.
이는 네이버가 AI 콘텐츠를 공식 금지하지는 않지만, 그 품질이 충분히 담보되지 않으면 노출이 어렵다는 의미로 해석됩니다. 실제로 네이버 검색은 직접적인 페널티 부과보다는 품질 평가에 따른 노출 순위 결정 방식을 취해왔습니다.
과거 네이버 검색 알고리즘 관련 공식 블로그 글에서도, “보는 이에게 도움이 되는 정보성 글이고 사진과 글 모두 직접 생산한 신뢰할 수 있는 출처 기반 콘텐츠라면 최고”라고 강조한 바 있습니다.
따라서 AI 도구를 활용하더라도 창작자가 충분히 개입하여 자체 콘텐츠로 녹여내는 것이 중요하다고 볼 수 있습니다.
네이버의 검색 알고리즘 (C-Rank, D.I.A+)과 품질 평가
네이버는 블로그/카페 콘텐츠의 랭킹 알고리즘으로 C-Rank와 D.I.A+를 사용한다고 공개한 바 있습니다. C-Rank는 작성자의 문서 맥락(Context), 내용 품질(Content), 그리고 연결된 소비/생산 활동(Chain) 등을 고려하여 채널(작성자)의 신뢰도를 평가하는 알고리즘입니다.
쉽게 말해 작성자가 얼마나 신뢰할 만한지, 글 내용이 전문적이고 충분한지, 또 그 글에 대한 사용자 반응(댓글, 공감 등)**이 어떤지를 종합적으로 판단합니다. D.I.A+는 “Deep Intent Analysis”의 약자로, 사용자의 검색 의도를 깊이 파악하여 해당 의도에 가장 부합하는 정보를 제공하려는 알고리즘입니다.
D.I.A+는 C-Rank가 간과할 수 있는 문서 자체의 정보성을 보완하는 역할을 하며, 출처의 품질과 함께 콘텐츠 자체의 품질도 중시합니다.
이런 알고리즘 하에서 AI 자동생성 콘텐츠가 어떻게 평가될지 추측해보면, 우선 C-Rank 관점에서는 작성자의 신뢰도가 중요합니다. 만약 새로 개설한 무명 블로그에 AI로 도배한 콘텐츠들이 올라온다면, 해당 채널에 대한 신뢰 점수가 낮아서 노출이 어려울 것입니다.
반면 기존에 활동이 활발하고 이웃 구독자가 많은 블로거가 보조적으로 AI를 활용해 글을 써도, 그 채널 신뢰도(C-Rank)가 받쳐주면 어느 정도 노출이 가능할 수 있습니다. D.I.A+ 관점에서는 개별 글의 정보 충실도와 검색 의도 부합도가 핵심인데, 만약 AI 글이 검색자의 의문에 정확히 답하지 못하고 겉도는 내용을 담았다면 사용자 체류 시간이 짧고 이탈이 많아질 것입니다.
네이버 검색은 사용자 행동 데이터(클릭 후 머문 시간 등)도 랭킹에 일부 반영하는 것으로 알려져 있어, 피상적인 AI 생성글은 사용자 만족도 지표가 낮아 순위가 떨어질 가능성이 큽니다.
또한 네이버는 유사 문서 식별과 어뷰징 탐지에 꾸준히 힘써왔습니다. 예전부터 “똑같은 내용을 여러 블로그에 올리면 검색 노출에 불이익”이라고 경고해왔고, 악성 블로그 어뷰징(예: 키워드만 바꿔치기한 양산형 포스트)에 대해서는 검색노출 제한이나 블로그 자체를 노출 제외하기도 합니다.
AI를 이용해 하루에 수십 건씩 기계적인 포스팅을 올리는 행위는 이러한 어뷰징 패턴에 속하기 쉽습니다. 실제로 네이버 검색팀은 과거에 “폰트 색상을 흰색으로 숨긴 키워드 삽입”, “다수 ID로 댓글 조작” 등과 함께 “동일한 내용을 여러 곳에 게재”하는 행위를 검색 제한 대상으로 언급했습니다.
그러므로 AI 콘텐츠를 사용할 때도 한 사이트(블로그) 내에서 중복되지 않고, 표절 시비가 없도록 독자적인 표현으로 편집하는 노력이 필요합니다. 그렇지 않으면 네이버의 품질 필터에 걸려 View탭 상위노출은커녕 검색 결과에 아예 나타나지 않을 수 있습니다.
Naver 검색에서 AI 콘텐츠 노출 사례와 동향
네이버는 해외처럼 공개적으로 AI 콘텐츠 실험 사례가 보도된 적은 많지 않지만, 일부 개인 블로거들이 ChatGPT를 활용한 사례를 공유하고 있습니다. 한 블로그에서는 “ChatGPT로 쓴 글도 네이버에 잘 노출될 수 있다”며, 실제로 AI가 쓴 글이 네이버 블로그 검색 상위에 오른 사례를 소개했습니다(예: 특정 생활정보 키워드로 작성된 AI 글이 조회 수를 얻은 경우).
다만 이 경우들도 AI가 산출한 초안을 블로거가 상당 부분 다듬고, 자신의 경험이나 의견을 추가해 콘텐츠를 풍부하게 만든 것이었습니다. 단순 복사 수준의 AI 출력물은 네이버에서 상위 노출을 기대하기 어렵다는 것이 중론입니다.
네이버 검색 알고리즘이 콘텐츠의 출처 신뢰도를 중요하게 보기 때문에, AI의 정보를 그대로 옮기기만 하면 출처 불분명한 자료로 간주될 수 있습니다. 실제로 네이버는 2023년 도입한 스마트블록 AI 브리핑 기능 등을 통해 검증된 양질의 콘텐츠 요약을 제공하려 하고 있는데, 이는 곧 신뢰할 수 있는 원문 콘텐츠 확보가 중요함을 의미합니다.
AI가 쓴 글이라도 신뢰도 있는 참고자료(공식 통계, 논문 등)를 인용하고, 글쓴이의 경험담이나 전문적 해설이 덧붙여져 있어야 네이버에서도 좋은 평가를 받을 것입니다.
한편, 네이버 카페나 지식iN 등의 UGC 플랫폼에서는 사용자들이 재미로 ChatGPT 답변을 복사해 올리는 경우가 있지만, 이런 경우 다른 사용자들의 신고나 운영진 조치로 신뢰도 낮은 답변은 걸러지곤 합니다.
네이버 검색 결과에서도 지식iN 답변은 전문가 답변 여부 등이 랭킹에 영향을 주는데, AI가 쓴 답변은 전문가 배지가 없으므로 노출이 불리하겠지요.
요약하면, 네이버는 AI 생성 콘텐츠에 대해 공식 금지 규정은 없지만, 기존 품질 알고리즘에 비추어봤을 때 자동화된 저품질 콘텐츠는 살아남기 힘든 환경입니다.
반대로 AI를 적절히 활용하여 오히려 콘텐츠 완성도를 높인 경우 (예: 빠른 자료수집이나 번역을 AI로 돕고, 최종 글은 사람이 완성)에는 네이버에서도 충분히 노출 기회를 얻을 수 있을 것으로 보입니다. 중요한 것은 사람의 창의성과 검증 작업이 들어가 “사람이 쓴 것과 다름없는, 혹은 그 이상의 가치”를 제공하느냐입니다.
Bing: AI 콘텐츠에 대한 방침과 검색 노출 현황
Bing의 가이드라인 및 품질 정책
Microsoft의 Bing 검색엔진 역시 AI 콘텐츠에 대해 Google과 유사한 입장을 취하고 있습니다. 공식 Bing 웹마스터 가이드라인을 살펴보면, Bing은 콘텐츠의 생산 방식보다 품질과 유용성을 중시한다고 명시하고 있습니다.
“Bing은 AI로 생성된 콘텐츠를 명시적으로 금지하지 않으며, 사람들에게 유용한 고품질 콘텐츠라면 그 제작 방법이 자동화되었는지 여부는 부차적”*이라고 합니다. 즉 핵심은 콘텐츠의 품질·관련성·가치이며, 검색엔진만을 노리고 생성된 대량의 저품질 콘텐츠는 배제한다는 원칙입니다.
Bing은 검색 랭킹에서 관련성, 품질, 신뢰도, 최신성 등을 고려한다고 밝히는데, 이 “품질” 측면에 전문성(Epertise), 경험(Experience), 권위(Authoritativeness), 신뢰(Trust)와 같은 요소(E-E-A-T 원칙)가 포함됩니다.
Microsoft 공식 문서에서도 Bing은 우수한 E-E-A-T를 보여주는 콘텐츠를 보상한다고 언급되어 있습니다. 이는 곧 AI 여부와 무관하게 콘텐츠가 전문적이고 신뢰할 만하면 상위노출 될 수 있고, 반대로 AI로 만들었더라도 내용이 얕거나 신뢰성이 떨어지면 낮은 순위를 받는다는 의미입니다.
또한 Bing은 스팸 정책을 통해 “규모 확장된 콘텐츠 남용(scaled content abuse)”을 다루고 있는데, AI 도구를 이용해 대량의 콘텐츠를 생산하여 검색 순위만 노리는 행위가 이에 해당합니다.
이러한 행위는 Bing에서 스팸으로 간주되어 순위가 떨어지거나 색인 제외 조치를 당할 수 있습니다. 쉽게 말해 Bing도 Google과 동일하게 “AI=스팸”이 아니라, “AI를 악용한 대량생산 스팸”만 문제 삼는 것입니다.
Bing은 사람을 우선하는 콘텐츠(People-first content)를 만들 것을 권장하며, 이는 Google의 권고사항과 맥락을 같이 합니다.
특이한 점으로, 2023년 Bing은 새로운 대화형 검색(챗봇 모드)을 도입하며 웹마스터 가이드라인을 업데이트했는데, 여기에는 “프롬프트 주입(prompt injection)” 같은 AI 관련 악용 사례도 다루고 있습니다.
이는 웹사이트 운영자가 Bing의 AI봇을 속이는 hidden prompt를 페이지에 심는 등의 행위를 경계한 조치입니다. 이러한 세부 정책들은 검색 결과의 맥락보다는 Bing AI 서비스의 무결성을 위한 것이지만, 결국 Bing도 AI 시대에 대응하여 콘텐츠의 신뢰성과 투명성 확보에 주력하고 있음을 보여줍니다.
Bing의 검색 순위 결정 요소와 AI 콘텐츠
Bing은 랭킹 신호로 웹사이트의 명성, 콘텐츠의 전문성, 사용자 참여도 등을 폭넓게 고려합니다. 예컨대 Bing은 사이트/저자 평판을 중요시하고, 콘텐츠가 명확하고 유용한 정보를 제공하는지를 봅니다.
이러한 측면에서 AI로 생성된 콘텐츠라도 그 내용이 이용자 질의와 매우 잘 맞아떨어지고, 사이트도 평판이 좋다면 충분히 상위에 랭크될 수 있습니다.
실제로 앞서 언급한 Bankrate나 CNET의 AI 콘텐츠도 Bing 검색에서도 노출이 되었습니다. (Bing의 시장점유율이 낮아 트래픽 규모는 작았겠지만, 해당 키워드로 Bing에서도 1페이지 내 랭크된 사례가 있었던 것으로 알려졌습니다.)
Bing은 특히 다양한 관점을 제공하려는 특징이 있는데, 만약 웹에 동일한 정보가 여러 페이지에 있다면 가장 권위있는 출처를 우선 보여줄 것입니다.
따라서 AI가 생성한 글이 원저작이 아닌 남의 정보를 짜깁기한 것이라면, Bing은 원본 출처를 더 높이 평가하고 AI 생성 글은 뒤로 밀릴 가능성이 큽니다.
Bing의 색인 크기는 Google에 비해 제한적이어서, 신규 사이트나 품질이 모호한 콘텐츠는 아예 Bing에 색인되지 못하는 경우도 있습니다. SEO 업계에서는 “Bing이 자동생성 콘텐츠에 Google보다 더 관대하다/엄격하다”는 명확한 합의는 없지만, 공통적으로 중요한 건 콘텐츠의 독창성입니다.
예를 들어 Bing도 중복 콘텐츠를 피하기 위한 canonical 태그 사용 등을 권장하며, 똑같은 콘텐츠가 여러 URL에 있다면 한 개만 보여준다고 명시합니다. 따라서 AI로 생성한 글이 다른 사이트 콘텐츠와 유사하다면 Bing에서도 중복으로 취급되어 가시성이 떨어질 것입니다.
Bing에서의 AI 콘텐츠 활용 사례와 효과
Bing은 2023년에 ChatGPT 기술을 통합한 빙 챗(Bing Chat)을 선보이며 검색 환경이 변화하고 있습니다. 일반 웹 검색 결과 외에 AI 챗봇이 웹 콘텐츠를 종합하여 답변을 제공하는 기능이 추가되었는데, 이때 신뢰할 수 있는 웹 문서에 출처 링크를 달아주는 방식을 취합니다.
이는 오히려 품질 좋은 콘텐츠를 가진 사이트는 Bing의 AI 답변을 통해 추가 트래픽을 얻을 기회가 있다는 뜻입니다. 예컨대 어떤 사용자가 Bing Chat에 질문을 했을 때, AI가 어떤 웹사이트의 내용을 인용하며 답변하면 그 출처 링크가 노출되고, 사용자가 클릭해 들어올 수 있습니다.
Bing은 이때 콘텐츠의 신뢰도를 매우 중요하게 여기므로, AI가 인용할만한 가치가 있는 양질의 콘텐츠를 가진 사이트가 혜택을 볼 것입니다. AI로 만든 콘텐츠라도 정확하고 깊이 있는 정보를 담고 있다면 Bing Chat이 이를 학습/인용하여 더 많은 사용자에게 노출시킬 수도 있습니다.
한편, Bing 웹검색 자체에서 AI 콘텐츠가 성공적으로 노출된 사례로는 위키피디아의 다국어 번역 문서 등을 들 수 있습니다. Bing은 자동 번역된 페이지도 잘 색인하는 편인데, 품질이 괜찮다면 상위에 올리기도 합니다.
이는 완전한 AI 생성은 아니지만 기계번역이라는 자동화된 콘텐츠로도 사용자 만족을 주면 노출시킨다는 예라 할 수 있습니다. 하지만 품질이 떨어지는 번역문은 Bing에서도 배제되므로, 결국 기계 생성물에 대한 평가 기준은 동일합니다. 현재까지 Bing이 AI 글이라는 이유만으로 패널티를 준 사례는 알려진 바 없으며, 오직 콘텐츠 품질과 신뢰성이 승패를 좌우합니다.
다만, Bing은 시장 점유율이 작다 보니 많은 SEO 실험 데이터가 Google 위주로 나오고 있어, Bing만의 독자적인 경향은 제한적으로 파악되고 있습니다. 전반적으로 Bing SEO 전략은 Google과 큰 차이가 없고, “사람에게 유용한 고품질 콘텐츠 제작”이 AI를 쓰든 안 쓰든 최선임에는 변함이 없습니다.
결론 및 핵심 요약
검색엔진들은 공통적으로 “콘텐츠의 유용성, 품질, 진정성”을 최우선 순위에 두고 있으며, AI 기반 자동화 콘텐츠도 이러한 기준을 충족하면 환영받지만, 그렇지 않으면 배제됩니다. 주요 포인트를 정리하면 다음과 같습니다:
- Google: AI 생성 콘텐츠 자체는 허용하지만, 검색 순위 조작을 위한 대량 생산글은 스팸으로 간주합니다. E-E-A-T 관점에서 경험과 신뢰성이 부족한 얕은 AI 글은 Helpful Content 업데이트 등으로 영향받아 노출이 어렵습니다. 반면 전문가의 검수와 편집을 거친 AI 활용 콘텐츠는 실제 사례에서 높은 순위를 얻기도 했습니다. 핵심은 **“사람을 위한 콘텐츠”**라는 원칙을 지키는 것입니다.
- Naver: 자동 번역이나 복붙에 의한 자동생성 콘텐츠를 “나쁜 콘텐츠”로 규정하여 엄격히 배제합니다. C-Rank/D.I.A 알고리즘은 작성자 신뢰도와 콘텐츠 전문성을 평가하여 어뷰징성 글을 걸러냅니다. 사람 개입 없이 양산된 AI 블로그 글은 저품질·어뷰징으로 간주되어 검색에 누락될 가능성이 큽니다. AI는 자료수집 보조 등 제한적으로 활용하고, 최종 콘텐츠는 창의적이고 고유하게 작성하는 것이 Naver SEO에 중요합니다.
- Bing: AI 콘텐츠에 관해 Google과 유사한 정책을 운영하고 있으며, “품질과 가치가 핵심, 제작 수단은 부차적”이라는 입장입니다. 다만 AI로 생성된 저품질 대량 콘텐츠는 Bing의 스팸 정책에서도 제외 대상입니다. Bing에서도 E-E-A-T를 충족하는 콘텐츠는 AI 제작물이라도 우선시되고, 특히 정확하고 믿을만한 정보는 Bing Chat 답변의 출처로 활용되어 추가 트래픽 기회가 생길 수도 있습니다. 결국 Bing도 사람이 만족할 콘텐츠를 만드는 것이 답입니다.
자동화 콘텐츠 검색 노출의 배경
검색엔진은 유사문서 판별로 중복 콘텐츠를 걸러내고, 사용자 행동 데이터로 콘텐츠 만족도를 측정합니다. AI가 생성한 글은 비슷비슷한 문장 구조와 정보 중복 문제가 있어 자칫 원본성 부족으로 판단받기 쉽습니다.
또한 전문성과 신뢰 면에서 뒷받침되지 않으면 E-E-A-T 점수가 낮아집니다. 이런 이유로 단순 AI 생성글은 색인 및 랭킹 단계에서 밀려나기 쉽고, 인간의 부가적 노력이 들어간 AI 활용글은 채택되기 쉽습니다.
성공 vs 실패 사례의 차이
성공한 AI 콘텐츠 사례는 인간 편집과 검증을 거쳐 품질을 끌어올린 콘텐츠라는 공통점이 있습니다 (예: Bankrate의 경우 편집자가 AI가 쓴 초안을 철저히 수정하여 발행).
또한 이러한 콘텐츠는 권위있는 도메인에서 사용자 의도가 뚜렷한 주제를 다루어 신뢰도와 정확성을 확보했습니다. 반면 실패한 사례들은 무작위 키워드로 양산된 얕은 글, 사실 오류나 중복이 많은 글이었습니다.
이들은 검색엔진의 품질 필터에 걸려 색인 누락 또는 순위 폭락을 겪었습니다. 결국 “AI를 도구로 쓸 뿐, 최종 산출물은 사람 수준으로 높여야 한다”는 것이 성공과 실패를 가르는 핵심이라 하겠습니다.
요약하자면, AI 기반 콘텐츠를 검색엔진에 노출시키는 최선의 방법은 검색엔진의 가이드라인에 나와 있듯 “사용자에게 실질적 가치를 제공하는 것”입니다.
AI를 활용해 생산성을 높이되 품질을 놓치지 않는 전략이 필요하며, 각 검색엔진의 정책 변화에도 주의를 기울여 지속적으로 콘텐츠를 개선하는 노력이 중요합니다. 검색엔진들도 AI 시대에 맞춰 알고리즘을 발전시켜가고 있는 만큼, 결국 이기는 쪽은 ‘콘텐츠의 본질적 가치’를 놓치지 않는 제작자일 것입니다.