
E-E-A-T 점검 도구를 코딩 없이 만들었다 — AI 에이전트로 사이트 감사하기
E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.

Search Engine Land에 기고한 Casey Markee는 AI가 재편한 검색 환경에서 전통적인 SEO 전술이 이미 낡았다고 진단한다. 핵심 변화는 구글이 던지는 질문 자체가 달라졌다는 점이다. 과거에는 "어떤 페이지를 상위에 노출할 것인가"를 물었다면, 이제는 "어떤 답을 조립할 수 있고, 그 답을 뒷받침하는 출처는 무엇인가"를 묻는다. 그래서 저자는 블로거가 "유아, 취한 어른, 그리고 LLM"이 모두 이해할 수 있도록 글을 써야 한다고 다소 과장 섞인 비유로 강조한다. 사람과 기계 양쪽 모두를 위한 명확성이 핵심이라는 뜻이다.
이런 변화의 배경에는 구글이 설명하는 '쿼리 팬아웃(query fan-out)' 개념이 있다. 하나의 검색어가 여러 관련 하위 질문으로 확장되어, 시스템이 그 조각들을 모아 완성된 답변을 구성한다는 것이다. 예를 들어 "쉬운 치킨 엔칠라다"라는 검색은 조리 시간, 재료 대체, 냉동 보관 가능 여부 같은 여러 질문으로 갈라진다. 결국 LLM과 AI 시스템은 "정확하게 해석할 수 있을 만큼 명확한 구조, 맥락, 개체(entity), 관계"를 필요로 하며, 모호하고 비대한 콘텐츠는 경쟁이 치열할수록 오히려 노출에서 불리해진다.
저자는 지금도 관행처럼 남아 있는 여러 전술을 과감히 폐기하라고 말한다. 글자 수 강박이 대표적이다. 길이가 곧 유용함이 아니며, 도움이 되는 900단어가 물을 탄 3,000단어보다 낫다는 것이다. "가장 쉽고 촉촉한 홈메이드 바나나 브레드 레시피"처럼 키워드를 욱여넣은 제목, 차별점 없이 기존 레시피·가이드를 반복 생산하는 행위, 레시피 카드 앞에 여러 장의 대표 이미지를 늘어놓는 이미지 과잉, 긴 서론과 광고로 정답을 뒤로 미루는 구성, 아무도 묻지 않는 질문을 채운 형식적 FAQ, 그리고 SEO 점수 자체를 전략으로 착각하는 태도가 모두 여기에 포함된다.
Markee는 "플러그인, 키워드 도구, 광고 네트워크를 만족시키기 위해 만든 것처럼 보이는 콘텐츠 생산을 멈추라"고 못 박는다. 인위적으로 발행일을 바꾸는 '가짜 최신성'도 마찬가지다. 진짜 업데이트란 더 나은 테스트 노트, 더 명확한 과정, 갱신된 정보처럼 실제 유용성을 높이는 것이어야 한다.
그렇다면 무엇을 해야 하는가. 저자는 세 가지 우선순위를 제시한다. 첫째, 가치 있는 기존 콘텐츠를 개선하라. 서치 콘솔(Search Console)을 활용해 트래픽 이력이 있거나, 시즌성이 있거나, 노출 임계선 근처에서 순위가 맴도는 글처럼 '기회 신호'가 있는 페이지를 찾아 손보라는 것이다. 둘째, 구글 의존도를 낮추는 직접 채널을 구축하라. 이메일 리스트, 유튜브, 핀터레스트, 커뮤니티, 자체 제품 등을 통해 검색 유입 외에 재방문 이유를 만들어야 한다. 셋째, 콘텐츠의 명확성 자체를 끌어올려라.
구체적으로는 글 상단에 "무엇을 다루는지, 왜 중요한지, 얼마나 걸리는지, 무엇이 다른지"를 알려주는 요약을 배치하고, 내부 링크는 "여기를 클릭" 대신 서술형 앵커 텍스트를 쓰며, 헤딩은 키워드 저장소가 아니라 독자를 안내하는 이정표로 만들라고 조언한다. 스키마는 실제로 보이는 콘텐츠만 정확히 반영해야 하고, 과도한 광고·팝업·반복 이미지 같은 마찰 요소는 제거해야 한다. AI 기능(레시피 분량 조절 버튼, 재료 대체 검색 등)은 측정 가능한 참여도를 실제로 높일 때만 도입하라는 단서도 붙였다. 저자의 최종 판단 기준은 단순하다. "이미 상위에 있는 것보다 이해하기 쉬운가?" 그리고 "오후 5시 30분에 지친 사람이 '이거 진짜 도움 된다'고 말하게 하는가?"
이 글이 레시피 블로거를 예로 들고 있지만, 시사점은 콘텐츠 마케팅 전반에 그대로 적용된다. AI 검색과 생성형 답변이 유입 경로를 잠식하는 상황에서, 마케터의 KPI는 '몇 개의 글을 발행했는가'에서 '우리 콘텐츠가 AI에게 얼마나 명확하게 인용될 수 있는가'로 이동해야 한다. 개체와 관계를 명확히 드러내는 구조, 상단 요약, 정확한 스키마, 서술형 내부 링크는 이제 부수적 UX가 아니라 노출 가능성을 좌우하는 기본기다.
또 하나의 핵심은 '탈(脫)구글 자산화'다. 검색 알고리즘과 AI 답변 방식은 통제 불가능하지만, 이메일 구독자와 커뮤니티, 자체 채널은 브랜드가 직접 소유하는 자산이다. 저자의 마지막 조언은 마케팅 조직의 리소스 배분 원칙으로 삼을 만하다. "무작위로 하는 일을 줄이고, 유용한 일을 더 하라. 최고의 콘텐츠를 더 이해하기 쉽고, 더 신뢰할 수 있고, 더 다시 찾고 싶게 만들어라."
하나의 검색어가 여러 관련 하위 질문으로 확장되고, AI 시스템이 그 조각들을 모아 완성된 답변을 구성하는 개념이다. 예를 들어 '쉬운 치킨 엔칠라다'라는 검색은 조리 시간, 재료 대체, 냉동 보관 가능 여부 같은 질문으로 갈라진다.
글자 수 강박, 키워드를 욱여넣은 제목, 차별점 없는 반복 콘텐츠, 레시피 카드 앞 이미지 과잉, 정답을 뒤로 미루는 긴 서론, 아무도 묻지 않는 형식적 FAQ, SEO 점수를 전략으로 착각하는 태도, 인위적인 발행일 변경(가짜 최신성)이 대표적이다.
글 상단에 무엇을 다루는지·왜 중요한지·얼마나 걸리는지·무엇이 다른지 요약을 배치하고, '여기를 클릭' 대신 서술형 앵커 텍스트를 쓰며, 헤딩을 독자를 안내하는 이정표로 만들고, 스키마는 실제 보이는 콘텐츠만 정확히 반영해야 한다.
그렇다. 마케터의 KPI는 '몇 개의 글을 발행했는가'에서 '콘텐츠가 AI에게 얼마나 명확하게 인용될 수 있는가'로 이동해야 하며, 이메일·커뮤니티 같은 자체 채널로 구글 의존도를 낮추는 것도 함께 강조된다.
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E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.

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