
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.

레딧의 챗GPT 검색 인용 비중이 나흘 만에 86.4% 감소했다. AI 가시성 플랫폼 **프롬프트워치(Promptwatch)**의 새 데이터다. 수 주간의 상대적 안정 이후 8월 14일부터 하락이 시작됐다.
프롬프트워치에 따르면 레딧은 **7월 18일부터 8월 7일까지 챗GPT 검색 인용의 평균 3.83%**를 차지했다.
프롬프트워치는 데이터가 변화가 언제 일어났는지는 보여 주지만 왜 일어났는지는 보여 주지 않는다고 밝혔고, 모니터링을 계속하는 동안 이 발견은 잠정적이라고 덧붙였다.
보고서는 더 이른 하락을 하나 더 짚었다. 8월 8일부터 시작된 하락이며, 프롬프트워치에 따르면 같은 날 챗GPT 검색이 쿼리 팬아웃(query fan-out) 동작을 변경했다.
이때 레딧의 인용 비중은 3% 후반대에서 2% 중반대로 떨어졌다. 그리고 6일 뒤 다시 떨어졌다.
프롬프트워치는 8월 14일부터 더 큰 하락을 관측했지만, 데이터가 그 변화를 설명하지 못하며 데이터 수집 문제일 가능성도 배제할 수 없다고 밝혔다.
프롬프트워치는 구글의 AI 제품에서는 비교할 만한 하루 단위 급락을 찾지 못했다.
대신 구글 AI 개요에서 레딧의 인용 비중은 7월 초 약 2.5%에서 8월 약 2.1%로 점진적으로 감소했다. 구글 AI 모드도 비슷한 패턴을 보였다. 7월 말부터 완만한 하락이 시작돼 이후 몇 주간 이어졌다.
분석은 AI 인용에서 레딧이 차지하는 비중을 추적한 것이지, 그 뒤에 있는 시스템을 측정한 것이 아니다. 왜 레딧이 챗GPT 인용에 덜 나타났는지, 이 하락이 출처 선택의 지속적 변화를 반영하는지는 설명할 수 없다.
분석은 주요 AI 플랫폼의 라이브 인터페이스에서 수집한 수백만 건의 AI 응답에 기반한다. 차트는 인용을 최소 하나 이상 포함한 응답 중 레딧의 인용 비중을 측정한다.
첫째, AI 검색 가시성은 예고 없이 빠르게 바뀔 수 있다. 레딧은 오랫동안 AI 플랫폼에서 가장 많이 인용된 출처였다. 그런 위치도 나흘 만에 86% 흔들릴 수 있다.
둘째, 단일 출처 의존 전략은 위험하다. 레딧 노출을 AI 가시성 전략의 중심에 뒀다면, 그 전략의 변동성이 플랫폼 결정에 종속돼 있다는 뜻이다. 자사 자산과 제3자 매체를 함께 쌓아야 하는 이유가 여기 있다. AI 인용을 얻는 3단계 프로세스가 자사·획득 미디어를 함께 다루는 것도 같은 맥락이다.
셋째, 플랫폼별로 따로 추적해야 한다. 챗GPT에서만 나타난 급락이 구글 AI 제품에는 없었다. 한 플랫폼의 지표로 전체를 판단하면 오독한다. 로컬 AI 검색 조사에서도 제미나이와 챗GPT가 같은 업체를 추천한 비율은 4.2%에 그쳤다. 검증 부담이 고객에서 AI로 넘어가는 흐름은 로컬 5.0 논의에서도 같은 방향으로 관찰된다.
넷째, 자체 인용·추천 트래픽 추세를 직접 본다. 외부 리포트는 시장 신호이고, 우리 사이트의 AI 경유 유입은 별개 데이터다. 둘을 함께 놓고 봐야 한다.
레딧의 인용 비중이 왜 떨어졌는지는 아직 알 수 없다. 확인된 것은 AI 플랫폼이 어떤 출처를 표면화할지 거의 예고 없이 바꿀 수 있다는 사실이다. 그러니 자체 AI 추천·인용 추세를 가까이서 지켜보는 것이 유일한 대비책이다.
7월 18일부터 8월 7일까지 평균 3.83%였던 비중이 8월 14일 1% 아래로 떨어졌고, 8월 17일까지 평균 0.52%를 기록했습니다. 나흘 만에 86.4% 감소입니다.
아닙니다. 프롬프트워치는 데이터가 변화 시점은 보여 주지만 원인은 설명하지 못하며, 데이터 수집 문제 가능성도 배제할 수 없다고 밝혔습니다.
없었습니다. 구글 AI 개요에서는 7월 초 약 2.5%에서 8월 약 2.1%로 점진적으로 감소했고, AI 모드도 7월 말부터 완만한 하락을 보였습니다.
단일 출처나 단일 플랫폼에 의존하지 말고 자사 자산과 제3자 매체를 함께 쌓아야 하며, 플랫폼별로 인용 추세를 따로 추적하고 자체 AI 경유 유입 데이터를 함께 봐야 합니다.
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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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