[화담일보=선고컨설팅] 생성형 인공지능(AI)을 활용하면 짧은 시간에 수십 개의 블로그 원고나 홈페이지 콘텐츠를 작성할 수 있다. 상품명과 지역명, 핵심 키워드만 변경하면 비슷한 구조의 글을 반복적으로 만드는 것도 어렵지 않다.
콘텐츠를 제작하는 데 필요한 시간과 비용이 크게 줄어든 것이다. 그러나 생산성이 높아졌다고 해서 검색 마케팅의 성과까지 함께 높아지는 것은 아니다.
네이버가 공개한 검색 스팸 관련 가이드에서도 이러한 문제를 확인할 수 있다. 네이버 서치어드바이저의 '웹 콘텐츠 스팸사례'에는 검색 결과를 점유하려는 목적으로 유사한 형식의 문서를 의미 없이 대량 발행하는 행위가 스팸 유형으로 명시돼 있다. AI나 자동화 프로그램이 활용될 수 있지만, 해당 기술을 사용했다는 이유만으로 스팸 여부를 판단하지는 않는다는 설명도 함께 담겼다. 마케팅 업계에서 주목해야 할 부분은 AI 활용에 대한 금지 여부가 아니다.
콘텐츠를 얼마나 많이 생산했는가보다, 각각의 콘텐츠가 독자에게 어떤 새로운 정보를 제공하는가가 중요해지고 있다는 점이다.
[네이버 검색 정책] AI 콘텐츠 자체를 금지한다는 의미는 아니다
AI로 제작한 콘텐츠는 네이버 검색에서 불이익을 받는 것일까.
공식 가이드만 놓고 보면 AI를 사용했다는 사실 자체가 검색 노출 제한의 충분한 사유라고 볼 수는 없다.
네이버는 스팸 탐지 알고리즘을 지속적으로 업데이트하고 있으며 AI 생성 콘텐츠의 확산과 함께 다양해지는 스팸 수법을 주요 관리 대상으로 안내하고 있다.
이 과정에서 중요한 판단 요소는 기술 자체보다 콘텐츠를 제작하고 활용한 방식이다.
예를 들어 AI를 활용해 전문자료를 요약하고 복잡한 정보를 독자가 이해하기 쉽게 정리한 뒤, 담당자가 사실관계를 검토하고 자신의 분석을 추가했다면 단순한 기계적 복제와는 성격이 다르다.
반면 같은 문장 구조에 지역명과 상품명만 바꿔 수많은 페이지를 생성하면서 검색 결과를 점유하려 한다면 문제가 될 수 있다. 다만 이 가이드는 웹 콘텐츠에 관한 공식 안내다. 이를 근거로 네이버 블로그의 모든 검색 노출 변화나 특정 게시물의 순위 하락 원인을 설명할 수는 없다. AI 사용 여부와 검색 결과의 변화를 단순하게 연결해서는 안 되는 이유다.
[대량 콘텐츠의 함정] 글이 많다고 정보가 많아지는 것은 아니다
과거 검색 마케팅에서는 키워드별로 콘텐츠를 확보하는 전략이 널리 활용됐다.
하나의 서비스를 운영하더라도 지역과 고객 유형, 검색어의 조합에 따라 여러 페이지를 제작하는 방식이다.
예를 들어 인테리어 업체가 특정 지역을 대상으로 마케팅한다고 가정해 보자.
'천안 인테리어', '아산 인테리어', '평택 인테리어'라는 검색어에 대응하기 위해 각각 홈페이지 콘텐츠를 제작할 수 있다.
문제는 각각의 페이지에 들어간 정보가 실제로 다른가에 있다.
지역명만 바뀌었을 뿐 업체 소개와 서비스 설명, 시공 사례, 고객 안내가 모두 동일하다면 독자가 새롭게 얻는 정보는 제한적이다.
반대로 지역별 실제 시공 가능 범위와 진행 사례, 상담 가능 지역, 방문 조건, 관련 프로젝트 등이 구체적으로 다르다면 여러 페이지를 운영하는 데 분명한 이유가 생긴다.
페이지가 여러 개라는 이유만으로 문제가 되는 것은 아니다.
서로 다른 검색어를 대상으로 만들어졌지만 실질적인 내용은 같은 페이지가 반복되는 경우를 경계해야 한다.
네이버가 지적하는 무의미한 대량 발행 문제를 실무에서 이해할 때 중요한 구분이다.
[검색 노출의 위험] 키워드 반복과 문서 복제도 함께 살펴야 한다
네이버의 스팸 관련 가이드는 저품질 콘텐츠 대량 생성 외에도 여러 유형을 안내하고 있다.
그중 콘텐츠 마케팅과 직접적으로 연결되는 항목은 키워드의 반복과 남용, 낚시성 콘텐츠, 스크래핑 등이다.
키워드 반복은 검색 순위를 높이기 위해 특정 단어를 부자연스럽게 반복하는 방식이다.
낚시성 콘텐츠는 실제 본문과 관련성이 낮은 인기 검색어를 제목에 포함해 이용자의 클릭을 유도하는 경우다.
스크래핑은 다른 사이트의 내용을 자동으로 복사하거나 기계적으로 변형한 뒤 자신의 콘텐츠처럼 게시하는 방식이다. 이러한 유형은 AI가 등장하기 전부터 존재했던 검색 최적화의 부작용과도 연결된다. AI가 달라지게 만든 것은 생산 속도와 규모다. 과거에는 사람이 직접 여러 원고를 수정하고 재작성해야 했다면, 지금은 자동화 기술을 통해 비슷한 문서를 훨씬 빠르게 생성할 수 있다.
그렇기 때문에 콘텐츠 제작 속도에 비해 검토와 관리 체계가 부족하면 같은 문제가 더 큰 규모로 반복될 수 있다. 다만 공식 자료에는 몇 개 이상의 글을 게시하면 무조건 불이익을 받는다는 식의 일률적인 숫자 기준이 제시돼 있지 않다.
콘텐츠의 발행 횟수나 수량만으로 검색 노출 여부를 예측하려는 접근에도 주의가 필요하다.
[콘텐츠의 본질] 검색엔진이 아니라 독자가 얻는 정보부터 생각해야 한다
네이버는 별도의 '콘텐츠 작성시 권장 사항'에서 웹사이트 운영자가 참고할 수 있는 제작 원칙도 제시하고 있다.
여기에는 전문성과 경험을 기반으로 한 콘텐츠 작성, 사이트의 일관된 주제 유지, 정확한 출처와 투명한 정보 제공, 읽기 쉬운 문서 구성, 최신 정보 관리 등이 포함돼 있다. 특히 AI로 콘텐츠를 작성할 때 단순한 생성과 요약에 머무르지 않고 운영자의 경험과 고유한 관점을 더하도록 권장하고 있다.
이는 마케터에게 익숙하지만 쉽게 놓치는 질문을 다시 떠올리게 한다.
'이 콘텐츠는 왜 존재해야 하는가.'
검색 키워드가 있기 때문이라는 답만으로는 부족하다. 예를 들어 공유오피스를 소개하는 콘텐츠라면 주변 업체와 가격만 비교하는 것보다 실제 이용자가 궁금해하는 계약 조건과 관리비, 공간의 차이, 이용 방식 등을 구체적으로 설명하는 것이 더 유용할 수 있다. 제품을 소개하는 콘텐츠라면 누구나 찾을 수 있는 상품 설명을 나열하기보다 사용 조건과 한계, 구매 전에 확인해야 할 사항을 정리할 수 있다.
물론 이러한 방식이 검색 순위를 보장한다는 의미는 아니다. 다만 검색 이용자의 문제를 해결한다는 콘텐츠의 기본 목적에 더 충실한 접근이라는 점에서 의미가 있다.
[마케팅 자동화] AI를 쓰는 것보다 검수 체계를 만드는 일이 중요하다
기업이 AI를 마케팅에 활용하는 이유는 분명하다.
콘텐츠를 제작하는 데 필요한 인력과 시간을 줄이고 반복 작업을 효율화하기 위해서다. 그러나 AI 자동화가 제대로 활용되려면 단순히 원고를 생성하는 과정만 자동화해서는 부족하다. 무엇을 작성할지 결정하고, 어떤 자료를 참고할지 확인하며, 완성된 원고에 잘못된 정보가 없는지 검토하는 단계까지 업무 흐름에 포함돼야 한다.
특히 지역 기반 서비스를 운영하는 기업이라면 실제 주소와 영업지역, 전화번호, 서비스 조건이 정확한지 확인해야 한다.
네이버 역시 잘못된 연락처나 주소, 신청 링크를 통해 이용자에게 혼동이나 피해를 발생시킬 수 있는 콘텐츠를 검색 제한 대상에 포함하고 있다. AI가 존재하지 않는 서비스 내용을 만들어내거나 과거의 가격과 정책을 현재 기준으로 안내하는 경우에도 비슷한 문제가 발생할 수 있다.
결국 기업이 구축해야 하는 것은 '글을 자동으로 많이 만드는 시스템'만이 아니다. 정확한 자료를 바탕으로 콘텐츠를 만들고, 잘못된 정보를 걸러내며, 변화한 내용을 지속적으로 수정할 수 있는 운영 체계다. 이러한 검수 과정이 없다면 AI를 통한 생산성 향상이 오히려 콘텐츠 관리 부담과 위험을 확대할 수 있다.
[검색 마케팅의 변화] 콘텐츠 수보다 정보의 밀도를 높여야 한다
검색 노출을 목적으로 운영되는 일부 콘텐츠 제작 방식은 하나의 키워드를 선정한 뒤 유사한 문서를 여러 개 발행하는 과정에 집중하기도 한다.
이 방식에서는 콘텐츠의 발행량이 주요 성과처럼 관리되기 쉽다. 하지만 장기적인 검색 마케팅에서는 발행량뿐 아니라 기존 콘텐츠와의 중복 정도, 정보의 정확성, 실제 이용자에게 제공하는 가치도 함께 평가할 필요가 있다. 비슷한 주제의 글이 이미 여러 개 존재한다면 반드시 새로운 글을 추가해야 하는 것은 아니다.
기존 콘텐츠에 최신 정보를 보완하거나 실제 사례와 구체적인 설명을 추가하는 방법도 있다. 하나의 주제를 여러 문서로 나누더라도 각각의 문서가 서로 다른 질문에 답하도록 구성할 수 있다. 예를 들어 홈페이지 제작이라는 주제에서도 제작 비용과 유지관리 비용, 도메인과 호스팅, 모바일 최적화, 검색엔진 등록은 각각 다른 궁금증에 대응한다.
반대로 같은 내용을 제목만 바꾸어 반복한다면 콘텐츠의 숫자는 늘어나지만 실질적인 정보 자산은 크게 늘어나지 않을 수 있다. 앞으로 마케팅팀이 확인해야 하는 지표 역시 넓어져야 한다. 매달 몇 개의 콘텐츠를 발행했는가뿐 아니라 기존 자료에서 어떤 정보가 추가됐는지, 내용이 정확한지, 실제 고객에게 필요한 질문을 해결했는지 등을 함께 살펴볼 필요가 있다.
[브랜드의 신뢰] AI가 콘텐츠를 만드는 시대일수록 사람이 남긴 정보가 중요하다
AI 콘텐츠의 확산이 모든 기업에 불리한 변화인 것은 아니다. 오히려 인력과 예산이 제한된 중소기업도 과거보다 적은 자원으로 전문적인 정보를 정리하고 제공할 수 있게 됐다.
그러나 동일한 도구를 누구나 사용할 수 있다는 사실은 경쟁 기업도 비슷한 결과물을 쉽게 만들 수 있다는 의미다. 이때 차별화를 만드는 것은 AI 도구의 사용 여부보다 기업이 실제로 가지고 있는 정보와 경험이다. 기업이 수행한 프로젝트와 축적한 데이터, 제품을 개발하고 서비스를 운영하면서 얻은 경험은 외부에서 간단히 복제하기 어렵다.
이러한 정보를 바탕으로 콘텐츠를 만들면 독자가 얻을 수 있는 정보도 달라진다. 그렇다고 모든 기업에 반드시 직접 취재나 독자적인 실험이 필요한 것은 아니다. 공신력 있는 자료를 정확하게 해석하고 특정 고객에게 필요한 정보를 명확하게 정리하는 것 역시 가치 있는 콘텐츠가 될 수 있다. 중요한 것은 그 콘텐츠가 단순한 문장 조합 이상의 의미를 가지고 있느냐다.
네이버의 공식 가이드는 이러한 관점에서 검색 마케팅의 방향을 다시 생각하게 만든다. AI를 활용해 얼마나 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있는지가 아니라, 그렇게 만들어진 콘텐츠가 사람에게 실제로 도움이 되는지를 확인해야 한다는 것이다. 검색 시스템은 앞으로도 계속 달라질 수 있다. 어떤 형식의 문서가 더 잘 노출되는지, 어떤 검색어에서 어떤 결과가 나타나는지도 고정돼 있지 않다.
그러나 기업이 온라인에서 설명해야 하는 것은 결국 자신의 제품과 서비스, 그리고 고객에게 제공하는 가치다. 검색 결과를 차지하기 위해 글을 만드는 것과, 고객의 질문에 답하기 위해 정보를 축적하는 것은 출발점부터 다르다.
AI가 콘텐츠를 대량 생산할 수 있는 시대일수록 마케터가 관리해야 할 것은 콘텐츠의 양만이 아니다. 그 안에 담긴 정보가 얼마나 정확하고, 독창적이며, 계속 활용할 가치가 있는지다. AI는 콘텐츠 제작의 속도를 높일 수 있지만, 콘텐츠의 가치를 결정하는 책임까지 대신하지는 않는다.
필자 | 선고마케팅연구소 김민지 연구원
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