E-E-A-T란? 뜻과 유래, Google 가이드라인으로 사이트를 평가하는 방법

E-E-A-T는 경험, 전문성, 권위, 신뢰성의 약어로, Google 검색 품질 평가자가 사이트와 저자를 신뢰할 수 있는지 판단하는 기준입니다. 영문 전체 이름은 Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness이고, 가이드라인에는 마지막 항목이 Trust로 적혀 있습니다. 이 개념은 Google의 검색 품질 평가자 가이드라인(Search Quality Rater Guidelines)에서 나왔고, 경험(Experience)을 뜻하는 “E”는 Google이 2022년 12월에 추가했습니다. Google은 E-E-A-T 자체는 특정 순위 결정 요소가 아니라고 쓰지만, Google 시스템은 E-E-A-T가 좋은 콘텐츠를 가리키는 신호의 조합을 찾고, 건강, 돈, 안전에 관한 주제에서는 그런 콘텐츠에 더 큰 비중을 둡니다. 실제로 사이트는 누가 책임지는지, 저자가 쓴 내용을 어떻게 아는지, 왜 믿을 수 있는지를 보여 줘야 합니다.

E-E-A-T의 각 글자는 무엇을 뜻합니까?

각 글자는 평가자가 사이트와 그 제작자에 대해 던지는 질문 하나이고, 앞의 세 가지는 네 번째인 신뢰성에 답하는 데 도움이 됩니다. 가이드라인은 제작자를 사이트의 자료를 만든 사람이나 회사라고 부릅니다(10쪽). 표의 정의와 예시는 가이드라인의 3.4절에서 가져왔습니다(26쪽).

신뢰성이 가장 중요한 이유는 신뢰할 수 없는 사이트는 저자의 경험과 전문성이 어떻든 E-E-A-T가 낮기 때문입니다. 가이드라인은 금융 사기의 예를 듭니다. 글쓴이가 사기 전문가로서 경험이 많을 수 있지만 사이트는 여전히 믿을 수 없습니다(27쪽). Google은 도움이 되는 콘텐츠 문서에서 콘텐츠가 네 가지 특성을 모두 보여 줄 필요는 없다고 덧붙입니다. 어떤 콘텐츠는 저자의 경험 덕분에, 다른 콘텐츠는 저자의 전문성 덕분에 도움이 됩니다(Google Search Central). 이 문서의 폴란드어 버전은 이 약어를 “doświadczenie, wiedza, wiarygodność, zaufanie”(경험, 지식, 신빙성, 신뢰)로 옮깁니다.

평가자는 세 가지 출처 중 적어도 하나에서 E-E-A-T에 대한 결론을 이끌어 냅니다. 사이트가 스스로 말하는 것, 다른 사람들이 사이트에 대해 말하는 것, 콘텐츠 자체에서 보이는 것입니다(27쪽).

• 사이트가 스스로 말하는 것. 출발점은 “회사 소개” 페이지나 저자 프로필입니다.
• 다른 사람들이 말하는 것. 사이트나 저자에 대한 독립적인 평가, 기사, 언론 언급과 그 밖의 믿을 만한 출처가 중요합니다.
• 사이트에서 보이는 것. 일부 사이트에서는 저자의 전문성이 콘텐츠, 영상, 댓글에서 바로 보입니다.

가이드라인은 이해충돌도 경고합니다. 제품을 구매하고 자신의 경험을 쓴 사람들의 리뷰는 가치가 있지만, 제조사나 대가를 받은 인플루언서의 “리뷰”는 가치가 낮습니다(27쪽).

E-E-A-T는 어디서 유래했습니까?

E-E-A-T는 더 이전의 E-A-T에서 나왔고, Google은 2022년 12월 15일에 여기에 경험을 추가했습니다. 그전까지 가이드라인은 높은 품질의 정보를 해당 주제에서 전문성, 권위, 신뢰성을 보여 주는 콘텐츠로 설명했고, 줄여서 E-A-T라고 불렀습니다. Google의 대니 설리번(Danny Sullivan)이 2021년 10월에 이렇게 설명했습니다(Google, 2021년 10월 19일). 2022년 12월에 Google은 약어에 Experience의 “E”가 더해진다고 발표했습니다(Google Search Central, 2022년 12월 15일).

Google은 이 변경을 일부 주제에서는 직접 겪었거나 직접 확인한 사람의 콘텐츠가 가장 유용하기 때문이라고 설명했습니다. 발표에 나온 예시가 있습니다. 세금 신고서를 작성할 때는 회계사의 콘텐츠를 원하지만, 세금 신고 프로그램을 고를 때는 여러 프로그램을 써 본 사람들의 포럼 토론이 더 도움이 될 수 있습니다. 같은 글에서 Google은 가이드라인이 평가자가 순위 시스템을 점검하는 데 쓰는 것이며 순위에 직접 영향을 주지 않는다고 상기시킵니다.

그 뒤로 가이드라인은 여러 번 바뀌었고, Google은 최근 2년간의 변경을 파일 마지막 쪽의 변경 내역에 요약합니다. 내역에는 네 개의 버전이 있습니다(182쪽).

• 2023년 11월. 결과가 질의에 얼마나 맞는지에 대한 더 단순한 평가 척도, 그리고 인기 있는 플랫폼, 포럼, 영상의 새 예시.
• 2024년 2월. 신뢰할 수 없는 페이지의 특성이 갱신되었고 그에 대한 새 예시가 추가되었습니다.
• 2025년 1월. 최저 및 낮은 평가의 설명이 Google의 스팸 정책에 맞춰졌고 새 예시가 추가되었습니다.
• 2025년 9월. YMYL의 새 정의와 추가 예시. Search Engine Land는 새 예시 가운데 AI Overview의 답변, 즉 Google 검색 결과 위의 AI 요약이 있다고 전했고, Google은 편집부에 평가 규칙을 바꾸지 않는 소규모 업데이트라고 알렸습니다(Search Engine Land, 2025년 9월 11일). 폴란드의 Google 문서는 AI Overview를 “przeglądy od AI”라고 부릅니다.

늦어도 2026년 10월 1일에는 가짜 저자에 관한 원칙이 사이트 소유자용 문서에도 들어갔습니다. 도움이 되는 콘텐츠 문서는 이제 제작자 프로필을 꾸며 내는 것을 일종의 기만이라고 부릅니다. Search Engine Journal은 이 단락이 없던 2026년 6월 8일의 페이지 사본과 이미 이 단락이 있던 10월 1일 버전을 비교했습니다(Search Engine Journal, 2026년 10월 2일).

E-E-A-T는 순위 결정 요소입니까?

Google이 측정해서 사이트의 점수에 더하는 하나의 값이라는 의미에서는 아닙니다. Google은 폴란드어 버전 문서에 다음과 같이 명시합니다(한국어 번역). “E-E-A-T 자체로는 특정 순위 결정 요소가 아니지만 훌륭한 E-E-A-T를 갖추고 있는 콘텐츠를 식별하기 위해 다양한 요인을 사용하는 것이 좋습니다.” 같은 문서에서 Google은 시스템이 YMYL 주제에서 E-E-A-T에 맞는 콘텐츠에 더 큰 비중을 둔다고 밝히는데, YMYL은 아래에서 설명합니다(Google Search Central, 2026년 10월 8일 업데이트).

Google은 2019년부터 비슷하게 말해 왔습니다. 2019년 2월의 허위 정보 대응 보고서에서 Google은 자사 순위 시스템이 콘텐츠의 의도나 진실성을 알아내지는 못하지만, 전문성, 권위, 신뢰성의 뚜렷한 표시가 있는 페이지를 알아보도록 설계되었고, YMYL 주제에서는 이 요소들에 더 큰 비중을 둔다고 썼습니다(Google: How Google Fights Disinformation, 2019년 2월, 12-13쪽). 이 문서는 권위의 가장 잘 알려진 신호로 링크를 바탕으로 페이지를 평가하는 PageRank를 듭니다. 2019년 10월에 Google의 대니 설리번이 이 질문에 직접 답했습니다.

글 아래에 전문가의 이름이 있다는 사실만으로는 신호가 되지 않습니다. 2024년 1월에 Google SearchLiaison으로 글을 쓰는 대니 설리번은, 저자 이름을 추가한다고 순위가 올라가지는 않으며 Google은 저자가 이름 옆에 스스로 전문가라고 쓴다는 이유로 그를 전문가로 인정하지 않는다고 설명했습니다(X, 2024년 1월 8일). 한 달 뒤에는 누구나 스스로 전문가라고 선언할 수 있으므로 Google은 저자가 전문가인지 확인하지 않는다고 덧붙였습니다(X, 2024년 2월 7일). 그래서 저자 이름은 알고리즘이 아니라 독자를 위해 표시합니다.

Google은 E-E-A-T에 가까운 신호의 예를 제시하지만 그것들을 어떻게 조합하는지는 밝히지 않습니다. 검색이 순위를 정하는 방식을 설명하는 페이지에서 Google은 품질 판단에 쓰는 여러 요소 중 하나의 예로, 유명한 다른 웹사이트가 해당 콘텐츠로 연결하거나 해당 콘텐츠를 참조하는지를 듭니다(Google: 검색 순위 결과). Google은 신호의 전체 목록도, 가중치도, “E-E-A-T 점수”도 공개하지 않으므로 사이트 소유자에게는 한 번의 변경으로 올릴 수 있는 숫자가 없습니다. 반면 평가자가 찾는 증거를 사이트가 사람에게 주는지는 확인할 수 있고, 저는 진단에서 이것을 합니다. Google도 이렇게 권합니다. 문서에 따르면 가이드라인은 콘텐츠를 E-E-A-T 관점에서 스스로 평가하고 Google 시스템이 쓰는 신호에 맞추는 데 쓸 수 있습니다.

품질 평가자는 누구이며 그들의 평가는 무엇을 바꿉니까?

품질 평가자(search quality raters)는 Google 밖의 사람들로, 공개된 가이드라인에 따라 검색 결과 샘플을 평가합니다. 2023년 11월의 개요에서 Google은 평가자가 약 16,000명이고 80개가 넘는 언어를 쓰며 각자 자기 나라의 사용자를 대표한다고 밝혔습니다(Google: Search Quality Rater Guidelines: An Overview, 2023년 11월, 15쪽과 18쪽). 폴란드의 Google 문서는 이들을 “testerzy jakości wyszukiwarki”(검색 품질 테스터)라고 부릅니다. 한국어 문서에서는 “검색 품질 평가자”입니다. 평가자는 두 가지를 평가합니다. 가장 낮은 것부터 가장 높은 것까지의 척도로 매기는 페이지 품질(Page Quality)과 결과가 질의에 얼마나 잘 답하는지(Needs Met)입니다.

평가자의 평가는 특정 페이지를 검색 결과에서 움직이지 않습니다. 가이드라인은 이렇게 씁니다(번역은 제가 했습니다). “어떤 단일 평가도 개별 페이지, 사이트 또는 결과가 Google 검색에 나타나는 방식에 직접 영향을 줄 수 없고, 그것들을 위나 아래로 옮길 수도 없습니다”(6쪽). 평가는 검색이 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 데 쓰이고, 좋은 결과와 나쁜 결과의 예를 제공합니다. Google은 이것을 식당이 손님에게서 받는 의견에 비유합니다(Google Search Central).

평가는 변경을 배포하기 전의 테스트에도 쓰입니다. 비교 테스트에서 평가자는 계획된 변경이 있는 결과와 없는 결과, 두 세트를 보고 어느 쪽을 선호하는지와 그 이유를 말합니다(Google: 검색엔진 테스트 및 평가). 이를 바탕으로 Google은 시스템의 변경이 더 좋은 결과를 내는지 확인합니다. 그래서 가이드라인은 Google이 결과에서 무엇을 원하는지는 알려 주지만, 시스템이 그것을 어떻게 측정하는지는 알려 주지 않습니다.

YMYL이란 무엇이며 왜 요구 수준이 더 높습니까?

YMYL(Your Money or Your Life, “당신의 돈 또는 당신의 삶”)은 콘텐츠가 사람들의 건강, 재정 상태, 안전이나 사회의 복리에 심각한 영향을 줄 수 있는 주제입니다(11쪽). 가이드라인은 이를 네 그룹으로 나눕니다. 건강과 안전, 재정적 안정, 정부, 시민 문제와 사회, 그리고 사람들에게 해를 끼칠 수 있는 그 밖의 주제입니다. 폴란드에서 “ymyl”은 월 약 140회, “e-e-a-t”는 약 590회 검색됩니다.

YMYL은 업종의 목록이 아니라 척도입니다. 가이드라인은 콘텐츠의 사소한 오류가 누군가에게 심각한 해를 끼칠 수 있는지 물으라고 합니다. 대부분의 주제는 YMYL이 아닙니다. 표에는 가이드라인의 예 세 가지가 있습니다(12쪽).

가이드라인은 주제가 분명히 YMYL인 페이지를 가장 엄격하게 평가하라고 합니다. 그곳의 오류는 누군가에게 심각한 해를 끼칠 수 있기 때문입니다(11쪽). YMYL 페이지나 민감한 데이터를 수집하는 페이지에 소유자와 저자에 대한 정보가 전혀 없으면 최저 평가를 받습니다(36쪽). 필요한 지식 없이 쓴 YMYL 페이지도 최저 평가를 받습니다(36쪽).

YMYL에서도 모든 글을 의사나 재무 설계사가 써야 하는 것은 아닙니다. 가이드라인은 경험을 나누는 것과 전문가의 몫인 조언을 구분합니다(28쪽). 누군가 치료를 어떻게 견디고 있는지에 대한 포럼 대화는 안전하고 의학 지식에 맞는다면 E-E-A-T가 높을 수 있습니다. 치료법과 예후의 비교는 전문가가 준비해야 합니다.

쇼핑몰은 YMYL이 아니어도 되지만 모든 쇼핑몰은 고객의 돈을 다루므로, 가이드라인은 연락처, 결제, 교환과 반품을 확인하라고 합니다(18쪽). 가이드라인에 따르면 연락처와 고객 지원은 쇼핑몰, 은행, 카드 발급사처럼 돈을 다루는 사이트에서 매우 중요합니다. 유머 사이트는 이것이 덜 필요합니다.

사이트의 E-E-A-T는 어떻게 확인합니까? 가이드라인의 질문 목록

E-E-A-T는 평가자가 던지는 질문을 그대로 따라 직접 확인할 수 있고, 가이드라인은 이 질문을 사이트의 목적, 해를 끼칠 위험, 그다음 사이트가 목적을 얼마나 잘 달성하는지의 순서로 제시합니다(19쪽). 평가자는 점수를 세지 않고, 가장 낮은 평가부터 가장 높은 평가까지의 슬라이더를 맞춥니다. 저는 가이드라인에서 사이트를 스스로 평가하는 질문 목록을 만들었고, 각 질문을 출처에서 확인할 수 있도록 절 번호와 쪽수를 달았습니다.

회사에 대한 평가는 가이드라인의 검색 방식으로 찾을 수 있는데, 회사 자신의 도메인을 뺍니다. 가이드라인은 ibm.com의 예를 들고(23쪽), 폴란드 회사라면 이렇게 됩니다.

• nazwa firmy -site:domena.pl, 즉 회사 자신의 사이트를 뺀 회사 관련 결과;
• "domena.pl" -site:domena.pl, 즉 사이트 주소에 대한 언급;
• nazwa firmy opinie -site:domena.pl, 즉 회사 사이트 밖의 평가;
• nazwa firmy site:pl.wikipedia.org, 즉 위키백과의 항목.

작은 회사에 대한 평가가 없다는 것은 품질이 낮다는 뜻이 아닙니다. 가이드라인은 작은 지역 업체는 인터넷에서 존재감이 작고 추천에 의존하는 경우가 많으므로, 평가자는 나머지 기준에 더 주의를 기울여야 한다고 씁니다(25쪽). 가이드라인은 고객 리뷰를 쇼핑몰이나 회사의 평판에 대한 정보 출처로 보지만, 내용을 읽고 칭찬과 불만 모두에 회의적으로 접근하라고 합니다(23쪽). Google 비즈니스 프로필에서 규정에 맞게 리뷰를 모으는 방법은 로컬 SEO 글에서 설명했습니다.

사이트의 트래픽은 평판의 증거가 아닙니다. 가이드라인은 사이트 트래픽 데이터를 제공하는 서비스를 예로 드는데, 그런 숫자는 회사를 믿을 수 있는지에 대해 아무것도 말해 주지 않으므로 평가자는 무시해야 합니다(22쪽).

다운로드용 체크리스트

아래에서 E-E-A-T 체크리스트를 내려받을 수 있습니다. 항목 42개가 일곱 개 그룹으로 나뉘어 있고, 한 페이지가 아니라 브랜드와 전체 사이트를 평가하며, 가이드라인 질문표를 확장한 것입니다. 2026년 10월 26일의 다운로드 버전은 제가 2026년 7월부터 진단에 쓰는 목록을 정리한 것입니다. 그룹은 신원과 투명성에서 시작해 경험, 전문성, 권위, 구매 시 신뢰, 기계를 위한 데이터를 거쳐 부정적 신호로 끝납니다. 체크리스트는 각 항목마다 확인 방법, 통과 기준, 출처를 적습니다. 출처는 가이드라인의 쪽수, Google 문서, 또는 진단에서 쌓은 제 경험입니다. 표준 모드와 YMYL 모드가 있고, 0에서 100까지의 점수와 A에서 F까지의 등급이 있으며, 점수 합계와 상관없이 등급을 제한하는 관문이 세 개 있습니다. 확인할 수 없는 항목은 통과하지 못한 것으로 셉니다.

체크리스트는 항목마다 답과 증거를 적으며 직접 살펴볼 수도 있고, 사이트 주소와 함께 AI 모델과의 채팅에 붙여 넣을 수도 있습니다. 웹에 접근할 수 있는 모델은 사이트를 직접 열 수 있고, 그럴 수 없다면 사이트의 내용을 붙여 넣어 주면 됩니다. Claude와 다른 AI 에이전트를 위해 skill eeat-ocena-strony도 만들었습니다. 영어판 체크리스트가 들어 있는, 개방형 Agent Skills 형식의 에이전트용 지침 패키지입니다. Claude.ai에서는 코드 실행과 파일 생성이 켜져 있어야 skill이 작동하며, zip 파일은 skill 설정(Customize > Skills)에서 올립니다. Claude Code에서는 압축을 풀어 ~/.claude/skills/나 프로젝트의 .claude/skills/에 넣습니다. 체크리스트와 skill은 영어로 제공되므로 읽는 분도 영어판을 받게 됩니다. 체크리스트의 결과는 Google의 평가가 아닙니다. 사이트가 어디서 신뢰의 증거를 약하게 주거나 전혀 주지 못하는지 보여 줄 뿐이며, 순위나 트래픽을 예측하지 않습니다. 체크리스트와 skill은 CC BY 4.0 라이선스로 공개합니다.

E-E-A-T를 평가할 때 진단에서 무엇을 확인합니까?

E-E-A-T와 관련해 진단에서 저는 세 가지를 확인합니다. 누가 사이트를 책임지고 누가 콘텐츠를 쓰는지, 다른 사람들이 회사에 대해 무엇을 말하는지, 콘텐츠가 저자의 경험과 지식을 보여 주는지입니다. 제 권고 카탈로그의 두 범주가 E-E-A-T와 관련됩니다. 약력과 저자 페이지가 없는 저자(진단 7건)와 신뢰 신호의 부재, 즉 회사 소개 페이지, 연락처, 리뷰, 추천의 부재(진단 7건)입니다. 합치면 2023-2026년 진단 33건 중 14건의 권고이고, 2020-2022년 진단 30건에서는 하나도 없습니다. 연도는 아카이브 파일의 날짜이므로 작업을 한 해와 늘 같지는 않고, 숫자는 진단이 무엇을 보고했는지 보여 줄 뿐 사이트 자체가 어떻게 바뀌었는지는 보여 주지 않습니다. 기술 진단에서 약력이 없다는 점은 콘텐츠 진단으로 넘길 신호로 전달하며, 우선순위는 낮음에서 중간이고 YMYL 주제에서는 더 높습니다. 진단 전체를 어떻게 구성하는지는 SEO 진단 글에서 설명했습니다.

브랜드와 사이트의 E-E-A-T를 평가할 때는 다운로드용으로 공개한 바로 그 체크리스트를 씁니다. 항목마다 출처를 적으므로, 고객은 어떤 요건이 Google의 것이고 어떤 것이 제 것인지 알 수 있습니다.

체크리스트에는 점수 합계와 상관없이 등급을 제한하는 규칙인 관문이 세 개 있습니다. 가이드라인에 따르면 신뢰할 수 없는 사이트는 나머지와 상관없이 E-E-A-T가 낮기 때문입니다. 신원 항목에서 점수가 절반 미만인 사이트는 저자가 전문가여도 제 평가에서 A부터 F까지의 척도 중 최대 D를 받습니다. 구매 시 신뢰 항목에서 절반 미만인 쇼핑몰이나 YMYL 사이트도 같은 상한을 받고, 관리 없는 대량 텍스트나 회사와 가격에 대한 오해 유발 같은 부정적 신호가 하나라도 있으면 등급은 C로 제한됩니다. 2026년 7월에 저는 리뷰가 천 개가 넘고 평균이 5에 가까우며 회사 소개 페이지가 없고 회사 정보가 약관과 개인정보 처리방침에만 있는 쇼핑몰을 평가했습니다. 그 쇼핑몰은 신원 기준을 통과하지 못했지만, 점수 합계만으로도 D보다 낮은 등급이 나왔기 때문에 관문은 등급의 글자를 바꾸지 않았습니다.

E-E-A-T 평가와 AI Overview 측정 결과를 비교했을 때 가장 많은 것을 알 수 있었습니다. 건강을 다루는 한 사이트에서 “전문성” 그룹은 0%였습니다. 확인한 콘텐츠에서 저자 이름도, 전문가의 검토도, 그것을 책임지는 자격 있는 사람도 찾지 못했기 때문입니다. 블로그 글은 간접적으로 평가했으므로 결과는 확인한 페이지에 대한 것이고 모든 글에 대한 것은 아닙니다. 같은 사이트가 의학 질의의 검색 결과 상위에 있었고, AI Overview가 답하는 결과에서도 그랬습니다. 두 분석을 합쳐서야 이 사이트가 저자의 자격을 보여 주지 않으면서도 YMYL 주제에서 노출된다는 것이 드러났습니다.

평판을 평가하기 전에, 브랜드 이름에 대한 Google 검색 결과가 그 브랜드에 대한 것인지, 같은 이름의 다른 회사나 사람에 대한 것이 아닌지 확인합니다. 평가한 쇼핑몰 중 한 곳은 브랜드 이름의 검색 결과가 모두 자기 하위 페이지로 채워져 있어서, 평판 평가의 근거로 삼을 독립적인 출처가 없었습니다.

E-E-A-T는 실제로 어떻게 나타납니까? 사이트 사례

공개된 다섯 사이트를 보면 가이드라인의 같은 질문이 주제에 따라 다른 답을 준다는 것이 드러납니다. 의료에서는 전문가가, 쇼핑몰에서는 판매자 정보와 리뷰가, 장비 테스트에서는 측정 방법이 중요합니다. 사이트는 모두 2026년 10월 25일 저녁에 열었고, 거기서 보인 것을 적었습니다. 어느 것도 제 고객의 사이트가 아닙니다. 네 곳의 소유자는 두 번째 독립 출처에서 확인했고, Optyczne.pl은 두 번째 출처가 편집부 사람에 대한 것뿐이어서 발행인의 이름은 적지 않습니다. 이것은 가이드라인의 질문에 따른 제 설명이지 Google의 평가가 아닙니다.

Medonet에서는 글의 저자와 그것을 검토한 의사가 서로 다른 사람이고 둘 다 자기 페이지가 있습니다. 비타민 D를 복용하면서 햇볕을 쬘 수 있는지에 관한 글에는 저자 이름 옆에 의사의 의학 자문 표시와 “Sprawdzona treść”(검토된 콘텐츠)라는 표시가 있습니다. 저자는 약력에 따르면 언어치료학과 교육학을 전공했고, 의사의 페이지에는 전공, 근무지, 독자가 의사 등록부에서 직접 확인할 수 있는 의사 면허 번호가 있습니다. 편집 정책은 “Sprawdzona treść”가 의사가 글을 검토했거나 썼다는 뜻이라고 설명합니다. 소유자인 Ringier Axel Springer Polska는 사이트의 구조화 데이터와 위키백과에 나와 있습니다. 글에는 자문 날짜가 없고, 참고문헌의 두 주소 가운데 하나는 비타민 D 제품 브랜드의 사이트입니다(Medonet).

미국의 의료 사이트 Healthline은 글을 누가 의학적으로 검토했는지 글에 적고, 검토 날짜는 변경 내역에서야 보여 줍니다. 이 사례는 업데이트 날짜가 검토 날짜가 아니라는 점을 보여 줍니다. 고혈압 글에는 검토자의 이름과 직함이 있는 “Medically reviewed by”(의학적으로 검토함)가 있고, 저자의 이름과 2025년 5월 12일의 업데이트 날짜가 있습니다. 글 아래의 “How we reviewed this article”(이 글을 어떻게 검토했는가) 상자에는 출처와 변경 내역이 있습니다. 내역에는 2024년 8월 20일의 의학적 검토가 적혀 있고, 2025년 5월 12일의 업데이트에는 새 검토가 표시되어 있지 않습니다(Healthline). 사이트가 이를 보여 주는 것은 좋지만, 이름이 표시된 부분만 보는 독자는 이를 알아채지 못합니다.

x-kom 쇼핑몰에서는 구매 표시가 있는 리뷰와 판매자 정보가 신뢰를 만들지만, 회사의 전체 정보는 약관에서야 나옵니다. 프로세서 Intel Core i5-14400F의 페이지에는 평균 4.9의 리뷰가 296개 있었고, 그중 292개에 “Potwierdzony zakup”(구매 확인) 표시가 있었습니다. 리뷰는 기본적으로 가장 도움이 되는 순서로 정렬되어 있고 그 가운데 비판적인 것도 보입니다. 푸터에는 반품, 불만 접수, 근무 시간이 적힌 전화번호, 이메일 주소가 있고, 페이지 아래의 뉴스레터 가입란에는 회사 이름과 본사 도시도 있습니다. 회사의 주소, KRS, NIP, 자본금은 약관에 있고, 약관은 시행일과 이전 버전을 밝히며, 정보는 KRS 등록과 일치합니다(x-kom).

Bankier.pl은 은행 계좌 프로모션에 관한 글에서 약력이 있는 저자를 보여 주고 제휴 링크를 표시하는데, 가이드라인이 쓰는 이해충돌이 바로 이것입니다. 2026년 10월 14일 글의 아래에는 은행 업무 경력과 2025년 NBP 언론인상을 받은 저자의 약력이 있고, 그의 저자 페이지는 소셜 미디어 프로필로 연결됩니다. “Publikacja zawiera linki afiliacyjne”(이 게시물에는 제휴 링크가 포함되어 있습니다)라는 문구는 독자가 글의 링크로 계좌를 열면 사이트가 돈을 번다는 것을 알려 줍니다(Bankier.pl). 발행인인 Bonnier Business (Polska)는 사이트의 약관에 나와 있고 KRS가 이를 확인해 줍니다. 글에서는 다루는 프로모션의 약관 링크를 찾지 못했고, 푸터와 편집부 페이지에서는 편집 원칙을 찾지 못했습니다.

Optyczne.pl은 가이드라인이 설명하는 방식대로 직접 겪은 경험을 보여 줍니다. 테스트에는 측정 방법, 측정 결과, 편집부가 장비를 어디서 구했는지에 대한 안내가 있습니다. 2026년 10월 2일의 렌즈 Sirui Aurora 85 mm f/1.4 테스트는 14개 부분으로 되어 있고, 그중 8개 장은 실제 조리개 값에서 자동 초점까지의 측정입니다. 해상도 장에서 편집부는 어떤 카메라와 파일로 측정하는지, 어떤 결과를 괜찮다고 보는지 설명합니다. 테스트 첫머리에는 이 렌즈를 브랜드의 공식 유통사인 가게가 빌려줬다는 안내가 있습니다(Optyczne.pl). 2009년의 FAQ에서 편집부는 테스트용 장비를 제공한 회사가 게시 전에 글을 보지 못한다고 쓰지만, 광고주가 자사 제품의 테스트가 몇 건 나오는지에는 영향을 준다고도 씁니다. 편집부 페이지에는 이름, 성, 직책, 이메일 주소만 있고 저자에 대한 설명은 없습니다.

이 사례들의 공통점은 하나입니다. 가장 강한 증거는 독자가 사이트 밖에서 확인할 수 있다는 것입니다. 의사 면허 번호는 의사 등록부에서, 회사 정보는 KRS에서, 발행인의 이력은 위키백과에서 확인할 수 있습니다. 다섯 사이트 모두에서 저자 이름, 리뷰, 회사 정보가 서버가 보낸 HTML에 있었고 JavaScript를 실행하지 않아도 보였으므로, 페이지를 렌더링하지 않는 로봇에게도 보입니다.

저자는 사이트에 어떻게 보여 줘야 합니까? rogala.pro의 사례

독자는 저자가 누구이고, 경험이 어디서 나왔고, 누가 사이트 밖에서 그것을 확인해 줄 수 있는지 알아야 하며, 저는 rogala.pro에서 저 자신을 그렇게 보여 주려고 합니다. 메인 페이지는 동시에 저를 소개하는 페이지입니다. 날짜가 있는 경력, 제가 일하는 회사, 녹화나 인터뷰 링크가 있는 강연, 제가 출품작을 심사하는 대회 목록이 있습니다. 2021년부터 14개 프로그램에서 32개 회차이며, Global, European, UK, MENA Search Awards를 포함합니다. 심사위원 목록 옆에는 모든 참여를 주최 측의 심사위원 페이지가 확인해 준다고 적었습니다.

블로그의 모든 글에는 저자 이름, 저자 소개란, 확인 날짜가 있는 출처 목록이 있습니다. 구조화 데이터에서 글의 저자는 식별자를 통해 메인 페이지의 한 사람(Person) 설명을 가리킵니다. 이 설명은 제 프로필, 제가 일하는 회사, 대학, Google 지식 패널 식별자를 연결하고, 제가 다루는 주제와 직업은 위키백과와 연결된 개방형 지식 베이스인 위키데이터의 항목을 가리킵니다. 이 데이터가 하루 동안 같은 이름과 성을 가진 배우의 지식 패널을 가리켰던 일은 AI 시대의 포지셔닝 글에서 설명했습니다. 저는 위키데이터에 제 항목이 없습니다. 만든다면 제가 저 자신에 대해 쓴다는 것이 드러나고, 경력에 대한 정보는 인터뷰, 대회 심사위원 페이지, Helion이 낸 책의 한 장처럼 다른 사람이 편집한 출판물에 근거하게 될 것입니다.

이런 변경이 Google 검색 결과와 AI 답변에 효과가 있는지는 아직 가설입니다. 2026년 10월 4일에 rogala.pro는 제 이름과 성에 대한 Google 상위 30개 결과에 없었고, 첫 결과는 다른 사람의 프로필이었습니다. 같은 측정을 2026년 11월에 반복할 것입니다. 사이트가 더 높이 있는지는 보여 주겠지만, 저자 설명의 영향을 색인과 사이트의 다른 변경에서 분리하지는 못하므로 측정만으로는 무엇이 원인이었는지 알 수 없습니다.

AI Overview와 AI 어시스턴트에서도 E-E-A-T가 의미가 있습니까?

Google은 AI Overview와 AI 모드가 핵심 순위 시스템과 품질 시스템에 기반한다고 쓰므로, 같은 원칙이 그곳에도 적용됩니다. Google의 생성형 AI 기능 안내서의 폴란드어 버전에 따르면 답변은 핵심 순위 시스템이 색인에서 가져온 페이지를 바탕으로 만들어지며, Google은 “일반적인 지식과 정보를 넘어서는 전문가나 경험자의 고유한 견해를 담은” 콘텐츠를 권합니다(Google Search Central, 2026년 7월 15일 업데이트). 이 안내서에서 AI Overview에 대한 별도의 E-E-A-T 평가를 설명하는 부분은 찾지 못했고, E-E-A-T라는 단어 자체도 나오지 않습니다. AI Overview의 한국어 명칭은 “AI 개요”입니다.

ChatGPT, Perplexity와 Google 밖의 다른 어시스턴트가 E-E-A-T를 평가한다고 말하는 출처는 알지 못합니다. 이 어시스턴트들은 자체 검색엔진이나 다른 검색엔진에서 검색하고 자체 로봇이 있습니다. 이는 AI 시대의 포지셔닝 글에서 설명했습니다. 공통분모는 하나로 봅니다. 기억으로 답하는 모델은 학습한 글에서 브랜드에 대해 쓰인 것만 되풀이할 수 있습니다. 따라서 평가자가 확인하는 것과 같은, 사이트 밖의 평판이 중요합니다.

Google의 평가자는 AI Overview의 답변 자체도 평가합니다. Search Engine Land와 Marie Haynes는 2025년 9월 가이드라인에 AI Overview의 예시가 있다는 점에 주목했습니다. 가이드라인의 본문에서 AI Overview라는 이름은 찾지 못했으므로, 여기서는 그들의 설명에 의존합니다.

AI Overview의 인용에 대한 연구는 사이트가 스스로에 대해 쓰는 것이 도움이 된다는 점을 확인해 주지 않습니다. Seer Interactive는 미국의 영어 키워드 8,500개를 표본으로 삼아, AI Overview에서 첫 인용을 얻은 페이지 7,225개를 찾았고 그중 6,354개를 분석했습니다(2026년 5월 7-13일 측정).

Seer는 E-E-A-T를 저자 약력의 유무, 즉 평판이 아니라 사이트가 스스로에 대해 쓰는 것으로 측정했습니다. Seer에 따르면 첫 인용을 가장 많이, 20.4% 얻은 곳은 약력이 없는 Reddit입니다. 이것은 특성이 다른 사이트 그룹을 비교한 것이므로 약력 자체의 영향을 분리하지는 못합니다. 그래도 AI Overview에서 브랜드의 존재가 웹에서 브랜드가 언급된 횟수와 가장 강하게 연관되었던 Ahrefs의 연구와는 맞아떨어지는데, 이는 AI 시대의 링크 빌딩 글에서 설명했습니다. 릴리 레이(Lily Ray)는 이렇게 말합니다.

AI 어시스턴트에서 브랜드의 평판을 어떻게 측정하는지는 브랜드의 AI 가시성 글에서, 편집부가 스스로 결정하는 게재라는 디지털 PR로 다른 매체의 언급을 어떻게 계획하는지는 AI 시대의 링크 빌딩 글에서 설명했습니다.

Google 가이드라인은 AI로 쓴 글에 대해 무엇이라고 합니까?

가이드라인은 글이 AI의 도움으로 만들어졌는지를 평가하지 않고, 거기에 얼마나 많은 작업과 독창성과 독자를 위한 가치가 들어갔는지를 평가합니다. 생성형 AI 도구를 썼다는 사실만으로는 노력의 수준이나 사이트의 평가가 정해지지 않습니다(43쪽). 가이드라인은 생성형 AI를 도움이 되는 도구라고 부르며, 모든 도구가 그렇듯 잘못 쓸 수도 있다고 합니다(10쪽). 가이드라인의 예시는 이렇습니다. 생성형 AI 도구로 많은 작업을 들여 높은 품질의 독창적인 이미지를 만들 수도 있고, 최저 품질의 콘텐츠를 만들 수도 있습니다(43쪽).

평가자는 3.2절의 네 가지 기준으로 주요 콘텐츠의 품질을 확인하는데(21쪽), 어느 것도 글을 만든 도구에 관한 것이 아닙니다.

• 노력. 사람이 콘텐츠에 얼마나 적극적으로 작업했는가. 기계 번역 서비스 같은 사이트의 기능이나 시스템을 만드는 것도 노력이지만, 이미 공개된 글 수천 건을 감독과 수작업 선별 없이 번역 프로그램에 통과시켜 자동으로 만든 페이지는 가이드라인에 따르면 노력이 없는 것입니다.
• 독창성. 콘텐츠가 다른 사이트에 없는 것을 주는가, 비슷한 콘텐츠가 이미 있다면 이 사이트가 그것의 원래 출처인가.
• 재능이나 기술. 콘텐츠가 독자가 온 목적을 채워 줄 만큼 솜씨 있게 만들어졌는가.
• 정확성. 정보성 페이지에서는 사실에 맞는지, YMYL 주제에서는 확립된 전문가의 지식에도 맞는지.

같은 네 가지 기준을 도움이 되는 콘텐츠 문서도 설명하는데, AI를 직접 다룬 예시가 있습니다. “생성형 AI를 사용하여 직접 감독이나 선별 없이 대량의 텍스트를 생성하는 것은 노력이 거의 또는 전혀 들지 않습니다”(Google Search Central, 2026년 10월 8일 업데이트).

AI로 쓴 글은 언제 최저 평가를 받습니까?

최저 평가(Lowest)를 받는 페이지 중 가이드라인은 AI로 쓴 글과 관련된 세 가지 상황을 설명하고, 어느 경우든 문제는 도구 자체가 아니라 기여가 없거나 기만이라는 점입니다.

• 기여 없는 콘텐츠(4.6.6절, 42-43쪽). 주요 콘텐츠 전부 또는 거의 전부가 복사되었거나, 바꿔 썼거나, 다른 출처에서 가져와 삽입되었거나, 자동으로 또는 AI로 생성되었고, 노력, 독창성, 부가 가치가 거의 또는 전혀 없습니다. 출처를 밝혀도 이것은 바뀌지 않습니다(42쪽).
• 페이지 대량 생산(4.6.5절, 42쪽). 독자가 아니라 소유자의 이익을 위해 만든 많은 페이지로, 예를 들면 AI 도구로 적은 노력을 들여 같은 주제의 다른 페이지에 아무것도 더하지 않는 페이지를 만드는 경우입니다. 평가자는 페이지가 어떻게 만들어졌는지와 상관없이 최저 평가를 주며, AI가 쓰였는지 몰라도 사이트의 몇 페이지를 보고 그런 남용을 강하게 의심하게 되면 최저 평가를 줍니다.
• 꾸며 낸 저자(4.5.3절, 37쪽). 사람이 쓴 것처럼 보이게 하려고, 예를 들어 AI로 만든 사진이나 거짓 설명이 붙은 꾸며 낸 “저자” 프로필을 저자로 표시한 AI 콘텐츠입니다. 같은 그룹에 가이드라인은 의사를 자처하는 저자처럼 거짓 자격도 포함시킵니다.

최저 평가의 예시 가운데 가이드라인은 AI가 쓴 글과 그렇게 보이는 글을 보여 줍니다. 의학 기사, 즉 YMYL 글은 가이드라인에 따르면 생성형 AI로 만들어졌습니다. “언어 모델로서 저는 실시간 데이터가 없고 제 지식은 2021년 9월에 끝납니다”라는 문장으로 시작하고 문장 중간에서 끊깁니다(55쪽). “소개” 페이지에서 노인을 위한 정보를 약속하는 한 사이트에는 임의의 주제에 대한 하나의 템플릿으로 만든 수백 개의 글이 있고, 예를 들어 닭이 어느 정도의 추위를 견디는지에 대한 글이 반복되는 질문과 답변과 함께 있습니다. 가이드라인은 이 글들이 어떻게 만들어졌는지 알 수 없지만 사람이 쓰거나 편집한 것처럼 보이지 않는다고 표시합니다(58쪽). 이런 사이트에 대해 가이드라인은 같은 패턴을 설명합니다. 예를 들어 Google의 “관련 질문”에서 모은 질문과 바꿔 쓴 콘텐츠에서 나온 답변이며, 종종 생성형 AI 도구로 만듭니다(55쪽, 비슷한 패턴은 58쪽).

바꿔 쓴 글을 알아보는 방법을 가이드라인은 4.6.7절에서 설명합니다(43-44쪽). 평가자는 페이지의 문장을 따옴표 안에 넣어 검색엔진에 붙여 넣고, 따옴표 없이도 시도해 볼 수 있으며, 찾아낸 페이지를 비교합니다. 바꿔 쓴 콘텐츠에는 보통 널리 알려진 정보만 있고, 상당 부분이 위키백과와 비슷한 출처와 겹치며, 하나의 토론이나 기사를 부가 가치 없이 요약하거나, “As an AI language model”(“AI 언어 모델로서”)이라는 말처럼 AI 도구의 흔적이 있습니다(44쪽).

AI로 쓴 글은 언제 낮은 평가를 받습니까?

낮은 평가(Low)는 최저 평가보다 한 단계 위이며, 가이드라인은 콘텐츠의 상당 부분이 복사되거나 다른 글을 바꿔 쓴 것이며 저자가 편집, 선별, 새로운 배치, 자기 콘텐츠 같은 작업을 거의 하지 않은 페이지에 이 평가를 주라고 합니다(5.2.1절, 61쪽). 최저 평가와 다른 점은 저자가 얼마나 더했는가입니다. 최저 평가에서는 콘텐츠 전부 또는 거의 전부가 노력, 독창성, 부가 가치가 없고, 낮은 평가에서는 저자가 편집, 선별, 새로운 배치, 자기 콘텐츠로 부가 가치를 조금 더합니다. 가이드라인은 낮은 평가가 어떤 기법으로 만든 콘텐츠에도 해당한다고 덧붙이며, 예로 다른 사람의 리뷰와 목록에 기대어 자기 콘텐츠는 거의 없는 “최고” 목록을 듭니다(61쪽).

사소한 오류도 낮은 품질을 보여 줍니다. 정보성 페이지에서 가이드라인은 이를 낮은 품질의 증거라고 부르고, 해로운 오류나 사이트가 신뢰를 잃을 만큼 많은 오류는 최저 평가의 근거가 됩니다(5.2절, 60쪽). AI로 쓴 글에서는 모델이 틀릴 수 있기 때문에 이것이 중요하고, 이는 아래에서 Google이 직접 씁니다. 가이드라인은 낮은 품질이 해로움은 아니라고도 합니다. 그런 콘텐츠는 최저 평가의 조건을 채우지 않고 해를 끼치지 않지만, 독자가 찾던 것을 제공하지 못합니다(61쪽).

군더더기 내용(filler)이 많을 때도 낮은 평가를 받습니다. 적은 노력으로 준비한 텍스트가 페이지의 눈에 띄는 자리를 차지하지만 페이지의 목적에 쓸모가 없고, 특히 독자가 찾는 것보다 앞에 있어서 사이트 이용을 어렵게 하는 경우입니다(5.2.2절, 62쪽). 가이드라인은 군더더기 내용을 AI와 연결하지 않으며, 예로 상단에 불필요한 내용이 많은 간단한 수공예 설명서를 듭니다(60쪽).

Google은 AI 콘텐츠에서 무엇을 단속합니까?

가이드라인은 Google이 결과가 어떻게 보이기를 원하는지를 보여 주고, Google이 실제로 단속하는 것은 스팸 정책이 설명합니다. 이 정책에 따르면 확장된 콘텐츠 악용(scaled content abuse)은 “사용자에게 도움을 제공하는 것이 아니라 Google 검색 순위를 조작하는 것을 주된 목적으로 많은 페이지가 생성되는 경우”이며, 첫 번째 예는 “생성형 AI 도구 또는 기타 유사한 도구를 사용하여 사용자에 대한 가치 창출 없이 다량의 페이지 생성”입니다. Google은 자동화 시스템과 필요한 경우 사람의 검토로 위반을 감지하며, 이는 직접 조치로 이어질 수 있고, 정책을 위반하는 사이트는 순위가 낮아지거나 아예 결과에 나타나지 않을 수 있습니다(Google Search Central, 2026년 9월 2일 업데이트). 가이드라인의 4.6.5절은 이 정책을 가리키며 거의 같은 표현의 같은 예시 다섯 개가 있고(42쪽), 변경 내역에는 2025년 1월에 최저 및 낮은 평가의 설명이 스팸 정책에 맞춰졌다고 나옵니다(182쪽).

같은 경계를 Google은 2023년 2월 8일의 글에서 설명했습니다. Google의 순위 시스템은 독창적이고 품질이 우수한 콘텐츠에 “어떤 제작 방식을 사용했건 관계없이” 보상하도록 되어 있고, “AI 또는 자동화의 올바른 사용은 Google 가이드라인에 위배되지 않습니다”. 이 글에 따르면 정책을 위반하는 것은 순위를 조작하는 것이 주된 목적인 콘텐츠를 생성하는 것입니다(Google Search Central, 2023년 2월 8일). 같은 글에서 Google은 AI를 콘텐츠의 저자로 표시하지 말라고 권합니다.

AI 콘텐츠를 게시할 때 Google은 무엇을 권합니까?

Google은 게시 전에 AI 콘텐츠의 정확성을 직접 확인하고, 저자와 콘텐츠가 어떻게 만들어졌는지에 대한 정보는 독자가 찾을 만한 곳에 두라고 권합니다. 생성형 AI 콘텐츠 안내서에서 Google은 생성형 AI가 주제를 조사하고 독창적인 콘텐츠에 구조를 부여하는 데 유용할 수 있다고 쓰지만, 생성 모델은 “사실을 검색하는 것이 아니라 학습 데이터를 기반으로 가능성이 높은 단어 시퀀스를 예측”하므로 틀릴 수 있고, “AI 생성 콘텐츠를 게시하기 전에 정확성과 신뢰성을 직접 확인하고 검토하는 것이 중요합니다”라고 합니다(Google Search Central, 2026년 10월 6일 업데이트, 폴란드어 버전은 10월 5일). 안내서는 가이드라인의 4.6.5절과 4.6.6절을 직접 가리킵니다.

이 안내서에서 메타데이터는 두 가지 다른 것을 뜻합니다. AI 페이지의 메타데이터, 즉 제목, 메타 설명, 구조화 데이터, 이미지 대체 텍스트는 검색 결과에 나타날 수 있으므로 콘텐츠처럼 확인해야 합니다. 파일의 메타데이터는 이미지가 AI로 만들어졌다고 알려 줍니다. 자동으로 생성된 콘텐츠에서는 안내서가 추가를 고려하라고 하고, Merchant Center에서는 필수입니다. AI가 생성한 이미지에는 거기서 AI로 만들어졌다는 표시가 메타데이터에 있어야 하는데, 이것이 IPTC DigitalSourceType이며 AI 모델의 이미지에는 값 TrainedAlgorithmicMedia를 씁니다. AI가 만든 제품 제목과 설명은 별도의 속성 structured_title과 structured_description에 넣고 AI 콘텐츠로 표시합니다(digital_source_type의 값은 trained_algorithmic_media)(Google Merchant Center 고객센터, 2026년 10월 26일 확인).

독자에게 콘텐츠가 어디서 왔는지 보여 주는 방법을 Google은 도움이 되는 콘텐츠 문서에서 세 가지 질문, 즉 누가, 어떻게, 왜로 설명합니다(Google Search Central). “누가”에 답하려면 독자가 기대하는 곳에 저자 이름을 표시하고 저자 정보로 연결되는 링크를 넣습니다. “어떻게”는 상당 부분 자동으로 만들어지는 콘텐츠에서 세 가지 질문입니다. AI의 사용이 독자에게 보이는가, 어떻게 썼는가, 왜 유용하다고 판단했는가. Google은 독자가 “어떻게 만들어졌지?”라고 물을 만한 곳에 그런 정보를 두라고 권합니다. “왜”는 Google에 따르면 아마 가장 중요한 질문으로, 콘텐츠는 무엇보다 사람을 위해 만들어져야 하고, AI를 주로 순위를 조작하는 데 쓰는 것은 스팸 정책을 위반합니다.

품질 평가자는 무엇을 노력으로 보고 스팸 정책은 무엇을 악용으로 봅니까?

경계는 AI로 쓴 글과 AI 없이 쓴 글 사이에 있지 않습니다. 평가자는 노력, 독창성, 독자를 위한 가치, 신뢰성을 보며, 최저 평가는 한 페이지도 수백 페이지도 받을 수 있습니다. 가이드라인이 노력과 가치로 설명하는 것과, 가이드라인과 스팸 정책이 낮은 품질이나 악용이라고 부르는 것을 나란히 놓았습니다.

이 표는 조건을 채우면 글이 높은 평가나 더 높은 순위를 받는다는 목록이 아닙니다. 평가자의 평가는 특정 페이지를 결과에서 움직이지 않는다는 점은 품질 평가자 부분에서 설명했고, 제가 인용한 Google 문서에는 시스템이 노력을 어떻게 측정하는지에 대한 설명이 없습니다. 저는 이 표를 게시 전에 제 글에 던지는 질문 목록으로 쓰고, Google의 질문에 제 콘텐츠로 어떻게 답하는지는 다음 부분에 씁니다.

이 사이트의 글은 어떻게 만들어집니까?

rogala.pro의 글은 Claude Code의 AI 에이전트와 함께 준비하지만, 주장, 데이터, 모든 언어 버전의 책임은 제게 있습니다. 폴란드어 글은 게시 전에 제가 읽고 승인하고, 번역은 아래에 설명하는 검증을 거칩니다. Google이 자기 콘텐츠에 대해 던지라고 하는 세 가지 질문(누가, 어떻게, 왜)에는 아래에서 답하고, 번역이 어떻게 만들어지는지는 따로 설명합니다.

• 누가. 모든 글의 저자이자 책임자는 저, Łukasz Rogala이며, 모든 글의 저자 이름과 저자 소개란은 저를 소개하는 페이지로 이어집니다. 저는 AI를 저자로 표시하지 않습니다.
• 어떻게. 출처와 Google 결과의 검토, 데이터를 계산하는 스크립트, 글의 초안은 Claude Code의 AI 에이전트가 제 규칙과 출처 목록이 담긴 지침에 따라 준비합니다. 자체 데이터는 진단 아카이브와 제 측정에서 나옵니다. 숫자와 인용은 에이전트가 출처 주소와 확인 날짜와 함께 작업용 기록부에 적고, 확인 날짜가 있는 출처는 모든 글 끝의 출처 블록에 있습니다. 초안은 다른 모델이 두 번에 걸쳐 검토하며, 그중 다른 회사의 모델인 Codex(OpenAI)나 Gemini(Google)가 포함됩니다. 첫 번째 검토는 사실의 오류와 빈틈을 찾고, 두 번째는 수정만 확인합니다. 그다음 제가 글을 읽고 무엇이 남을지 결정합니다. 글 하나를 위해 많은 출처를 확인하고, 진단 아카이브의 데이터를 계산하고, 26개의 번역을 준비해야 하기 때문에 AI를 쓰며, 모델은 데이터를 정리하고 설명하고 코드를 쓰는 데 능숙합니다.
• 번역. 폴란드어 버전이 원본입니다. 26개 언어의 번역은 에이전트가 준비하고, 폴란드어 버전과 숫자, 링크, 글의 배치를 비교하는 스크립트와 두 번째 모델이 점검합니다. 이 버전들은 게시 전에 해당 언어가 모국어인 사람이 읽지 않습니다. 가이드라인의 예시, 즉 감독 없이 기계 번역기에 통과시킨 기존 글 수천 건과 제 과정은 두 가지가 다릅니다. 번역되는 것은 제가 책임지는 제 글이고, 각 버전을 스크립트와 두 번째 모델이 폴란드어 버전과 비교합니다. 이것은 자동 검사이며, Google이 AI 콘텐츠를 게시하기 전에 권하는 수작업 확인이 아니므로, 버전 사이에 차이가 있으면 폴란드어 버전이 우선합니다. 귀하의 언어 버전에서 폴란드어 버전과 맞지 않거나 부자연스러운 부분이 있으면 제게 알려 주십시오.
• 왜. 저는 키워드 하나로 순위를 차지하려는 것이 아니라, 자기 사이트를 확인하거나 SEO를 누구에게 맡길지 고르려는 사업주와 마케터를 위해 씁니다. 그래서 글에는 정의만이 아니라 질문 목록, 진단의 데이터, 작업용 파일이 있습니다.

에이전트는 제가 무엇에 대해 쓰는지, 어떤 주장이 글에 남는지 결정하지 않으며, 숫자는 모델의 기억이 아니라 원본 파일에서 가져오고, 제 승인 없이는 아무것도 게시하지 않습니다. 귀하가 알려 주시거나 제가 직접 찾은 오류는 폴란드어 버전과 모든 번역에서 고칩니다. 제가 쓰는 도구와 그에 따라 작업을 나누게 된 테스트는 SEO를 위한 AI 도구 글에서 설명했습니다.

E-E-A-T를 쌓을 때 하지 말아야 할 것은 무엇입니까?

신뢰의 증거인 척하는 속임수가 가장 큰 해를 끼칩니다. 어떤 기만이든 사이트 전체의 평가를 낮추기 때문입니다. Google은 어떤 형태의 기만이든 사용자와 Google의 자동 품질 시스템 모두가 해당 페이지를 신뢰할 수 없게 만든다고 씁니다(Google Search Central).

• 가짜 저자와 전문가. 꾸며 낸 의사보다는 직함이 없어도 실제 사람을 글의 저자로 표시하는 편이 낫습니다. Google은 꾸며 낸 저자 프로필을 기만이라고 부르고 가이드라인은 이를 가장 낮게 평가하며, 이는 AI로 쓴 글 부분에서 설명했습니다.
• 도구의 “E-E-A-T 점수”를 Google의 평가처럼 읽는 것. Google은 그런 점수를 공개하지 않으므로 도구는 자체 방법으로 계산합니다. 저는 그런 숫자를 확인할 항목의 목록으로 다루고, 점수 뒤에 어떤 증거가 있는지 봅니다.
• 구조화 데이터에 자기 회사의 별점 넣기. Google은 다른 회사에 대한 리뷰를 모으는 사이트에서만 회사와 조직의 평점을 보여 주고, 회사가 자기 사이트에서 자기를 평가하는 경우에는 스스로에게 주는 리뷰에 관한 정책을 가리킵니다(Google Search Central).
• Google의 신뢰를 높이려고 “권위 있는” 사이트로 링크를 넣는 것. 외부로 나가는 링크가 신뢰 신호라는 확인은 알지 못합니다. 숫자와 법률에 관한 주장의 출처는 확인하고 싶은 독자를 위해 적습니다.
• 콘텐츠는 그대로 두고 날짜만 바꾸는 것. Google은 이를 검색엔진을 위해 쓴 콘텐츠의 특성으로 꼽고, 페이지가 새롭게 보이도록 콘텐츠를 추가하거나 삭제하는 것은 도움이 되지 않는다고 덧붙입니다(Google Search Central).
• 편집 없이 올리는 AI 글 수백 건. 주로 순위를 조작하려고 독자에게 가치가 없는 페이지를 많이 만드는 것을 Google의 스팸 정책은 악용이라고 부릅니다. 그것과 저자의 기여가 있는 AI 글 사이의 경계는 AI로 쓴 글 부분의 표가 보여 줍니다.
• “모든 분야의 전문가” 한 명. 대출, 의약품, 리모델링에 대한 글에 모두 저자로 이름을 올리는 사람은 그 모든 주제에 지식이 있다고 아무도 설득하지 못합니다. 저자의 역량은 주제와 맞아야 합니다.

E-E-A-T에 대한 자주 묻는 질문

E-E-A-T를 개선하려면 무엇부터 시작해야 합니까?

E-E-A-T를 개선하는 일은 독자와 평가자가 확인할 수 있는 증거를 더하는 것이고, 비용이 들지 않는 세 가지 확인에서 시작합니다. 먼저 사이트의 어떤 주제가 YMYL인지 정하십시오. 요구 수준이 가장 높은 곳이기 때문입니다. 그다음 가장 중요한 페이지 다섯 개를 열어, 각 페이지에서 두 번의 클릭으로 회사 정보, 연락처, 저자 소개를 찾을 수 있는지 확인하십시오. 마지막으로 -site:를 붙여 회사 이름을 검색하고 다른 사람들이 회사에 대해 쓴 것을 읽으십시오. 찾은 부족한 점은 E-E-A-T의 글자에 따라, 신뢰성부터 보완하십시오.

• 신뢰성. 모든 하위 페이지에서 접근할 수 있는 회사 정보, 연락처, 약관, 쇼핑몰에서는 결제, 교환과 반품, 별점뿐 아니라 내용이 있는 리뷰(16, 18, 23쪽).
• 경험. 리뷰와 조언에는 직접 찍은 사진, 측정, 사용 설명, 즉 남의 글에서 옮겨 쓸 수 없는 것(26쪽).
• 전문성. 주제에 맞는 자격을 가진 실제 저자의 이름, YMYL 주제에서는 전문가가 준비했거나 검토한 콘텐츠(28쪽과 36쪽). 검토 날짜는 Healthline이 변경 내역에서 하듯이 업데이트 날짜와 따로 적으십시오.
• 권위. 같은 -site: 검색으로 찾을 수 있는 다른 매체의 언급과 게재(23쪽). 자기 사이트에서는 모든 것이 귀하에게 달려 있지만 다른 매체의 언급은 그 편집부에 달려 있으며, 제가 이를 어떻게 얻는지는 링크 빌딩 글에서 설명했습니다.

이 작업의 순서는 SEO 전략에서 정합니다. 사이트가 건강, 돈, 법에 관한 것이고 어디서부터 시작할지 모르겠다면, 컨설팅의 좋은 주제입니다.