AI 블로그를 3주 동안 하루 2~3편씩 열심히 채웠는데, 애드센스 심사에서 "가치가 별로 없는 콘텐츠"라는 사유로 반려당한 적이 있습니다. 처음엔 "40개나 썼는데 왜?"라는 생각뿐이었는데, 글을 하나씩 다시 열어보니 이유가 보이더군요. 문장 하나하나는 나쁘지 않았는데, 40개가 전부 똑같은 틀에서 찍어낸 것처럼 보였습니다.
이 글에서는 그때 직접 겪었던 실수들을 정리해봤습니다. AI로 블로그를 운영해보려는 분이라면 참고가 될 것 같습니다.
실수 1. 제목을 하나의 공식에 끼워 맞춘다
"AI OOO(영문)란? ~하는 이유와 방법" — 이 패턴으로 제목을 30개 넘게 지었습니다. 각 글의 주제는 다 달랐는데, 제목만 보면 전부 같은 시리즈처럼 보였습니다. 구글 입장에서는 이게 "다양한 정보를 다루는 사이트"가 아니라 "용어사전을 기계적으로 찍어내는 사이트"로 보였을 가능성이 큽니다.
지금은 궁금증을 유발하는 질문형, 비교형, 실수 나열형처럼 글 성격에 맞게 제목 형식을 다양하게 가져가고 있습니다.
실수 2. 본문 구조까지 똑같다
| 예전 구조 | 지금 구조 |
|---|---|
| ~란 무엇인가 | 실제 경험이나 궁금했던 계기로 시작 |
| 어떻게 작동하는가 | 비교표, 체크리스트, 단계별 프로세스로 다양화 |
| 왜 중요한가 | 실전 Q&A 형식으로 자주 헷갈리는 부분 정리 |
| 마무리 (처음엔~생각했지만) | 본문 곳곳에 개인 경험을 분산 배치 |
특히 마지막 "처음엔~라고 생각했지만 공부하면서 ~을 이해했다"는 마무리 문장은 40개 글에 거의 그대로 반복됐습니다. 이게 오히려 "AI가 자동 생성한 정형화된 감상문"처럼 보였을 거라고 생각합니다. 지금은 결론에 몰아넣는 대신, 서론과 본문 중간에 개인 경험을 자연스럽게 흩뿌리는 방식으로 바꿨습니다.
실수 3. 이미지까지 하나의 템플릿이다
텍스트만 문제인 줄 알았는데, 대표이미지도 전부 "네온 블루 배경 + 브레인 네트워크 그래픽 + 큰 타이틀 텍스트" 스타일로 통일되어 있었습니다. 텍스트, 구조, 이미지, 발행 패턴까지 전부 하나의 파이프라인에서 나온 것처럼 보였던 거죠.
지금은 글 성격에 맞게 이미지 접근을 다르게 가져가고 있습니다.
- 비교형 글: 실제 서비스 화면을 캡처해서 나란히 배치
- 단계 설명형 글: 체크리스트나 프로세스 다이어그램 직접 제작
- 이미 정보성 있는 다이어그램이 있는 글: 굳이 새로 안 만들고 그대로 유지 (예: 트랜스포머(Transformer)란? 글이나 벡터 데이터베이스(Vector Database)란? 글은 원래부터 실제 다이어그램이 있어서 그대로 뒀습니다)
실수 4. 발행 속도가 너무 빨랐다
하루 2~3편씩 한 달 가까이 발행했는데, 이 페이스 자체가 "사람이 정성 들여 쓴 글"이라기보다 "자동 생성 파이프라인으로 대량 발행한 콘텐츠"처럼 보이는 신호였습니다. 실제로 서치 콘솔에서 확인해보니 검색 유입은 5% 남짓이고 나머지는 거의 관리자 본인 접속으로 잡히는 수치였습니다. 글은 많은데 아무도 안 찾아오는 사이트였던 셈입니다.
지금은 리라이팅한 글을 하나씩 정리해서 천천히 발행하고, 발행 후에는 서치 콘솔에서 개별 색인 요청까지 챙기는 방식으로 바꿨습니다.
실수 5. 사이트 기본 구조를 늦게 챙겼다
Q. 어떤 부분을 뒤늦게 챙기셨나요?
서치 콘솔 등록 자체를 반려당하고 나서야 했습니다. 사이트맵 제출, 개별 페이지 색인 요청 같은 기본적인 부분을 콘텐츠보다 먼저 챙겼어야 했는데, 순서가 뒤바뀌었던 겁니다.
Q. 지금 생각하면 처음부터 이렇게 했어야 한다고 느끼는 게 있나요?
콘텐츠를 쓰기 시작하는 시점에 서치 콘솔부터 등록하고, 카테고리는 굳이 세분화하지 않은 채로(하나만 쓰거나 아예 없이) 시작하는 게 좋다는 걸 나중에 알았습니다. 카테고리를 여러 개로 쪼개면 각 카테고리에 글이 부족해 보여서 오히려 불리할 수 있다는 걸 뒤늦게 알게 됐습니다.
정리하면
돌아보면 이 다섯 가지 실수 모두 "빠르게 많이 만들면 된다"는 생각에서 비롯됐던 것 같습니다. AI 덕분에 글을 빨리 쓸 수 있게 된 건 분명한 장점이지만, 그 속도를 그대로 발행 속도로 옮기면 오히려 역효과가 난다는 걸 직접 겪고 나서야 깨달았습니다. 지금은 개수보다 하나하나의 완성도에 시간을 쓰는 쪽으로 방향을 바꿨고, 이 과정 자체가 결국 가장 확실한 배움이었던 것 같습니다.