Adsense 가치가 낮은 콘텐츠

블로그로 수익을 내려면 꾸준히 콘텐츠를 만들어야 한다고 생각했습니다.

하지만 사람이 주제를 찾고 조사하고 글을 작성해서 WordPress에 등록하는 과정을 계속 반복하는 데는 한계가 있습니다.

그래서 이 과정을 AI로 자동화했습니다.

주제 선정 → 자료 조사 → AI 글 작성 → WordPress 자동 발행

사람의 개입을 최대한 줄이면서 콘텐츠를 계속 쌓는 것이 목표였습니다.

시스템은 실제로 작동했고 32개의 글을 공개했습니다.

그런데 기대했던 결과로 이어지지는 않았습니다.

최근 3개월 Google Search Console 실적은 노출 262회, 클릭 5회였고, 이후 Google AdSense에 사이트를 등록했지만 ‘가치가 별로 없는 콘텐츠’ 문제로 승인받지 못했습니다.

이 일을 계기로 자동화 시스템을 더 개선하기 전에 이미 발행한 글부터 직접 다시 검토했습니다.

그리고 문제는 AI가 글을 자연스럽게 쓰지 못하는 데 있는 것이 아니라는 결론을 내렸습니다.

콘텐츠의 원천정보가 만들어지는 방식부터 바꿔야 했습니다.

자동화 자체는 잘 작동했습니다

처음 자동화 시스템을 만든 이유는 단순했습니다.

사람이 직접 모든 글을 작성하지 않아도 AI가 주제를 선정하고 자료를 조사해 글을 작성한 뒤 WordPress에 발행할 수 있다면 콘텐츠 생산량을 크게 늘릴 수 있다고 생각했습니다.

실제로 시스템을 구축했고 32개의 글이 공개됐습니다.

기술적으로 보면 자동화는 성공했습니다.

하지만 운영하고 나서 보니 중요한 차이가 있었습니다.

발행할 수 있는 글의 수와 발행할 가치가 있는 글의 수는 같지 않았습니다.

실제 검색 결과는 어땠을까

당시 Google Search Console의 최근 3개월 실적은 다음과 같았습니다.

• 총 클릭: 5회
• 총 노출: 262회
• 평균 CTR: 1.9%
• 평균 게재순위: 15.7

당시 Search Console 최근 3개월 실적. 총 262회 노출과 5회 클릭이 기록됐습니다.

페이지 색인 보고서에서는 색인 생성 URL 24개와 미색인 URL 32개가 확인됐습니다.

다만 이 숫자를 공개 글 32개와 직접 비교하지는 않았습니다. Search Console의 페이지 보고서에는 게시글뿐 아니라 리디렉션이나 중복 URL 등 다양한 URL이 포함될 수 있기 때문입니다.

중요하게 본 것은 숫자 자체보다 실제로 어떤 글을 발행하고 있었느냐였습니다.

AdSense에서는 ‘가치가 별로 없는 콘텐츠’ 문제가 표시됐습니다

Google AdSense에도 사이트를 등록했지만 광고 게재 승인을 받지 못했습니다.

표시된 문제는 ‘가치가 별로 없는 콘텐츠’였습니다.

AdSense 사이트 검토에서 표시된 ‘가치가 별로 없는 콘텐츠’ 문제.

여기서 한 가지는 분명하게 구분하려고 합니다.

Google이 AI로 작성했다는 이유로 이 사이트를 거절했다고 확인된 것은 아닙니다.

확인할 수 있는 사실은 AdSense에서 ‘가치가 별로 없는 콘텐츠’ 문제가 표시됐다는 것까지입니다.

AI 자동 생성 글이 많았기 때문에 승인되지 않았다고 단정하는 것은 제가 가진 증거보다 앞선 결론입니다.

대신 이 결과를 계기로 기존 콘텐츠를 직접 검토했고, 그 과정에서 자동 생성 방식의 문제를 발견했습니다.

첫 번째 문제: 공식 문서를 다시 작성한 글

기존 글 가운데 하나는 Windows Terminal 설치 방법을 다루고 있었습니다.

원천 자료는 Microsoft Learn의 Windows Terminal 설치 문서였습니다.

AI는 공식 문서를 바탕으로 설치 방법과 winget, MSI, PATH, 설치 후 실행 확인 등을 하나의 글로 재구성했습니다.

문장도 자연스러웠고 필요한 정보도 들어 있었습니다.

그런데 다시 읽으면서 이런 질문이 생겼습니다.

독자가 Microsoft 공식 문서 대신 이 글을 읽어야 할 이유가 무엇일까?

제가 Windows Terminal을 설치하면서 특정 문제를 해결한 경험이 들어간 것도 아니었고, 여러 방법을 직접 비교해서 얻은 판단이 있는 것도 아니었습니다.

공식 자료를 AI가 읽고 다시 설명한 것이 콘텐츠의 대부분이었습니다.

정보는 있었지만 제가 추가한 경험적 가치는 거의 없었습니다.

두 번째 문제: 실제로 겪지 않은 Troubleshooting

더 명확한 사례도 있었습니다.

‘Docker permission denied 오류: daemon socket 권한 문제 해결 방법’

제목만 보면 실제 Docker 문제를 해결한 기록처럼 보입니다.

본문에는 Docker 상태, 그룹 설정, 로그인 세션, socket 권한, Docker context 등을 확인하는 일반적인 troubleshooting 절차가 들어 있었습니다.

하지만 제가 이 오류를 직접 겪고 해결한 기록은 아니었습니다.

실제로 어떤 환경에서 오류가 발생했는지, 무엇을 시도했고 무엇이 실패했는지, 최종 원인이 무엇이었는지에 대한 실제 검증도 없었습니다.

AI가 알려진 원인과 해결 방법을 조합해 Troubleshooting 형태의 글을 만든 것입니다.

형식은 Troubleshooting이었지만 실제 troubleshooting 경험은 없었습니다.

문제는 AI 문장의 품질이 아니었습니다

여기까지 확인하고 나니 처음 생각했던 것과 다른 결론에 도달했습니다.

프롬프트를 더 정교하게 만들고 AI가 더 자연스럽고 자세한 글을 쓰게 한다고 해결될 문제가 아니었습니다.

기존 글도 문장은 자연스러웠고 정보량도 충분했습니다.

문제는 그보다 앞에 있었습니다.

제가 직접 경험하거나 판단한 내용이 원천정보에 없었습니다.

AI가 공식 문서를 더 잘 정리할 수는 있습니다.

일반적인 문제 해결 방법을 더 자세하게 설명할 수도 있습니다.

하지만 원천에 실제 경험과 검증이 없다면 프롬프트만으로 제가 직접 겪은 시행착오나 판단을 만들 수는 없습니다.

그것을 만들어내면 오히려 실제 경험이 아닌 내용을 경험처럼 쓰게 됩니다.

그래서 프롬프트가 아니라 콘텐츠 생산 구조 자체를 바꾸기로 했습니다.

32개 글 대부분을 정리했습니다

기존 글을 조금씩 수정해서 유지하는 방법도 있었습니다.

하지만 문제가 문장이나 SEO 수준에 있지 않다고 판단했기 때문에 대부분의 기존 콘텐츠를 정리했습니다.

기존 구조는 이랬습니다.

AI 주제 선정 → AI 조사 → AI 작성 → 자동 발행

앞으로는 이렇게 바꾸기로 했습니다.

실제 경험 → 증거 → 사람의 판단 → AI 조사 → AI 집필·편집 → 사람의 승인 → 발행

AI를 사용하지 않겠다는 의미는 아닙니다.

오히려 사람과 AI가 각각 무엇을 해야 하는지를 다시 정했습니다.

AI를 없앤 것이 아니라 역할을 바꿨습니다

새로운 방식에서는 글보다 먼저 실제 경험이나 자료가 있어야 합니다.

자동화 시스템을 만들었다면 왜 만들었는지, 어떤 구조를 선택했는지, 실제 결과가 어땠는지가 원천정보가 됩니다.

오류 해결 글이라면 실제 오류와 환경, 시도했던 방법, 최종 원인과 검증 결과가 있어야 합니다.

비교 글이라면 실제 요구사항과 비교 기준, 선택 이유가 있어야 합니다.

이런 원천정보는 사람이 제공합니다.

그다음부터는 AI를 적극적으로 활용합니다.

공식 자료를 찾아 사실을 확인하고, 필요한 내용을 조사하고, 글의 구조를 만들고, 초안을 작성하고, 반복되는 내용을 줄이고, 최종 글을 다듬는 작업은 AI가 잘할 수 있습니다.

반대로 AI가 대신 만들어서는 안 되는 것도 있습니다.

내가 무엇을 경험했는지, 왜 그런 선택을 했는지, 결과를 보고 어떤 판단을 내렸는지입니다.

자동화를 포기한 것이 아니라 자동화할 대상을 바꿨습니다

처음에는 사람의 개입을 최대한 줄이는 것이 좋은 자동화라고 생각했습니다.

실제로 그렇게 해서 콘텐츠 생산량을 늘릴 수 있었습니다.

하지만 이번 운영에서는 생산량만 늘리는 것으로 원하는 결과를 얻지 못했습니다.

그래서 지금은 자동화의 기준을 다르게 잡고 있습니다.

사람만 제공할 수 있는 원천정보까지 자동화하지 않는다.
그 원천정보를 좋은 콘텐츠로 만드는 반복 작업을 자동화한다.

이전보다 사람의 개입은 많아집니다.

직접 무언가를 해보고, 결과를 남기고, 왜 그런 판단을 했는지 설명해야 하기 때문입니다.

대신 AI가 인터넷에 있는 정보를 조합하는 것만으로는 만들기 어려운 콘텐츠가 남습니다.

이번 실패를 통해 바꾼 것은 AI 글쓰기 프롬프트 하나가 아닙니다.

무엇을 자동화하고 무엇을 사람이 직접 해야 하는지에 대한 기준 자체를 바꿨습니다.

Pragma Trail도 앞으로 이 기준으로 운영해볼 생각입니다.

변경한 방식이 실제 검색 유입과 AdSense 결과에 어떤 차이를 만드는지는 앞으로 직접 확인해보겠습니다.