구글 SEO, 30년 검색 역사가 알려 주는 것·서치서울 강연 요약 2편: Google 사례

구글 SEO를 해 온 분이라면 “SEO는 이제 끝났다”는 말을 몇 번이나 들어 보셨을 텐데요. AI 오버뷰가 검색 결과 맨 위를 차지하고 구글 AI 검색으로 바로 답을 얻는 사람이 늘면서, 이번에는 정말 끝난 게 아니냐는 이야기도 나옵니다. 지금 하는 일이 앞으로도 의미가 있을지 불안한 게 당연하죠.

이 불안에 대한 답을 지난 9월 열린 2026 서치서울(Search Seoul)에서, 그것도 구글 검색팀에게서 들을 수 있었습니다. Google Search Team의 Gary Illyes 연사는 강연 「블루 링크에서 유니버설 검색을 거쳐 AI Overviews까지(The Long View: From Blue Links to Universal Search to AI Overviews)」에서 30년 검색 역사를 돌아보며, 검색이 크게 바뀔 때마다 같은 사이클이 반복돼 왔다고 짚었습니다. 강연 내용을 통해 검색이 어떻게 변해 왔고, 그 변화 속에서도 살아남는 콘텐츠는 무엇인지 함께 살펴보세요.

구글 SEO, 이번엔 정말 끝났을까?

검색이 크게 바뀔 때마다 똑같은 패닉이 찾아왔습니다. “SEO가 죽는다”, “오픈 웹이 죽는다”는 이야기죠. 하지만 한발 물러나 역사를 보면 다른 그림이 보입니다.

먼저 기기와 네트워크가 바뀝니다. 광대역 인터넷, 휴대폰, VR 헤드셋처럼 새로운 기술이 나오고 사람들이 쓰기 시작하죠. 그러면 사용자의 행동이 바뀌고, 이 사람들을 돕기 위해 검색이 바뀝니다. 정보를 찾기가 쉬워지면 사람들은 여유가 생겨 더 많은 것을 궁금해하고, 또 새로운 방식으로 검색하고 싶어 합니다. 그렇게 사이클이 다시 시작되죠. 이 사이클은 멈추지 않았고, SEO와 오픈 웹은 그때마다 사라지지 않았습니다.

열 개의 파란 링크와 페이지랭크는 어떻게 나왔을까?

1990년대 초반 인터넷 이야기로 돌아가보겠습니다. 깜빡이는 배너 광고와 사람이 손으로 정리한 디렉토리가 가득하던 시절, 초기 검색엔진은 조작하기가 무척 쉬웠다고 해요. 페이지 맨 아래 흰 바탕에 흰 글씨로 키워드를 잔뜩 넣기만 해도 순위가 올랐다는 겁니다. 그런데 새로 나온 구글은 배너 하나 없이 열 개의 파란 링크만 즉시 보여 줬고, 같은 방법이 통하지 않았다고 합니다.

웹이 빠르게 커지자 사람이 하나씩 등록하던 디렉토리는 속도를 따라가지 못했습니다. 그래서 검색엔진은 Googlebot 같은 크롤러로 링크를 따라가며 새 페이지를 자동으로 찾기 시작했죠. 그러자 이번에는 저품질 페이지가 쏟아졌습니다. 구글의 답은 페이지랭크였습니다. 페이지 속 글만 보고는 믿을 수 없으니, 좋은 링크가 많이 가리키는 페이지일수록 믿을 만하다고 본 거죠. 이 방법도 결국 악용됐지만, 몇 년 동안은 스팸을 크게 줄였다고 합니다.

열 개의 파란 링크는 흔히 낭만적인 디자인처럼 기억되지만, 연사는 속도 때문에 나온 절박한 선택이었다고 말했습니다. 당시 다른 검색엔진은 결과를 한참 기다려야 했는데, 구글은 결과를 약 200밀리초 안에 보여 주고 싶었다는 거죠. 그래서 사용자에게 필요 없는 건 모두 빼고, 꼭 필요한 링크만 남긴 것입니다.

콘텐츠 대량생산은 이번이 처음이 아닙니다

연사는 검색 품질을 가르는 기준으로 발행 비용을 꼽았습니다. 글 하나를 발행하는 비용이 떨어지면 웹 전체의 품질도 함께 떨어진다는 겁니다. 사람이 직접 쓰던 시절에는 그 비용이 일종의 과속방지턱이었지만, 데이터베이스에서 자동으로 페이지를 찍어내던 스크립트가 등장하고, 지금은 발행 비용이 거의 0이 됐습니다. 도시 이름만 바꾼 “달라스 최고의 배관공”, “오스틴 최고의 배관공” 같은 페이지도 그렇게 만들어지죠.

이런 자동 발행의 물결이 지난 30년간 이번이 세 번째라고 합니다. 첫 물결은 2011년 Panda 업데이트로 정리됐고, 이후 퍼블리셔들은 발행에 사람의 손길이 필요하다는 걸 깨달았다고 해요. 그리고 지금, 생성형 AI로 대량 발행이 다시 쉬워졌습니다. 구글은 이번에도 스팸 대응 시스템과 함께, 문서가 새로운 정보를 더하는지, 아니면 이미 있는 내용을 요약하는 데 그치는지를 가려내는 분류기를 쓰며 적응하고 있다고 합니다.

“어떻게 발행됐는지는 정말 신경 쓰지 않습니다.”

Gary Illyes, Google Search Team

중요한 건 자동화 자체를 처벌하지 않는다는 점입니다. 구글이 보는 건 발행 방식이 아니라 결과물의 품질이고, 품질 시스템은 사용자가 비슷비슷한 저품질 페이지를 뒤지지 않아도 되도록 만들어졌다는 거죠. AI로 만들었는지가 아니라, 사용자에게 새로운 가치를 주는지가 기준입니다.

구글이 품질을 보는 두 가지 질문

2003년 플로리다 업데이트 때만 해도 구글은 예고 없이 알고리즘을 바꿨지만, 지금은 오히려 너무 많이 설명한다는 말을 들을 정도라고 합니다. 대표적인 예가 검색 품질 평가 가이드라인입니다. 구글은 여러 나라의 실제 사람들, 즉 검색 품질 평가자에게 검색 결과가 좋은지 판단하게 하고, 그 기준을 이 가이드라인에 담아 공개합니다. 평가자들은 두 가지를 묻습니다.

1. 니즈 충족: 이 결과가 사용자의 문제를 번거로움 없이 해결했는가?
2. 페이지 품질과 노력: 이 페이지에 자체 데이터나 직접 만든 도구처럼 실제 사람의 노력이 담겨 있는가, 아니면 클릭만 노리는가?

이렇게 사람이 내린 평가는 구글의 순위 모델을 학습시키는 데 쓰입니다. 그리고 검색에서 가장 많이 걸러지는 건 템플릿 페이지라고 해요. 예전에는 도어웨이 페이지라 불렀던 것으로, 도시 이름 같은 단어 몇 개만 바꿔 같은 페이지를 여러 번 발행하는 방식입니다. 반대로 계산기나 비교 도구처럼 사용자가 무언가를 해낼 수 있게 돕는 페이지는 높게 평가받습니다. 단어만 바꿔 찍어낸 페이지라면 살아남기 어렵고, 그렇지 않다면 경쟁에 나설 자격이 있다는 것이 연사의 정리입니다.

유니버설 검색부터 BERT까지, 검색은 사용자를 따라 바뀌었다

2006~2007년쯤 구글 엔지니어들은 사람들이 검색어 뒤에 ‘동영상’, ‘이미지’를 붙인다는 걸 발견했습니다. 그래서 파란 링크 사이에 이미지, 동영상, 뉴스를 섞어 보여 주는 유니버설 검색을 내놓았죠. 개기일식을 검색하는 사람은 논문보다 사진과 영상을 원한다는 걸 알게 된 겁니다.

그러자 신선도 문제가 드러났습니다. 당시 인덱스는 2주에 한 번 갱신돼, 지금 진행 중인 일식을 검색해도 2주 전 기사가 나왔거든요. 구글은 거의 모든 것을 몇 초 안에 반영하도록 인덱싱 시스템을 다시 만들었고, 이것이 2010~2011년의 Caffeine으로 이어졌습니다. 이후에도 JavaScript로 넣은 글을 읽기 위해 막대한 비용을 들였고, 사물과 개념을 이해하려고 지식 그래프를, 문장을 제대로 이해하려고 BERT를 도입했습니다. 모든 변화의 출발점은 사용자가 무엇을 필요로 하는가였습니다.

AI 오버뷰(AI Overview)는 어떻게 작동할까?

“LLM은 아무것도 모릅니다.”

Gary Illyes, Google Search Team

연사는 LLM을 뛰어난 즉흥극 배우에 비유했습니다. 앞 단어를 보고 다음 단어를 그럴듯하게 이어 갈 뿐, 스스로 아는 지식은 없다는 거죠. 그래서 검색 결과에 기대어 답하게 하는 그라운딩이 필요합니다. 그래야 답이 어느 정도 사실에 기반하게 되지만, 인터넷 자체가 완벽하지 않으니 이것도 완벽하지는 않다고 덧붙였습니다.

AI overview는 사용자의 질문을 여러 검색어로 넓혀 실시간 인덱스에서 찾고(쿼리 팬아웃), 그 결과를 모아 답을 만듭니다. 이런 방식이 필요해진 이유는 검색어가 달라졌기 때문입니다. 연사에 따르면 2015년쯤에는 매일 들어오는 검색어의 15%가 처음 보는 검색어였고, 사람들은 점점 길게, 말하듯 묻기 시작했습니다. “키 큰 가족과 차멀미하는 강아지를 태우고 눈 덮인 산길을 달릴 흰색 SUV를 어떻게 골라야 할까?” 같은 질문에 한 번에 답하는 웹페이지는 없죠. 그렇다고 사용자를 놓칠 수는 없으니, 질문의 일부라도 답해 주는 구체적인 페이지로 안내하는 것이 AI 오버뷰의 역할입니다. 사진을 찍어 묻는 사람을 위한 Google Lens도 이미지를 쪼개 같은 방식으로 찾습니다.

검색은 결국 배관입니다

연사는 지금 GEO나 AI 최적화라고 부르는 일도 결국 SEO는 여전히 여기 있다는 이야기라고 정리했습니다. 오픈 웹도 사라지지 않았고, 검색은 여전히 같은 가정 위에서 사용자를 돕기 위해 움직인다는 겁니다.

“검색은 그저 배관입니다.”

Gary Illyes, Google Search Team

사용자를 인터넷의 아주 구체적인 콘텐츠에 이어 주는 배관이라는 뜻입니다. 그러니 무엇을 하든 사용자의 니즈를 채우는 데 집중하면 변화에 흔들릴 이유가 없다는 거죠. 지금까지 검색이 바뀔 때마다 “SEO가 끝났나?”를 물었다면, 앞으로는 “이 변화 속에서 사용자는 무엇을 필요로 하는가?”를 물어 보세요.

편집자 노트: 긴 질문 속 조건은 검색어에 먼저 나타납니다

연사가 예로 든 SUV 질문을 떠올려 볼까요? 긴 질문에 한 번에 답하는 페이지는 없지만, AI 오버뷰는 질문을 여러 검색어로 쪼개 조건 하나하나에 답하는 페이지를 모읍니다. 그렇다면 사람들이 SUV를 찾을 때 실제로 어떤 조건을 붙이는지 아는 게 도움이 되겠죠. 리스닝마인드로 조회해 보면 ‘SUV 추천’은 월 1만 1,466회 검색되고, 여기에 ‘소형’, ‘7인승’, ‘4륜구동’, ‘차박’ 같은 조건이 붙습니다. 특히 ‘4륜구동 SUV 추천’은 최근 3개월 증가 추세(+128%)인데요. 이런 조건 하나에 제대로 답하는 페이지가 긴 질문 속에서 선택될 기회를 얻습니다.

우리 카테고리도 같은 방법으로 볼 수 있습니다. 리스닝마인드에서 쿼리 파인더에서 키워드를 검색하면 검색량과 함께, 해당 검색어와 함께 가장 많이 검색하는 키워드를 토픽으로 묶어 확인할 수 있습니다. 사람들이 어떤 조건을 붙이는지, 그 조건이 늘고 있는지 줄고 있는지 확인할 수 있어요. 무료 체험에서 우리 카테고리 키워드에 붙는 조건부터 살펴보세요.

※ 해당 글은 서치서울 2026의 「블루 링크에서 유니버설 검색을 거쳐 AI Overviews까지(The Long View: From Blue Links to Universal Search to AI Overviews)」강연을 요약 및 재편집한 글입니다.

구글 SEO 자주 묻는 질문

참고 자료
· Gary Illyes(Google Search Team), 서치서울 강연 「블루 링크에서 유니버설 검색을 거쳐 AI Overviews까지(The Long View: From Blue Links to Universal Search to AI Overviews)」