[!IMPORTANT] Google의 최근 세 가지 업데이트를 살펴보면 이미지 검색 측정, AI 콘텐츠 기준, 최신 정보 전달 방식을 다룹니다. 이 변화는 검색 이해의 범위를 넓힙니다.
검색 일을 오래 하다 보면 새로운 기술보다 그 기술을 사용하는 사람들의 행동이 더 흥미로울 때가 있습니다.
사람들은 왜 검색할까요?
필요한 정보를 찾기 위해서이기도 하지만, 어떤 것을 정확히 설명할 수 없기 때문에 검색하기도 합니다. 우리는 무언가를 알고 싶어도 그것의 이름을 모를 때가 있습니다. 길을 걷다 발견한 가방이 마음에 들지만 브랜드를 모를 수도 있고, 여행지에서 발견한 건물이 무엇인지 궁금하지만 정확한 이름을 모를 수도 있습니다.
예전에는 이런 순간에 검색창에 어떤 단어를 입력해야 할지 고민했습니다. 그런데 이제는 사진을 찍거나 화면에 보이는 물건을 선택하는 것만으로 검색을 시작할 수 있습니다. 검색이라는 행동이 조금씩 달라지고 있는 것입니다.
최근 Google이 발표한 세 가지 업데이트를 살펴보면서 이런 생각을 다시 하게 됐습니다.
- 첫 번째는 이미지 검색을 측정하는 새로운 방법입니다.
- 두 번째는 AI가 만들어내는 콘텐츠를 바라보는 기준입니다.
- 세 번째는 사람들이 직접 만들어내는 최신 정보를 검색 시스템에 전달하는 방법입니다.
언뜻 보면 서로 관련 없는 기술적 업데이트처럼 보입니다. 하지만 저는 이 변화들이 검색을 이해하는 데 필요한 관찰의 범위를 넓히고 있다고 생각합니다.
Signal 1. 검색어를 몰라도 검색할 수 있는 세상
Google Search Console에 무슨 변화가 있었을까요?
9월 24일 Google은 Search Console에 멀티모달 검색 성과 보고 기능을 추가한다고 발표했습니다. 멀티모달 검색이라는 용어가 조금 어렵게 느껴질 수 있지만, 우리가 일상에서 이미 경험하고 있는 검색 행동입니다.
Google Lens로 사진을 촬영하거나, 스마트폰 화면에 보이는 물건을 Circle to Search로 선택하는 것이 대표적인 예입니다. Google에 이미지를 직접 업로드하거나 Chrome에서 이미지 검색 기능을 사용할 수도 있습니다.
이번 업데이트를 통해 웹사이트 운영자는 이런 검색에서 발생하는 성과를 Search Console에서 별도로 확인할 수 있게 됐습니다. 검색 결과 실적 보고서뿐 아니라 생성형 AI 기능 보고서에서도 관련 데이터를 확인할 수 있도록 제공됩니다. Google은 이를 전 세계에 순차적으로 적용한다고 설명했습니다.
검색의 시작점이 달라지고 있습니다
우리는 오랫동안 검색을 언어를 입력하는 행동으로 생각했습니다. 무엇을 알고 싶은지 생각하고, 적절한 단어를 선택한 다음, 검색창에 입력하는 방식입니다. 그래서 검색 마케팅에서도 키워드는 매우 중요한 출발점이었습니다. 고객이 어떤 단어를 사용하는지 이해하는 것이 곧 고객의 의도를 이해하는 과정이었기 때문입니다.
그런데 이미지로 시작되는 검색에서는 조금 다른 일이 일어납니다. 사용자는 정확한 단어를 선택할 필요가 없습니다. 자신이 보고 있는 대상을 보여주는 것만으로 검색할 수 있습니다. 이는 단순히 검색 방법이 편리해진 것 이상의 의미가 있을 수 있습니다. 검색을 시작하기 위해 사용자가 자신의 궁금증을 언어로 정리해야 하는 부담이 줄어들기 때문입니다.
저는 사진을 좋아합니다. 사진은 때때로 언어보다 많은 정보를 담고 있습니다. 사진 속에는 형태와 색상뿐 아니라 장소와 시간, 주변의 환경이 함께 기록됩니다. 우리는 사진을 보면서 그 안에 담긴 맥락을 자연스럽게 이해합니다.
멀티모달 검색은 이런 시각적 맥락을 검색의 출발점으로 활용할 수 있도록 만들어 줍니다. 물론 이미지 검색이 모든 텍스트 검색을 대체하지는 않을 것입니다. 다만 검색이라는 행동이 더 다양한 방식으로 시작될 수 있다는 점은 분명해 보입니다.
이 변화에서 읽을 수 있는 신호
SEO에서는 그동안 이미지 파일명이나 alt text, 파일 크기 같은 요소를 많이 다뤘습니다. 앞으로도 이런 기본적인 최적화는 필요합니다. 하지만 이미지를 단순히 웹페이지에 포함된 요소로만 생각하는 것은 충분하지 않을 수 있습니다. 사용자가 이미지를 통해 어떤 질문을 시작할 수 있는지 생각해 볼 필요가 있습니다.
예를 들어 같은 가방 사진이라도 어떤 사람은 브랜드를 찾으려고 하고, 다른 사람은 비슷한 디자인을 찾으려고 할 수 있습니다. 또 다른 사람은 그 가방을 어디에서 구매할 수 있는지 궁금할 수도 있습니다. 같은 이미지에서도 서로 다른 검색 의도가 만들어질 수 있는 것입니다.
검색이 더 다양한 형태의 입력을 받아들이기 시작한다면, 콘텐츠를 만드는 사람 역시 사용자가 어떤 맥락에서 정보를 찾는지 더 넓게 바라볼 필요가 있겠습니다.
공식 발표
Google — Search Console의 웹 멀티모달 검색 실적 보고서 발표
2026년 9월 24일
Signal 2. AI로 더 많은 글을 만드는 것이 정말 좋은 전략일까요?
Google의 AI 콘텐츠 가이드가 개정됐습니다
10월 1일 Google은 생성형 AI 콘텐츠에 관한 공식 가이드를 개정했다고 발표했습니다.
이번 변화에서는 Search Quality Rater Guidelines와 연결해 대량 생성 콘텐츠와 독창성 및 추가 가치가 부족한 콘텐츠를 설명했습니다.
Google은 AI를 사용해 콘텐츠를 만드는 행위 자체를 금지하지 않습니다. AI는 정보를 조사하거나 콘텐츠의 구조를 정리하는 데 유용할 수 있습니다. 하지만 사용자를 위한 새로운 가치 없이 많은 페이지를 생성하는 것은 Google의 스팸 정책을 위반할 수 있습니다.
또한 생성형 AI로 만든 콘텐츠는 사람이 정확성과 신뢰성을 검토해야 한다고 설명하고 있습니다. 여기에는 본문뿐 아니라 제목, 메타 설명, 구조화 데이터, 이미지의 대체 텍스트도 포함됩니다.
한편 검색 품질 평가자의 개별 평가가 검색 순위에 직접적인 영향을 주는 것은 아니라고 명확히 설명합니다. 이번 변화는 새로운 알고리즘이 발표됐다는 의미보다는 AI 콘텐츠를 평가하는 관점을 더 분명하게 설명했다는 의미에 가깝습니다.
우리가 더 많이 만들 수 있게 됐다는 것
AI가 등장하면서 콘텐츠를 만드는 일은 훨씬 쉬워졌습니다. 예전에는 글 하나를 작성하기 위해 자료를 조사하고, 목차를 구성하고, 문장을 여러 번 다듬어야 했습니다. 지금은 AI를 이용해 이런 과정의 상당 부분을 빠르게 진행할 수 있습니다.
하지만 만드는 일이 쉬워졌다고 해서 좋은 콘텐츠가 자동으로 만들어지는 것은 아닙니다. 콘텐츠의 양과 콘텐츠의 가치는 다른 문제이기 때문입니다.
예를 들어 자동차 정보를 제공하는 사이트를 생각해 보겠습니다.
AI를 이용하면 자동차 모델의 제원과 가격, 성능 데이터를 바탕으로 수천 개의 소개 페이지를 만들 수 있습니다. 그런데 모든 페이지가 비슷한 문장으로 구성되고, 이미 공개된 정보만 다시 정리한다면 사용자는 그 페이지에서 무엇을 새롭게 얻을 수 있을까요?
반대로 같은 데이터를 사용하더라도 실제 운전 경험이나 모델 간의 차이, 구매를 고민하는 사람이 놓치기 쉬운 내용을 추가한다면 조금 다른 콘텐츠가 될 것입니다. 저는 AI 콘텐츠를 생각할 때 이 차이가 중요하다고 봅니다.
더 많이 만들 수 있다는 것과 더 좋은 정보를 제공할 수 있다는 것은 같은 의미가 아닙니다.
이 변화에서 읽을 수 있는 신호
AI를 활용하는 능력은 앞으로 점점 더 보편적인 역량이 될 것입니다. 콘텐츠 생산 과정에서 AI를 사용하는 것 자체가 특별한 경쟁력이 되기는 어려울 수 있습니다.
그렇다면 무엇이 달라져야 할까요?
저는 좋은 질문을 만드는 능력과 실제 사용자에게 필요한 정보를 판단하는 능력이 더 중요해질 것이라고 생각합니다. 어떤 정보를 제공해야 하는지 결정하는 일입니다. AI가 만들어낸 결과가 충분한 가치를 갖고 있는지 판단하는 일입니다.
그리고 이미 존재하는 정보에 무엇을 추가해야 사용자가 더 나은 결정을 내릴 수 있는지 고민하는 일입니다. 콘텐츠 제작의 효율성이 높아질수록 오히려 콘텐츠를 바라보는 사람의 판단이 더 중요해질 수 있습니다.
Google의 이번 가이드는 그 문제를 다시 생각하게 하는 신호로 읽힙니다.
공식 발표
Google — 웹사이트에서 생성형 AI 콘텐츠를 사용하는 것에 관한 안내
Google Search Central — 공식 문서 변경 이력
2026년 10월 1일 개정 공지
Signal 3. 검색은 사람들의 최신 경험을 더 빠르게 이해하려 합니다
UGC Fresh Data Program은 무엇일까요?
10월 8일 Google은 UGC Fresh Data Program 에 관한 공식 문서를 공개했습니다.
UGC는 사용자가 직접 만든 콘텐츠를 의미합니다. 인터넷 커뮤니티의 게시글, 제품 리뷰, 질문과 답변, 소셜 플랫폼의 게시물 등이 여기에 해당합니다.
이번 프로그램은 일정한 조건을 충족한 대규모 UGC 플랫폼이 최신 콘텐츠와 사용자 상호작용 정보를 Google에 전달할 수 있도록 하는 프로그램입니다.
Google은 승인된 플랫폼에 전용 데이터 수집 경로를 제공할 수 있다고 설명합니다. 가능한 한 최신 콘텐츠를 빠르게 전달하고, 사용자 참여 지표 역시 주기적으로 갱신하는 방식입니다. 다만 일반적인 웹사이트에 새로운 색인 생성 방법을 제공하는 것은 아닙니다.
프로그램에 참여할 수 있는 플랫폼에는 콘텐츠의 품질과 규모, 기술적 연동 능력 등 별도의 조건이 적용됩니다. 또한 프로그램 참여가 Google 검색 노출을 보장하지도 않습니다.
사람들의 경험은 왜 흥미로운 정보일까요?
여행을 준비한다고 생각해 보겠습니다.
여행지의 공식 홈페이지에는 운영 시간과 위치, 입장료 같은 정확한 정보가 정리되어 있습니다. 하지만 실제로 방문한 사람이 남긴 이야기는 조금 다릅니다. 생각보다 사람이 많았다는 이야기. 사진에서 보았던 것과 실제 풍경이 달랐다는 이야기. 예상하지 못했던 곳에서 좋은 시간을 보냈다는 이야기. 이런 정보들은 공식적인 설명과는 다른 가치를 가집니다.
정보가 만들어진 시간과 상황, 그것을 경험한 사람의 관점이 담겨 있기 때문입니다. 물론 사용자 경험이 담겨 있다고 해서 모든 정보가 정확하거나 신뢰할 만한 것은 아닙니다. 그래서 좋은 검색 경험에서는 공식적인 정보와 실제 사용자의 경험을 함께 이해하는 것이 중요할 수 있습니다.
이번 Google의 프로그램은 최신 UGC 콘텐츠를 더 빠르게 수집하고 처리하려는 시도입니다. 이러한 변화는 검색 시스템이 빠르게 갱신되는 사람들의 이야기를 어떻게 다루려 하는지 살펴볼 기회를 제공합니다.
이 변화에서 읽을 수 있는 신호
과거에는 콘텐츠를 얼마나 많이 만들고 검색엔진에 노출하는지가 중요한 질문이었다면, 이제는 그 콘텐츠가 어떤 맥락에서 만들어졌는지도 생각해 볼 필요가 있습니다.
- 누가 작성했을까요?
- 언제 만들어진 정보일까요?
- 어떤 경험을 바탕으로 작성됐을까요?
- 그 정보는 지금도 유효할까요?
이 질문들은 모든 검색 결과의 순위를 결정하는 공식은 아닙니다. 하지만 사용자가 정보를 평가할 때 중요하게 생각하는 요소이기도 합니다.
검색 시스템이 최신 사용자 콘텐츠를 수집하는 방식을 발전시키는 흐름을 보면서, 콘텐츠의 맥락이 얼마나 중요한지 다시 생각하게 됩니다.
공식 발표
Google — UGC Fresh Data Program
2026년 10월 8일 공식 문서 추가
최근 세 가지 신호가 가리키는 방향은?
이미지 검색, AI 콘텐츠, 최신 사용자 생성 콘텐츠. 세 가지는 서로 다른 기술적 문제를 다룹니다.
그런데 이 변화들을 함께 살펴보면 검색을 이해하는 방식이 조금씩 넓어지고 있다는 생각이 듭니다.
- 첫 번째 변화에서는 사용자가 정보를 찾기 위해 반드시 정확한 단어를 입력하지 않아도 된다는 사실을 확인했습니다.
- 두 번째 변화에서는 콘텐츠를 만드는 기술보다 실제 사용자에게 제공하는 가치가 중요하다는 점을 다시 확인했습니다.
- 세 번째 변화에서는 빠르게 변화하는 사용자 콘텐츠를 검색 시스템이 어떻게 수집하고 처리하려는지 살펴봤습니다.
검색의 입력 방식과 콘텐츠 생산 방식, 정보의 수집 방식이 서로 다른 방향에서 확장되고 있는 것입니다. 저는 오래전부터 검색을 키워드만으로 이해하는 것에는 한계가 있다고 생각했습니다. 키워드는 사용자가 어떤 문제를 해결하려고 하는지 보여주는 단서입니다.
하지만 키워드 자체가 사용자의 모든 의도를 설명하지는 못합니다. 같은 단어를 검색하더라도 사용자의 상황과 목적은 다를 수 있습니다. 어떤 사람은 정보를 알아보기 위해 검색하고, 다른 사람은 구매를 결정하기 위해 검색합니다. 또 어떤 사람은 무엇을 검색해야 할지조차 모르는 상태에서 탐색을 시작합니다.
그래서 검색을 이해한다는 것은 결국 사용자를 이해하는 일과 연결된다고 생각합니다. 이번 세 가지 변화는 그 생각을 다시 확인하게 만든 계기였습니다.
SEO/GEO 전략에 던지는 신호는?
이번 변화가 기존 SEO 전략을 버려야 한다는 의미는 아닙니다.
웹사이트의 정보 구조를 잘 설계하고, 검색로봇이 콘텐츠를 발견할 수 있도록 만들고, 사용자가 원하는 정보를 제공하는 기본적인 원칙은 여전히 중요합니다.
다만 앞으로는 몇 가지 질문을 더해 볼 수 있겠습니다.
- 이미지에서 검색을 시작하는 사용자는 무엇을 알고 싶어 할까요?
- AI가 만들어낸 콘텐츠는 실제로 사용자에게 어떤 가치를 제공할까요?
- 사용자가 직접 만들어낸 최신 정보는 기존 콘텐츠와 어떤 차이가 있을까요?
- 그리고 검색 시스템은 우리의 콘텐츠를 어떤 맥락으로 이해하고 있을까요?
저는 SEO와 GEO를 서로 완전히 다른 영역으로 나누기보다, 검색 사용자를 이해하는 관점에서 연결해 볼 필요가 있다고 생각합니다. 새로운 검색 기술이 등장하더라도 사용자가 정보를 찾고 문제를 해결하려는 목적 자체가 사라지는 것은 아니기 때문입니다.
다만 검색을 시작하는 방법과 정보를 발견하는 과정이 달라지고 있습니다. 그 변화에 따라 콘텐츠를 구성하고 설명하는 방식 역시 조금씩 달라질 수 있을 것입니다.
여기에서 중요한 것은 새로운 기술이 등장할 때마다 정답을 서둘러 만드는 것이 아닙니다. 변화가 어떤 방향으로 움직이는지 관찰하고, 기존에 알고 있던 사실과 연결해 보는 일입니다.
이번 회차에서 지켜볼 신호
이번 10월 첫 번째 Search Signals에서는 세 가지 질문을 남겨보려고 합니다.
- 첫 번째는 이미지에서 시작되는 검색이 실제 웹사이트의 검색 성과에서 얼마나 의미 있는 비중을 차지하게 될지에 관한 질문입니다.
- 두 번째는 AI 콘텐츠의 생산이 보편화되는 환경에서 콘텐츠의 독창성과 추가 가치를 어떻게 판단할 것인지에 관한 질문입니다.
- 세 번째는 사용자들의 최신 경험이 검색 시스템에서 어떤 방식으로 수집되고 활용될지에 관한 질문입니다.
아직 이 질문들에 대한 명확한 정답이 있는 것은 아닙니다. 앞으로의 공식 업데이트와 실제 데이터를 통해 조금씩 확인해 봐야 할 것 같습니다. 다만 한 가지 생각은 조금 더 분명해졌습니다.
검색을 잘 이해하기 위해서는 검색 기술뿐 아니라 검색하는 사람을 계속 관찰해야 한다는 것입니다.
Search Signals에서는 앞으로도 검색 환경의 작은 변화들을 모아 그 안에서 어떤 흐름이 나타나는지 살펴보려고 합니다. 새로운 기능을 소개하는 데서 끝나는 것이 아니라 그 변화가 우리의 생각과 일하는 방식에 어떤 질문을 던지는지 이야기해 보겠습니다.
About Search Signals
Search Signals는 Google, NAVER 등 주요 검색 플랫폼의 공식 업데이트를 바탕으로 검색 환경의 변화를 관찰하는 시리즈입니다. 공식 발표의 내용을 살펴보고, 그 변화가 SEO/GEO 전략과 디지털마케팅에 어떤 의미를 가질 수 있는지 생각해 봅니다. 정답을 제시하기보다 변화가 가리키는 방향을 관찰하는 데 집중합니다. 매월 15일과 말일에 새로운 이야기를 공유합니다.