SEO를 위한 생성형 AI 활용

7장. AI의 위험과 과제

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

2장에서는 생성 AI의 한계에 대해 논의했습니다. 이 장에서는 이러한 한계로 인해 파생되는 위험과 과제를 살펴봅니다. 한계와 위험은 별개의 개념이지만 서로 연관된 개념이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 한계는 AI가 할 수 없는 것을 설명합니다. 예를 들어, 생성형 AI는 이전에 공개된 데이터를 통해서만 인사이트를 제공할 수 있으며, 필요한 정보를 제공하는 데이터를 먼저 수집하지 않고는 아무것도 '알 수' 없습니다.

이러한 AI의 한계는 리스크로 이어지며, 이는 SEO, 브랜드 및 수익에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 다양한 위험으로 인해 소송, 검색 엔진 순위 하락, 브랜드 손상, 잠재적 벌금 등 수익에 영향을 미치는 결과가 발생할 수 있습니다. 그러나 AI의 많은 위험은 사람의 신중한 검토를 통해 완화할 수 있습니다. AI가 반복적인 SEO 작업을 수행하는 데 드는 오버헤드와 시간을 줄여주는 만큼, 인간 검토자의 비판적 사고 없이는 제대로 작동할 수 없습니다.

이 장에서는 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 함정과 이를 극복할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 2장(그림 2-3)의 가트너 하이프 사이클( )을 기억한다면, 그 단계 중 하나는 환멸입니다. AI의 많은 함정이 환멸의 원인이 될 수 있지만, 이 장에서도 논의할 올바른 전략을 통해 이러한 문제를 관리할 수 있습니다.

궁극적인 위험: 저품질 콘텐츠

SEO 전문가가 하는 일의 핵심은 사용자에게 사실적이고 통찰력 있는 매력적인 콘텐츠를 찾을 수 있는 장소를 제공함으로써 인터넷에 가치를 더하는 사이트를 만드는 것입니다. 이 목표를 잊는 순간 모든 것을 잃게 되며, AI를 부적절하게 사용하면 잘못된 길로 갈 수 있습니다. AI는 강력한 도구이지만, 그 힘에는 올바르게 사용해야 할 책임도 따릅니다.

이러한 위험의 대부분은 콘텐츠를 대규모로 생성하는 데서 비롯됩니다. 몇 년 전만 해도 대규모로 콘텐츠를 제작했다면 일주일에 여러 편을 제작하는 작가들이 있었을 것입니다. 우수한 인간 작가는 일반적으로 일주일에 수백 개에서 수천 개의 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI에 비해 상대적으로 낮은 품질의 콘텐츠를 생성하는 비율이 낮습니다. 저품질 콘텐츠의 비율은 규모가 커질수록 증가하기 때문에 AI가 생성하는 대부분의 콘텐츠는 모호하고 매력적이지 않으며 빈 텍스트처럼 느껴지는 경우가 많습니다.

Google이 콘텐츠에서 저품질 신호를 포착하면 검색 엔진 트래픽이 크게 감소할 가능성이 높습니다. 따라서 콘텐츠에서 발견되는 무수히 많은 문제를 검토하고 수정할 수 있는 대규모 인력이 없는 한, 콘텐츠 생성 AI를 사용하여 대규모(주당 수백 개를 의미)로 콘텐츠를 제작하지 않는 것이 좋습니다.

Google 알고리즘은 사이트에 품질이 낮은 콘텐츠가 있을 수 있다는 것을 알고 있으며, 콘텐츠가 도움이 되지 않고 흥미를 끌지 ...