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AI 검색은 전문성을 어떻게 국가별로 다르게 평가하는가
AI 검색은 전문성과 신뢰를 국가별로 다르게 평가한다. 글로벌 이력보다 로컬 신뢰 신호와 현지 데이터 연결성이 E-E-A-T 판단의 핵심으로 작동하며, 운영자는 번역 중심 전략을 넘어 시장별 엔티티와 로컬 신뢰 구조를 구축해야 한다.
전문성(E), 경험(Exp), 권위(A), 신뢰(T) 기반의 E-E-A-T 전략과 실전 적용 사례를 분석하는 섹션입니다.

AI 검색은 전문성과 신뢰를 국가별로 다르게 평가한다. 글로벌 이력보다 로컬 신뢰 신호와 현지 데이터 연결성이 E-E-A-T 판단의 핵심으로 작동하며, 운영자는 번역 중심 전략을 넘어 시장별 엔티티와 로컬 신뢰 구조를 구축해야 한다.

AI로 작성된 콘텐츠가 E-E-A-T에서 낮게 평가되는 이유는 자동화 기술 때문이 아니라, 경험·검증·책임이 결여된 신뢰 구조에 있다. 구글은 문장 완성도보다 콘텐츠 뒤에 있는 사람과 브랜드, 책임 주체의 실체를 점점 더 중요하게 평가한다. AI는 주체가 아닌 도구일 때만 E-E-A-T 기준에 부합할 수 있다.

구글과 네이버는 AI 시대에 신뢰할 수 있는 정보를 찾기 위해 경험·전문성·신뢰도를 핵심 평가 기준으로 강화하고 있다. 특히 E-E-A-T 전략은 저자·브랜드·콘텐츠의 신뢰 구조를 중시하며, 경험 기반 원본 정보가 SEO 성과를 좌우하는 요소로 자리 잡고 있다.