구글이 밝힌 2025년 검색 엔진 최적화(SEO) 전략 총정리

구글이 주최한 ‘Search Central Live Deep Dive Asia Pacific 2025’ 행사에서 2025년 검색 엔진 최적화(SEO)의 방향성을 발표했습니다. 이 글에서는 해당 행사 내용을 기반으로, 앞으로 주목해야 할 SEO 전략과 기술 요소를 정리해드립니다.

SEJ의 참석자가 작성한1일차, 2일차, 3일차에 대한 원문을 참고하시는 것도 좋을 듯 합니다.

2025년 검색 엔진 최적화 핵심 방향

사람 중심의 콘텐츠 제작
- 구글은 자연스럽고 전문적인 글쓰기를 선호
- AI보다는 실제 작성자의 경험과 지식을 담은 콘텐츠가 우대
멀티 미디어 콘텐츠에 최적화
- 이미지: 대체 텍스트 제공
- 영상: 자막 및 대본 제공
- 음성: 대화형 언어 최적화
- 텍스트 외에도 다양한 검색 수단에 대비
크롤링 예산을 모니터링할 것
- 서버 오류(5XX)는 신속히 수정
- 사이트 구조 단순화
- 빠르고 안정적인 응답 시간 유지
구글 서치 콘솔의 유용한 정보(추천)를 활용
유연한 자세를 가질 것 : AI 발전으로 트래픽 추세 등락 가능

콘텐츠 품질 평가 기준

인간 중심의 콘텐츠 우대

구글의 머신러닝 순위 알고리즘은 인간이 만든 콘텐츠 우대
자연어 패턴 이해, 진실하고 유용할 글에 보상 제공
AI가 생성한 텍스트는 색인에는 포함되지만 구글의 랭킹 시스템은 이를 학습하지 않음
명확한 구조, 관련성 있는 키워드, 견고한 내부 링크같은 SEO 기본은 여전히 중요
AI 기능에 대한 별도의 SEO 체크리스트는 없음
검색엔진을 위한 콘텐츠로 만들지 말 것

구글 품질 평가자 가이드라인

구글 품질 평가자 가이드라인에 정의된 주요 콘텐츠가 크롤링 및 색인 생성에서 가장 중요한 요소
주제를 주요 콘텐츠 영역으로 이동시키면 순위가 향상됨 : 특정 주제에 순위를 매기려면 해당 단어와 주제를 페이지의 중요한 영역에 넣을 것(사이트바-> 중앙 메인 콘텐츠로 이동시키면 가시성이 대폭 증가)
4가지 주요 기준
- 노력 : 콘텐츠는 검색 엔진이 아닌 사람을 위해 제작함. 시간, 기술, 직접적 경험을 명확하게 보여줄 것
- 독창성 : 콘텐츠는 독창적 연구, 새로운 분석, 기존보다 나은 뉴스 등 새로운 것을 제공할 것
- 재능 또는 기술 : 잘 작성되거나 명백한 오류가 없어야 함. 작성자가 전문가가 아니라 해도 검증 가능한 직접적인 경험을 보여 줄것
- 정확성 : 증거로 뒷받침되고 전문가 또는 대중이 동의하는 일관성이 있어야 함

기술적인 최적화 가이드

코어 업데이트란 무엇인가

온라인에 많은 주제가 포화 상태임
구글은 코어 업데이트를 통해 더 높은 품질의 결과를 보여주기 위한 것을 목표로 랭킹 매기는 방식을 개선하는 것임
코어 업데이트는 특정 웹사이트나 페이지를 대상으로 하지 않음

검색을 위한 토큰화

원시 HTML을 대규모로 검색 가능한 색인에 넣을 수 없음. 구글은 원시 HTML을 토큰(개별 단어나 구문)으로 나누어 색인에 저장
소프트 404는 주요 콘텐츠가 부족하거나 가치가 낮을 경우 해당 결함이 주변 섹션이 아니라 페이지의 핵심에 있다는 걸 보여주기 위해 중앙 주석이 표시됨

※ 중앙주석(centered annotation) :
– 구글이 “페이지 핵심 영역(main content)이 가치 없음” 이라고 판단할 때 분석 엔진 내부적으로 붙이는 신호.
– 예를 들어 본문(main content)이 아니라 사이드바나 푸터만 남아있다면, 그건 유용한 페이지가 아님
– 이런 경우 구글은 내부적으로 중앙(main content)에서 결함 발견됨 → centered annotation 적용함
– 이런 주석이 여러 신호와 함께 소프트 404 판정에 사용

※ 소프트 404(Soft 404)
– 서버는 정상 응답(200 OK)을 보내지만, 실질적인 콘텐츠가 없거나 가치가 낮아 구글이 내부적으로 404(페이지 없음)로 간주하는 페이지

크롤링과 인덱싱 구조

구글봇이 새로운 AI 기반 기능에 적응해 사이트의 크롤링 속도가 증가하고 있음. 크롤링 속도 가속화가 검색 순위 상승은 아님
서버오류(5XX)는 크롤링 예산을 낭비함. 4XX 코드는 일정과 우선 순위에 부정적 영향 가능성 있음
크롤링 예산= 크롤링 속도 제한(구글봇의 크롤링 가능한 속도) x 크롤링 수요(크롤링하는 양)
사이트 링크의 응답이 느리거나 링크가 연결 안되는 경우 전체적인 크롤링 프로세스가 느려질 가능성

크롤링-구글이 HTML을 분석하는 방법

HTML 파싱 -> 렌더링 및 자바스크립트 실행 -> 중복 제거 -> 특징 추출 -> 신호 추출
원시 HTML을 DOM으로 정규화 -> 헤더와 탐색 요소 찾기 -> 주요 콘텐츠가 어느 섹션에 있는지 파악. 이 과정에서 rel=canonical, hreflang, 링크 및 앵커, 그리고 meta-robots 태그와 같은 요소도 추출
반응형 웹사이트와 동적/적응형 웹사이트에 선호도는 없음
링크는 여전히 인터넷의 중요한 부분이며 새로운 페이지를 발견하고 사이트 구조를 결정하는 데 사용되며 순위를 매기는 데 사용

구글의 인덱싱 신호 요소

인덱싱 신호 요소 : 국가, 언어, https/보안 사이트, 코어웹바이털, Dofollow 링크들, 최신 콘텐츠, 스팸 정책 위반
인덱싱 신호 요소가 아닌 것들 : 도메인 연령과 이력, 구조화된 데이터, XML 사이트맵, 크롤링 가능성, 백링크의 양과 속도, Hreflang 태그, 내부 링크 구조(Logical Internal Linking), 가독성(readabality), 주제별 권위, 콘텐츠 내용의 깊이(Content Depth & Comprehensiveness), 검색 의도 일치 여부, H1 태그의 키워드, EEAT(경험, 전문성, 권위, 신뢰도)
인덱싱에 부정적인 신호를 보내는 페이지 : noindex, 만료되거나 기간 제한이 있는 콘텐츠, 소프트 404 및 누락된 중복, 순수한 스팸 또는 정책 위반
인덱싱은 신뢰성과 최종 사용자의 유용성을 모두 고려한 품질로 판단. 부정적인 신호가 명확한 페이지는 인덱싱에서 제외
404 또는 noindex가 많다는 것은 기술적인 문제이며 품질이 나쁘다는 것은 아님

웹사이트 중복

클러스터링 : 리디렉션, 콘텐츠 유사성, rel=canonical을 사용해 중복 페이지를 그룹화
콘텐츠 검사 : 공통 요소(boiler plate)는 무시하고 체크섬(checksum) 같은 기술을 사용해 중복을 식별 이때 중복으로 판단된 페이지가 “소프트 404″로 간주될 경우,그 페이지뿐만 아니라 같은 클러스터 전체의 품질에도 부정적 영향을 미칠 수 있음
영구적인 리디렉션(301)과 임시 리디렉션(302)는 둘다 크롤링과 클러스터링에 역할을 하지만 영구적 리디렉션만 클로스터의 정식 URL 선택에 영향을 미침
구글은 대표 URL을 선택할때 하이재킹(hijacking) 위험을 가장 중요하게 보고 사용자 경험을 두번째로, rel=canonical 등 사이트 소유자의 신호를 세번째로 고려함

구조화된 데이터는 왜 필요한가

스키마 마크업은 구글이 엔터티의 관계를 이해하고 LLM 기반 기능을 활성화하는데 도움
스키마는 순위 결정에는 사용되지 않음. 다만, 검색 결과 페이지에서 더 많은 클릭을 유도할 수 있음
구조화된 데이터는 일회성이 아니며 정기적으로 최신 상태를 유지해야 함
과도하거나 중복된 스키마는 페이지 크기만 키우고 추가적인 순위 향상 효과는 없음

지역 타게팅과 hreflang

hreflang을 통해 두개 언어의 중복된 콘텐츠를 처리
구글은 국가 코드 최상위 도메인, hreflang 주석, 서버 위치, 페이지의 언어와 통화, 다른 지역 웹사이트의 링크, 지역 비즈니스 프로필 신호 등을 지리적 타게팅 신호로 활용

robots.txt와 robots-meta tag

robots.txt는 크롤러가 가져오는 내용을 제어
메타 로봇 태그는 데이터가 다운스트림에서 어떻게 사용되는지 제어

검색 시장은 지금 전환기

검색 시장의 전환기

AI 혁신, 검색에 있어 대화형 방식, Z세대의 검색 방식 변화로 검색 시장에서 과거의 성공이 미래의 성공을 보장하지 않을것
구글은 ▲ 지속적인 테스트와 신규 기능 도입 ▲ SERP는 전통적인 링크에 영상과 AI 기능을 포함해 진화할 것 ▲ 변화하는 다양한 사용자 니즈를 해결할 것 ▲ 스팸 콘텐츠를 감소시킬 것 ▲ 트래픽 패턴은 변동이 심할 것이라고 밝힘

Z세대(18~24세)

2024년 대비 구글 렌즈 사용량이 64% 증가. 25년 상반기 구글 렌즈 검색 건수는 1천억건. 이 중 20%는 구매 등 상업적 의도를 가짐
Z세대의 10%는 검색창에 직접 입력하지 않고 써클 투 서치(Circle to Search) 또는 다른 AI 기반 경험을 통해 시작됨. SEO를 위해서는 이미지와 음성 쿼리 최적화가 필수적임

구글 검색의 진화

검색어가 길어지고 대화형으로 변경. 5개 이상 단어 검색 횟수가 짧은 단어 검색 횟수보다 1.5배 빠르게 증가. 텍스트 외에 음성, 이미지, 써클 투 서치를 자주 이용
AI 개요는 균형있는 요약을 생성하고 AI 모드는 쇼핑, 식당, 다중모드 검색에 유용
구글은 딥마인드의 추론모델을 검색에 도입해 텍스트, 이미지, 작업중심 안내를 단일 인터페이스에 통합해 더욱 풍부하고 섬세한 결과를 제공함

기타

AI 생성 이미지가 정보를 정확하고 효과적으로 전달한다면 문제 없음
구글은 LLM 기반의 SpamBrain을 통해 매일 400억개의 스팸 페이지 식별 (끝)