E-E-A-T 80개 시그널 체크리스트: Google 특허로 본 AI 시대 신뢰도 구축법
Google 특허 47개 분석으로 추출한 80개 시그널. Document/Domain/Source Entity 3단계 레벨별 평가 메커니즘
우리 사이트가 ChatGPT에 인용될 만큼 신뢰받고 있을까요? 이걸 어떻게 확인하죠?
Google은 이걸 E-E-A-T라고 불러요. Experience(경험), Expertise(전문성), Authoritativeness(권위성), Trustworthiness(신뢰성)의 약자예요. 쉽게 말해 "진짜 전문가가 쓴 믿을 만한 글인가?"를 판단하는 기준이에요.
그런데 "전문성을 높이세요"라는 조언만 들으면 뭘 해야 할지 막막하죠. Google 특허 47개를 분석한 Olaf Kopp의 연구에서 80개 구체적 신호가 나왔어요. 글 하나, 사이트 전체, 저자 개인을 각각 평가하는 3단계 체계예요.
이 기준은 Google 검색뿐 아니라 ChatGPT, Claude가 인용할 콘텐츠를 고르는 필터이기도 해요. 오늘 바로 체크할 수 있는 핵심 항목을 정리해드릴게요.
핵심 요약
- E-E-A-T는 경험, 전문성, 권위성, 신뢰성의 약자예요. Google이 '이 콘텐츠 믿어도 되나?' 판단하는 기준이에요
- Google 특허 47개를 분석하면 80개 구체적 신호가 나와요. 글 하나, 사이트 전체, 저자 신뢰도를 각각 평가해요
- ChatGPT, Claude도 이 기준으로 인용할 콘텐츠를 골라요. AI 검색에 노출되려면 신뢰 신호 구축이 필수예요
기존 E-E-A-T 가이드가 왜 막연한가요?
대부분의 가이드는 "전문성을 높이세요", "신뢰를 쌓으세요" 수준에서 끝나요. 그래서 뭘 해야 하는지 모르겠죠. Google 특허 47개를 분석하면 구체적인 80개 체크 항목이 나와요.
Google은 점수가 아니라 등급으로 판단해요
E-E-A-T는 100점 만점 점수가 아니에요. Google은 "스팸, 낮음, 중간, 좋음" 같은 등급으로 분류해요. 우리는 "좋음" 등급을 받기 위한 핵심 항목을 정리했어요.
3단계 평가 구조가 뭔가요?
글 하나(Document), 사이트 전체(Domain), 저자 개인(Source Entity)로 나눠서 신뢰도를 판단해요. 결과적으로 한 글만 좋아서는 안 되고, 사이트 권위와 저자 전문성도 함께 봐요.
| 레벨 | 평가 대상 | 핵심 질문 |
|---|---|---|
| Document | 글 하나하나 | 이 글이 신뢰할 만한가? |
| Domain | 사이트 전체 | 이 사이트가 권위 있는가? |
| Source Entity | 저자/출판사 | 이 저자가 전문가인가? |
글 하나의 신뢰도는 어떻게 판단하나요?
출판 후에도 지속적으로 링크를 받는지, 정보가 독창적인지, 권위 있는 출처를 인용했는지를 봐요. 결과적으로 한 번 쓰고 끝이 아니라 꾸준히 업데이트하고 인용받아야 해요.
특허는 "Steady stream of incoming links long after publication"을 명시했어요. 글이 나온 뒤에도 계속 링크받으면 신뢰받는다는 거예요.
Document Level 핵심 체크리스트
글 하나의 신뢰도를 높이려면 AI가 인용하기 쉬운 구조를 만들어야 해요. Answer Capsule 전략은 질문 형태 H2 아래 120-150자 답변을 넣는 방법으로, 인용된 포스트의 72.4%가 사용했어요.
Document Level 체크리스트 10개
✓ 출판 후 3개월 이상 지속적으로 링크 유입
✓ 다른 곳에 없는 독창적 데이터 포함
✓ 최소 3개 이상 권위 출처 인용
✓ 6개월마다 업데이트 날짜 명시
✓ 문법 오류 0개, 깔끔한 레이아웃
✓ 연관 주제 내부 링크 3개 이상
✓ 저자 이름과 프로필 링크 명시
✓ 스키마 마크업 적용 (Article, FAQPage 등)
✓ 출처가 .gov, .edu, 업계 리더
✓ 2000자 이상 실질적 인사이트
사이트 전체 권위는 어떻게 평가되나요?
도메인 나이, 일관된 주제 영역, 깨끗한 백링크, HTTPS 사용을 봐요. 결과적으로 최소 2년 이상 꾸준히 콘텐츠를 발행하고, 다양한 사이트에서 링크받아야 해요.
특히 Google 특허는 PageRank와 링크 다양성을 명시했어요. 한두 사이트가 아니라 수십 개 다양한 사이트에서 링크받아야 해요.
Domain Level 핵심 체크리스트
Domain Level 체크리스트 12개
✓ 도메인 나이 2년 이상
✓ 하나의 주제 영역에 집중 (토픽 클러스터)
✓ HTTPS 인증서 적용
✓ 깨끗한 백링크 (스팸 링크 0개)
✓ 다양한 도메인 링크 20개 이상
✓ 업계 리더 사이트 링크 3개 이상
✓ 월 4회 이상 일관된 발행
✓ About, Contact, Privacy Policy 페이지
✓ 연락처 명시 (이메일, 주소)
✓ Google Business Profile 등록
✓ 인덱싱 페이지 50개 이상
✓ 주요 키워드 1페이지 랭킹 5개 이상
특허는 "Consistent high ranking over time"을 언급해요. 3개월 1등 했다가 사라지면 안 돼요. 2년간 꾸준히 상위권이어야 도메인 권위로 인정받아요.
토픽 클러스터 전략으로 주제 권위를 쌓는 방법은 토픽 클러스터 가이드에서 자세히 다뤄요.
저자 전문성은 어떻게 증명하나요?
발행한 기사 총 수, 다른 곳에서 인용된 횟수, 수상 경력을 봐요. 결과적으로 동일 주제로 최소 20개 이상 기사를 쓰고, 외부에서 최소 5회 이상 인용받아야 해요.
Google 특허는 "Citation frequency"와 "Prize/Recognition"을 명시했어요. 다른 전문가들이 우리를 얼마나 인용하는지가 핵심이에요.
Source Entity Level 핵심 체크리스트
Source Entity Level 체크리스트 10개
✓ 동일 주제 기사 20개 이상
✓ 외부 인용 5회 이상
✓ 업계 상 또는 인증 보유
✓ 대학 강연, 컨퍼런스 발표
✓ 저자 프로필에 모든 기사 링크
✓ LinkedIn, Google Scholar 연결
✓ 저자 이름 Google 검색 1페이지
✓ 업계 리더와 공동 저자
✓ 언론 인터뷰 또는 기고
✓ 특정 주제 3년 이상 일관 발행
E-E-A-T가 AI 검색과 무슨 관련인가요?
LLM 학습 데이터를 선택할 때 E-E-A-T 시그널로 걸러져요. 결과적으로 신뢰도가 낮으면 ChatGPT 학습에 포함되지 않고, 학습에 포함되지 않으면 AI 답변에 인용되지 않아요.
특허 분석 저자가 "This quality evaluation could also play a major role for choosing resources for training LLMs"라고 명시했어요.
| E-E-A-T 요소 | LLM 학습 데이터 선택 기준 |
|---|---|
| 원본성 | 최초 보도/연구 우선 |
| 저자 신뢰도 | 검증된 전문가, 수상 기관 콘텐츠 가중치 |
| 일관성 | 오랜 기간 정확한 정보 기록 |
| 교차 검증 | 여러 권위 출처에서 인용되는 정보 |
ChatGPT에 의료 질문을 하면 Mayo Clinic, WebMD 같은 사이트가 자주 인용돼요. 왜일까요? 의사가 검토하고, 출처를 명시하고, 수십 년간 일관된 정보를 제공해왔기 때문이에요. E-E-A-T 시그널이 높으면 LLM 학습에 포함될 확률이 높아지고, 학습에 포함되면 AI 답변에 인용될 확률이 높아져요.
오늘 당장 뭘 체크하면 되나요?
3단계로 진단하세요. 최근 글 5개 → 사이트 백링크 → 저자 프로필 순서로 체크해요. 각 단계별로 50% 이상 충족이 목표예요.
진단 3단계
- Document Level: 최근 글 5개의 출처, 업데이트 날짜, 저자 프로필, 스키마 마크업 체크
- Domain Level: Google Search Console에서 백링크 도메인 수, 스팸 링크, About/Contact 페이지 확인
- Source Entity Level: 저자 이름 Google 검색, 외부 인용 횟수, LinkedIn 프로필 점검
우선순위 가이드
리소스가 제한되어 있다면 Domain Level을 먼저 개선하세요. 사이트 전체 권위가 낮으면 아무리 좋은 글을 써도 효과가 제한돼요. HTTPS 적용, About/Contact 페이지 정리, 월 4회 발행 루틴 구축부터 시작하세요.
핵심만 정리하면요
Google 특허 47개가 밝힌 E-E-A-T 평가는 점수가 아니라 분류 체계예요. Document(글), Domain(사이트), Source Entity(저자) 3단계로 나눠서 80개 이상의 신호로 판단해요.
이 시그널 체계는 LLM 학습 데이터 선택에도 쓰여요. ChatGPT, Claude가 인용할 콘텐츠를 고를 때 E-E-A-T가 높은 소스를 우선해요. AI 검색에 노출되려면 신뢰 신호 구축이 필수예요.
오늘 당장 최근 글 5개, 사이트 백링크, 주요 저자 프로필을 체크하세요. 각 단계별로 50% 이상 충족을 목표로 하면 돼요.
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