최근 프로젝트를 시작했을 때 저는 Google이 오가닉 검색 트래픽의 주요 유입원이 될 것이라고 예상했습니다. 필요하다고 생각한 SEO 작업을 하고 Google Search Console을 설정한 뒤 기다렸습니다.
결과는 달랐습니다. Google의 그래프는 거의 평평했습니다. 노출은 매우 적었고, 긴 기간 동안 클릭도 약 300회에 그쳤습니다. 반면 Yandex Webmaster에서는 상승 추세가 분명했고, 어느 시점에는 클릭 수가 500% 증가했다고 표시됐습니다.
이 차이 자체는 실제였습니다. 다만 처음에 제가 붙인 설명은 지나치게 단정적이었습니다.
제가 실제로 확인할 수 있는 것
이 프로젝트에서 Yandex가 이미 의미 있는 검색 트래픽을 보내고 있었고 Google은 훨씬 적은 트래픽을 만들고 있었다는 점은 확인할 수 있습니다. 두 대시보드에 표시된 수치도 확인할 수 있습니다. 하지만 그 그래프만으로 두 검색 엔진이 왜 다르게 움직였는지는 증명할 수 없습니다.
Yandex의 상승세를 보고 “Yandex는 새 콘텐츠를 더 빨리 크롤링하고 색인하며 보상하지만 Google은 새 사이트를 무시한다”고 말하기 쉽습니다. 하지만 이 문장은 서로 다른 여러 단계를 하나의 원인으로 묶습니다. 크롤링은 색인이 아닙니다. 색인은 랭킹이 아닙니다. 랭킹은 트래픽이 아닙니다. 검색 엔진은 URL을 크롤링하고도 색인하지 않을 수 있고, 색인한 페이지를 유용한 검색어에서 충분히 노출하지 않을 수 있으며, 결과에 노출해도 클릭이 거의 발생하지 않을 수 있습니다.
Google도 마찬가지입니다. Search Console 그래프가 거의 움직이지 않는다고 해서 병목이 URL 발견, 크롤링, 색인, 쿼리 관련성, 순위, 검색 수요 중 어디에 있는지 자동으로 알 수 있는 것은 아닙니다. 대시보드는 결과를 보여줄 뿐 알고리즘의 의도를 보여주지 않습니다.
500%라는 숫자에 맥락이 필요한 이유
500%는 눈에 띄는 숫자지만 상대 비율은 쉽게 과대해석됩니다. 시작점이 작다면 매우 큰 성장률이 나올 수 있습니다. 그 비율 뒤의 절대 클릭 수를 모르는 상태에서 Yandex가 Google보다 총 트래픽을 정확히 여섯 배 더 만들었다거나 이 사이트에 보편적으로 “더 좋았다”고 결론내리면 안 됩니다.
또 다른 문제는 비교 단위입니다. “Google에서 긴 기간 동안 약 300클릭”과 “최근 Yandex에서 +500%”는 같은 유형의 측정값이 아닙니다. 제대로 비교하려면 같은 날짜 범위와 비슷한 데이터 범위를 맞춘 뒤 절대 클릭 수와 노출 수부터 봐야 합니다.
지금 다시 조사한다면
오늘 같은 상황을 진단한다면 ‘SEO’라는 하나의 숫자로 보지 않고 여러 층으로 나눌 것입니다.
- 같은 기간을 사용합니다. Google과 Yandex를 정확히 같은 날짜로 비교합니다.
- 절대값을 먼저 봅니다. 클릭과 노출을 기록하고 성장률은 보조 맥락으로만 사용합니다.
- 크롤링과 색인을 분리합니다. 크롤러가 URL을 봤다는 사실만으로 검색 결과에 나올 수 있는 상태라고 볼 수 없습니다.
- 페이지와 쿼리를 확인합니다. 몇 개 URL이 차이를 만드는지, 사이트 전반의 현상인지 봅니다.
- 지역과 기기를 확인합니다. 두 검색 엔진의 사용자층과 검색 수요가 다를 수 있습니다.
- 기술적 접근성을 점검합니다. robots.txt, canonical, sitemap, 서버 응답, 내부 링크, 렌더링은 영향을 줄 수 있지만 원인이라고 단정하려면 근거가 필요합니다.
- 변경 로그를 남깁니다. 여러 SEO 변수를 한 번에 바꾸면 이후 그래프 변화를 해석하기 훨씬 어려워집니다.
제 결론이 어떻게 바뀌었는가
Yandex가 프로젝트 초기에 트래픽을 만들어 준 것은 분명 반가운 일이었습니다. 그 사실은 바뀌지 않았습니다. 바뀐 것은 제가 그 결과를 표현하는 방식입니다.
지금은 “Yandex는 새 콘텐츠를 보상하지만 Google은 그렇지 않다”고 쓰지 않을 것입니다. 데이터가 뒷받침하는 결론은 더 좁습니다. 이 프로젝트의 이 기간에는 Yandex 검색 성과가 Google보다 훨씬 빠르게 증가했습니다. 원인은 아직 입증되지 않았습니다.
이 구분은 다음 행동을 바꿉니다. 그래프를 알고리즘 선호의 증거로 보면 조사를 너무 일찍 멈추게 됩니다. 관찰값으로 보면 더 좋은 질문을 할 수 있습니다. 같은 페이지가 색인되어 있는가? 같은 쿼리에서 노출되는가? 한 검색 엔진만 발견하는 URL이 있는가? 사용자층이 다른가? 차이는 기술적인가, 경쟁 때문인가, 아니면 단순한 검색 수요 차이인가?
제가 얻은 핵심 교훈은 어느 검색 엔진이 새 사이트에 보편적으로 더 친절하다는 것이 아니었습니다. 같은 프로젝트도 두 검색 엔진에서 전혀 다른 결과를 낼 수 있고, 대시보드는 완성된 설명이 아니라 진단을 위한 데이터로 읽어야 한다는 점이었습니다.
그래프는 무엇이 일어났는지는 보여줄 수 있습니다. 하지만 그것만으로 왜 일어났는지는 알 수 없습니다.