크롤링 효율성과 가시성을 높이는 테크니컬 SEO 전략
키워드, 콘텐츠 전략, AI 요약 등 다양한 이야기가 쏟아지고 있지만, 결국 콘텐츠가 실제로 노출될 수 있느냐를 좌우하는 건 여전히 테크니컬 SEO입니다. 아무리 훌륭한 블로그 글이나 정교하게 작성된 제품 페이지라도, 사이트 구조가 뒤죽박죽이거나 크롤링 예산이 쓸모없는 페이지에 낭비되고 있다면, 검색엔진에는 존재하지 않는 것이나 마찬가지입니다. 이제는 테크니컬 SEO를 단순한 점검 항목이 아니라, 사이트 성장을 실질적으로 이끄는 핵심 전략으로 바라봐야 합니다.
크롤링 효율성은 곧 SEO 인프라
본격적인 전략 이야기에 앞서, 반드시 짚고 넘어가야 할 중요한 사실이 하나 있습니다. 사이트의 크롤링 효율성은 콘텐츠가 얼마나 잘 색인되고, 최신 상태로 유지되며, 검색 순위에 반영되는지를 결정짓는 핵심 요소입니다. 크롤링 효율성이란, 검색 엔진이 정말 중요한 페이지에 얼마나 원활하게 접근하고, 제대로 처리할 수 있느냐를 의미합니다.
사이트를 오래 운영할수록 쌓이는 불필요한 요소들도 많아집니다. 오래된 페이지, 길게 이어진 리디렉션 체인, 연결되지 않은 고립 콘텐츠, 무거운 자바스크립트, 페이지 문제, 매개변수로 인한 중복 URL, 의미 없는 하위 폴더까지 이런 요소 하나하나가 Googlebot의 접근을 방해합니다.
크롤링 효율성을 높인다는 건 단순히 “더 많이 크롤링되게 하자”는 뜻이 아닙니다. 검색 엔진이 쓸모없는 페이지에 시간을 낭비하지 않고, 정말 중요한 콘텐츠를 빠르게 찾아내고 집중할 수 있도록 환경을 정리해주는 것입니다.
실제로 효과를 내는 테크니컬 SEO 영역
‘발견 가능성’을 위한 최적화
검색 엔진은 ‘플랫한 아키텍처(flat architecture)’를 선호한다는 오래된 오해가 있습니다. 하지만 분명히 해야 할 점은 검색 엔진이 선호하는 건 단순히 ‘얕은 구조’가 아니라 ‘접근하기 쉬운 구조’라는 것입니다. 깊이 있는 구조라도 잘 짜여 있다면 검색 순위에 불리하지 않습니다. 오히려 전체 시스템이 더 효율적으로 작동하는데요. 논리적으로 계층화된 구조는 크롤링 효율을 높이면서 리디렉션을 정리하기 쉬우며, robots.txt 설정, 콘텐츠 유지관리, 성과 분석까지 여러 면에서 유리하게 작용합니다.
중요한 페이지가 홈페이지에서 다섯 번이나 클릭해야 도달할 수 있다면, 문제는 URL 구조가 아니라 내부 탐색이 어렵다는 데 있습니다. URL이 /products/widgets/이든, /docs/api/v2/authentication이든 그 자체는 핵심이 아닙니다. 중요한 콘텐츠는 큐레이션된 허브 페이지, 적절한 내부 링크, HTML 사이트맵 등을 활용해 사용자와 검색엔진 모두 쉽게 찾을 수 있도록 해야 합니다. 모든 페이지를 루트 디렉토리에 몰아넣는 건 오히려 분석과 관리만 더 어렵게 만들 뿐입니다.
예를 들어 /products/waterproof-jackets/mens/blue-mountain-parkas 같은 URL은 주제 맥락이 뚜렷하고, 리디렉션 구성도 간단하며, 분석에서 세그먼트를 나누기도 쉬운 구조입니다. 반대로 모든 페이지를 루트에 몰아넣으면 Google Analytics 4에서 페이지 성과를 분석하기도 매우 복잡해집니다.
결론적으로 콘텐츠 구조를 잘 정리하는 것이 검색 노출을 방해한다는 생각은 오해입니다. 계층적으로 잘 설계된 구조는 오히려 검색엔진이 콘텐츠를 정확하게 이해하고, 성과를 분석하며, 전환을 추적하는 데 큰 도움이 됩니다. ‘플랫한 구조가 무조건 유리하다’는 인식 아래 모든 콘텐츠를 하나로 평평하게 정리하면, 오히려 관리도 어렵고 데이터 분석도 비효율적일 수 있습니다.
크롤링 낭비 제거하기
Google은 각 사이트마다 일정한 크롤링 예산을 할당합니다. 사이트가 클수록, 구조가 복잡할수록 이 예산이 불필요한 URL에 낭비될 가능성도 높아집니다.
대표적인 낭비 요소
- 캘린더 페이지 (특히 다면 탐색형 내비게이션에서 자주 발생)
- 내부 검색 결과 페이지
- 실수로 외부에 노출된 스테이징 또는 개발 환경
- 무한 스크롤로 인해 생성되지만 실제로는 의미 없는 URL
- 끝없이 중복되는 UTM 태그 버전의 페이지들
robots.txt를 통해 불필요한 경로는 차단하고, canonical 태그를 제대로 설정하며, 색인할 가치가 없는 페이지는 과감히 제거하는 것이 좋습니다.
리디렉션 체인 정리하기
리디렉션은 대부분 급하게 처리한 임시방편에 불과하고, 한 번 설정되면 이후에는 잘 손대지 않는 경우가 많습니다. 하지만 리디렉션이 길어질수록 로딩 속도가 느려지고, 크롤링 예산이 낭비되며, 링크 권한도 분산될 수 있습니다.
분기별로 리디렉션 맵을 점검하세요. 리디렉션 체인은 가능한 한 단계로 줄이고, 내부 링크도 중간 단계를 거치지 않고 최종 URL을 바로 가리키도록 수정하는 것이 좋습니다. 리디렉션 구조를 깔끔하게 정리하면 사이트는 더 빠르고, 구조는 더 명확해지며 유지관리도 훨씬 수월해집니다. 특히 플랫폼 이전이나 콘텐츠 대규모 점검 시에 큰 도움이 되는데요. 효율적인 리디렉션 규칙을 만들려면 구조화된 URL이 필수입니다. 플랫한 사이트 구조는 오히려 이 과정을 더 어렵게 만듭니다.
자바스크립트 안에 링크 숨기지 않기
Google은 자바스크립트를 렌더링할 수 있지만, 대형 언어 모델(LLM)은 그렇지 않습니다. 게다가 Google조차 모든 페이지를 즉시, 일관되게 렌더링하는 건 아닙니다. 중요한 링크가 자바스크립트로 삽입되거나, 검색창·모달·인터랙티브 요소 뒤에 숨어 있다면, 검색엔진의 크롤링은 물론 AI의 인용 가능성까지 차단하게 됩니다.
내비게이션, 고객지원 콘텐츠, 제품 정보 등은 가능하면 정적 HTML로 공개하세요. AI Overviews, ChatGPT, Perplexity 같은 LLM은 링크를 클릭하거나 검색창에 직접 입력하는 행동을 하지 않습니다. 따라서 문서 페이지가 검색어 입력을 전제로 구성되어 있다면, LLM은 그 콘텐츠를 인식하지 못하며, 결과적으로 인용도 하지 않게 됩니다. 만약 공식 고객지원 콘텐츠가 LLM에 보이지 않는다면, AI는 Reddit 게시물이나 오래된 블로그 글, 혹은 타인의 추측성 답변을 인용하게 됩니다.
페이지 매김과 URL 매개변수, 대충 넘기지 않기
무한 스크롤, 잘못 처리된 페이지 매김, 통제되지 않은 URL 매개변수는 크롤링 경로를 복잡하게 만들고, 페이지 권한까지 분산시킬 수 있습니다. 이건 단순한 색인 문제를 넘어, 관리가 어려워지고 검색 신호가 흐려지는 원인이 되기도 합니다.
크롤링 경로를 명확히 하고 중복 URL을 최소화하세요. rel=”next”/”prev” 속성은 여전히 테크니컬 SEO 조언에 자주 등장하지만, Google은 이미 몇 년 전에 공식 지원을 중단했습니다. 대부분의 CMS도 이를 제대로 구현하지 못합니다. 대신 다음과 같은 방법에 집중하세요.
?page=2같은 쿼리 매개변수 대신,/blog/page/2/처럼 구조화된 URL을 사용하는 것이 좋습니다. Google은 매개변수 기반 URL을 자주 크롤링하긴 해도 잘 색인하지 않고, LLM은 아예 무시할 가능성이 높습니다.- 각 페이지 매김 페이지에는 적어도 일부는 고유하거나 추가적인 콘텐츠가 포함되어야 합니다. 첫 페이지 내용을 그대로 반복하면 안 됩니다.
- 모든 페이지 매김 URL의 canonical 태그를 첫 페이지로 지정하지 마세요. 나머지 페이지를 검색엔진에 ‘무시하라’고 알려주는 셈입니다.
- 필터에서 발생하는 중복 URL은 robots.txt나 meta noindex로 제어하세요.
- Google Search Console에서 매개변수 처리를 설정할 때는 반드시 명확한 전략이 있을 때만 하세요. 그렇지 않으면 오히려 색인 문제가 발생할 수 있습니다.
크롤링 최적화, AI 시대에 더 중요해진 이유
“AI Overviews나 LLM 기반 답변이 검색 결과를 새롭게 바꾸고 있는데, 과연 지금도 크롤링 최적화가 필요할까?” 정답은 ‘그렇다’입니다. AI가 생성하는 요약도 결국에는 색인되어 있고, 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 기반으로 하기 때문입니다.
콘텐츠가 크롤링되지 않으면 색인도 되지 않습니다. 색인되지 않으면 인용도 되지 않고, 인용되지 않으면 AI가 생성하는 응답에서 아예 존재하지 않는 것으로 취급됩니다. Google, Perplexity, 브라우징 기능이 탑재된 ChatGPT 같은 AI 검색 에이전트는 웹페이지 전체를 가져가는 것이 아니라, 단락, 문장, 목록 같은 정보 단위로 콘텐츠를 추출합니다. 즉, 콘텐츠 구조는 ‘얼마나 잘 추출될 수 있는지’를 고려해 설계되어야 하며, 그 출발점은 바로 크롤링이 잘 되는 구조입니다.
