프로그래매틱 SEO의 기본 믿음은 단순합니다. 페이지를 많이 만들면 롱테일 검색을 더 많이 받는다.
제 저장소에서 실제로 측정해봤습니다. 사이트맵에 올라간 페이지가 3,149개인데, 90일 동안 검색 방문을 한 번이라도 받은 페이지는 97개였습니다. 히트율 3.1%입니다.
그런데 진짜 문제는 평균이 아니라 분포였습니다.
여러분이 만든 프로그래매틱 페이지 중 몇 %가 방문을 받고 있는지 아십니까?
페이지가 많을수록 히트율이 떨어졌다
앱별로 갈라보니 방향이 명확했습니다.
| 앱 | 사이트맵 | 히트 페이지 | 히트율 |
|---|---|---|---|
| 꿈해몽 | 1,524 | 42 | 2.8% |
| 타로 | 489 | 9 | 1.8% |
| MBTI | 462 | 5 | 1.1% |
| 실수령액 | 112 | 14 | 12.5% |
| 부적 용어 | 32 | 6 | 18.8% |
| 대출 계산 | 24 | 2 | 8.3% |
| 애착유형 | 15 | 1 | 6.7% |
400페이지가 넘는 앱은 13%, 120페이지 미만은 619%입니다. 페이지를 늘릴수록 개별 페이지가 방문을 받을 확률이 떨어집니다.
가장 극단적인 대조는 이겁니다. 꿈해몽은 1,524페이지로 65방문, 애착유형은 15페이지로 14방문입니다. 페이지당으로 보면 20배 차이입니다.
실제로 방문을 받은 페이지를 보니
상위 목록을 열어보고서야 이유를 알았습니다.
14 /ko/type/fearful (애착유형 - 회피형)
7 /ko/loan/30000 (3억 대출 이자)
5 /ko/tone/spring-true (퍼스널컬러 - 봄 트루)
4 /ko/pay/6300 (연봉 6300 실수령액)
4 /ko/dream/말벌-꿈
3 /ko/dream/지네-꿈위쪽 넷은 유한하고 이름이 정해진 집합입니다. 애착유형은 4종, 퍼스널컬러 톤은 정해져 있고, 대출 금액과 연봉은 사람들이 실제로 입에 올리는 숫자가 따로 있습니다. 검색하는 사람이 그 값을 이미 알고 검색창에 칩니다.
아래쪽은 다릅니다. 꿈에 나올 수 있는 사물은 사실상 무한하고, 각각의 검색량은 얇습니다. 1,524개를 만들어도 각 페이지가 가져오는 건 2~4방문입니다.
저는 이 둘을 집중형과 분산형이라고 부르기로 했습니다. 수율은 이렇습니다.
- 집중형: 페이지당 0.282방문 / 28일
- 분산형: 페이지당 0.031방문 / 28일
9배 차이입니다.
그래서 200페이지를 어디에 넣을 것인가
이 숫자가 실제 의사결정을 갈랐습니다. 같은 200페이지를 만든다고 할 때:
- 집중형 수율이면 +56방문/28일 (+33%)
- 분산형 수율이면 +6방문/28일 (+4%)
여기에 통계적 검출력을 얹으면 차이가 더 벌어집니다. 제 현재 롱테일 기준선이 28일에 173방문인데, 포아송 기준으로 28일 창에서 검출 가능한 최소 증분이 **+30%**입니다. 그보다 작은 효과는 기간을 늘려도 √n으로만 개선됩니다.
- 집중형 200페이지 → 판정 28일
- 분산형 200페이지 → 판정 2,002일 (약 5년 반)
분산형으로 가면 만들 수는 있는데 이겼는지 졌는지 영원히 알 수 없습니다. 착수 전에 이 계산을 안 했다면 저는 꿈 항목을 1,000개 더 추가하고 있었을 겁니다.
당신이라면 어떤 값을 만들겠습니까?
집중형으로 가기로 정했다면 다음 질문은 "어떤 값이 집중형인가"입니다. 아무 숫자나 채우면 즉시 분산형 수율로 떨어집니다.
키워드 도구 없이 확인하는 방법이 하나 있습니다. 검색창 자동완성입니다. 네이버든 구글이든 자동완성 목록은 그 엔진이 집계한 실제 인기 질의라, "사람들이 이 값을 검색하는가"에는 그걸로 충분합니다.
제 경우 이렇게 나왔습니다.
"연봉" -> 연봉 5000 / 연봉 4000 / 연봉 7000 / 연봉 3000 / 연봉 1억
"연봉 6300" -> 연봉 6300 실수령액 / 연봉 6300 상위 / 연봉 6300 세후
"1억 대출" -> 1억 대출 이자 / 1억 대출 이자 5% / 1억 대출 이자 4%세 번째 줄에서 뜻밖의 걸 봤습니다. 제 대출 앱은 금액별 페이지는 있는데 금리가 4.5% 고정이었습니다. 사람들은 금리를 붙여서 검색하는데 그 질의를 받을 페이지가 없었던 겁니다. 금액 축은 이미 촘촘한데 비어 있는 축이 따로 있었습니다.
두 번째 줄도 마찬가지입니다. "연봉 6300 상위"는 백분위 질의인데, 계산 로직은 앱 안에 이미 있었고 그걸 보여줄 페이지만 없었습니다.
자가진단 세 가지
- 히트율을 재본 적 있는가? 사이트맵 URL 수 대비 실제 방문 받은 페이지 수입니다. 3% 아래라면 페이지를 더 만드는 건 분모만 키우는 일입니다.
- 당신의 파라미터 집합은 유한한가? 사람들이 이름을 아는 값인가요, 아니면 당신이 조합으로 만들어낸 값인가요.
- 이미 있는 축이 촘촘한가? 그렇다면 다음 페이지는 같은 축을 쪼개는 게 아니라 없는 축을 여는 것입니다.
솔직한 부분
이 글은 성공담이 아닙니다. 저는 227페이지를 추가했고, 판정일은 5주 뒤입니다. 지금은 결과를 모릅니다.
그리고 위 수율 0.282는 기존 페이지의 실측치입니다. 새로 만든 축이 검색 순위에 못 들면 그냥 0이 됩니다. 자동완성에 뜬다는 건 "수요가 있다"는 뜻이지 "내가 그 수요를 가져온다"는 뜻이 아닙니다. 그게 정확히 판정 대상입니다.
한 가지 더 정직하게 적자면, 이 전체 축의 절대 규모가 작습니다. 롱테일 방문이 28일에 173건입니다. 33% 늘어도 57건이 늘 뿐입니다. 그래서 저는 이 실험의 값어치를 매출이 아니라 **"채널이 작동하는지에 대한 정보"**로 잡고 있습니다.
혹시 프로그래매틱 페이지를 운영하신다면, 오늘 딱 하나만 재보세요. 사이트맵 URL 수와, 지난 90일 동안 방문을 한 번이라도 받은 페이지 수. 그 비율이 다음에 뭘 만들지 정해줍니다.