Google AI Overviews에 맞서 AI 디렉토리에 베팅하는 이유
Google AI Overviews는 클릭 한 번 없이도 많은 질문에 답을 제공합니다. 예를 들어 "best AI tools for video editing"이라고 검색하면, Google은 즉시 목록을 보여줍니다.
저는 Top AI Tools, Find Games Like, Open Alternative To라는 세 개의 디렉토리 사이트를 구축하고 있습니다. 사람들은 Google이 이미 답을 제공하고 있기 때문에 이런 사이트들은 쓸모없다고 말합니다.
저는 동의하지 않습니다.
저는 6개월간의 실험을 진행 중입니다. 2026년 10월까지, 최소한 하나의 사이트는 특정 비교 또는 필터링된 페이지를 통해 월간 유기적 클릭(organic clicks) 200회를 달성해야 합니다. 만약 달성하지 못한다면, 저는 저의 실패를 공개하고 무엇이 잘못되었는지 설명할 것입니다.
Google AI Overviews는 "무엇이 존재하는가"를 요약하는 데는 능숙합니다. 하지만 제 사이트가 우위를 점하는 세 가지 특정 영역에서는 한계를 보입니다:
• 속성 기반 필터링: AI는 산문(prose) 형태로 정보를 제공합니다. 반면 제 사이트는 구조화된 데이터(structured data)를 사용합니다. "offline use"나 "mobile app" 같은 조건을 즉시 필터링할 수 있습니다. • 편집적 부정 정보(Editorial negatives): AI는 긍정적인 경향이 있습니다. 제 사이트는 Claude Haiku를 사용하여 "avoid if(이런 경우 피하세요)" 경고를 생성합니다. 이를 통해 어떤 사용자가 특정 도구를 건너뛰어야 하는지 알려줍니다. • 유지 관리의 신선도: AI는 오래된 웹 언급에 의존합니다. 제 사이트는 매주 GitHub 데이터를 가져와 해당 도구가 여전히 활발하게 사용되고 있는지 보여줍니다.
저는 또한 "다운스트림(downstream)" 검색을 목표로 하고 있습니다.
대부분의 사람들은 "Notion alternatives"와 같은 광범위한 검색으로 시작합니다. Google은 이에 답을 줍니다. 하지만 그 후 사용자는 "Appflowy vs Anytype performance"를 검색합니다. 이것은 비교 쿼리입니다. 사용자들은 요약이 아닌 결론(verdict)을 원합니다. 제 사이트는 사람들이 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 구조화된 비교를 제공합니다.
이 베팅의 비용은 낮습니다. Vercel 및 Turso와 같은 도구에 한 달에 약 25달러를 지출합니다. 이것이 작동한다는 것을 증명하기 위해 즉각적인 수익이 필요한 것은 아닙니다.
저는 세 가지 실패 징후를 주시할 것입니다:
- 비교 페이지의 노출수(impressions)는 높지만 클릭이 전혀 없는 경우.
- 심층적인 콘텐츠를 추가한 후에도 Google AdSense가 제 사이트를 거부하는 경우.
- 사용자들이 모든 조사를 위해 Google 검색에서 직접 ChatGPT 채팅으로 이동하는 경우.
저는 하나의 큰 사이트 대신 세 개의 특화된 사이트를 테스트하고 있습니다. 이를 통해 어떤 특정 유형의 검색 의도(search intent)가 가장 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다. 10월에 가공되지 않은 데이터와 스크린샷을 공유하겠습니다.