Steam 게임 찾기 서비스 4주 차: 구글 노출이 줄어든 건 내 탓이었습니다

AI 요약

좋아하는 게임을 입력하면 비슷한 느낌의 게임을 추천하는 Playfeed 운영자가 서비스 4주 차 지표와 개선 내용을 공유했습니다. Google 검색 노출은 9월 말 하루 약 180회에서 10월 9일 약 60회로 줄었습니다. 색인된 페이지도 852개에서 795개로 감소했고, '크롤링됨, 색인되지 않음' 상태는 14개에서 92개로 늘었습니다.

반복된 Steam 설명을 자체 문장으로 교체

운영자는 페이지를 Google이 보는 방식으로 확인한 뒤 원인을 찾았습니다. 'X와 비슷한 게임' 페이지마다 Steam의 짧은 설명을 그대로 노출해 같은 문구가 수백 페이지에 반복됐습니다. Project Zomboid 페이지에서는 483단어가 Steam 설명에서 왔고, 페이지 고유 문장은 거의 없었습니다. Google이 검색 결과 요약문에 다른 게임의 Steam 설명을 표시한 사례도 있었습니다.

운영자는 각 게임 카드에 카메라 시점, 배경, 장르, 미술 스타일, 플레이 방식을 직접 설명하는 문장을 넣었습니다. 과거 조회가 많았던 9개 페이지에 재크롤링을 요청했지만, 이 수정이 색인과 노출 회복으로 이어질지는 아직 확인되지 않았습니다. 댓글에서는 재평가가 Googlebot의 재방문 뒤에야 시작된다며 수 주에서 두 달 정도 걸릴 수 있다는 경험담이 나왔습니다. 운영자는 수정 뒤 Googlebot이 관련 페이지 두 개만 다시 가져갔다고 밝혔습니다.

추천과 검색 처리 개선

기존에는 운영자가 직접 조정한 점수식으로 게임을 추천했지만, 태그가 같아도 실제 플레이 감각이 다른 게임이 섞였습니다. 새 방식에서는 소형 오픈 모델 Gemma가 점수식의 후보 목록에서 적합한 게임 12개를 고릅니다. 게임 약 24,600개에 적용하는 데 든 비용은 13달러였습니다. 300개 게임을 대상으로 한 블라인드 테스트에서는 다른 두 모델이 새 추천 목록을 기존 방식보다 낫게 평가했습니다.

검색창에는 완전한 문장으로 입력하는 이용자가 많았습니다. '2007년부터 2020년까지 Mass Effect와 Dragon Age 같은 게임'이라는 검색이 두 게임 이름을 분리하지 못해 엉뚱한 결과를 내자, 운영자는 그날 검색 처리를 수정했습니다. 두 게임의 추천 목록을 합치고 해당 시리즈 자체는 제외해 Baldur's Gate 3, Jade Empire, KOTOR 등을 보여줍니다. 이 검색은 매번 Gemma를 호출하지 않습니다. 자체 서버에서 실행하는 소형 임베딩 모델과 태그 매칭을 사용하며, Gemma는 밤사이 '비슷한 게임' 목록을 만드는 데만 씁니다.

댓글에서는 게임 설명을 다시 쓰는 것만으로 페이지별 차이가 충분해지는지 의견이 갈렸습니다. 목록 간 중복률을 확인하자는 제안에 운영자는 색인된 페이지와 미색인 페이지 모두 가장 가까운 페이지와 최대 12개 중 약 7개가 겹쳤다고 답했습니다. 현재는 페이지별 중복률이 색인 여부를 가르는 요인으로 보이지 않았고, 수정 후 Googlebot 방문이 적다는 점이 더 두드러졌습니다. 다른 댓글은 카드마다 '왜 이 게임이 검색한 게임과 닮았는지'를 설명하면 페이지 고유성이 생긴다고 제안했습니다. 운영자는 일부 페이지에서 시험해 보겠다고 했습니다.

이용 지표와 확장 프로그램

Chrome 확장 프로그램은 스토어에 설치 24건으로 표시됐지만, 서버 로그에서는 운영자 외에 확장 프로그램을 통해 Steam 상점을 연 사람이 없었습니다. 운영자는 설치 수만으로 실제 이용을 판단하면 안 된다고 정리했습니다. 계정은 첫 게시 때 16개에서 21개로 늘었고, 봇을 제외해 스크롤이나 클릭을 한 사람만 세면 이번 주 하루 이용자는 2~5명입니다. 매출은 아직 0달러입니다.

Indie Hackers 반응

• @ska1296 — '크롤링됨, 색인되지 않음' 상태에서 회복하려면 수정 자체보다 재크롤링이 먼저입니다. Googlebot이 다시 가져가 평가하기 전에는 페이지가 달라지지 않습니다. 페이지별로 수 주에서 몇 달이 걸릴 수 있고, 노출 회복은 재색인보다 몇 주 더 늦을 수 있습니다. 영향력이 큰 내부 링크를 수정한 페이지로 연결하고, 실제로 바뀐 페이지에만 사이트맵 lastmod를 갱신하세요. 색인 요청을 한 뒤에는 페이지를 계속 수정하지 않는 편이 좋습니다.
• @Sunghwan Kim — Google이 다른 게임 설명을 검색 결과 요약문으로 썼다는 점을 보면 페이지 고유 문장이 위쪽에 늦게 나오는 듯합니다. 게임별 첫 문단과 메타 설명을 넣어 보세요. Gemma가 추천 게임 목록을 읽으니 그 목록을 바탕으로 문장 하나를 만드는 방법도 있습니다.
  • @Levente Nagy — 수정 뒤 페이지 머리말에 게임 자체를 설명하는 문장을 넣었지만, 모든 페이지가 같은 문장 구조를 씁니다. 검색한 게임을 좋아한 이유를 짚는 방식이 더 낫다는 제안은 소수 페이지에서 시험해 보겠습니다.
• @Jiebing Zhu — 카드 설명을 바꿔도 페이지별 추천 목록이 거의 같으면 중복 페이지로 보일 수 있습니다. 각 페이지와 가장 가까운 페이지 사이의 추천 게임 중복률을 계산해 보세요. 겹침이 큰 페이지가 미색인 상태에 몰려 있다면 대표 페이지만 색인하고 나머지는 통합하거나 noindex 처리할 수 있습니다.
  • @Levente Nagy — 미색인 페이지 89개와 색인 페이지 497개를 비교했더니 두 그룹 모두 가장 가까운 페이지와 최대 12개 중 약 7개가 겹쳤습니다. Googlebot은 수정 뒤 '비슷한 게임' 페이지 두 개만 가져갔습니다.
• @Evgeniy Mamonov — 회복은 며칠보다는 수 주가 걸리고 단계적으로 진행되는 편입니다. 먼저 재크롤링이 일어나고, 다음으로 페이지가 색인에 들어가며, 그 뒤에 노출이 회복됩니다. 페이지가 많은 사이트에서는 2~4주 뒤에야 추세가 보일 수 있고, 크롤링 예산이 적으면 6주 이상 걸릴 수도 있습니다.
  • @Levente Nagy — 수정 이틀 뒤에도 노출은 거의 0이고 Google은 페이지를 거의 다시 가져가지 않았습니다. 사이트맵의 lastmod가 게임 데이터가 바뀔 때만 갱신된다는 점을 확인해 설명 수정 때도 날짜를 갱신하기로 했습니다.
• @Resultris — 카드 설명보다 각 추천 게임이 검색한 게임과 닮은 이유를 적는 편이 더 고유한 정보를 줄 수 있습니다. 'Zomboid와 같은 느린 긴장감과 수집 요소가 있지만 1인칭입니다'처럼 게임마다 다른 이유를 쓰면 페이지도 서로 달라집니다.
  • @Levente Nagy — Gemma가 추천을 고를 때 두 게임을 이미 읽으므로, 그 자리에서 닮은 이유를 한 줄로 쓰는 방법을 소규모로 시험하겠습니다.
• @aymeric_sc — Gemma로 게임 24,600개의 추천 목록을 만드는 데 13달러가 들었다는 수치가 흥미롭습니다. 완전한 문장 검색도 Gemma가 처리하나요?
  • @Levente Nagy — 완전한 문장 검색에는 Gemma를 쓰지 않습니다. 매 검색마다 호출하면 느리고 비용이 들기 때문입니다. 자체 서버의 임베딩 모델과 태그 매칭을 씁니다. Gemma는 밤사이 추천 목록을 만들고, 두 게임 검색은 이미 만들어진 목록을 합칩니다.
• @James Cummings — 모델이 수천 개 설명을 만들면 문장 구조가 반복될 수 있습니다. 게임마다 고유한 사실을 살리고, 클릭 수보다 '크롤링됨, 색인되지 않음' 페이지 수를 매주 살펴보세요.
  • @Levente Nagy — 사이트맵에 있는 게임 5,000개 중 Steam 문장을 아직 쓰는 게임은 모델이 확신하지 못한 4개뿐입니다. 다만 게임별 사실을 코드가 같은 문장 구조에 끼워 넣으므로 그 반복은 약점입니다. 먼저 미색인 페이지와 색인 페이지의 문장 유사성을 비교해 보겠습니다.

원문: Indie Hackers / 번역·요약: Trawling