AI로 쓴 블로그 글이 애드센스에서 계속 반려된 이유
블로그로 수익을 만들고 싶어서 처음에는 AI를 적극적으로 활용했습니다. ChatGPT 같은 생성형 AI를 사용하면 글을 빠르게 만들 수 있고, 주제도 계속 뽑아낼 수 있으니 “이 정도면 애드센스 승인도 빨라지지 않을까?”라고 생각했습니다.
하지만 실제 결과는 기대와 달랐습니다.
글은 여러 개 작성했지만 애드센스 승인은 쉽게 나지 않았고, 결국 블로그 운영 방식 자체를 다시 생각하게 되었습니다. 이번 글은 성공담이 아닙니다. 오히려 실패에 가까운 기록입니다.
다만 이 실패 덕분에 앞으로 파인선생 AI 자동화랩을 어떤 방향으로 운영해야 할지 기준을 세우게 되었습니다.
AI로 글을 많이 쓰면 블로그가 성장할 줄 알았습니다
처음에는 글의 개수가 중요하다고 생각했습니다. 블로그에 글이 많으면 구글이 사이트를 더 풍성하게 볼 것이고, 방문자도 늘어날 것이라고 판단했습니다.
그래서 AI를 활용해 다양한 주제의 글을 작성했습니다. 생활 정보, AI 정보, 기술 관련 글, 수익화 관련 글 등 여러 방향을 시도했습니다.
문제는 여기서 시작됐습니다.
글은 많아졌지만 블로그의 정체성이 흐려졌습니다. 어떤 글은 생활정보 블로그처럼 보이고, 어떤 글은 AI 기술 블로그처럼 보였습니다. 구글 입장에서는 이 사이트가 무엇을 전문적으로 다루는지 판단하기 어려웠을 가능성이 큽니다.
애드센스 승인을 위해서는 단순히 글이 많은 것보다, 블로그가 어떤 주제를 꾸준히 깊게 다루는지가 더 중요하다는 것을 알게 되었습니다.
AI 글의 가장 큰 문제는 경험 부족이었습니다
AI가 작성한 글은 문장 자체는 깔끔합니다. 목차도 잘 만들고, 설명도 자연스럽게 보입니다.
하지만 실제로 읽어보면 한 가지가 부족했습니다.
바로 직접 해본 사람의 경험입니다.
예를 들어 “애드센스 승인 방법”이라는 글을 AI가 쓰면 일반적인 조건을 잘 정리해줍니다.
- 양질의 콘텐츠 작성
- 카테고리 정리
- 개인정보처리방침 준비
- 꾸준한 포스팅
- SEO 최적화
이런 내용은 맞는 말입니다. 하지만 문제는 누구나 쓸 수 있는 내용이라는 점입니다.
실제로 내가 어떤 방식으로 글을 썼고, 어디서 반려됐고, 어떤 점을 바꾸려고 하는지에 대한 경험이 없으면 글이 얇게 느껴집니다.
결국 애드센스 승인에서 중요한 것은 단순한 정보 정리가 아니라, 실제 운영 과정에서 나온 구체적인 경험과 개선 과정이라는 생각이 들었습니다.
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주제가 섞이면 전문성이 약해집니다
블로그를 운영하면서 또 하나 크게 느낀 점은 카테고리의 중요성입니다.
처음에는 다양한 주제를 쓰면 더 많은 방문자를 받을 수 있을 것이라고 생각했습니다. 하지만 실제로는 반대였습니다.
주제가 너무 넓어지면 블로그의 전문성이 약해집니다.
특히 애드센스 승인 전에는 더 그렇습니다. 구글이 블로그를 처음 평가할 때는 “이 사이트가 어떤 분야에서 가치 있는 정보를 제공하는가?”를 봅니다.
그런데 글의 주제가 너무 섞여 있으면 전문성이 약해 보일 수 있습니다.
그래서 저는 기존 글을 정리하고, 앞으로는 파인선생 AI 자동화랩이라는 명확한 방향으로 다시 시작하기로 했습니다.
앞으로 다룰 핵심 주제는 다음과 같습니다.
- AI 수익화 실험
- 상품 검색 자동화
- AI 콘텐츠 자동화
- Python 업무 자동화
- 프로젝트 실험실
이제는 단순히 정보를 모아서 쓰는 블로그가 아니라, 제가 직접 자동화와 수익화를 실험하면서 얻은 시행착오를 기록하는 공간으로 바꾸려고 합니다.
애드센스 승인을 위해 글쓰기 방식을 바꾸기로 했습니다
이번 실패를 통해 가장 크게 바꿔야겠다고 느낀 것은 글쓰기 방식입니다.
앞으로는 “AI가 대신 쓴 글”이 아니라, **“내가 직접 겪은 문제를 AI로 정리한 글”**을 작성하려고 합니다.
두 방식은 완전히 다릅니다.
기존 방식은 이랬습니다.
AI에게 주제를 주고 글을 작성하게 한다.앞으로는 이렇게 바꾸려고 합니다.
내가 실제로 겪은 문제를 먼저 기록하고,
AI를 이용해 구조화하고 정리한다.이 차이가 중요합니다.
AI는 글을 대신 써주는 도구가 아니라, 실제 경험을 정리하고 확장하는 도구로 써야 한다고 느꼈습니다.
앞으로 파인선생 AI 자동화랩에서 다룰 내용
파인선생 AI 자동화랩은 성공담만 올리는 공간이 아닙니다.
오히려 실패와 시행착오를 많이 기록할 예정입니다.
앞으로 다룰 내용은 다음과 같습니다.
- AI로 쓴 블로그 글이 애드센스에서 반려된 이유
- Google Gemini API 비용이 예상보다 많이 나온 경험
- API 비용을 줄이기 위해 바꾼 자동화 구조
- Google Antigravity로 상품 검색 자동화를 시도한 과정
- AI 고양이 캐릭터 쁘디 제작 실패기
- AI 영상 프롬프트 실패 사례
- Python으로 반복 업무를 줄이는 자동화 기록
- 스마트찌와 낚시앱을 장기 프로젝트로 재정리한 과정
이런 글들은 단순 정보가 아니라 실제 경험에서 나온 기록입니다.
그리고 이런 기록이 쌓이면 블로그의 신뢰도도 올라갈 수 있다고 생각합니다.
결론: AI는 글을 대신 써주는 도구가 아니라 경험을 정리하는 도구입니다
이번 애드센스 승인 실패를 통해 얻은 가장 큰 결론은 이것입니다.
AI가 글을 대신 써준다고 해서 좋은 블로그가 되는 것은 아니다.좋은 블로그가 되려면 실제 경험이 있어야 합니다.
AI는 그 경험을 정리하고, 구조화하고, 더 읽기 좋게 만드는 도구로 써야 합니다.
앞으로 파인선생 AI 자동화랩은 AI로 만든 흔한 정보글이 아니라, 실제 자동화와 수익화 실험을 기록하는 블로그로 운영해보려고 합니다.
다음 글에서는 Google Gemini API 비용이 예상보다 많이 나왔을 때 제가 했던 대응을 정리해보겠습니다.