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구글 순위가 움직이면 AI 크롤러가 따라오는가 — 분석 계획

상태: 분석 전 계획 확정 (결과 미관측) 작성 2026-08-17 자산 로율(lawfirmlawyul.com) — 관측 연구, 개입 없음


0. 왜 계획을 먼저 적는가

🔴 같은 데이터로 오늘 한 번 헛짚었다. 순위 상승군의 AI 봇 방문이 합계 기준 +303%로 나와 "순위가 먼저 움직이고 봇이 따라온다"로 읽힐 뻔했다. URL 단위로 쪼개니 이상값 두 개가 전부였고 순열검정 p=0.751 이었다. 그 하나의 URL(/rehabilitation)은 다시 열어보니 8월 12일 하루 285건이었고 대부분 ChatGPT-User — 크롤러가 아니라 사람이 ChatGPT 에 물어봐서 생긴 조회였다.

원인은 합계 표를 먼저 본 것이다. 그래서 이번에는 무엇을 어떻게 셀지 먼저 박고 그대로만 돌린다. 여기 없는 분석은 하지 않는다.


1. 질문

같은 페이지에서 구글 평균 순위가 좋아진 뒤 AI 크롤러 방문이 늘어나는가. 늘어난다면 며칠 뒤인가.


2. 데이터

출처 기간 규모
노출(순위) post_performance.gsc_avg_position (GSC, 매일 04:00 크론) 2026-07-21 ~ 08-17 (23일) 글 409개, 글당 관측 중앙값 22
결과(크롤) bot_visits 2026-05-26 ~ 08-17 51,787건
매핑 posts.idposts.slugbot_visits.path 글 669개

🔴 DataForSEO keyword_ranks 는 쓰지 않는다. 키워드당 관측 중앙값 2회로 밀도가 없다. GSC 는 매일이고 무료다. 대신 GSC 평균 순위는 "노출된 질의들의 가중 평균"이지 특정 키워드의 절대 순위가 아니다 — 해석에서 그렇게 읽는다.


3. 결과변수 — 크롤러와 사용자를 반드시 나눈다

구분 의미
크롤러(주 결과변수) GPTBot · ClaudeBot · PerplexityBot · OAI-SearchBot · Bytespider 공급 측 수집 행동
사용자 트리거(별도 보고) ChatGPT-User · Claude-User 수요 측 — 사람이 물어봐서 생긴 조회
검색봇(대조) Googlebot · Bingbot 비교용

🔴 이 분리가 이번 분석의 핵심 수정이다. 섞으면 오늘 낸 오답이 그대로 재현된다.


4. 표본

  • 적격: GSC 순위 관측 5일 이상 그리고 관측 기간 중 순위 변동폭 3계단 이상
  • 사전 확인값: 295개 글 (409개 중)
  • 🔴 이상값을 제거하지 않는다. 대신 글 단위 통계를 먼저 내고 그 분포를 보고한다.

5. 분석 — 순서대로만 한다

5-1. 글 단위 시차 상관. 글마다 두 시계열을 만든다.

x_t = 그날의 GSC 평균 순위를 부호 반전한 값 (클수록 좋음)
y_t = 그날 그 글 경로의 크롤러 방문 수

lag = 0…7 일에 대해 글 안에서 Spearman 상관 ρ_lag 를 계산한다. 관측이 8일 미만인 글은 해당 lag 에서 제외한다.

5-2. 집계. lag 별로 295개 ρ 의 중앙값과 사분위수를 낸다. 평균을 쓰지 않는다 — 오늘 합계에 속았다.

5-3. 검정. lag 별로 부호검정(ρ>0 인 글의 비율이 0.5 와 다른가), 순열검정 20,000회. 주 검정은 lag 1~3 일의 중앙값 ρ 하나로 미리 고정한다. lag 0~7 을 다 보고 제일 좋은 것을 고르지 않는다.

5-4. 기여도 공개. 상위 5개 글을 빼면 결과가 어떻게 바뀌는지 함께 낸다. 바뀌면 그 사실이 결과다.


6. 판정

지지 반증 판정 불가
lag 1~3 중앙값 ρ > 0 순열 p < 0.05 이고 ρ > 0 p < 0.05 이고 ρ < 0 p ≥ 0.05

"유의하지 않음"을 "관계 없음"으로 쓰지 않는다. 23일 · 글당 22관측은 약한 상관을 잡을 검정력이 없다.


7. 답하지 못하는 것

  • 인과가 아니다. 무작위 배정이 없다. 순위와 크롤이 함께 오르는 제3 원인 (새 글 발행, 내부 링크 변경, 계절성)을 배제하지 못한다.
  • 23일은 짧다. 주기적 패턴(주말 효과)과 추세를 가르기 어렵다.
  • 로율 1개 사이트, 법률 1개 업종이다.
  • bot_visits 의 ASN 검증 비율이 낮다(표본 1,000건 중 132건 검증). 위장 봇이 섞일 수 있다.

8. 결과 (2026-08-17, 계획대로 실행)

적격 글 295개 — 계획에 적은 사전값과 일치.

lag n글 ρ 중앙값 Q1 Q3 ρ>0
0 76 +0.001 −0.168 +0.199 50%
1 68 −0.052 −0.193 +0.206 44%
2 70 −0.059 −0.242 +0.148 39%
3 61 −0.122 −0.281 +0.136 36%
4 56 −0.139 −0.298 +0.129 38%
5~7 36~56 −0.028 ~ +0.026 46~52%

주 검정(사전 지정 lag 1~3): 관측 199, 중앙값 ρ −0.0697, ρ>0 79/199(40%), 부호 순열검정 20,000회 p = 0.019 → 판정표상 반증.

기여도(5-4): 상위 5개 글 제외 시 −0.0697 → −0.0725. 이상값이 만든 결과가 아니다.

🔴 이 결과를 어떻게 읽어야 하는가

"순위가 좋아지면 크롤러가 준다"로 읽으면 안 된다. 세 가지 때문이다.

  1. 효과 크기가 없다. ρ = −0.07 이다. 부호가 유의할 뿐 실질적 크기가 아니다.
  2. 결과변수가 거의 0이다. 7/21~8/17 에 글로 매칭된 크롤러 방문이 535건뿐이다. 295개 글 × 28일에 535건 — 글당 평균 2건이다. 대부분의 칸이 0이라 Spearman 이 동점(tie) 구조에 좌우된다.
  3. 매칭률이 낮다. 같은 기간 bot_visits 15,611건 중 글에 매칭된 것은 1,165건(7.5%)이다. 나머지는 카테고리·홈 등 글이 아닌 경로다.

말할 수 있는 것은 하나다 — 이 창에서 "순위 개선이 1~3일 뒤 크롤러 방문을 늘린다"는 관계는 보이지 않는다. 음의 관계를 주장하지 않는다.

다음에 하려면

  • 결과변수를 글 단위가 아니라 섹션·카테고리 단위로 올려 0을 줄인다
  • 관측 기간을 늘린다(현재 23일). GSC 수집은 이미 매일 돌고 있으므로 기다리면 쌓인다
  • 사용자 트리거(47건)는 표본이 더 작아 별도 분석이 불가능하다

9. 변경 이력

  • 2026-08-17 계획 확정. 결과 관측 전.