전체 비교
concepts
E-E-A-T vs PageRank
현대적 콘텐츠 품질 신호(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)와 클래식 링크 기반 권위를 비교합니다.
E-E-A-T
경험, 전문성, 권위성 및 신뢰성을 통해 콘텐츠 품질을 평가하기 위한 Google의 프레임워크.
장점
- 콘텐츠 품질에 집중
- AI 시스템도 유사한 신호 사용
- 스팸이 조작하기 어려움
- 진정한 전문성에 보상
고려사항
- 주관적 기준
- 측정하기 어려움
- 입증하는 데 시간이 걸림
- 단일 지표 없음
PageRank
인바운드 링크의 양과 품질을 기반으로 사이트 권위를 측정하는 Google의 원래 알고리즘.
장점
- 객관적이고 측정 가능
- 명확한 순위 요소
- 확립된 방법론
- 정량화 가능한 지표
고려사항
- 링크 스킴을 통해 조작 가능
- 콘텐츠 품질을 평가하지 않음
- 오래되거나 큰 사이트를 불공정하게 선호할 수 있음
- 현대 검색에서 덜 관련성
최종 평가
2026년에는 E-E-A-T가 더 중요합니다. 백링크도 여전히 중요하지만, 진정한 전문성과 신뢰성을 입증하는 것이 Google과 AI 시스템 모두에 중요합니다.
다른 비교
AI SEO vs Traditional SEO
Understanding the key differences between optimizing for AI assistants and traditional search engines.
LLM Optimization vs Keyword Optimization
How optimizing for language models differs from traditional keyword-focused SEO strategies.
Structured Data vs Unstructured Content
Why structured data matters for AI visibility and how it compares to unstructured content approaches.