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애드센스 승인받는 블로그의 조건은? '가치가 낮은 콘텐츠' 거절 이유부터 통과 전략까지 완벽 가이드
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❌ AdSense “가치가 낮은 콘텐츠”를 받았을 때, 합격까지의 로드맵
“글도 열심히 쓰고, 사진도 넣었는데… 왜 거절일까?”
구글은 늘 단서를 남깁니다.
가치,
구조,
신뢰.
이 글은 실제 승인 사례와 체크리스트를
한 번에 적용할 수 있게 리팩토링한
실전용 가이드입니다.
요약 · 심사팀이 보는 핵심은 세 가지입니다.
① 독창적이고 유익한 콘텐츠 ② 구조화된 페이지 경험 ③ 색인·광고 코드의 무결성
“열심히 썼는데도 거절을 받았습니다.” 이유는 한 줄: 가치가 낮은 콘텐츠.
1) “가치가 낮다”는, 정확히 무엇을 뜻할까?
구글은 모호하게 말하지만, 결론은 분명합니다. 사용자 문제를 해결하는 독창적 정보가 충분치 않으면 광고를 붙이기 어렵습니다.
핵심 정의 · “텍스트 분량”이 아니라 문제 해결도입니다.
검색 의도(Why)를 정확히 겨냥해 새로운 정보·경험·정리가 있어야 합니다.
2) 승인 실패, 가장 흔한 7가지 원인
| 주요 문제 | 설명 |
|---|---|
| 콘텐츠 양 부족 | 게시글 10개 이하·본문 800자 수준 |
| 정보 깊이 부족 | 후기만 있고, 팁/데이터/비교 부재 |
| 카테고리 난립 | 의도 불명확, 글이 흩어져 주제 신뢰도 저하 |
| 가독성 저하 | 긴 문단·의성어·과다 이모티콘 |
| 시각 요소 없음 | 표·리스트·인포메이션 박스 미활용 |
| 색인 문제 | noindex, robots 차단, 내부 링크 부족 |
| 광고 코드 오류 | <head> 누락·중복 삽입·실험 스크립트 충돌 |
3) 합격을 부르는 리라이트 체크리스트(즉시 적용)
- 서론은 검색 의도(문제 정의)로 시작 → 해결 약속 문장 배치
- 본문은 “개요 → 데이터/비교 → 사례 → 요약” 순으로 구조화
- 표/리스트로 핵심 정보 압축 · 이미지 캡션으로 의미 부여
- 내부 링크로 연관 글 그룹핑(카테고리 집중도 ↑)
- 색인은 GSC 요청 + 목차·앵커로 페이지 경험 개선
승인 전 필수 점검(5분컷)
① 모바일 폰트 16px 이상 · 줄간격 1.6↑
② 첫 화면(Above the fold)에 문제·해결 요약 노출
③ 광고는 콘텐츠 흐름을 방해하지 않게 배치
① 모바일 폰트 16px 이상 · 줄간격 1.6↑
② 첫 화면(Above the fold)에 문제·해결 요약 노출
③ 광고는 콘텐츠 흐름을 방해하지 않게 배치
4) 샘플 구조(2,000자 기준) · 그대로 써먹는 템플릿
| 섹션 | 핵심 요소 |
|---|---|
| 서론 | 문제 정의, 해결 약속, 독자 혜택 명시 |
| 본론1 | 배경·개념·필수 용어 정리 |
| 본론2 | 비교표/데이터/체크리스트 |
| 본론3 | 케이스 스터디·실전 팁 |
| 결론 | 요약 3줄 + 다음 행동 유도 |
| 부록 | 관련 글·도구·서식 링크 |
5) 색인·정책·코드, “기계가 이해하게” 정리하기
- robots.txt는
Disallow: /search정도만, 나머지는 허용 - noindex 메타가 들어간 페이지 없는지 전체 점검
- 구조화 · 제목 계층(H1→H2→H3) · 내부 링크 허브 페이지 운영
- <head>에 AdSense 스크립트 1회 정확 삽입(중복 금지)
- GSC에서 색인 요청 + 커버리지 에러 수시 확인
주의 · 이미지 저작권, 건강·금융 민감 주제의 E-E-A-T 증빙(출처·자격) 누락은
승인 지연의 대표 사례입니다.
6) 5분 마감 체크(승인 전 최종 점검표)
| 항목 | 점검 여부 |
|---|---|
| 고유 콘텐츠 중심 (복붙 아님) | ☐ |
| 글자 수 1,500자 이상 | ☐ |
| 직접 작성한 이미지 포함 | ☐ |
| 각 글마다 소제목 · 단락 구성 | ☐ |
| 광고 코드 정확히 1회 삽입 완료 | ☐ |
| robots.txt & 색인 설정 정상 | ☐ |
| 한 가지 주제에 꾸준히 글 작성 | ☐ |
✅ 최종 체크리스트 (모바일 기준 점검 권장)
마무리 — 심사는 “가치”라는 신뢰 점수
애드센스는 광고 플랫폼이자, 정보 신뢰성 심사입니다. 깊이·구조·증빙을 갖추면 승인 확률은 반드시 올라갑니다.
- 깊이: 새 정보·비교·데이터
- 구조: 서론에서 문제 정의, 본문에서 해결
- 증빙: 출처·색인상태·코드 무결성
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