AgriciDaniel/codex-seo

무엇을 해결하는가

Codex SEO는 Codex 환경을 위해 설계된 포괄적이고 자동화된 SEO 감사 스위트입니다. 기술적 SEO, 콘텐츠 품질, AI 검색 준비성(GEO), 로컬 SEO를 아우르는 일련의 전문 워크플로우를 조율하여 단순한 채팅 응답 대신 결정론적 보고서를 생성함으로써 수동 SEO 분석의 필요성을 제거합니다.

작동 방식

이 시스템은 Codex 내에서 라우팅 레이어 역할을 합니다. 오케스트레이터 스킬이 자연어 요청을 받아 26개의 전문 워크플로우 중 하나로 라우팅합니다. 이러한 워크플로우는 24개의 TOML 에이전트 프로필과 결정론적 Python 스크립트를 사용하여 분석을 수행합니다. 결과는 공유 캐시(.seo-cache)에 저장되며 Markdown, JSON, HTML 또는 PDF 보고서로 내보내기 됩니다.

외부 제공업체와는 확장을 통해 더 깊은 데이터를 통합합니다:

• DataForSEO: 실시간 SERP, 키워드 및 백링크 데이터용.
• Google APIs: PageSpeed, Search Console 및 Indexing API용.
• Firecrawl: JS-렌더링 크롤링용.
• Banana/Gemini: AI 생성 SEO 이미지용.

대상 사용자

Codex를 사용하여 사이트 감사를 자동화하고, SEO 드리프트(drift)를 모니터링하며, AI 기반 분석을 바탕으로 콘텐츠 전략을을 수립하는 SEO 전문가, 디지털 마케터 및 개발자.

주요 특징

• 포괄적 감사 파이프라인: 사이트 유형을 자동으로 감지하고 핵심 및 조건부 전문가(Technical, Content, Schema 등)의 전체 스위트를 실행합니다.
• GEO/AEO 준비성: ChatGPT 및 Perplexity와 같은 AI 검색 엔진을 위한 인용 가능성 및 포맷팅을 구체적으로 분석합니다.
• 드리프트 모니터링: 배포 전반에 걸친 변화를 비교하기 위해 SEO 기준점을 캡처합니다.
• 결정론적 러너(Deterministic Runners): 비결정론적 채팅 출력에 의존하는 대신 스크립트를 통해 반복 가능한 결과를 보장합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: Google 및 DataForSEO로부터의 실시간 데이터 통합을 위한 MCP 확장을 지원합니다.