Auriti-Labs/geo-optimizer-skill

GEO Optimizer, the open-source engine behind GeoReady (geoready.dev): audit whether ChatGPT, Perplexity, Gemini & Google AI Overviews cite your site. CLI, Python, MCP.

📦 geo-optimizer-skill – AI 가시성 감사 및 수정 도구

정의 – 오픈소스 Python 패키지(MIT 라이선스)로, 생성형 AI 답변 엔진(ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Google AI Overviews)이 웹사이트를 크롤링, 이해, 인용하는 용이성을 0-100점으로 평가합니다. 그런 다음 구체적이고 우선순위가 지정된 수정 사항(robots.txt, llms.txt, JSON-LD 스키마, 메타 태그 등)을 생성합니다.

중요성 – 전통적인 SEO는 Google 순위에 초점을 맞추지만, LLM 기반 답변 엔진은 소수의 "소스 준비된" 사이트만 인용합니다. 이 툴킷을 통해 개발자, SEO 팀 또는 CI 파이프라인은 Answer Engine Optimization(AEO) / Generative Engine Optimization(GEO) 준비 상태를 측정하고 개선할 수 있습니다.

빠른 시작(제로 설치)

uvx --from geo-optimizer-skill geo audit --url https://example.com

몇 초 내 실행, API 키 불필요.

또는 일반 설치:

pip install -U geo-optimizer-skill
geo audit --url https://example.com          # 점수 + 수정
geo fix   --url https://example.com          # 수정 파일 미리보기/쓰기
geo audit --url https://example.com --threshold 70   # 점수 < 70이면 exit 1 (CI 게이트)

핵심 기능(README에 명시된 대로)

카테고리	도구 기능
점수 매기기	9개 카테고리(robots.txt, `llms.txt`, 스키마, 메타, 콘텐츠, 브랜드, 신호, AI 발견, Google AI 준비)에 걸친 0-100 AI 가시성 점수.
수정 생성	`geo fix`는 게시 가능한 파일 생성: 27개 AI 봇용 robots.txt 규칙, `llms.txt`, JSON-LD 스니펫, 메타 태그 등.
CLI 풍부함	16개 명령어(audit, fix, diff, history, drift, monitor, citations, snapshots, track, llms, schema, coherence, authority, logs, access, perception).
CI/CD 통합	GitHub Action(`Auriti-Labs/geo-optimizer-skill@vX`)으로 구성 가능한 점수 미만이면 빌드 실패, SARIF/JUnit 보고서 출력.
MCP 서버	선택적 `[mcp]` 추가 설치로 Claude, Cursor, Windsurf 등에서 사용 가능한 12개 "도구" 엔드포인트 제공.
Python API	`from geo_optimizer import audit; result = audit(url)`는 `score`, `band`, `citability.total_score`, 세부 내역, 권장 사항 목록을 반환.
Astro 통합	빌드 시 정적 사이트용 `llms.txt`, `/.well-known/ai.txt`, `/ai/summary.json` 생성.
모니터링 및 기록	`geo history`, `geo drift`, `geo track`로 시간 경과에 따른 점수 기록, 회귀 감지, 호스팅된 geoready.dev 서비스를 통한 이메일 드리프트 알림 수신.
인용 확인	`geo citations`는 실제 답변 엔진(OpenAI, Anthropic, Perplexity, Gemini, SerpBase)에 쿼리하여 브랜드/도메인이 인용되는지 확인(다중 실행 신뢰 구간 포함).
확장성	사용자 정의 검사를 위한 플러그인 진입점(`geo_optimizer.checks`); 예제 플러그인 제공.

설치 옵션

방법	명령어	사용 시기
제로 설치	`uvx --from geo-optimizer-skill geo …`	빠른 일회성 감사, Python 환경 불필요
Pip	`pip install -U geo-optimizer-skill`	일반 사용, CI 파이프라인
추가 기능	`pip install "geo-optimizer-skill[mcp]"`	LLM 에이전트용 MCP 도구 필요 시

일반적인 워크플로우

감사 – geo audit --url https://yoursite.com → 점수 + 우선 순위 목록.
수정 미리보기 – geo fix --url …로 생성될 파일 표시.
적용 – --apply를 추가하여 파일을 쓰고, 감사를 다시 실행하여 새 추정치 확인.
CI 게이트 – GitHub Action을 추가하거나 파이프라인에서 geo audit --threshold 70 실행.
모니터링 – 무료 호스팅 모니터링을 활성화하거나 geo track --url … --report를 실행하여 정기적인 HTML 보고서 생성.

라이선스 및 커뮤니티

라이선스: MIT – 상업적 또는 개인적 사용 무료.
패키지 통계: 월간 약 2,000+ 다운로드, CI 배지로 활발한 테스트 표시.
스타: ⭐ GitHub에서(README 기준).
문서: /docs/에 명령어 가이드, JSON 계약, 점수 기준, 공급자 설정 포함.

결론

geo-optimizer-skill은 생성형 AI 모델이 웹사이트를 발견하고 인용하는 방식을 누구나 정량화하고 개선할 수 있는 완전한 기능을 갖춘 오픈소스 엔진입니다. SEO와 LLM 중심의 "검색 엔지니어링"을 연결하며, 임시 검사를 위한 CLI와 CI, MCP 에이전트, 정적 사이트 생성기용 통합을 제공합니다.