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무엇을 해결하는가

비싼 SEO 및 AI 가시성 대행사를 대체하여, 전통적인 검색 엔진과 현대적인 AI 답변 엔진 모두를 위해 웹사이트를 최적화하는 구조화되고 자동화된 방법을 제공합니다. 사이트가 정확한 데이터의 주요 출처가 되도록 하여 AI 모델과 크롤러가 더 자주 인용하도록 만드는 데 집중합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code를 위한 스킬로 구현되었습니다. 설치가 완료되면, AI 에이전트가 다섯 가지의 뚜렷한 "lane"를 통해 최적화를 감사, 구현 및 측정하는 특정 운영 절차를 따릅니다:

• SEO: 전통적인 Google 및 Bing 크롤러 인덱싱.
• AEO (Answer Engine Optimization): Google AI Overviews 및 Bing Copilot과 같은 AI 답변 박스 최적화.
• GEO (Generative Engine Optimization): 생성형 AI (ChatGPT, Perplexity, Claude)가 사이트를 주요 출처로 취급하도록 보장.
• LLMO (LLM Optimization): 모델의 내부 지식이 브랜드 엔티티를 어떻게 인식하는지 관리.
• NEO (Naver Engine Optimization): 한국 시장 및 Naver AI Briefing을 위한 특정 최적화.

대상 사용자

월간 대행사 수수료를 지불하지 않고 검색 및 AI 기반 트래픽을 늘리고 싶은 웹사이트 소유자 및 개발자, 특히 글로벌 시장과 한국 시장을 모두 타겟팅하는 사용자.

주요 특징

• Multi-Engine Strategy: 전통적인 SEO, AEO, GEO, LLMO 및 Naver 전용 최적화를 모두 다룹니다.
• Automated Audits: 크롤러의 관점에서 감사를 수행하여 현재 가시성 격차에 대한 스코어카드를 생성합니다.
• Machine Readability: llms.txt, JSON-LD 및 구조화된 데이터를 사용하여 콘텐츠가 인용될 준비가 되도록 기술적 수정을 구현합니다.
• Measurement Loop: 데이터로 변경 사항의 효과를 입증하기 위해 재측정을 예약하는 프로세스를 포함합니다.