AI Search Score

AI 크롤러가 콘텐츠에 실제 접근할 수 있어야 인용·요약이 성립합니다. JS 렌더링 필요 여부, robots.txt/X-Robots-Tag 차단, 핵심 텍스트가 첫 HTML에 존재하는지 등을 측정하여 "읽을 수 있음"을 보증합니다. 기본 SEO 헬스체크보다 한 단계 더 깊게 LLM 크롤러 특성(렌더 미지원)을 고려합니다.

검색 엔진 인덱싱 금지 설정이 AI 크롤러의 접근을 차단할 수 있습니다. HTML 메타 robots 태그나 HTTP X-Robots-Tag 헤더에서 noindex 지시어가 발견되면 AI가 해당 콘텐츠를 색인하지 않아 인용 가능성이 현저히 낮아집니다. 특히 Claude나 Perplexity 같은 실시간 검색 기반 AI는 이러한 지시어를 엄격히 준수합니다.

웹사이트의 주요 콘텐츠가 서버 사이드 렌더링(SSR)되어 초기 HTML에 포함되는지, 아니면 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)을 통해 JS 실행 후에야 나타나는지가 핵심입니다. AI 크롤러들은 일반적으로 JS를 실행하지 않고 HTML 소스만 수집하므로, CSR 의존 사이트는 인용 가능성이 현저히 낮습니다.

Cloudflare 같은 웹 방화벽(WAF), Anti-Bot 스크립트, CAPTCHA 등이 활성화되어 있으면 AI 봇이 콘텐츠를 가져가기 어려워 인용 가능성이 낮아집니다. HTTP 503 응답, 챌린지 페이지, User-Agent 기반 차단 등이 감지되면 AI 크롤러가 실제 콘텐츠에 접근하지 못할 수 있습니다.

사이트의 콘텐츠가 잘 색인되어 있고 탐색 가능한 구조인지 평가합니다. XML 사이트맵, Common Crawl 허용 여부, 내부 링크 구조, RSS/Atom 피드 등은 AI가 해당 사이트의 다양한 페이지를 발견하고 인용할 확률에 직접적인 영향을 줍니다. 특히 Claude는 RSS 피드가 있는 사이트를 업데이트가 활발한 신뢰할 만한 소스로 간주합니다.

Schema.org 기반의 구조화 데이터(JSON-LD 등)는 AI가 콘텐츠를 정확히 이해하고 스니펫을 추출하는 데 큰 도움을 줍니다. Bing의 GPT-4 기반 코파일럿은 스키마 마크업을 활용해 웹 콘텐츠를 해석하고, Perplexity 등도 스키마가 있으면 내용을 자신있게 인용합니다. 또한 질문형 부제목(H2/H3) 아래에 40-80자 내외의 요약문과 표, 목록, 코드 블록 등의 시각적 구조 요소는 LLM이 정확한 답변을 생성하고 신뢰도를 높이는 핵심 요소입니다.