SEO + AI-AS + SECURITY
IS YOUR SITE AI-READY?
DIAGNOSTIC IN SECONDSURL 하나로 45개 항목을 점검합니다. OAI-SearchBot·Claude-SearchBot 같은 검색·AI 크롤러가 사이트를 읽을 수 있는지, llms.txt와 Schema.org가 갖춰졌는지, TLS와 보안 헤더에 빈틈이 없는지 확인하고 항목별로 고칠 방법을 알려줍니다.
URL 하나로 45개 항목을 점검합니다. OAI-SearchBot·Claude-SearchBot 같은 검색·AI 크롤러가 사이트를 읽을 수 있는지, llms.txt와 Schema.org가 갖춰졌는지, TLS와 보안 헤더에 빈틈이 없는지 확인하고 항목별로 고칠 방법을 알려줍니다.
Shopalyze는 URL 하나로 SEO, AI 친화도(AI-AS), 보안을 50개 항목으로 진단하는 무료 도구입니다. 구성은 SEO 6 / AI-AS 22 / 보안 22입니다. 회원가입이 없고, 세 가지 점수(0-100)와 항목별 개선 방법을 함께 받습니다. 같은 URL을 다시 진단하면 이전 점수와 비교됩니다.
AI-AS는 OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot 같은 검색·AI 크롤러가 사이트에 접근하고 내용을 이해하기 쉬운지를 22개 항목으로 측정한 기술 진단 지표입니다. Tech(32점), Semantic(38점), Interop(10점), Trust(20점) 네 차원으로 나뉩니다. AI-AS는 페이지의 정적 신호만 보므로 실제 색인, 인용, 순위를 보장하지 않습니다.
순서가 중요합니다. 첫째, robots.txt에서 검색용 AI 봇(OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot)을 차단하지 않았는지 확인합니다. 차단되어 있으면 다른 무엇을 해도 인용될 수 없습니다. 둘째, 핵심 콘텐츠가 JavaScript 없이 초기 HTML에 들어가게 합니다. 셋째, 페이지 상단에 결론을 먼저 두고 표·목록·FAQ로 구조화합니다. 넷째, 주장마다 수치와 출처를 붙입니다.
도움이 되는 편이지만 보장은 아닙니다. 답변 엔진은 질문에 답하는 형태로 출력하므로 FAQPage의 질문-답변 쌍이 그 형태와 직접 대응합니다. 이커머스 상품 질의 13,747건을 다룬 연구(arXiv:2511.20867)에서 FAQ 구성은 15개 최적화 기법 중 2위였습니다. 다만 같은 연구에서 기법 15개 중 11개는 아무 효과가 없었고, 브랜드 인지도가 노출에 훨씬 크게 작용했습니다.
학습과 검색은 다른 경로입니다. 모델 학습에 포함되는 것은 GPTBot, ClaudeBot 같은 학습용 크롤러가 담당하고, 반영에 수개월에서 수년이 걸리며 사이트 운영자가 통제할 수 없습니다. 반면 ChatGPT나 Perplexity가 지금 답변에 링크를 붙이는 것은 OAI-SearchBot, PerplexityBot 같은 검색용 크롤러가 실시간으로 페이지를 읽어 오는 경로입니다. 단기간에 노출을 바꿀 수 있는 쪽은 후자이므로, 학습 허용 여부와 별개로 검색용 봇 접근과 콘텐츠 구조를 먼저 챙기는 편이 낫습니다.
보안 점수는 공개된 응답만으로 확인할 수 있는 22개 항목을 봅니다. TLS 버전과 인증서 만료, HSTS·CSP 같은 보안 헤더, 쿠키 플래그, 민감 파일 노출, SPF·DMARC·DNSSEC 같은 DNS·이메일 설정입니다. 취약점을 능동적으로 공격하거나 탐색하지 않고, 누구나 볼 수 있는 정보만 확인합니다.
ChatGPT 검색 노출은 OAI-SearchBot이 담당합니다. GPTBot은 모델 학습용으로 역할이 다르므로 각각 독립적으로 설정할 수 있습니다. 즉 학습은 막고 검색만 허용하는 조합이 가능합니다. 검색 접근을 원한다면 robots.txt에서 OAI-SearchBot을 차단하지 않았는지 확인하세요.
검색용 봇까지 막으면 ChatGPT·Claude·Perplexity의 답변에 사이트가 인용되지 않고 링크도 노출되지 않습니다. AI-AS에서 봇 허용 항목은 Tech 32점 중 27점을 차지하는데, 이는 봇 차단이 인용 가능성 자체를 0으로 만드는 관문이기 때문입니다. 학습 이용만 원치 않는다면 GPTBot·ClaudeBot만 차단하고 검색용 봇은 열어 두는 편이 낫습니다.
많은 AI 크롤러가 JavaScript를 실행하지 않거나 제한적으로만 실행합니다. 클라이언트 렌더링(CSR) 사이트는 초기 HTML이 거의 비어 있어서 크롤러가 본문을 읽지 못합니다. Next.js의 SSR·SSG, Nuxt SSR처럼 서버에서 HTML을 만들어 보내면 해결됩니다. 아코디언이나 드롭다운 안에 있어도 초기 HTML에 텍스트가 존재하면 읽힙니다.
Shopalyze는 Schema.org의 dateModified, meta 태그의 article:modified_time, time 요소의 datetime, HTTP Last-Modified 헤더를 이 순서로 찾습니다. 마지막 수정이 6개월 이내면 만점, 18개월을 넘으면 0점입니다. 수정 시각 표기가 아예 없으면 최신성을 판단할 근거가 없어 0점입니다. 정보 노후화는 인용 실패 원인 중 가장 큰 분류에 속합니다(arXiv:2603.09296).
생성 엔진에서는 역효과입니다. 최적화 기법 9종을 비교한 연구(arXiv:2311.09735)에서 키워드 스터핑은 가시성을 9% 떨어뜨린 유일한 기법이었습니다. 반면 같은 연구에서 인용문 추가는 41%, 통계 추가는 33%, 출처 인용은 28% 올렸습니다. 전통 SEO 관행이 AI 답변 엔진에서 그대로 통하지 않는 대표적인 예입니다.
그렇게 단정할 수 없습니다. AI-AS는 페이지에서 관찰할 수 있는 정적 신호를 채점한 지표이고, 실제 인용률과의 상관은 아직 검증되지 않았습니다. 이커머스 실측 연구에서는 설명 길이나 불릿 사용 같은 기계적 속성이 순위 변화를 거의 설명하지 못했고, 브랜드 인지도가 훨씬 크게 작용했습니다. AI-AS는 '고칠 수 있는 기술적 결함 목록'으로 쓰는 것이 정확한 용법입니다.
채점 기준이 개정된 경우일 수 있습니다. Shopalyze는 최신 연구 결과에 맞춰 항목과 배점을 갱신하며, 2026년 9월 2일에 AI-AS 배점을 크게 조정했습니다. 개정 전후 기록이 함께 있는 이력에는 결과 화면에 안내가 표시됩니다. 그 경우 점수 차이에는 사이트 변경분과 채점 기준 변경분이 섞여 있으므로 항목별 상태를 직접 비교하는 편이 정확합니다.
같은 URL을 다시 분석하면 캐시된 결과를 빠르게 받습니다. 사이트별 점수 추이 데이터(정규화 URL과 점수)는 시계열 비교를 위해 익명으로 보관되며 개인 정보는 수집하지 않습니다. 분석 대상은 공개 웹사이트만입니다.
llms.txt는 AI 도구에 사이트 개요와 핵심 콘텐츠 링크를 안내하기 위해 제안된 마크다운 파일입니다. 아직 주요 AI 서비스가 공식 지원하는 색인 표준은 아니므로 Shopalyze는 보조 지표로만 다루며, AI-AS 22개 항목 중 2점만 배정합니다. sitemap과 Schema.org를 먼저 챙기는 편이 낫습니다.
네, Shopalyze는 MCP(Model Context Protocol) 서버로 노출되어 있어 Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Continue 등 MCP 호환 AI agent에서 자연어로 호출할 수 있습니다. 'shopalyze로 example.com 점수 측정해줘'처럼 말하면 analyze_url, get_result, history 세 개의 tool이 자동으로 동작합니다. Claude Code 사용자는 skill 파일을 추가로 설치하면 polling과 rate limit 같은 운영 규칙까지 자동 적용됩니다.
Claude Code에서는 터미널에 'claude mcp add --transport http shopalyze https://shopalyze.net/mcp' 한 줄이면 됩니다. Claude Desktop, Cursor, Continue는 각 클라이언트의 mcpServers 설정에 https://shopalyze.net/mcp URL을 등록합니다. 자세한 가이드와 skill 설치 방법은 /integrations/mcp 페이지에 있습니다.