
E-E-A-T 점검 도구를 코딩 없이 만들었다 — AI 에이전트로 사이트 감사하기
E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.
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E-E-A-T 점검은 API가 없다. 그래서 자동화가 안 됐다. AI 코딩 에이전트로 구글 품질 가이드를 읽히고 대표 페이지를 크롤해 점수화한 감사 보고서를 뽑아낸 실제 구축 과정과 한계.

GEO 진단은 AI 답변에 우리 브랜드가 나오는지 확인하는 작업이 아니다. 온사이트 4개, 오프사이트 4개, 측정 1개로 나눠 점검하는 GEO 체크리스트를 정리했다.

링크드인·유튜브·레딧·틱톡이 저품질 AI 콘텐츠를 걸러 내는 시스템을 구축 중이다. 워터마크의 한계와 살아남는 콘텐츠의 조건을 정리했다.

AI 검색 최적화는 새로운 분야가 아니라 기술 SEO의 스트레스 테스트다. 크롤러 접근, 렌더링, 구조화 데이터, 엔티티 일관성 네 가지를 점검한다.

프롬프트워치 데이터에 따르면 레딧의 챗GPT 검색 인용 비중이 3.83%에서 0.52%로 떨어졌다. AI 가시성이 얼마나 빨리 바뀔 수 있는지 보여 주는 사례다.

AI 크롤러는 자바스크립트를 실행하지 않는다. 41일간 로그를 기록한 실험에서 GPTBot·ClaudeBot 등 8개 크롤러가 JS 링크 페이지를 단 한 건도 찾지 못했다.

AI 답변을 만드는 것은 자사 사이트가 아니라 웹 전체다. 오래된 정보를 고치는 데 돈을 받는 '편집 처리 수수료'가 왜 다음 수익 모델이 되는지 짚었다.

AI 인용을 얻는 브랜드에는 순서가 있다. 기술적 접근성, 신선한 자사 콘텐츠, 제3자 디지털 PR을 복리로 쌓는 3단계 프로세스를 정리했다.

iPullRank가 131억 건의 검색 이벤트를 분석한 결과 챗GPT가 구글 주요 목적지 중 유료 클릭 비중이 가장 높았다. 제로클릭 증가가 오가닉만 잠식했다는 데이터와 함께 정리했다.

AI 오버뷰 유입 5만 1,200건을 9개월간 추적한 결과, 22.4%가 오가닉이 아닌 직접 유입으로 잘못 분류됐다. GA4로 직접 측정하는 방법과 인용되는 콘텐츠의 공통점을 정리했다.

AI는 몇 분 만에 작동하는 시제품을 만든다. 그게 요청한 것을 만들었다는 뜻은 아니다. 바이브 코딩, 기술 SEO 수정, 클라이언트 보고에 모두 적용되는 검증 체계를 정리했다.

LLM 유입 트래픽의 전환율이 20%로, 유료 검색보다 61% 높다는 데이터가 나왔다. 클릭 이전에 이미 판단이 끝난 방문자를 어떻게 전환시킬 것인가에 대한 실무 정리.
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