2025년 11월 12일·7분
AI 크롤러 및 LLM 인덱싱에 대비한 웹사이트 구축
콘텐츠 구조, 메타데이터, 크롤 규칙, 성능을 정비해 AI 크롤러와 LLM 도구가 페이지를 신뢰성 있게 발견하고 파싱하며 인용할 수 있도록 하는 방법을 배웁니다.
콘텐츠 구조, 메타데이터, 크롤 규칙, 성능을 정비해 AI 크롤러와 LLM 도구가 페이지를 신뢰성 있게 발견하고 파싱하며 인용할 수 있도록 하는 방법을 배웁니다.
“AI 최적화”는 유행어로 자주 쓰이지만, 실무적으로는 자동화 시스템이 찾고, 읽고, 정확히 재사용하기 쉬운 사이트를 만드는 것을 뜻합니다.
사람들이 AI 크롤러라 말할 때는 보통 검색엔진, AI 제품, 데이터 제공업체가 운영하는 봇을 의미하며, 이들은 요약, 응답, 학습 데이터셋, 또는 검색 시스템에 페이지를 공급합니다. LLM 인덱싱은 보통 페이지를 검색 가능한 지식 저장소로 변환하는 과정(메타데이터가 붙은 ‘청크’ 텍스트)으로, AI 어시스턴트가 적절한 문단을 찾아 인용하거나 인용문을 제공할 수 있게 합니다.
AI 최적화는 ‘랭킹’보다 네 가지 결과에 가깝습니다:
어떤 AI 인덱스나 모델에 포함될지 보장할 수 있는 사람은 없습니다. 제공자마다 크롤 방식, 정책, 갱신 주기가 다릅니다.
대신 통제 가능한 것은 콘텐츠를 간단하게 접근·추출·귀속할 수 있게 만드는 것입니다—그래야 사용될 경우 정확하게 사용됩니다.
llms.txt 파일빠르게 페이지와 플로우를 만드는 팀이라면 이러한 요구에 반(反)하는 도구를 피하고 처음부터 SSR/SSG 친화 템플릿, 안정적인 라우트, 일관된 메타데이터를 제공하는 툴을 선택하는 게 도움이 됩니다. 예를 들어 Koder.ai 같은 플랫폼은 React 프론트엔드와 Go/PostgreSQL 백엔드를 생성하면서 이러한 기본값을 내장해 두는 경우가 많아 “AI 준비”가 사후 작업이 아니라 기본이 됩니다.
LLM과 AI 크롤러는 사람처럼 페이지를 이해하지 않습니다. 텍스트를 추출하고, 아이디어 간 관계를 추론하며, 페이지를 하나의 명확한 의도로 매핑하려 합니다. 구조가 예측 가능할수록 모델이 잘못 추론할 여지가 줄어듭니다.
페이지를 텍스트로 빠르게 스캔하기 쉽게 만드세요:
유용한 패턴은: 약속 → 요약 → 설명 → 증거 → 다음 단계 입니다.
상단 근처에 짧은 요약(2–5줄)을 두세요. 이는 AI 시스템이 페이지를 빠르게 분류하고 핵심 주장을 캡처하는 데 도움을 줍니다.
예시 TL;DR:
TL;DR: 이 페이지는 AI 크롤러가 주요 주제, 정의 및 핵심 테이크어웨이를 신뢰성 있게 추출할 수 있도록 콘텐츠를 구조화하는 방법을 설명합니다.
LLM 인덱싱은 각 URL이 하나의 의도(intent)에 답할 때 가장 잘 작동합니다. 가격, 통합 문서, 회사 연혁 같은 서로 관련 없는 목표를 한 페이지에 섞으면 분류가 어려워지고 잘못된 쿼리에 노출될 수 있습니다.
관련 있지만 구별되는 의도를 다뤄야 하면 별도의 페이지로 나누고 내부 링크로 연결하세요(예: /pricing, /docs/integrations).
청중이 용어를 여러 방식으로 해석할 수 있다면 초반에 정의하세요.
예시:
AI 크롤러 최적화: 자동화 시스템이 URL을 신뢰성 있게 발견하고, 읽고, 해석할 수 있도록 사이트 콘텐츠와 접근 규칙을 준비하는 것.
제품, 기능, 요금제, 핵심 개념마다 하나의 이름을 정하고 전역적으로 일관되게 사용하세요. 일관성은 추출 품질을 높이고 모델이 요약하거나 비교할 때 엔티티 혼동을 줄여줍니다.
대부분의 AI 인덱싱 파이프라인은 페이지를 청크로 나누고 나중에 가장 매칭되는 조각을 저장/검색합니다. 당신의 일은 그 청크들이 명확하고 독립적이며 인용하기 쉬운 형태가 되게 하는 것입니다.
한 페이지에 H1은 하나만 두고(페이지의 약속), 주요 섹션은 H2, 하위 주제는 H3로 구성하세요.
간단한 규칙: H2를 목차로 바꿔도 페이지 전체를 설명할 수 있다면 잘 구성된 것입니다. 이 구조는 검색 시스템이 각 청크에 올바른 컨텍스트를 붙이는 데 도움을 줍니다.
“Overview”나 “More info” 같은 모호한 레이블을 피하세요. 대신 제목 자체가 사용자 의도에 답하도록 만드세요:
청크가 컨텍스트에서 분리되어도 제목이 ‘제목’ 역할을 하므로 의미 있게 만드세요.
가독성과 청크 집중도를 위해 짧은 문단(1–3문장) 사용을 권장합니다.
요구사항, 단계, 기능 강조에는 글머리표가 효과적입니다. 비교에는 표가 좋습니다(구조 보존).
| 플랜 | 적합 대상 | 주요 제한 |
|---|---|---|
| 스타터 | 시험 사용 | 1개 프로젝트 |
| 팀 | 협업 | 10개 프로젝트 |
간단한 FAQ 섹션(직설적이고 완전한 답변)은 추출 가능성을 높입니다:
Q: CSV 업로드를 지원하나요?
A: 예—파일당 최대 50MB까지의 CSV를 지원합니다.
핵심 페이지 말미에 네비게이션 블록을 닫음으로써 사용자와 크롤러가 의도 기반 경로를 따라갈 수 있게 하세요:
모든 AI 크롤러가 완전한 브라우저처럼 동작하는 것은 아닙니다. 많은 크롤러는 원시 HTML을 즉시 가져와 읽지만 자바스크립트를 실행하거나 API 호출을 기다리며 페이지를 조립하는 작업은 어려워하거나 건너뛸 수 있습니다. 핵심 콘텐츠가 클라이언트 사이드 렌더링 후에만 나타나면 LLM 인덱싱에서 보이지 않게 될 위험이 있습니다.
전통적인 HTML 페이지에서는 크롤러가 문서를 다운로드하고 제목, 문단, 링크, 메타데이터를 즉시 추출할 수 있습니다.
JS 위주의 페이지에서는 초기 응답이 얇은 셸(몇 개의 div와 스크립트)일 수 있으며, 의미 있는 텍스트는 스크립트가 실행되고 데이터가 로드된 후에야 나타납니다. 이 2단계에서 커버리지가 떨어지는데, 일부 크롤러는 스크립트를 실행하지 않거나 타임아웃 혹은 부분 지원만 합니다.
색인화하고 싶은 페이지(제품 설명, 가격, FAQ, 문서)에 대해선 다음을 권장합니다:
목표는 “자바스크립트 없음”이 아니라 의미 있는 HTML 우선, JS는 그다음 입니다.
탭, 아코디언, ‘더보기’ 컨트롤은 DOM에 텍스트가 포함되어 있다면 괜찮습니다. 문제는 탭 콘텐츠가 클릭 후에만 페치되거나 클라이언트 요청으로 삽입되는 경우입니다. AI 발견에 중요한 콘텐츠라면 초기 HTML에 포함시키고 CSS/ARIA로 가시성만 제어하세요.
다음 검사를 모두 사용하세요:
핵심 제목, 본문, 내부 링크, FAQ 답변이 Inspect Element에만 있고 View Source에는 없다면 렌더링 리스크로 간주하고 해당 콘텐츠를 서버 렌더링으로 옮기세요.
AI 크롤러와 전통적 검색 봇 모두 명확하고 일관된 접근 규칙이 필요합니다. 중요한 콘텐츠를 실수로 차단하거나 비공개/어수선한 영역을 허용하면 크롤 예산을 낭비하고 인덱스에 잡히는 내용이 오염될 수 있습니다.
robots.txt는 전체 폴더(또는 URL 패턴)를 크롤하거나 피해야 할지를 정의하는 데 사용하세요.
실무적 기본값:
/admin/, /account/, 내부 검색 결과, 파라미터가 많은 URL처럼 비공개 영역 차단예시:
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
중요: robots.txt로 차단하면 크롤링을 막을 수는 있지만, 다른 곳에서 참조되면 URL이 인덱스에 등장할 가능성을 항상 차단하지는 못합니다. 색인 차단은 페이지 수준의 지시어를 사용하세요.
HTML 페이지에는 meta name="robots"를, 비-HTML 파일(PDF, 피드, 생성된 내보내기 등)에는 X-Robots-Tag 헤더를 사용하세요.
일반 패턴:
noindex,follow — 링크는 전달하지만 페이지 자체는 색인에서 제외noindex에만 의존하지 말고 인증으로 보호noindex와 적절한 캐노니컬을 함께 사용환경별 규칙을 문서화하고 적용하세요:
noindex 헤더를 추가해 실수로 색인되는 것을 방지접근 제어가 사용자 데이터에 영향을 주면 사용자 정책(/privacy, /terms)과 실제 동작이 일치하는지 확인하세요.
AI 시스템(및 검색 크롤러)이 신뢰성 있게 페이지를 이해하고 인용하려면 “같은 콘텐츠가 여러 URL에 흩어져 있는” 상황을 줄여야 합니다. 중복은 크롤 예산을 낭비하고 신호를 분산시키며 잘못된 버전이 인덱스되거나 참조될 수 있습니다.
URL은 수년간 유효하도록 설계하세요. 세션 ID, 정렬 옵션, 추적 코드 같은 불필요한 파라미터는 인덱스 가능한 URL에 노출하지 마세요(예: ?utm_source=..., ?sort=price, ?ref=). 필터나 페이지네이션처럼 파라미터가 기능상 필요하다면 주요 버전은 안정적인 정규 URL로 접근 가능하게 유지하세요.
안정적 URL은 장기적인 인용을 개선합니다: LLM이 참조를 학습하거나 저장할 때, URL 구조가 자주 바뀌지 않으면 동일한 페이지를 가리킬 가능성이 높습니다.
중복이 예상되는 페이지에 link rel="canonical"을 추가하세요:
캐노니컬은 선호하는 인덱스 대상 URL을 가리켜야 하며(이 정규 URL은 200 상태를 반환하는 것이 이상적) 일관되게 유지하세요.
페이지가 영구적으로 이동할 때는 301 리디렉트를 사용하세요. 리디렉트 체인(A → B → C)과 루프는 피하세요; 이는 크롤러를 느리게 하고 부분적인 색인화로 이어질 수 있습니다. 오래된 URL은 최종 목적지로 직접 리디렉트하고, HTTP/HTTPS 및 www/non-www 전반에 걸쳐 일관성을 유지하세요.
hreflang은 진정으로 지역화된 동등 페이지가 있을 때만 구현하세요(단순히 번역된 스니펫이 있는 경우 아님). 잘못된 hreflang은 어떤 페이지가 어떤 대상에 인용되어야 하는지 혼란을 야기할 수 있습니다.
사이트맵과 내부 링크는 크롤러에게 무엇이 있고 중요한지, 무엇을 무시해야 하는지를 알려주는 “배달 시스템”입니다. AI 크롤러와 LLM 인덱싱의 목표는 단순합니다—최고의 정규 URL을 찾기 쉽고 놓치기 어렵게 만들기.
사이트맵에는 정규화된 인덱스 가능 URL만 포함하세요. 페이지가 robots.txt에 의해 차단되거나 noindex로 표시되거나 리디렉트되거나 정규 버전이 아니라면 사이트맵에 포함시키지 마세요. 이렇게 하면 크롤러 예산이 집중되고 LLM이 중복되거나 오래된 버전을 수집할 가능성이 줄어듭니다.
URL 형식을 일관되게 유지하세요(후행 슬래시, 소문자, HTTPS 등).
URL이 많다면 여러 사이트맵 파일로 나누고(일반 제한: 파일당 50,000 URL) 각 사이트맵을 나열하는 사이트맵 색인(sitemap index) 을 게시하세요. 콘텐츠 유형별로 조직하면 유지 관리와 모니터링에 도움이 됩니다. 예:
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xmllastmod는 신뢰 신호로 신중히 사용lastmod는 페이지가 의미 있게 변경되었을 때만 업데이트하세요(콘텐츠, 가격, 정책, 핵심 메타데이터). 모든 배포에서 모든 URL이 갱신되면 크롤러가 필드를 무시하게 되고 진짜 중요한 업데이트가 늦게 재색인될 수 있습니다.
허브-스포크 구조는 사용자와 기계 모두에게 유용합니다. 허브(카테고리, 제품, 주제 페이지)가 중요한 스포크 페이지에 링크하고, 각 스포크는 허브로 다시 링크하도록 하세요. 메뉴뿐 아니라 본문 속 컨텍스트 링크도 추가하세요.
교육 콘텐츠를 발행한다면 주요 진입점을 분명히 하세요—/blog는 기사, /docs는 심화 레퍼런스로 보내는 식입니다.
구조화된 데이터는 페이지가 무엇인지(기사, 제품, FAQ, 조직 등)를 기계가 신뢰성 있게 읽을 수 있는 형식으로 라벨링하는 방법입니다. 검색 엔진과 AI 시스템은 이를 통해 어떤 텍스트가 제목인지, 누가 작성했는지, 페이지의 주요 엔티티가 무엇인지 추론하지 않고도 직접 파싱할 수 있습니다.
콘텐츠에 맞는 Schema.org 타입을 사용하세요:
페이지당 하나의 기본 유형을 선택하고 보조 속성을 추가하세요(예: Article이 Organization을 publisher로 참조).
크롤러와 검색 엔진은 구조화된 데이터를 실제 페이지와 대조합니다. 페이지에 없는 FAQ를 마크업에 포함시키거나 표시되지 않은 저자명을 마크업에 넣으면 혼란을 초래하고 마크업이 무시될 수 있습니다.
콘텐츠 페이지에는 저자(author)와 datePublished, dateModified를 실제 존재할 때 포함하세요. 이것은 신선도와 책임 소재를 분명하게 해주며, LLM이 무엇을 신뢰할지 결정할 때 중요한 단서가 됩니다.
공식 프로필이 있다면 Organization 스키마에 sameAs 링크(예: 회사의 검증된 소셜 프로필)를 추가하세요.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
마지막으로 일반적인 테스팅 도구(예: Google의 Rich Results Test, Schema Markup Validator)로 검증하세요. 오류를 수정하고 경고는 실무 우선순위에 따라 처리하세요—타입과 핵심 속성(제목, 저자, 날짜, 제품 정보)에 관련된 경고를 우선합니다.
llms.txt 파일은 언어 모델 중심 크롤러(및 이를 설정하는 사람들)를 위해 사이트의 핵심 진입점—문서, 주요 제품 페이지, 용어 설명 페이지—을 가리키는 사람이 읽을 수 있는 작은 ‘색인 카드’입니다.
표준이나 모든 크롤러에 대한 보장이 있는 규격은 아니므로, 사이트맵, 캐노니컬, robots 제어를 대체하는 것으로 생각하지 마세요. 발견과 맥락 제공을 위한 유용한 지름길로 생각하세요.
사이트 루트에 두세요:
/llms.txtrobots.txt처럼 예측 가능한 위치에서 빠르게 가져오게 하는 것이 목적입니다.
짧고 큐레이션된 목록을 유지하세요. 좋은 후보:
간단한 스타일 노트(예: “UI에서는 고객을 ‘workspace’라 칭함”)를 넣어 모호함을 줄일 수도 있습니다. 마케팅 문구나 전체 URL 덤프, 캐노니컬과 충돌하는 내용은 피하세요.
간단한 예:
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
일관성이 중요합니다:
관리 가능한 루틴:
llms.txt의 각 링크를 클릭해 여전히 최적의 진입점인지 확인llms.txt 업데이트잘 관리하면 llms.txt는 작고 정확하며 실용적인 상태를 유지합니다—어떤 크롤러가 어떻게 동작할지 약속하지 않으면서 유용성을 제공합니다.
크롤러(특히 AI 중심 크롤러)는 성급한 사용자와 비슷하게 행동합니다: 사이트가 느리거나 불안정하면 더 적은 페이지를 가져가고 재시도도 줄이며 색인 갱신 주기가 길어집니다. 안정적인 성능과 신뢰할 수 있는 서버 응답은 콘텐츠가 발견되고 재크롤되며 최신 상태로 유지될 가능성을 높입니다.
서버가 자주 타임아웃되거나 오류를 반환하면 크롤러는 자동으로 백오프(back off)할 수 있습니다. 그 결과 새 페이지가 나타나는 데 시간이 오래 걸리고 업데이트가 빠르게 반영되지 않을 수 있습니다.
피크 시간대에도 예측 가능한 응답 시간을 목표로 하세요—단순한 ‘랩(실험실) 점수’보다 실제 안정성이 더 중요합니다.
TTFB(Time To First Byte)는 서버 상태의 강력한 신호입니다. 몇 가지 고영향 수정:
크롤러는 사람처럼 이미지를 ‘보진’ 않더라도 큰 파일은 크롤 시간과 대역폭을 낭비합니다.
크롤러는 상태 코드를 기반으로 보관/삭제 결정을 합니다:
주요 본문 텍스트에 인증이 필요하면 많은 크롤러가 셸만 인덱스할 수 있습니다. 핵심 읽기 접근은 공개로 유지하거나, 핵심 콘텐츠를 포함한 크롤러용 미리보기를 제공하세요.
사이트를 남용으로부터 보호하되 무차별 차단은 피하세요. 권장 방식:
Retry-After 헤더가 있는 명확한 429 응답이렇게 하면 사이트를 보호하면서도 책임 있는 크롤링을 허용할 수 있습니다.
“E‑E‑A‑T”는 거창한 주장이나 뱃지가 필요 없습니다. AI 크롤러와 LLM에겐 주로 누가 작성했는지, 어디서 사실을 인용했는지, 그리고 누가 이를 유지할 책임이 있는지가 분명한 것이 중요합니다.
사실을 언급할 때는 가능한 한 근거를 주장 바로 옆에 붙이세요. 법률, 표준 기구, 공급사 문서, 동료 검토 논문 같은 1차·공식 참조를 우선시하세요. 예를 들어 구조화된 데이터 동작을 언급하면 Google 문서(“Google Search Central — Structured Data”)와 Schema.org 정의를 함께 언급하세요. 로봇 지시어를 논할 때는 관련 표준과 공식 크롤러 문서(예: “RFC 9309: Robots Exclusion Protocol”)를 참조하세요. 모든 언급에 외부 링크를 다는 것이 필수는 아니지만, 독자가 정확한 문서를 찾을 수 있게 충분한 단서를 제공하세요.
저자 바이라인과 간단한 약력, 자격을 추가하고 책임을 명확히 하세요:
“최고”나 “보장” 같은 표현은 피하고, 대신 무엇을 테스트했는지, 무엇이 변경되었는지, 한계는 무엇인지 설명하세요. 주요 페이지 상단/하단에 업데이트 노트를 추가하는 것도 좋습니다(예: “2025-12-10 업데이트: 리디렉션의 캐노니컬 처리 명확화”). 이는 사람과 기계 모두가 해석할 수 있는 유지보수 이력을 제공합니다.
핵심 용어를 한 번 정의하고 사이트 전체에서 일관되게 사용하세요(예: “AI 크롤러”, “LLM 인덱싱”, “렌더링된 HTML”). 가벼운 용어집 페이지(예: /glossary)는 모호함을 줄이고 요약을 더 정확하게 만듭니다.
AI 준비 사이트는 일회성 프로젝트가 아닙니다. CMS 업데이트, 새로운 리디렉션, 네비게이션 재설계 같은 작은 변경이 발견과 색인을 조용히 망가뜨릴 수 있습니다. 간단한 테스트 루틴으로 추측을 줄이세요.
크롤 오류, 색인 커버리지, 상위 링크된 페이지를 추적하세요. 크롤러가 핵심 URL을 가져오지 못하면(타임아웃, 404, 차단된 리소스) LLM 인덱싱 품질이 빠르게 떨어집니다.
또 모니터할 항목:
배포(작은 것 포함) 후 다음을 검토하세요:
15분짜리 포스트릴리스 감사는 장기적인 가시성 손실을 예방할 수 있습니다.
몇 가지 핵심 페이지를 골라 AI 도구나 내부 요약 스크립트로 요약 결과를 테스트하세요. 확인할 것:
요약이 모호하면 수정은 보통 편집적입니다: 더 강력한 H2/H3 제목, 명확한 첫 문단, 더 명시적인 용어 사용.
학습한 내용을 실무 가능한 체크리스트로 바꾸고 소유자(실명)를 지정하세요. 최신 버전을 내부에 링크해 팀 전체가 같은 플레이북을 사용하게 하세요. 경량 참조 문서(예: /blog/ai-seo-checklist)를 게시하고 사이트와 도구가 진화함에 따라 업데이트하세요.
빠르게 배포하는 팀이라면(특히 AI 보조 개발 사용 시) 빌드/릴리스 워크플로우에 “AI 준비” 체크를 직접 넣는 것을 고려하세요: 템플릿이 항상 캐노니컬 태그, 일관된 저자/날짜 필드, 서버 렌더된 핵심 콘텐츠를 출력하게 만드는 식입니다. Koder.ai 같은 플랫폼은 이러한 기본값을 새 React 페이지와 앱 표면에 반복 가능하게 적용해 주고, 계획 모드, 스냅샷, 롤백으로 변경이 크롤 가능성에 영향을 줄 때 빠르게 되돌리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
작은 지속적 개선이 누적됩니다: 크롤 실패 감소, 더 깔끔한 색인, 사람과 기계가 이해하기 쉬운 콘텐츠.
이는 자동화 시스템이 신뢰성 있게 찾아내고(parse), 추출하고 재사용할 수 있도록 사이트를 구성했다는 뜻입니다.
실무적으로는 크롤러가 접근할 수 있는 URL, 깔끔한 HTML 구조, 명확한 저작자/날짜/출처 표기, 그리고 검색·검색회수(Retrieval) 시스템이 특정 질문에 맞춰 인용할 수 있는 독립적인 청크로 작성된 콘텐츠를 만드는 것입니다.
신뢰할 수 있게 보장할 수는 없습니다. 제공자마다 크롤링 방식, 정책, 갱신 주기가 모두 다르며, 어떤 제공자는 아예 크롤링하지 않을 수도 있습니다.
대신 통제할 수 있는 부분에 집중하세요: 페이지를 접근 가능하고, 모호하지 않게 작성하며, 빠르게 가져올 수 있게 하고, 인용 가능한 형태로 만들어 놓으면 사용될 경우 올바르게 사용될 가능성이 커집니다.
중요 페이지는 초기 응답에 의미 있는 HTML을 포함하도록 하세요.
가격표, 문서, FAQ 같은 중요한 페이지는 SSR/SSG/하이브리드 렌더링을 사용하고, 이후 상호작용을 위해 JS를 추가하는 방식이 좋습니다. 핵심 본문이 하이드레이션이나 API 호출 이후에만 나타난다면 많은 크롤러가 놓칠 수 있습니다.
다음 두 가지를 비교하세요:
핵심 제목, 본문, 내부 링크, FAQ 등이 Inspect Element에서만 보이고 View Source에 없다면 그 콘텐츠를 서버 렌더링 HTML로 옮기세요.
robots.txt는 광범위한 크롤 규칙을 위한 것이고, 개별 페이지나 파일의 인덱싱 결정에는 meta robots나 X-Robots-Tag를 사용하세요.
일반 패턴 예:
각 콘텐츠에는 하나의 안정적이고 인덱스 가능하며 대표하는(정규) URL을 두세요.
rel="canonical"을 추가하세요(필터, 파라미터, 변형 등).이렇게 하면 신호 분산을 줄이고 인용의 일관성을 높일 수 있습니다.
XML 사이트맵에는 정규화된 인덱스 가능 URL만 포함하세요.
리디렉트되는 URL, noindex로 표시된 URL, robots.txt에 의해 차단된 URL, 비정규 복제본은 제외합니다. HTTPS/소문자/슬래시 규칙 등 형식을 일관되게 유지하고, lastmod는 실제로 의미 있는 변경이 있을 때만 업데이트하세요.
llms.txt는 사이트의 핵심 진입점(문서 허브, 시작 가이드, 용어집, 정책 등)을 가리키는 간단한 큐카드입니다.
짧고 선별적으로 유지하세요. 나열된 URL은 모두 200을 반환하고 정규 URL과 일치해야 합니다. 사이트맵, 캐노니컬, robots 규칙을 대체하는 수단으로 사용하지 마세요.
청크가 독립적으로 이해될 수 있게 페이지를 작성하세요:
이런 구성은 검색 정확도를 높이고 잘못된 요약을 줄입니다.
가시적 신뢰 신호를 추가하고 유지하세요:
datePublished와 의미 있는 dateModified이 신호들은 크롤러와 사용자 모두에게 정확한 인용을 돕습니다.
noindex,follownoindex만으로는 부족하므로 인증으로 보호하고 필요하면 크롤 차단도 고려