기술 접근성
URL이 실제로 수집되는지, 크롤링과 렌더링을 막는 요소가 없는지 확인합니다.
접근할 수 있는지, 답할 근거가 충분한지, 한눈에 읽히는지, 기계가 정확히 이해하는지. 네 가지로 나누어 AI 추천을 막는 원인을 찾습니다.
URL이 실제로 수집되는지, 크롤링과 렌더링을 막는 요소가 없는지 확인합니다.
AI가 답을 만들 때 필요한 사용법·비교 기준·배송·반품·스펙 같은 근거가 충분한지 점검합니다.
페이지 제목과 본문이 같은 상품을 말하는지, 질문형 소제목 아래에 짧은 답이 있는지 봅니다.
필요한 구조화 데이터의 유무, 문법상 문제점, 그리고 페이지 유형과 내용이 맞는지 확인합니다.
마우스를 올리시면, 이미지로 확인하실 수 있습니다.
기술 접근성·콘텐츠 충족성·명확성·스키마 가독성, 네 범주의 점수를 100점 만점으로 보여주고 범주 가중 평균으로 종합 점수와 등급을 냅니다. 범주마다 통과한 항목 수(예: 16/20 통과)와 채점에서 제외된 항목 수도 함께 표시해, 어느 영역이 약한지 한눈에 확인할 수 있습니다.
화면 보기 ›86개 항목을 하나씩 통과·실패·해당 없음으로 판정합니다. 실패한 항목에는 긴급도(상·중·하)를 붙이고, 페이지 유형에 맞지 않거나 수집으로 확인할 수 없는 항목은 해당 없음으로 처리해 점수에서 제외합니다. 통과한 항목은 접어서 보여줘 고칠 것에 집중할 수 있습니다.
화면 보기 ›판정마다 기준(무엇을 보는지), 관측(페이지에서 실제로 확인한 값), 조치(해야 할 일), 현재(페이지에 있는 실제 코드나 문장)를 나란히 보여줍니다. 예를 들어 “이미지 106장 중 57장에만 alt 있음(54%)”처럼 숫자와 원문으로 판정 이유를 확인할 수 있습니다.
화면 보기 ›실패한 항목 중 검색·AI 수집을 막는 차단 요인과 긴급도가 높은 항목을 골라 우선순위로 정리합니다. 먼저 고쳐야 하는지를 파악, 개선 우선순위를 정할 수 있습니다.
화면 보기 ›실패한 항목마다 현재 페이지의 값을 바탕으로 한 수정 방향과 수정 후의 모습을 제시합니다. 예를 들어 이미지 설명이 부족하면 어떤 이미지에 어떤 alt를 쓸지 단계별로 안내합니다. 페이지에 없는 사실은 지어내지 않고, 근거가 있는 값만 씁니다.
화면 보기 ›같은 요소를 건드리는 항목이 2개 이상이면 하나의 수정안으로 합쳐 줍니다. 예를 들어 Product 스키마와 관련된 여러 항목을 합친 JSON-LD를 “그대로 적용 가능” 표시와 함께 제공하고, 복사 버튼으로 바로 붙여 넣을 수 있습니다. 따로 적용하면 서로 덮어쓰기 때문입니다.
화면 보기 ›수정한 뒤 재진단을 누르면 직전 진단과 비교합니다. 범주별·종합 점수의 변화(예: 89 → 96, +7)와 항목별 이전 → 개선 후를 확인해 수정이 효과가 있었는지 볼 수 있습니다.
화면 보기 ›결과 화면에서 HTML 다운로드와 PDF로 보고서를 내보내 팀이나 개발자에게 공유할 수 있습니다. PDF는 새 탭의 리포트 화면에서 인쇄 창의 “PDF로 저장”으로 만듭니다. 진단 이력은 회사 단위로 쌓여, 같은 회사의 멤버가 이전 결과를 다시 열어볼 수 있습니다.
화면 보기 ›수집 가능한 페이지 정보에 따라 제공되는 결과와 수정 안내는 달라질 수 있습니다.
robots.txt에 전체 차단 규칙(Disallow: /)이 있어, 검색엔진과 AI가 본문을 읽지 못합니다.
공개할 페이지는 허용하고, 로그인·결제처럼 숨길 영역만 막습니다. 재진단에서 크롤러별 허용이 확인되어야 합니다.
User-agent: *Allow: /products/Disallow: /account/
이미지 대부분에 설명이 비어 있어, AI가 그림이 무엇을 보여 주는지 알 수 없습니다.
이미지마다 실제로 보이는 내용을 한 문장으로 alt에 씁니다. 같은 문장을 여러 이미지에 반복하지 않습니다.
<img src="main.jpg" alt="알루미늄 노트북 전면 사진">
치수·용량·소재가 이미지 표에만 있어, 본문 글에서는 스펙을 찾을 수 없습니다.
이미지의 실제 값을 글과 표로 옮깁니다. 재진단에서 항목: 값+단위 스펙 쌍이 확인되어야 합니다.
<table> <tr><th>소재</th><td>알루미늄</td></tr> <tr><th>용량</th><td>256GB</td></tr></table>
배송 기간과 반품·교환 조건이 페이지에 없어, 구매 전 질문에 AI가 답할 수 없습니다.
배송 소요일과 반품·교환 가능 기간·조건을 본문 글로 적습니다. 재진단에서 해당 안내가 확인되어야 합니다.
<h2>배송·반품 안내</h2><p>주문 후 2~3일 안에 도착합니다.</p><p>수령 후 7일 이내 반품·교환</p>
고객이 가장 많이 묻는 질문과 답이 본문에 없어, AI가 인용할 문장이 부족합니다.
구매 전에 자주 나오는 질문 5~10개를 질문과 답으로 본문에 적고, FAQ 스키마로도 적용합니다.
{ "@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "Question", "name": "사이즈는 어떻게 고르나요?" }]
제목과 설명이 어떤 제품인지 말하지 않아, 검색 결과와 AI가 다른 제품과 구분하지 못합니다.
제품명·용도·핵심 차이를 제목과 설명에 함께 씁니다. 확인된 값만 씁니다.
<title>건성피부를 위한 수분 크림 50ml | 브랜드</title><meta name="description" content="건성 피부를 위한 보습 크림">
페이지가 무엇을 말하는지 첫 문단에서 알 수 없어, AI가 요약해 인용하기 어렵습니다.
첫 문단에 “누구를 위한 어떤 제품인지”를 한두 문장으로 요약합니다. 본문은 그 뒤에 이어 씁니다.
<h1>15인치 노트북</h1><p>학생·직장인용 가벼운 노트북</p><p>상세 설명은 이 아래에…</p>
화면에는 별점이 보이지만 구조화 데이터에는 없어, AI가 평점을 읽지 못합니다.
실제 평균 별점과 리뷰 수를 aggregateRating으로 추가합니다. 실제로 없는 값은 쓰지 않습니다.
"name": "상품명", "aggregateRating": { "ratingValue": "4.6", "reviewCount": "128" }
결제는 Stripe의 안전한 결제 시스템을 사용합니다. 카드 정보는 당사 서버에 저장되지 않으며 Stripe에서 암호화되어 관리됩니다.
각 검사는 실제 응답·본문·구조화 데이터에서 수집한 값으로 통과·실패·해당 없음을 판정합니다. 페이지 유형에 따라 일부 항목은 해당 없음으로 처리됩니다.
크롤러가 문서에 도달하고, 핵심 본문을 읽고, 같은 대표 URL로 이해할 수 있는지 확인합니다.
사용자가 이해하고 비교하고 선택할 구체적 사실이 본문에 있는지 봅니다. 말이 많은지가 아니라 질문에 답하는 수치·증거·맥락이 있는지입니다.
페이지 제목과 본문이 같은 상품을 말하는지, 질문형 소제목 아래에 짧은 답이 있는지 봅니다.
구조화 데이터가 파싱되는지, 페이지 유형과 엔터티가 맞는지, 화면 내용과 일치하는지 확인합니다.
문의를 남겨 주시면 담당자가 확인 후 연락드립니다.
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