구글도, AI도 읽을 수 있는
기술적 토대를 구축합니다
코어 웹 바이탈, AI 봇 크롤링, 스키마 마크업까지
SEO + GEO + AEO 통합 기술 최적화
XEO 기술 최적화가 필요한 이유
구글도 AI도 기술적 토대가 없으면 콘텐츠를 제대로 읽지 못합니다
코어 웹 바이탈 최적화
LCP, FID, CLS 개선으로 검색 순위와 사용자 경험을 동시에 향상시킵니다.
사이트 구조 최적화
내부 링크 구조와 URL 아키텍처를 개선하여 크롤링 효율성을 극대화합니다.
스키마 마크업 구현
구조화된 데이터로 검색 결과 노출을 강화하고 AI가 콘텐츠를 이해하도록 돕습니다.
AI 크롤링 최적화
ChatGPT, Perplexity 등 AI 검색 봇이 콘텐츠를 효과적으로 수집하도록 설정합니다.
이런 신호가 보이면 XEO 기술 최적화가 필요합니다
하나라도 해당된다면 지금 바로 기술 진단을 받아보세요
XEO 기술 최적화의 비즈니스 임팩트
구글 순위와 AI 인용, 두 마리 토끼를 모두 잡습니다
검색 순위 상승
코어 웹 바이탈 + 크롤링 최적화
목표 수치
+8위 평균
오가닉 트래픽 73% 증가
AI 크롤링 허용
AI 봇 접근 + LLM 친화적 구조
목표 수치
100% 접근성
AI 인용 가능성 확보
스키마 마크업
FAQ/HowTo/Q&A 구조화 데이터
목표 수치
주요 콘텐츠 100%
리치 스니펫 CTR 30% 증가
XEO 기술 최적화가 만드는 선순환
기술 토대 구축
크롤링, 속도, 구조화 데이터 최적화
검색/AI 접근성
구글과 AI 봇 모두 콘텐츠 수집
통합 노출 증가
검색 순위 상승 + AI 인용 확보
트래픽 3.2배
SEO + GEO + AEO 시너지 효과
체계적인 XEO 기술 감사 프로세스
SEO + GEO + AEO 통합 기술 진단으로 빠짐없이 점검합니다
SEO 크롤링 최적화
- robots.txt 및 sitemap.xml 최적화
- 크롤 예산 효율화 전략
- 중복 콘텐츠 및 캐노니컬 태그 점검
- 인덱싱 상태 모니터링
GEO AI 크롤링 설정
- AI 봇(GPTBot, Claude) 크롤링 허용 설정
- LLM 친화적 콘텐츠 구조화
- AI 검색용 메타데이터 최적화
- llms.txt 및 AI 전용 엔드포인트
AEO 구조화 데이터
- FAQ/HowTo/Q&A 스키마 구현
- Speakable 마크업 (음성 검색)
- Featured Snippet 최적화
- Zero-click 검색 대응
XEO 통합 기술 표준
- 코어 웹 바이탈 (LCP, FID, CLS)
- 모바일 우선 인덱싱 대응
- HTTPS 및 보안 설정
- 다국어/hreflang 설정
4단계 XEO 실행 프로세스
XEO 기술 진단
- SEO + GEO + AEO 통합 기술 감사
- AI 봇 크롤링 상태 점검
- 스키마/구조화 데이터 분석
- 경쟁사 XEO 기술 비교
우선순위 분석
- SEO vs GEO vs AEO 임팩트 비교
- Quick Win 기회 발굴
- 리소스 요구사항 분석
- XEO 실행 로드맵 수립
XEO 구현
- 크롤링/인덱싱 이슈 해결
- AI 봇 접근 허용 설정
- 스키마 마크업 적용
- 성능 최적화 실행
통합 모니터링
- SEO 순위 + AI 인용 추적
- 코어 웹 바이탈 모니터링
- 이슈 조기 발견
- 지속적 XEO 개선
XEO 기술 최적화 관련 궁금증
Q.XEO 기술 최적화가 무엇인가요?
XEO 기술 최적화는 SEO(검색엔진), GEO(생성형 AI), AEO(답변엔진)를 위한 기술적 기반을 통합 구축하는 것입니다. 기존 기술 SEO(코어 웹 바이탈, 크롤링 최적화)에 AI 봇 크롤링 설정, LLM 친화적 구조화, 스키마 마크업까지 포함합니다. 구글과 ChatGPT 모두에서 발견되려면 기술적 토대가 필수입니다.
Q.AI 봇(GPTBot, Claude) 크롤링 허용은 왜 필요한가요?
ChatGPT, Perplexity, Claude 등 AI 검색 서비스가 콘텐츠를 인용하려면 먼저 크롤링해야 합니다. robots.txt에서 AI 봇을 차단하면 AI 검색 결과에 노출되지 않습니다. GEO 기술 최적화의 첫 단계는 AI 봇의 접근을 허용하고, 크롤링 효율을 높이는 설정입니다.
Q.스키마 마크업이 AI 검색에도 영향을 주나요?
네, 매우 중요합니다. 스키마 마크업은 Google 리치 스니펫뿐 아니라 AI가 콘텐츠를 정확히 이해하는 데 핵심입니다. 특히 FAQ, HowTo, Q&A 스키마는 AI가 답변을 구성할 때 직접 인용하는 데이터 소스가 됩니다. XEO에서는 SEO용 스키마와 AEO용 스키마를 함께 구현합니다.
Q.코어 웹 바이탈이 AI 검색에도 영향을 주나요?
직접적인 AI 검색 랭킹 요소는 아니지만, 코어 웹 바이탈은 크롤링 효율에 영향을 줍니다. 느린 사이트는 AI 봇도 덜 자주 방문하고, 사용자가 AI 답변 링크를 클릭했을 때 이탈률이 높아집니다. SEO와 GEO 모두를 위해 성능 최적화는 필수입니다.
Q.llms.txt가 무엇인가요?
llms.txt는 AI 검색 봇을 위한 robots.txt 같은 파일입니다. AI 봇에게 사이트의 핵심 콘텐츠, 구조, 인용 가이드라인을 전달합니다. 아직 표준화 초기 단계지만, 선제적으로 구현하면 AI 검색 최적화에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
Q.개발자 없이도 XEO 기술 최적화가 가능한가요?
스타더스티를 사용하면 개발자 없이 코드 수정 없이 주요 XEO 기술 요소를 자동 적용할 수 있습니다. robots.txt AI 봇 허용, 기본 스키마 마크업, 메타 태그 최적화 등이 포함됩니다. 복잡한 구조 변경은 개발 지원이 필요하며, 저희가 기술 파트너 연결을 도와드립니다.