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생성형 AI 답변에 인용되도록 다듬는 최적화
GEO는 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 홈페이지의 정보를 출처로 고르고 인용하도록 콘텐츠와 구조를 다듬는 작업이에요. 검색 순위를 올리는 SEO와 달리, AI가 이해하기 쉬운 문장 구성과 신뢰 신호, 정확한 사실 정보가 핵심이에요.
병원 홈페이지라면 진료 과목·의료진·위치처럼 환자가 자주 묻는 사실 정보를 한 페이지에 정확하게 정리해 두면 좋아요.
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질문에 대한 '바로 답'으로 선택되도록 하는 최적화
AEO는 검색엔진이나 AI 비서가 질문에 짧은 답을 보여줄 때 우리 콘텐츠가 그 답으로 선택되도록 준비하는 작업이에요. 질문을 제목으로 두고 첫 문장에서 핵심 답을 제시하는 구성이 기본이고, 구조화 데이터로 내용을 명확히 알려 주는 것도 도움이 돼요.
병원 홈페이지라면 '임플란트 수술 후 언제부터 식사할 수 있나요?'처럼 실제 상담 질문을 그대로 제목으로 써 보면 좋아요.
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구글 검색 결과 상단의 AI 요약 답변
AIO는 구글 검색 결과 위쪽에 생성형 AI가 여러 웹페이지를 종합해 보여주는 요약 답변이에요. 답변 아래나 옆에 참고한 출처 링크가 함께 표시되기 때문에, 여기에 인용되면 순위와 별개로 노출 기회가 생겨요. 모든 검색어에 나타나지는 않고 질문 성격에 따라 달라져요.
병원 홈페이지라면 증상·치료 과정처럼 정보형 검색어에서 자주 보이니 해당 주제의 설명 페이지를 충실하게 갖추면 좋아요.
구글 검색의 대화형 AI 검색 화면
AI 모드는 구글 검색 안에서 질문을 이어 가며 대화하듯 답을 받는 검색 방식이에요. 하나의 질문을 여러 세부 검색으로 나눠 정보를 모은 뒤 종합 답변과 출처 링크를 보여줘요. 일반 검색 결과 목록보다 AI 답변이 중심이 되는 화면이에요.
병원 홈페이지라면 비교·추천형 질문이 많이 오가는 만큼 병원의 차별점과 근거를 명확한 문장으로 적어 두면 좋아요.
구글 생성형 검색의 실험 단계 이름
SGE는 구글이 생성형 AI 요약 답변을 시험하던 단계에서 쓰던 이름이에요. 지금은 정식 기능인 AI 오버뷰(AIO)로 이어졌기 때문에, 예전 자료에서 SGE라는 표현을 보면 AIO와 같은 흐름의 기능으로 이해하면 돼요.
검색 화면에서 답을 얻고 클릭 없이 끝나는 검색
제로클릭은 사용자가 검색 결과 화면의 요약 답변이나 정보 박스만 보고 웹사이트를 방문하지 않은 채 검색을 끝내는 현상이에요. AI 요약이 늘면서 방문 수만으로는 성과를 판단하기 어려워졌고, 답변 안에 병원 이름이 언급되는지도 함께 봐야 해요.
병원 홈페이지라면 방문자 수와 함께 AI 답변 속 병원명 언급 여부를 정기적으로 분석해 두면 좋아요.
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AI가 여러 출처를 종합해 문장으로 답하는 검색
생성형 AI 검색은 링크 목록 대신 AI가 여러 문서를 읽고 종합해 자연스러운 문장으로 답을 만들어 주는 검색 방식이에요. 답변에 참고한 출처를 함께 보여주는 경우가 많아서, 신뢰할 수 있는 출처로 선택되는 것이 새로운 노출 경로가 돼요.
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질문을 이어 가며 답을 좁혀 가는 검색 방식
대화형 검색은 앞선 질문의 맥락을 기억한 채 후속 질문을 이어 가며 답을 좁혀 가는 방식이에요. 사용자는 짧은 키워드보다 문장형 질문을 쓰는 경우가 많아서, 실제 말투에 가까운 질문과 답을 담은 콘텐츠가 잘 맞아요.
병원 홈페이지라면 '비용은요?', '회복 기간은요?'처럼 이어질 질문까지 한 페이지에서 답해 두면 좋아요.
AI에게 입력하는 질문이나 지시 문장
프롬프트는 사용자가 AI에게 입력하는 질문이나 요청 문장이에요. GEO에서는 환자가 실제로 입력할 만한 프롬프트를 예상하고, 그 질문에 우리 홈페이지가 답으로 인용되는지 확인하는 데 활용해요. 같은 주제라도 표현에 따라 답변과 인용 출처가 달라질 수 있어요.
병원 홈페이지라면 지역명·진료명·고민을 조합한 질문 목록을 만들어 두고 주기적으로 결과를 분석하면 좋아요.
방대한 글을 학습해 문장을 만드는 대규모 언어 모델
LLM은 대량의 텍스트를 학습해 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 문장을 만드는 AI 모델이에요. 생성형 AI 검색과 챗봇의 핵심 엔진이고, 학습한 지식만으로 답할 때는 최신 정보가 빠지거나 틀린 내용이 섞일 수 있어 검색 결과를 함께 참고하는 경우가 많아요.
검색으로 찾은 자료를 근거로 답을 만드는 방식
RAG는 AI가 답하기 전에 관련 문서를 먼저 검색해 가져오고, 그 내용을 근거로 답변을 만드는 방식이에요. AI 검색 서비스 대부분이 이 구조를 쓰기 때문에, 검색 단계에서 잘 찾히고 내용이 명확한 페이지가 인용될 가능성이 높아져요.
병원 홈페이지라면 한 페이지에 한 주제를 분명히 담아 두면 검색 단계에서 찾히기 쉬워요.
AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 답하는 현상
할루시네이션은 AI가 근거 없이 사실과 다른 내용을 자연스럽게 만들어 내는 현상이에요. 병원 진료 시간, 의료진 이력, 비용처럼 구체적인 정보에서 생기면 환자에게 혼란을 줄 수 있어요. 공식 홈페이지에 정확한 정보를 일관되게 적어 두는 것이 가장 기본적인 대비예요.
병원 홈페이지라면 AI 답변에 잘못된 병원 정보가 보이면 홈페이지와 플레이스 정보를 먼저 맞춰 두면 좋아요.
AI 답변을 실제 출처 자료에 근거하게 하는 것
그라운딩은 AI가 학습된 기억이 아니라 검색으로 찾은 실제 문서나 데이터에 근거해 답하도록 연결하는 과정이에요. 근거가 된 문서는 출처 링크로 표시되는 경우가 많아서, 사실 확인이 쉬운 명확한 문장과 수치가 담긴 페이지가 유리해요.
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문장의 의미를 숫자 벡터로 바꾼 표현
임베딩은 문장이나 문단의 의미를 숫자 배열로 바꿔 컴퓨터가 의미의 가깝고 먼 정도를 계산할 수 있게 만든 표현이에요. AI 검색은 단어가 똑같지 않아도 의미가 비슷한 문서를 찾을 수 있는데, 그 바탕이 임베딩이에요.
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의미가 비슷한 문서를 찾는 검색 방식
벡터 검색은 질문과 문서를 임베딩으로 바꾼 뒤 의미가 가까운 것끼리 찾아내는 검색 방식이에요. 키워드가 정확히 일치하지 않아도 같은 뜻의 문서를 찾을 수 있어서, 환자가 쓰는 쉬운 표현과 전문 용어를 함께 적어 두면 더 잘 연결돼요.
병원 홈페이지라면 '잇몸 내려앉음'과 '치은 퇴축'처럼 일상어와 전문 용어를 나란히 적어 두면 좋아요.
AI가 글을 처리하는 가장 작은 단위
토큰은 AI 모델이 글을 읽고 쓸 때 쪼개서 다루는 작은 단위예요. 단어 하나가 여러 토큰이 되기도 하고, 모델이 한 번에 다룰 수 있는 분량도 토큰 수로 정해져요. 불필요하게 긴 문장보다 핵심이 앞에 오는 간결한 글이 AI가 다루기에도 효율적이에요.
AI가 한 번에 읽고 참고할 수 있는 분량
컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번의 답변을 만들 때 함께 읽고 참고할 수 있는 글의 최대 분량이에요. 검색으로 가져온 문서도 이 범위 안에서 일부만 쓰이는 경우가 많아서, 페이지의 핵심 내용이 앞부분과 소제목 바로 아래에 있으면 반영되기 쉬워요.
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하나의 질문을 여러 세부 검색으로 나누는 방식
쿼리 팬아웃은 AI가 사용자 질문 하나를 여러 개의 세부 질문으로 나눠 각각 검색한 뒤 결과를 합쳐 답을 만드는 방식이에요. 그래서 메인 키워드뿐 아니라 비용, 기간, 부작용처럼 연관된 세부 주제까지 다룬 사이트가 인용될 기회가 많아져요.
병원 홈페이지라면 진료별로 비용·과정·회복·주의사항 같은 세부 질문을 빠짐없이 다뤄 두면 좋아요.
글·이미지·음성을 함께 이해하는 AI 능력
멀티모달은 AI가 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 같은 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 다루는 능력이에요. 이미지 검색이나 사진으로 질문하는 경우가 늘면서 사진의 대체 텍스트와 주변 설명 문장도 AI가 내용을 파악하는 단서가 돼요.
병원 홈페이지라면 시설·장비 사진에 무엇을 보여주는지 설명하는 문장을 함께 붙여 두면 좋아요.
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AI 답변에 출처로 링크되는 것
인용은 AI가 답변을 만들면서 참고한 웹페이지를 출처 링크로 표시하는 것을 말해요. 인용되면 답변을 본 사용자가 출처를 눌러 방문할 수 있고, 신뢰도 있는 정보원으로 인식되는 효과도 있어요. GEO 성과를 판단하는 가장 직접적인 지표 중 하나예요.
병원 홈페이지라면 어떤 페이지가 인용되는지 기록해 두면 잘 되는 콘텐츠 형식을 파악하기 쉬워요.
함께 보면 좋은 용어언급(Mention)출처 도메인AI 가시성
링크 없이 AI 답변 안에 이름이 나오는 것
언급은 AI 답변 본문에 병원이나 의료진 이름이 등장하는 것을 말해요. 출처 링크가 없더라도 추천 목록이나 비교 답변에 이름이 들어가면 인지도에 영향을 줘요. 인용과 언급을 나눠서 보면 노출의 질을 더 정확하게 분석할 수 있어요.
함께 보면 좋은 용어인용(Citation)감성 분석AI 점유율(SoV)
AI 답변 속에서 얼마나 자주 보이는지를 나타내는 개념
AI 가시성은 여러 AI 서비스의 답변에서 우리 병원이 얼마나 자주, 얼마나 좋은 위치로 인용되거나 언급되는지를 나타내는 개념이에요. 정해진 질문 목록으로 반복 분석해 변화 추이를 보는 방식이 일반적이고, 검색 순위와는 다른 흐름을 보이기도 해요.
병원 홈페이지라면 경쟁 병원과 같은 질문 목록으로 비교해 보면 부족한 주제를 찾기 쉬워요.
함께 보면 좋은 용어AI 점유율(SoV)프롬프트 세트인용(Citation)
AI 답변 속 경쟁사 대비 우리 노출 비중
AI 점유율은 특정 주제의 AI 답변에서 우리 병원이 경쟁 병원과 비교해 얼마나 큰 비중으로 언급되는지를 나타내요. 보이스 점유율(SoV) 또는 모델 점유율(SoM)이라고도 불러요. 분석한 질문 수와 AI 서비스 범위에 따라 결과가 달라지므로 같은 기준으로 꾸준히 보는 것이 중요해요.
함께 보면 좋은 용어AI 가시성언급(Mention)프롬프트 세트
AI 가시성 분석에 쓰는 고정 질문 목록
프롬프트 세트는 AI 가시성을 반복해서 분석하기 위해 미리 정해 둔 질문 목록이에요. 환자가 실제로 물어볼 법한 질문을 진료 과목, 지역, 고민 유형별로 고르게 담아야 결과가 한쪽으로 치우치지 않아요. 같은 세트를 꾸준히 써야 변화 추이를 비교할 수 있어요.
병원 홈페이지라면 상담 전화에서 자주 나오는 질문을 모아 세트를 만들면 현실에 가까운 결과를 얻을 수 있어요.
AI 답변이 우리를 어떤 어조로 소개하는지 분석
감성 분석은 AI 답변이 병원을 긍정적, 중립적, 부정적 중 어떤 어조로 설명하는지 살펴보는 분석이에요. 언급 횟수가 많아도 부정적인 리뷰 내용이 함께 요약되면 오히려 불리할 수 있어서, 노출 양과 함께 내용의 결도 확인해야 해요.
함께 보면 좋은 용어언급(Mention)키워드 리뷰
AI가 답변 근거로 자주 쓰는 웹사이트
출처 도메인은 AI 답변에서 인용 링크로 자주 등장하는 웹사이트를 말해요. 공식 홈페이지 외에도 블로그, 지식 공유 서비스, 언론 기사, 지도 서비스 등이 자주 쓰여요. 어떤 출처가 많이 쓰이는지 알면 홈페이지 외에 어디에 정확한 정보를 갖춰야 할지 판단할 수 있어요.
함께 보면 좋은 용어인용(Citation)AI 유입 트래픽
AI 서비스의 출처 링크로 들어온 방문
AI 유입 트래픽은 AI 답변에 표시된 출처 링크를 눌러 홈페이지로 들어온 방문을 말해요. 웹 분석 도구에서 유입 경로(리퍼러)를 보면 일부 확인할 수 있지만, 경로 정보가 남지 않는 경우도 있어 실제보다 적게 잡힐 수 있어요.
병원 홈페이지라면 분석 도구에서 AI 서비스 도메인을 따로 묶어 보면 추이를 보기 편해요.
함께 보면 좋은 용어인용(Citation)제로클릭
검색엔진·AI가 구분하는 하나의 대상
엔티티는 사람, 장소, 기관, 개념처럼 검색엔진과 AI가 하나의 독립된 대상으로 인식하는 것을 말해요. 병원 이름, 주소, 의료진, 진료 과목이 여러 웹사이트에서 같은 내용으로 확인되면 AI가 하나의 병원으로 정확히 묶어 이해하기 쉬워져요.
병원 홈페이지라면 병원명·주소·전화번호 표기를 홈페이지, 지도 서비스, 블로그에서 똑같이 맞춰 두면 좋아요.
엔티티와 그 관계를 연결한 정보망
지식 그래프는 엔티티와 엔티티 사이의 관계를 연결해 둔 정보 구조예요. 예를 들어 어느 병원에 어떤 의료진이 있고 어떤 진료를 하는지가 연결돼 있으면, 검색엔진과 AI가 질문에 더 정확한 사실을 답할 수 있어요. 구조화 데이터는 이런 연결을 돕는 대표적인 방법이에요.
경험·전문성·권위·신뢰를 뜻하는 품질 기준
E-E-A-T는 구글이 콘텐츠 품질을 평가할 때 참고하는 경험, 전문성, 권위, 신뢰의 네 가지 기준이에요. 의료처럼 건강에 영향을 주는 주제에서는 특히 중요하게 다뤄지고, AI가 출처를 고를 때도 비슷한 신뢰 신호가 영향을 줄 수 있어요.
병원 홈페이지라면 글마다 작성·감수 의료진 이름과 이력을 밝혀 두면 신뢰 신호가 돼요.
페이지 정보를 기계가 읽기 쉽게 표시하는 코드
구조화 데이터는 페이지에 담긴 병원명, 주소, 진료 시간, 의료진, 자주 묻는 질문 같은 정보를 Schema.org 형식의 코드로 표시해 검색엔진과 AI가 정확히 이해하도록 돕는 방법이에요. 화면에 보이는 내용과 코드 내용이 일치해야 해요.
병원 홈페이지라면 의료기관 유형과 진료 시간, 주소를 구조화 데이터로 표시해 두면 좋아요.
자주 묻는 질문을 표시하는 구조화 데이터 유형
FAQPage는 페이지 안의 질문과 답을 한 쌍씩 표시하는 구조화 데이터 유형이에요. 질문과 답의 경계가 분명해져서 AI가 원하는 답을 골라 쓰기 쉬워져요. 검색 결과에 특별한 형태로 보이는지는 검색엔진 정책에 따라 달라지지만, 내용 구조를 명확히 하는 효과는 그대로예요.
병원 홈페이지라면 진료 페이지 하단에 실제 상담 질문 5~8개를 정리해 두면 좋아요.
실제 질문을 제목으로 두고 답하는 콘텐츠
질문형 콘텐츠는 환자가 실제로 묻는 질문을 제목이나 소제목으로 두고 그 아래에 답을 정리한 글이에요. AI 검색 질문이 문장형으로 길어지면서 질문과 답이 정확히 맞물린 콘텐츠가 답변 근거로 쓰이기 쉬워졌어요. 질문 하나에 답 하나가 대응하도록 쓰는 것이 기본이에요.
병원 홈페이지라면 상담 기록에서 반복되는 질문을 그대로 소제목으로 쓰면 좋아요.
함께 보면 좋은 용어바로 답(Answer-first)FAQPageAEO
결론을 첫 문장에 먼저 쓰는 글쓰기 방식
바로 답은 질문에 대한 핵심 결론을 첫 문장이나 첫 문단에 먼저 쓰고, 이유와 세부 설명을 뒤에 붙이는 글쓰기 방식이에요. AI는 문단 앞부분에서 답을 찾는 경우가 많아서, 결론이 앞에 있으면 그대로 인용되기 쉬워요.
병원 홈페이지라면 '보통 ○일 정도 걸려요. 다만 ~'처럼 첫 문장에 답을 먼저 써 보면 좋아요.
함께 보면 좋은 용어질문형 콘텐츠청크(Chunk) 구성
AI가 잘라 읽기 좋게 글을 단락별로 나누는 것
청크는 AI 검색 시스템이 긴 문서를 잘라서 저장하고 찾는 작은 단위예요. 소제목마다 한 가지 내용만 담고, 각 단락이 앞뒤 문맥 없이도 이해되도록 쓰면 필요한 부분만 정확히 뽑혀 인용되기 쉬워요. 긴 글 하나에 여러 주제를 섞기보다 단락마다 초점을 분명히 하는 편이 좋아요.
병원 홈페이지라면 소제목 하나에 하나의 질문과 답만 담아 두면 좋아요.
함께 보면 좋은 용어바로 답(Answer-first)임베딩컨텍스트 윈도우
내용의 출처·작성자·검토 정보를 밝히는 것
근거 표기는 글에 담긴 정보의 출처, 작성자, 검토자, 작성일을 밝혀 두는 것을 말해요. 의료 정보는 근거가 분명할수록 신뢰도가 높게 평가되고, AI도 확인 가능한 사실이 담긴 출처를 선호하는 경향이 있어요. 작성일과 수정일을 함께 적으면 정보의 시점도 분명해져요.
병원 홈페이지라면 학회 가이드라인이나 공식 자료를 참고했다면 출처를 함께 적어 두면 좋아요.
정보가 얼마나 최근 내용인지를 나타내는 신호
최신성은 콘텐츠가 현재 상황을 반영하고 있는지를 나타내는 신호예요. 진료 시간, 의료진, 장비, 비용처럼 바뀌는 정보가 오래된 상태로 남아 있으면 AI가 잘못된 내용을 답할 수 있어요. 수정한 날짜를 함께 표시하면 정보의 시점이 분명해져요.
병원 홈페이지라면 진료 시간·휴진 안내가 바뀌면 홈페이지와 지도 서비스를 함께 고쳐 두면 좋아요.
AI 서비스가 웹페이지를 수집하는 로봇
AI 크롤러는 AI 회사가 모델 학습이나 실시간 답변을 위해 웹페이지를 수집하는 자동 프로그램이에요. 크롤러마다 이름(사용자 에이전트)과 목적이 달라서, robots.txt에서 어떤 크롤러를 허용하고 막을지 따로 정할 수 있어요. 막으면 해당 AI 답변에 인용될 기회도 줄어들 수 있어요.
병원 홈페이지라면 홈페이지 robots.txt에서 주요 AI 크롤러가 의도치 않게 막혀 있지 않은지 살펴보면 좋아요.
함께 보면 좋은 용어GPTBotOAI-SearchBotllms.txt
AI에게 사이트 핵심 정보를 안내하는 제안형 파일
llms.txt는 웹사이트 루트에 두는 마크다운 형식의 파일로, AI가 사이트의 핵심 페이지와 내용을 빠르게 파악하도록 요약해 안내하자는 제안이에요. 아직 공식 표준은 아니고 AI 서비스마다 활용 여부가 확인되지 않아서, 보조 수단으로 보는 것이 적절해요.
OpenAI가 모델 학습용으로 쓰는 크롤러
GPTBot은 OpenAI가 AI 모델 학습에 쓸 웹 데이터를 수집할 때 사용하는 크롤러예요. robots.txt에서 따로 허용하거나 막을 수 있어요. 검색 답변용 크롤러와는 구분되기 때문에, 이 크롤러를 막아도 검색 답변 인용과는 별개로 다뤄져요.
함께 보면 좋은 용어OAI-SearchBotChatGPT-UserAI 크롤러
ChatGPT 검색 답변용 크롤러
OAI-SearchBot은 ChatGPT의 검색 기능에서 웹페이지를 찾고 출처로 보여주기 위해 쓰는 크롤러예요. 이 크롤러를 막으면 ChatGPT 검색 답변에서 해당 사이트가 출처로 노출되기 어려워질 수 있어서, 인용을 원한다면 허용해 두는 것이 일반적이에요.
함께 보면 좋은 용어GPTBotChatGPT-UserAI 크롤러
사용자 요청으로 페이지를 여는 ChatGPT 에이전트
ChatGPT-User는 사용자가 대화 중에 특정 페이지 내용을 요청하거나 AI가 답변을 위해 실시간으로 페이지를 열 때 쓰이는 사용자 에이전트예요. 자동 수집 크롤러와 성격이 달라서 서버 기록에서 따로 구분해 보면 실제 이용 흐름을 파악하는 데 도움이 돼요.
함께 보면 좋은 용어OAI-SearchBotGPTBot
퍼플렉시티 검색 답변용 크롤러
PerplexityBot은 AI 검색 서비스 퍼플렉시티가 답변의 출처가 될 웹페이지를 수집하고 색인할 때 쓰는 크롤러예요. 퍼플렉시티는 답변마다 출처를 번호로 표시하는 방식이라, 이 크롤러가 접근할 수 있어야 인용 후보가 될 수 있어요.
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구글 AI 모델 활용 여부를 정하는 robots.txt 토큰
Google-Extended는 구글의 생성형 AI 모델 학습과 활용에 사이트 콘텐츠를 쓸지 정하는 robots.txt용 이름이에요. 별도의 크롤러가 아니라 제어용 토큰이고, 이를 막아도 일반 구글 검색 색인에는 영향을 주지 않아요.
Anthropic이 웹 데이터를 수집하는 크롤러
ClaudeBot은 AI 회사 Anthropic이 웹페이지를 수집할 때 쓰는 크롤러예요. 다른 AI 크롤러와 마찬가지로 robots.txt에서 허용 여부를 따로 정할 수 있어요. 어떤 AI 크롤러가 실제로 방문하는지는 서버 접속 기록에서 사용자 에이전트를 보면 알 수 있어요.
서버에서 완성된 HTML을 보내는 방식
서버 사이드 렌더링은 페이지 내용을 서버에서 미리 HTML로 완성해 보내는 방식이에요. 자바스크립트를 실행해야만 내용이 보이는 페이지는 일부 AI 크롤러가 내용을 제대로 읽지 못할 수 있어서, 핵심 정보는 HTML 원문에 바로 담겨 있는 편이 안전해요.
병원 홈페이지라면 진료 안내·의료진 소개 같은 핵심 텍스트가 이미지나 스크립트 안에만 있지 않은지 살펴보면 좋아요.
용어 설명 검수 김민환 CEO ·
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주소만 알려 주시면 SEO·AEO·GEO 상태를 분석해서 지금 해야 할 일부터 짚어 드려요.
