피드로 돌아가기
Dev.toInfrastructure
원문 읽기
well-known 엔드포인트 최적화로 AI 인덱싱 점수 70에서 94로 개선
Made my site AI-citable in one day — the .well-known + JSON-LD + llms.txt playbook
AI 요약
Context
전통적인 SEO 방식의 메타 태그와 사이트맵으로는 최신 LLM의 정보 추출 요구사항을 충족하기 어려운 한계 발생. AI Overview 및 Perplexity 등 AI 에이전트가 요구하는 Machine-readable 인터페이스 부재로 인한 가시성 저하 문제 분석.
Technical Solution
- LLM 크롤러의 리다이렉트 미지원 특성을 고려한 .well-known 하위 경로의 200 OK 직접 응답 구조 설계
- QAPage, Speakable, Service 등 schema.org JSON-LD를 적용하여 AI가 정답을 즉시 식별 가능한 Structured Data 레이어 구축
- agent-card.json 및 openapi.json을 통해 API 엔드포인트의 기능적 명세를 LLM에게 직접 제공하는 인터페이스 확장
- llms.txt 및 ai.txt 배포를 통해 AI 봇별 접근 제어와 고신호 경로(High-signal path) 안내 체계 수립
- Glossary 및 FAQ를 API 형태로 노출하여 특정 용어에 대한 Canonical Source로서의 권위 확보
- Robots.txt의 불필요한 차단 규칙 제거 및 GPTBot, ClaudeBot 등 특정 User-Agent에 최적화된 허용 리스트 관리
실천 포인트
- /.well-known/llms.txt 파일 생성 및 200 OK 응답 확인 - 중요 Q&A 페이지에 JSON-LD (QAPage, Question, acceptedAnswer) 적용 - API 명세를 위한 openapi.json 경로 최적화 및 리다이렉트 제거 - AI 봇 전용 User-Agent 설정 및 robots.txt 정밀 튜닝