AI 검색 엔진 최적화(AEO)를 위한 자동 분석 도구 설계 및 구현

Context

전통적인 SEO 도구는 검색 엔진 순위 분석에만 집중함. ChatGPT와 같은 AI 답변 엔진의 인용 가능 여부를 판단할 정량적 기준이 부재함. 수동으로 진행하던 AEO 감사 프로세스의 높은 시간 소모와 일관성 부족 문제 발생.

Technical Solution

• React 18, TypeScript, Supabase 기반의 서버리스 아키텍처 설계로 빠른 반복 개발 환경 구축
• OpenRouter API를 통한 Claude Sonnet 모델 연결로 코드 변경 없는 유연한 LLM 교체 구조 확보
• URL 입력 시 Edge Function이 HTML을 파싱하여 Markdown 형태의 텍스트와 JSON-LD 구조화 데이터 추출
• 토큰 제한 해결을 위해 문서 시작(12,000자)과 끝(5,000자)을 결합하는 스마트 절단(Smart Truncation) 로직 적용
• 10가지 AEO 평가 기준(질문형 H1, 초기 200자 내 직접 답변, 모듈형 섹션 등)을 시스템 프롬프트에 명시하여 분석 정확도 향상
• 단순 점수 제공 방식에서 구체적인 개선 액션 아이템을 제안하는 우선순위 기반 피드백 루프 설계

Key Takeaway

LLM 기반 분석 도구 설계 시 모호한 평가 기준보다 구체적인 글자 수 범위와 구조적 패턴을 프롬프트에 정의하는 것이 결과의 일관성을 결정함.