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ChatGPT가 어떻게 우리의 첫 번째 트래픽 소스가 되었나

Dietly의 가장 가치 있는 발견은 SEO 기술이 아니었습니다. 특정 질문에 대해 명확하고 출처가 분명한 답변을 제공하는 것이 사람들에게 유용하며, AI 어시스턴트(AI assistants)가 인용하기에도 쉽다는 점이었습니다. 이로 인해 어시스턴트의 추천(referrals)은 우리가 출시 시점에 예상했던 일반적인 검색 트래픽보다 더 큰 주목을 받는 소스가 되었습니다.

추천은 채널 해킹이 아닌 결과였습니다

광범위한 영양 주제를 다루려고 했던 초기 페이지들은 종종 답변이 너무 늦게 나왔습니다. 해당 페이지들은 제목, 몇 개의 안심시키는 문단, 도구 링크, 그리고 긴 결론이라는 표준적인 구성만을 갖추고 있었습니다. 간단한 질문을 던진 독자는 여전히 페이지 안에서 답을 찾기 위해 헤매야 했습니다. 이는 나쁜 독서 경험이며, 답변을 지원하려는 어시스턴트에게도 나쁜 소스 자료(source material)입니다.

인용을 얻어낸 페이지들은 덜 영리하지만 더 효과적인 방식을 취했습니다. 도입 문단에서 직접적인 답변을 제공하고, 적절한 곳에 구체적인 수치를 포함하며, 중요한 자격 요건(qualification)을 즉시 명시했습니다. 체중이 변동하는지에 대해 묻는 독자는 하루 단위의 1~2kg 변화가 종종 수분, 글리코겐 (glycogen), 나트륨 (sodium) 및 음식의 부피 때문이라는 것을 배울 수 있고, 그다음 일주일 동안 무엇을 관찰해야 하는지 확인할 수 있습니다.

우리는 증거를 가시화했습니다

영양 관련 주장(Nutrition claims)은 과장하기가 유난히 쉽습니다. 그래서 편집 규칙은 다음과 같아졌습니다: 논란의 여지가 있는 주장은 보건 기관이나 1차 연구(primary research)에 링크를 걸고, 라벨이 말하는 내용과 제품이 의미해야 하는 내용을 분리하는 것입니다. 가이드의 제품 예시는 Dietly 카탈로그의 페이지를 사용하며, 여기서는 근간이 되는 데이터 소스와 필드를 검토할 수 있습니다.

그렇다고 해서 카탈로그가 실험실 수준의 진실을 보장한다는 뜻은 아닙니다. Dietly는 커뮤니티 데이터 및 명확하게 표시된 추정치와 함께 주로 Open Food Facts를 기반으로 구축되었습니다. 중요한 것은

유지된 패턴: 먼저 답변하고, 증거를 제시하며, 뉘앙스를 설명한 다음, 실질적인 다음 단계를 제안합니다. 링크는 독자가 그 다음 단계를 수행하는 데 도움이 되는 위치에 배치되어야 합니다.

기계(Machines)를 위해 글을 쓰지 않고도 기계에 도움을 주는 구조화된 페이지

우리는 페이지에 진정한 질문과 답변이 있는 경우, 일반적인 시맨틱 헤딩 (Semantic headings), 압축된 사실 테이블 (Facts tables), 눈에 보이는 리뷰 날짜, 그리고 JSON-LD 브레드크럼 (Breadcrumbs) 및 FAQ를 사용합니다. 이것들이 인용을 보장하는 것은 아닙니다. 하지만 페이지가 무엇에 관한 것인지, 그리고 정확한 답변이 어디서 시작되는지를 식별하기 더 쉽게 만들어 줍니다.

llms.txt의 뒤에도 동일한 원리가 있습니다. 이는 카탈로그, 도구 및 가치 높은 설명서에 대한 압축된 가이드입니다. 이것이 일반적인 사이트맵 (Sitemap)이나 페이지 콘텐츠를 대체하는 것은 아닙니다. 단지 이를 찾는 시스템에 유용한 시작 지점들에 대한 깔끔한 지도를 제공할 뿐입니다.

7월의 하락은 유용한 경고였습니다

추천 (Referral) 패턴은 빠르게 변할 수 있습니다. 우리는 7월에 하락을 경험했고, 솔직한 결론은 새로운 메타데이터 (Metadata) 필드가 이를 해결해 줄 것이라는 게 아니었습니다. AI 제품들은 그들의 검색 (Retrieval) 및 인용 (Citation) 동작을 변경하며, 소스들은 주의를 끌기 위해 경쟁합니다. 추천 스트림을 당연한 권리로 취급하는 것은 실수일 것입니다.

대신, 우리의 대응은 이미 방문을 유도하고 있는 페이지들을 개선하는 것이었습니다. 소스를 갱신하고, 불분명한 도입부를 수정하며, 콘텐츠가 실제로 변경되었을 때 리뷰 날짜를 업데이트하고, 링크가 여전히 유용한 곳으로 연결되는지 확인하는 것입니다. 이러한 작업은 직접 방문자들에게도 페이지를 개선해 주므로, 추천 경로가 다시 변하더라도 여전히 가치가 있습니다.

우리가 하지 않을 것들

우리는 검색어 변형을 포착하기 위해 수백 개의 거의 동일한 페이지를 생성하거나, 저자 페르소나를 꾸며내거나, 가입 유도 프롬프트 아래에 답변을 숨기지 않을 것입니다. 그러한 전술은 유지 관리하기 어렵고 인용할 가치가 없는 카탈로그를 만듭니다. 우리의 콘텐츠 계획은 의도적으로 별개의 질문, 방향성 및 링크 기회를 가진 개별 페이지들로 구성됩니다.

개발자들에게도 동일한 기준이 적용됩니다. 튜토리얼은 실제 요청 형태 (request shape)를 보여주어야 하며, 예를 들어 /search가 배열 (array)을 반환한다는 점을 명시하고, 속도 제한 (rate-limit) 처리를 설명하며, OpenAPI specification 링크를 제공해야 합니다. 모호한 판매 페이지는 유용한 통합 (integration)도, 유용한 인용 (citation)도 이끌어내지 못합니다.

관련 항목: 좀처럼 사라지지 않는 영양학적 미신 (nutrition myths that refuse to die), DietlyAPI 통합 가이드 (DietlyAPI integration guide), 그리고 공개 카탈로그가 제공되는 방식 (how the public catalog is served).

원문은 getdietly.com에 게시되었습니다. Dietly Nutrition API의 데이터를 사용했습니다 — 85만 개 이상의 식품 데이터, 무료 티어 이용 가능.