Claude Code를 SEO용으로 만들었습니다. 단순한 AI 채팅이 아닌 에이전트(Agent)가 되기 위해 필요한 6가지 기본 요소

Claude Code를 사용하여 SEO를 위한 저만의 에이전트(Agent)를 만들었습니다.

왜일까요?

데이터는 저렴하며(무료가 아니라면), 어느 날 제가 AI에게 GSC(Google Search Console) 데이터, 키워드, 그리고 기본적인 사이트 스캔 정보를 제공한다면, AI가 제 사이트의 문제점을 해결하도록 돕고 추가 트래픽을 얻는 방법 등을 알려줄 수 있다는 것을 깨달았습니다.

이 작업의 가장 좋은 점은 제가 이미 몇 년 전부터 제 사이트에 GSC와 GA4(Google Analytics 4)를 설정해 두었지만, 그 데이터를 어떻게 활용해야 할지 전혀 이해하지 못했다는 것입니다. 보고서도 멋지지만, 제 사이트의 정보를 입력하여 에이전트(Agent)에게 "빠른 성과(quick wins)"를 물어볼 수 있다면 삶이 훨씬 쉬워질 것입니다.

방법

키워드 우선

첫 번째 단계는 관점의 범위를 결정하는 것이었습니다.
많은 시행착오 끝에 저는 "키워드(keywords)"와 페이지 URL을 기준으로 작업하기로 결정했습니다.
이는 쿼리와 매칭된 URL을 제공하는 기본적인 GSC 가져오기 방식과 잘 맞습니다.

에이전트(Agent)에게 도구 제공

에이전트(Agent)가 유용하려면 도구가 필요합니다. 따라서 필요한 기본적인 도구는 다음과 같습니다.

• GSC 접근 권한
• URL 가져오기 (Fetch URLs)
• BING 검색
  이 3가지 기본 도구가 있으면 에이전트(Agent)는 "내 사이트에서 순위가 가장 높은 URL은 무엇이며, 콘텐츠를 어떻게 개선해야 하는가?"와 같은 질문에 답할 수 있는 기초적인 도구를 갖추게 됩니다.
  사이트의 현재 콘텐츠를 읽을 수 있도록 가져오기(fetch) 기능이 필요하며, 키워드를 SERP(검색 엔진 결과 페이지)에 입력하여 귀하의 콘텐츠를 상위 순위 페이지와 비교할 수 있도록 BING 검색 기능이 필요합니다.

메모리 (Memory)

다음 단계는 에이전트(Agent)에게 메모리(Memory)를 부여하는 것입니다. 그중 일부는 키워드에 상태를 할당하는 것입니다. 즉, 초안 상태인가? 게시되었는가? 건너뛸 것인가? 등입니다.
다음 단계는 무엇이 수행되었는지 스스로 상기할 수 있도록 노트를 작성할 수 있게 도구를 확장하는 것입니다.
이는 Claude의 MEMORY.MD와 정확히 같은 개념입니다.

컨텍스트 (Context)

다음 단계는 에이전트(Agent)에게 항상 어떤 정보를 제공할 것인가 하는 점입니다. 이는 메모리(Memory)와 비슷하지만, 에이전트(Agent)가 매 채팅마다 처음부터 다시 시작하지 않고 적절히 도움을 줄 수 있도록 하는 기본적인 사항들입니다.
저의 경우 다음과 같은 정보를 제공해야 했습니다.

• 마지막 GSC 스캔 실행 시점

• 프로젝트 내 키워드 수

• 그리고 사이트 URL, 타겟 오디언스, 목표와 같은 "프로젝트 브리프(project brief)"

• 마지막으로, 에이전트가 "금붕어(gold fish)" 같은 기억력을 갖지 않도록 항상 채팅 사본을 포함해야 합니다.

압축 (Compaction)

에이전트가 작동하기 시작하면, 다음으로 중요하고 피할 수 없는 단계는 컨텍스트 (context)가 한계치(예: 200K)에 도달하는 시점을 추적하는 것입니다. 그리고 이를 "압축(compact)"하는 간단한 함수를 작성하세요. 즉, 컨텍스트 한계에 도달하면 에이전트에게 현재 세션을 "요약(summarize)"하도록 요청하는 것입니다.
최종 결과물 = 요약본 + 마지막 메시지들의 뒷부분.

스크립트 (Scripts)

에이전트가 제대로 작동하게 되었다면, 토큰 (token) 사용량을 최적화하기 위해 할 수 있는 한 가지 방법이 있습니다.
한 번에 하나의 도구 호출 (tool call)을 수행하게 하여 에이전트가 결과를 처리하느라 컨텍스트를 낭비하게 만드는 대신, 에이전트가 아주 간단한 JS 스크립트를 작성하여 여러 도구 호출을 한 번에 수행하고 최종 결과만을 보내도록 하는 것입니다.
예를 들어, 5개의 페이지를 하나씩 가져와서 에이전트가 그 결과들을 저장하게 하지 말고, 대신 5개의 페이지 페칭 (fetching)을 하나의 스크립트에서 실행하도록 스크립트를 작성하게 한 뒤, 그 스크립트가 이를 처리하여 최종 결과만을 반환하게 하세요.

Claude가 도와준 방식
Claude Code가 기본적으로 이 모든 코드를 작성했습니다. 제가 요청하면 Claude가 구축하고, 제가 테스트하며 천천히 버그를 찾아내고 개선해 나가는 과정이었습니다.
하지만 정말 도움이 되었던 것은 "codex" 오픈 소스 리포지토리 (repo)를 다운로드하여 그곳을 참조하도록 지정한 것이었습니다.
대부분의 기본적인 "이음새 (seam)" 설계 결정은 Claude에게 잘 작동하는 예시를 제공함으로써 형성될 수 있습니다. 이렇게 하면 다음 기능을 추가할 때 지속 불가능한 독특한 설계를 만들어낼 가능성이 줄어듭니다.

결과
이제 저는 채팅을 열고 GSC (Google Search Console) 데이터가 임포트 (import)되어 있는 한, 에이전트에게 "quick wins"를 물어볼 수 있습니다.
그러면 에이전트는 노출수 (impression)가 가장 높은 페이지를 찾아 검토 대상으로 표시합니다.
그 후 도구를 사용하여 해당 페이지의 콘텐츠와 심지어 SERP (Search Engine Results Page) 격차 경쟁사들의 콘텐츠까지 가져온 다음, 노출수나 클릭수를 높이기 위한 실제 실행 계획을 제게 제시합니다.
에이전트는 제게 다음과 같이 알려주었습니다:

• 가장 큰 쿼리 (query)를 포착할 수 있도록 H1/제목 업데이트
• 일치하는 쿼리를 직접 언급하여 메타 데이터 (meta)도 업데이트
• 순위 페이지의 콘텐츠를 읽은 후, 콘텐츠 격차 (content gaps)를 찾아 어떤 추가 콘텐츠를 더해야 할지 알려줌

예를 들어, 해당 페이지가 클릭을 유도하고 있지만 관련 콘텐츠가 빈약한 GSC (Google Search Console) 쿼리를 사용하여 FAQ를 구축할 수 있습니다.

• 제가 키워드/URL을 기준으로 추적하기 때문에, 방대한 키워드 목록을 살펴보고 저를 위해 필터링해 줄 수도 있습니다. 예를 들어, 브랜드명 언급은 일반적으로 최적화할 가치가 없습니다. 왜일까요? 그것은 직접 유입 (direct traffic)이기 때문입니다. 사람들은 이미 당신의 브랜드를 알고 있으며, 해당 쿼리들은 이미 당신의 사이트에 접속하기를 원하므로 당신이 할 수 있는 일이 없습니다.
  GSC의 추가적인 장점은 90일간의 데이터를 얻을 수 있다는 점입니다. 따라서 memory.md 또는 이와 유사한 파일이 있다면, 콘텐츠를 변경한 시점을 기록해 두었다가 1~2주 후에 다시 확인하며 에이전트 (Agent)에게 "우리가 키워드 xxx에 대해 수행한 변경 사항이 CTR (클릭률) 증가로 이어졌나요?"라고 물어볼 수 있습니다.
  만약 여러분만의 SEO 에이전트 (SEO Agent)를 구축할 계획이라면, 어떤 질문이든 해주세요. 기꺼이 제 학습 경험을 공유하겠습니다.
  이미 구축하셨다면, 구축 과정에서 발견한 숨겨진 '주의 사항 (gotcha)' 한 가지가 무엇인지 알려주시면 귀 기울여 듣겠습니다.
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  실제 작동 모습!
  submitted by /u/ryu1984
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