지난주 Search Engine Journal 웨비나에서 Tom Capper가 말했습니다:

"LLM을 위한 Search Console과 같은 도구는 없습니다."

Google Search Console은 귀하의 순위가 어디인지, 얼마나 많은 사람이 귀하의 결과를 보았는지, CTR(클릭률), 평균 순위 등을 알려줍니다. 하지만 누군가 귀하가 점유해야 할 질문을 했을 때 Claude가 귀하의 도메인을 언급하는지에 대해서는 아무것도 알려주지 않습니다.

그 격차가 이제 하나의 제품 카테고리가 되었습니다. 저는 대부분의 제품을 확인해 보았습니다. 가장 저렴한 진입점은 월 39달러였습니다. 진지하게 고려할 만한 것들은 월 79달러 이상입니다.

같은 웨비나에서 누군가가 Capper에게 직접 질문했습니다. LLM을 위한 Search Console과 같은 것이 없다면, AEO/GEO 가시성을 측정할 수 있는 접근 가능한 방법은 무엇입니까? 그의 답변은 세 가지 수동 접근 방식이었습니다. 그 중 어떤 것도 실행 가능한 도구는 아니었습니다.

저는 저만의 도구를 무료로 만들었습니다. 오픈 소스(Open source)입니다. 그리고 그것은 제가 제 사이트에서 몇 달 동안 놓치고 있었던 무언가를 찾아냈습니다.

유료 도구들이 실제로 하는 일

AIclicks, LLMrefs, Cairrot, Slate — 이들의 메커니즘은 모두 동일합니다. 타겟 키워드로 AI 모델에 쿼리(Query)를 보내고, 응답에 귀하의 브랜드가 나타나는지 확인하며, 이를 시간에 따라 추적합니다.

그것이 제품의 전부입니다. 차이점은 얼마나 많은 LLM을 다루는지, 보고서가 어떻게 보이는지, 그리고 UI가 월간 비용을 정당화하는지 여부에 있습니다.

기술적으로 특이한 것을 하는 도구는 없습니다. 그들은 API를 호출하고 텍스트를 파싱(Parsing)할 뿐입니다.

그래서 저는 이를 seo-agent에 독립형 모듈인 llm-visibility로 추가했습니다.

작동 방식

귀하의 도메인과 쿼리 목록을 지정하거나, Google Search Console에서 내보내기만 하면 됩니다:

python main.py llm-visibility --domain dannwaneri.com --queries gsc-export.csv --project dannwaneri-com

노출수(Impressions) 기준 상위 20개 쿼리를 가져옵니다. 각 쿼리를 Claude Haiku로 보냅니다. 응답에 귀하의 도메인이 나타나는지 확인합니다. 가시성 점수, 쿼리별 결과, 해결해야 할 격차 등을 llm-visibility.md에 모두 기록합니다.

비용: 무시할 수 있는 수준입니다. 20개 쿼리를 실행하는 데 1센트 미만이 듭니다.

내가 발견한 것

저는 제 도메인 중 두 곳에 이를 실행해 보았습니다.

한 곳은 0%를 기록했습니다. 모든 쿼리에서 말이죠. Claude는 올바르게, 때로는 훌륭하게 답변했지만, 제 사이트를 단 한 번도 언급하지 않았습니다.

다른 한 곳은 15%를 기록했습니다. 20개의 쿼리 중 3개에서 언급이 돌아왔습니다. 나머지 17개는요? 아무것도 없었습니다.

두 도메인 모두 정확히 이 주제들에 관한 콘텐츠를 보유하고 있습니다. 두 곳 모두 해당 쿼리들에 대해 Google 순위권에 있습니다. 하지만 어느 곳도 인용되지 않고 있습니다.

동일한 실행 과정에서 다른 것도 포착되었습니다. 29회의 노출(impressions)과 0%의 클릭률(CTR)을 기록하며 9.5위에 머물러 있는 쿼리인 does twitch pay nigerians가 그것입니다. 해당 페이지는 순위권에 있었지만, 제목이 잘못된 질문에 답하고 있었습니다. 이것은 LLM의 문제가 아니라 GSC (Google Search Console)의 문제입니다. 하지만 llm-visibility는 gsc-insights와 분리된 것이 아니라 동일한 감사 표면 (audit surface) 위에 놓여 있습니다. 한 번의 실행으로 두 가지를 모두 찾아낼 수 있습니다.

Google 순위는 귀하의 LLM 존재감(LLM presence)에 대해 아무것도 알려주지 않습니다. 이 둘은 인용 로직이 완전히 다른 별개의 표면입니다.

내가 숨기지 않을 한계점

Claude에는 학습 데이터 차단 시점 (training data cutoff)이 있습니다. 그 차단 시점 이후에 게시된 콘텐츠는 품질과 상관없이 나타나지 않을 것입니다.

생성된 지 1년이 채 되지 않은 사이트에서 0%의 점수가 나오는 것은 예상된 결과입니다. 이는 콘텐츠 품질의 문제가 아니라 데이터 가용성 (data availability)의 문제입니다.

분기별로 실행해 보세요. 학습 스냅샷 (training snapshots)이 업데이트됨에 따라 숫자가 움직이는 것을 관찰하십시오.

유료 도구들도 동일한 한계를 가지고 있습니다. 단지 그들이 항상 사용자가 볼 수 있는 곳에 그 사실을 명시하지 않을 뿐입니다.

픽셀 데이터가 더해주는 것

이것을 만드는 동안, 동일한 SEJ (Search Engine Journal) 웨비나에서 주목할 만한 가치가 있는 STAT Search Analytics의 Tom Capper가 제시한 픽셀 데이터가 드러났습니다. 이제 데스크톱에서 1위 위치는 페이지 하단으로 635픽셀 내려가 있습니다. 모바일에서는 상위 유기적 검색 결과 (organic result)가 거의 3분의 2의 시간 동안 폴드 아래 (below the fold)에 위치합니다. AI 개요 (AI Overviews)는 정보성 쿼리에서 폴드 위 (above-the-fold) 공간의 약 3분의 1을 차지합니다. 상업적 쿼리에서는 유료 및 쇼핑 유닛이 60% 이상을 차지합니다. 유기적 검색 결과는 남은 것만을 가져갑니다. (출처: Search Engine Journal, 2026년 5월)

seo-agent는 두 가지 영역을 모두 다룹니다. serp-features 모듈은 각 타겟 쿼리에 대해 SerpApi를 호출하여 AI Overview, featured snippet (강조된 스니펫), PAA (People Also Ask), image pack (이미지 팩), local pack (로컬 팩) 중 어떤 기능이 존재하는지 매핑합니다. llm-visibility는 나머지 영역을 처리합니다.

두 모듈 모두 유료 구독이 필요하지 않습니다. SerpApi는 신용카드 등록 없이 월 100회 검색이 가능한 무료 티어 (free tier)를 제공합니다.

여전히 부족한 점

이 도구는 Claude만을 테스트합니다. ChatGPT, Perplexity, Gemini는 포함되지 않았습니다.

유료 도구들은 6~10개의 모델을 지원합니다. 이것이 실제적인 격차입니다.

저는 1인 개발자입니다. 멀티 모델 지원 (Multi-model support)은 계획 목록에 있습니다.

만약 귀하의 Claude 가시성 점수가 0%라면, 테스트에 Perplexity를 추가한다고 해서 근본적인 문제가 해결되지는 않습니다. 콘텐츠가 어디에서도 인용될 만큼 강력하지 않다는 뜻입니다. 그것부터 먼저 해결하세요. 그런 다음 더 많은 모델에 걸쳐 추적하십시오.

도구

모든 것은 오픈 소스입니다: github.com/dannwaneri/seo-agent

실제 사이트(단 한 번의 오후 만에 통과율이 0.4%에서 44%로 상승한 나이지리아 크리에이터 사이트)에서 발견한 내용에 대한 전체 분석은 dannwaneri.com/seo-automation에서 확인할 수 있습니다.

전체 모듈 목록:

• llm-visibility — LLM 인용 추적 (citation tracking)
• serp-features — SerpApi를 통한 SERP 기능 탐지
• gsc-insights — GSC (Google Search Console) 내보내기 파서, 퀵 윈 (quick wins), 카니발라이제이션 (cannibalization, 키워드 자기잠식)
• qualify-backlinks — 참조 도메인 점수 산정
• relevance-score — 내부 링크 기회 점수 산정
• cluster-audit — 토픽 클러스터링 (topic clustering), 고립 페이지 탐지 (orphan detection)

핵심 감사 (audit) 프로세스는 실제 Chromium 브라우저에서 실행됩니다. 제목, 메타 설명 (meta description), H1, canonical (표준 URL)을 추출합니다. 깨진 링크를 확인하며, 재개 가능한 JSON 상태를 유지합니다.

발표자는 LLM을 위한 Search Console은 없다고 말했습니다.

이제는 있습니다. 그리고 월 79달러가 들지도 않습니다.

이 기사는 조사 및 편집을 위해 AI의 도움을 받아 작성되었습니다. 모든 주장, 예시 및 의견은 저의 개인적인 것입니다.