지난달, 자신의 블로그 액세스 분석을 멍하니 보고 있다가 이상한 점을 발견했다.

Google로부터의 자연 검색(Organic Search)은 정상적으로 들어오고 있다. 하지만 Perplexity나 ChatGPT Search, 그리고 Genspark 같은 AI 검색으로부터의 인용은 거의 제로였다.

내용의 질 문제가 아니다. Qiita에서 LGTM도 받았고, X에서도 RT(리트윗)되고 있다. 그런데 AI 검색에서만 발견되지 않는다.

며칠 동안 고민했다. SEO가 신경 쓰는 것은 키워드 밀도, 백링크 수, 페이지 속도다. 하지만 AI 검색이 인용할지 여부를 결정하는 것은 전혀 다른 기준이다. 페이지를 열고 3초 만에 "무엇에 대해 쓰여 있고, 누구를 대상으로 하며, 어떻게 도움이 되는가"가 전달되는가. 구체적인 질문에 대해 우회하지 않는 답변이 나오고 있는가. 비교나 대안, 트레이드오프(Trade-off) 분석이 있는가. FAQ나 구조화 데이터(Structured Data)가 정확한가. 브랜드 정보가 통일되어 있는가.

이러한 신호(Signals)는 Lighthouse도 PageSpeed Insights도 알려주지 않는다.

그래서 찾아낸 것이 CiteCheckup라는 도구다.

공개 페이지의 URL과 브랜드명, 대상 토픽을 입력하면, 일곱 가지 페이지 신호로 채점해 준다. 총점 100점으로, 어떤 항목이 몇 점이고 왜 그런지에 대해 제대로 설명이 붙어 있다.

시험 삼아, 자신의 Next.js App Router 이행 과정에서 고생했던 이야기를 쓴 기사를 진단해 보았다. 결과, 페이지의 목적이 무엇인지 전달되지 않는 부분이 있어 12점. 내용의 깊이도 15점. 질문에 대한 직접적인 답변은 8점. 가장 심각했던 것이 비교와 대안으로 5점. FAQ와 구조화 마크업(Structured Markup)은 3점이었다.

합계 58점. 이래서 AI 검색에 인용되지 않았던 것이다. 페이지에서 나오는 신호가 AI에게 정리되어 있지 않았다.

진단 결과를 바탕으로 몇 가지를 수정했다. 서두의 첫 단락에서 답을 먼저 제시한다. Pages Router에서 App Router로 이행하여, 퍼스트 뷰(First View) 표시 시간이 40% 감소했다. 하지만 빌드 시간은 약 2배가 되었다. 비교표를 추가하여 App Router와 Pages Router, 그리고 하이브리드 운용의 득실을 나열했다. FAQ를 세 개 추가했다. App Router는 SEO에 강한가, 미들웨어(Middleware)를 사용할 수 있는가, 운영 환경에서 전면 이행해야 하는가. 각각에 대해 직접적으로 답했다. 브랜드명을 통일하여 어디서나 동일한 저자명으로 만들었다. FAQPage와 TechArticle의 JSON-LD 마크업도 넣었다.

수정한 후 다시 한번 진단했더니, 79점이 되었다.

2주가 지나, Perplexity에서 Next.js App Router migration best practices를 검색했더니, 나의 기사가 참조 소스 3번째에 등장했다. 그전까지는 전혀 나오지 않았다.

물론, 이것이 도구만의 힘인 것은 아니다. 내용의 질이 토대라는 점은 변함없다. 하지만 "AI가 읽지 못하고 있다"라는 모호한 감각을, 하나씩 고칠 수 있는 구체적인 태스크(Task)로 분해해 주었다. 이것은 "기사가 좋지 않네"라는 말을 듣는 것보다 훨씬 실용적이었다.

이 도구는 영어 페이지가 가장 정밀도가 높다. 일본어 페이지도 진단할 수 있지만, 일부 신호는 영어보다 정밀도가 조금 떨어질 수도 있다. 독자가 일본어 기술 커뮤니티에 있더라도, 우선 어디가 문제인지 대략적으로 특정하기에는 충분히 사용할 만하다.

무료이며, URL을 넣기만 하면 된다.