AI 검색 최적화를 위한 LLMS.txt 적용

핵심 요약

안랩클라우드메이트가 LLMS.txt와 Large Language Model Sitemaps 도입으로 AI 검색 최적화 및 인덱싱 개선을 시도한 사례를 공유했다.

주요 경험

• LLMS.txt와 Large Language Model Sitemaps의 설계로 사이트 정보를 검색 엔진이 쉽게 해석하도록 구조화했다.
• robots.txt와 LLMS.txt의 상호 작용을 검토하고 크롤링 정책 관리 방안을 모색했다.
• 다국어 문서 생성 및 자동 업데이트 가능성 등을 통해 SEO 확장성을 논의했다.

얻은 인사이트

• 구조화된 신호 전달과 지속적 업데이트가 AI 기반 인덱싱의 신뢰성을 높이는 핵심임을 확인했다.
• 다국어 지원은 글로벌 검색 노출에 긍정적 영향을 줄 수 있는 가능성을 시사했다.