최적화 기회는 AI 검색에서 브랜드 가시성을 높이기 위해 사이트 및 외부 존재감을 개선할 수 있는 위치를 보여 주는 인사이트를 자동으로 감지합니다.
이러한 최적화에는 페이지 내 수정(구조화된 콘텐츠, 표준 또는 요약 추가), 기술 조정(AI 크롤러 차단 해제 또는 오류 해결), 권한 있는 서드파티 사이트의 콘텐츠에 영향을 주는 작업이 포함됩니다. 이러한 최적화 기회를 해결하면 브랜드가 정확하게 표현되고 생성형 응답에서 인용될 가능성이 높아집니다.
대시보드에 제시된 최적화 기회는 플레이어 격차, 트렌딩 주제 및 성과 데이터를 기반으로 우선순위를 정하고 목록으로 제시됩니다. 검색 필드를 사용하여 특정 기회를 검색할 수 있습니다. 또한 기회는 태그별로 그룹화되며, 태그를 직접 클릭하여 해당 태그 아래에 그룹화된 모든 기회를 표시할 수 있습니다.
다음은 현재 지원되는 기회 테이블입니다.
콘텐츠(온사이트)
는 페이지 또는 섹션 수준에서 간결한 요약과 구조화된 키 포인트가 부족한 트래픽이 많은 페이지를 식별하여 AI 에이전트가 브랜드 주장을 스캔하고 해석하기 어렵게 합니다. 영향을 받는 URL과 요약이 권장되는 위치를 표시합니다.
기존 콘텐츠에 기반을 둔 AI 생성 요약 및 주요 포인트를 검토한 다음 Edge에서 최적화를 사용하여 CDN 에지에서 배포하여 에이전트가 보다 명확하고 훑어볼 수 있는 컨텍스트를 받게 합니다.
콘텐츠(온사이트)
는 프롬프트 세트에 맞는 구조화된 Q&A 콘텐츠가 부족한 트래픽이 많은 페이지를 식별하여 AI 에이전트가 사용자 질문에 페이지에 더 쉽게 매칭할 수 있도록 합니다. 영향을 받는 URL과 FAQ가 권장되는 위치를 표시합니다.
기존 페이지 자료에 기반을 둔 AI 생성, 의도 정렬 FAQ 콘텐츠를 검토한 다음 Edge에서 최적화를 사용하여 CDN 에지에서 배포하여 에이전트가 더 명확한 Q&A 컨텍스트를 받게 합니다.
콘텐츠(온사이트)
컴퓨터에서 읽을 수 있는 대본이나 요약이 없는, 주요 정보가 비디오나 다른 미디어에 포함된 페이지를 식별하여 AI 에이전트가 해당 콘텐츠를 사용하기 어렵게 만듭니다. 영향을 받는 URL 및 권장 텍스트를 표시합니다.
미디어 및 페이지에 기반을 둔 AI 생성 대본 요약을 검토한 다음, Edge에서 최적화를 사용하여 CDN 에지에서 배포하여 에이전트가 머신 판독 가능한 텍스트를 수신합니다(예: 관련 비디오 근처).
기술 GEO
Robots.txt 파일에서 공개적으로 액세스할 수 있는 콘텐츠에서 AI 에이전트를 선택적으로 차단하는 규칙을 분석합니다. 영향을 받는 URL 및 차단된 에이전트를 보고합니다.
필요한 경우 지원되는 AI 웹 크롤러에 대한 액세스를 허용하도록 robots.txt 파일을 업데이트합니다.
기술 GEO
AI 에이전트에 반환된 404, 403 및 5xx 오류 응답에 대한 CDN 로그를 모니터링합니다. 손실된 URL 및 총 히트 수에 대한 보고서가 영향을 주었습니다.
깨진 링크를 수정하고, 권한을 업데이트하며, 서버측 문제를 해결하여 주요 콘텐츠가 200개의 응답을 반환하도록 합니다.
콘텐츠(온사이트)
조밀 또는 복합 복사본이 가독성 임계값 아래에 있는 트래픽이 많은 페이지를 식별하여 AI 에이전트가 주요 정보를 해석하기 어렵게 만듭니다. 영향을 받는 URL과 간소화된 텍스트가 권장되는 위치를 표시합니다.
기존 페이지 컨텐츠에 접지된 AI가 생성한 향상된 텍스트를 검토한 다음 Edge에서 최적화를 사용하여 CDN 에지에서 배포하여 에이전트가 보다 명확하고 스캔하기 쉬운 지문을 수신합니다.
기술 GEO
AI 에이전트에서 중요한 콘텐츠가 숨겨져 있는 페이지에 플래그를 지정합니다. 영향을 받는 URL 및 복구할 수 있는 예상 콘텐츠를 표시합니다.
Edge에서 최적화 를 사용하여 CDN 레이어에서 페이지를 미리 렌더링하므로 JavaScript 실행 없이 AI 에이전트에서 더 많은 컨텐츠를 사용할 수 있습니다.
기술 GEO
명확한 구조 구성 또는 탐색 제목이 없는 페이지를 탐지하여 AI 에이전트가 콘텐츠를 구문 분석하고 사용자 쿼리에 매핑하기 어렵게 합니다. 영향을 받는 URL과 구조화된 목차가 권장되는 위치를 표시합니다.
페이지의 기본 섹션을 반영하는 앵커 연결 머리글이 있는 제안된 구조화된 목차를 검토한 다음 Edge에서 최적화를 사용하여 CDN 가장자리에 배포하여 목차가 HTML에 삽입되도록 함으로써 모델이 관련 섹션을 보다 쉽게 추출하고 매핑하고 인용할 수 있도록 페이지 구조를 개선합니다.
오프사이트
참조, 섹션, 콘텐츠 길이, 이미지 및 infobox 완성도 전반에 걸쳐 업계 경쟁업체와 비교하여 회사의 Wikipedia 페이지를 분석합니다. 페이지가 업계 벤치마크보다 낮은 특정 간격을 식별합니다.
참조 추가, 인포박스 강화, 섹션 확장 및 문서 품질 개선을 포함하여 Wikipedia의 존재를 개선하기 위해 AI가 생성한 전략적 권장 사항을 검토하십시오.
오프사이트, 소셜 및 커뮤니티
브랜드 언급, 감정, 언급 점유율 및 반복 주제에 대한 브랜드 존재감 프롬프트 세트에 인용된 YouTube 비디오를 분석합니다. YouTube 비디오가 프롬프트 집합에 대한 인용으로 검색될 때만 표시됩니다.
제안된 작업 및 이를 구현하는 팀을 포함하여 YouTube 콘텐츠 전반에서 브랜드 인식을 개선하기 위해 우선 순위가 지정된 권장 사항을 검토하십시오.
오프사이트, 소셜 및 커뮤니티
브랜드 언급, 감정, 언급 점유율 및 반복 주제에 대한 브랜드 존재감 프롬프트 세트에 인용된 Reddit 스레드를 분석합니다. Reddit 스레드가 프롬프트 세트의 인용으로 검색되는 경우에만 나타납니다.
제안된 작업 및 이를 구현하는 팀을 포함하여 Reddit 콘텐츠 전반에서 브랜드 인식을 개선하기 위해 우선 순위가 지정된 권장 사항을 검토합니다.
오프사이트, 소셜 및 커뮤니티
브랜드 언급, 감정, 언급 점유율 및 반복 주제에 대해 설정된 브랜드 존재감 프롬프트에 대해 감지된 상위 URL을 분석합니다.
내 브랜드에 대한 프롬프트에 응답할 때 AI 시스템이 가장 많이 인용하는 페이지에서 브랜드 인식을 개선하기 위해 우선 순위가 지정된 권장 사항을 검토하십시오.
컨텐츠(온사이트), Adobe Commerce
LLM이 해석하기에 이름이나 설명이 너무 일반적이거나, 기술적으로 조밀하거나, 모호한 Commerce 카탈로그 제품을 식별합니다. 평가된 PDP, 에이전트 트래픽 컨텍스트 및 AI가 생성한 내러티브 보강물을 표시합니다.
제안된 제품 이름 및 설명을 검토하고 편집한 다음 최적화를 배포하여 업데이트를 Adobe Commerce 카탈로그에 직접 게시합니다(고정 제안에서 롤백 사용).
기술 지역, Adobe Commerce
Adobe Commerce 스토어프론트의 경우, 전체 카탈로그 데이터를 AI 에이전트가 각 제품 세부 정보 페이지에서 액세스할 수 있는 데이터와 비교합니다. 즉, 에이전트 트래픽별로 우선 순위가 지정된 에이전트가 표시하는 HTML에서 변형, 사양, 속성 및 관련 카탈로그 필드가 누락된 PDP를 표시합니다.
에이전트 보기에서 누락된 복구 가능한 카탈로그 정보와 LLM 기반 제품 검색이 중요한 이유를 강조 표시합니다. Edge에서 최적화 를 사용하여 배포하면 완전히 사전 렌더링된 AI 친화적인 HTML 스냅샷을 CDN 에지의 에이전트 트래픽에 제공하므로 에이전트는 CMS 또는 카탈로그 변경 없이 카탈로그에서 풍부한 제품 컨텍스트를 받습니다.
