llms.txt 한 줄이
시작이었다.

llms.txt는 robots.txt의 AI 버전이다. 사이트 구조와 핵심 콘텐츠를 AI 크롤러가 빠르게 이해하게 돕는 표준. 우리가 적용한 3개 클라이언트 사이트 모두 ChatGPT가 답을 더 정확히 한다. 단어 선택이 더 우리 브랜드에 가까워진다.

다만 정량 측정은 아직 어렵다. OpenAI나 Anthropic이 llms.txt를 어떻게 가중하는지 공개 안 했으니까. 그래서 우리는 "효과 있다, 다만 비공개 변수"라고 말한다. 거짓말은 안 한다.

전체 Schema.org 카탈로그가 800개가 넘는다. 다 안 해도 된다. 우선순위는 Organization (회사가 누군지) → Person (누가 일하는지) → Article (무엇을 쓰는지) → InterviewObject (인터뷰) 순이다. 우리 사이트 보면 이 4개로 그래프를 짰다.

핵심은 knowsAbout 필드다. 거기에 우리 전문 키워드를 박는다. ChatGPT가 "한국에서 SEO 누가 잘해?" 같은 질문에 답할 때 이 필드를 본다. 우리는 거기에 "Generative Engine Optimization, AI Search Visibility, llms.txt"를 박았다. 자기 분야에 자기 키워드를 박는 게 첫 단추.

Google AI Overview는 답이 명확한 페이지를 좋아한다. 질문이 명확하고, 답이 짧고, 출처가 분명한 콘텐츠. 그래서 인터뷰 형식이 잘 통한다. 우리가 지금 이 페이지를 Q&A로 짠 것도 그 이유다.

기술적으로는 4개를 챙긴다. (1) FAQPage 또는 Article schema, (2) author와 datePublished 명시, (3) 헤딩 구조 H1-H2-H3 단조, (4) 핵심 답을 본문 첫 단락에 정리. 이 4개 안 챙기면 AI Overview 후보 자체에서 빠진다.

이게 가장 자주 받는 오해다. llms.txt 하나로 모든 게 풀린다는 환상. llms.txt는 시작이고, 그 위에 콘텐츠·Schema·E-E-A-T가 같이 있어야 효과가 난다.

비유하면 llms.txt는 도서관에 책 카탈로그를 정리하는 것과 같다. 카탈로그가 있어도 책 자체가 형편없으면 아무도 안 빌려간다. 우리가 클라이언트한테 일주일 안에 llms.txt 박아주는 일은 시간 문제지만, 그 위의 콘텐츠 전략을 세팅하는 게 진짜 일이다.

이전엔 SEO는 마케터의 일, 엔지니어는 그저 API만 만들었다. 5년 후엔 이게 합쳐진다. 모든 페이지가 JSON-LD를 박아야 하고, 모든 API 응답이 schema-aware해야 하고, 모든 라우팅이 AI 크롤러 친화적이어야 한다.

이건 마케팅 부서가 시켜서 하는 일이 아니라 엔지니어링 표준이다. CSS·접근성 같은 영역이 그렇게 정착됐듯이. 5년 후 백엔드 면접에 "Schema.org 어떻게 설계해요?"가 들어갈 거다. 우리는 그 시대를 앞당기는 사람들 중 한 팀이다.

ISSUE 02는 GitHub repo와 함께 발행한다. 우리 사이트의 JSON-LD 그래프 전부, llms.txt 모든 버전, Citation-ready 구조 설계 코드, Core Web Vitals 최적화 코드. 전부 오픈소스.

이게 우리의 첫 진짜 포트폴리오다. 우리가 만든 코드가 AI에 흡수되면, 그 코드가 우리의 새 브랜드 자산이 된다. 오픈소스는 GEO 시대의 가장 강력한 PR이다.