AISight

각 스캔은 날것의 기술적 발견을 근거에 기반한 단일 점수로 압축한다. 가공되지 않은 감사 결과의 벽 대신, 페이지의 AI 가시성이 대략 어디쯤인지 알려주는 숫자 하나를 받는다. 점수는 방향을 제시하는 것이므로, 무관한 페이지끼리 비교하기보다 재스캔 사이의 진전을 추적하는 데 쓴다.

많은 페이지가 여기서 조용히 실패한다. AISight는 AI 크롤러와 검색 크롤러가 기술적으로 그 페이지에 닿을 수 있는지 확인한다. index 헤더를 읽고, robots.txt를 해석하고, llms.txt 같은 출처 안내 파일을 찾는다. AI 봇을 겨냥한 잘못된 Disallow 규칙 한 줄이 가장 좋은 콘텐츠를 모든 답변 엔진에서 밀어낼 수 있는데, 이 점검이 그것을 빠르게 드러낸다.

크롤러가 페이지에 닿더라도, 내용은 해석할 수 있을 만큼 정리되어 있어야 한다. AISight는 H1부터 H4까지의 제목 계층을 추출하고, 엔티티를 살피고, 구조화 데이터를 검토한다. 의미가 디자인에 묻혀 있거나 모호한 제목들에 흩어져 있으면 AI 시스템은 추측한다. 추측은 사실의 잘못된 귀속으로 이어진다.

인용 준비도는 답변 엔진이 당신 자신의 사실 진술을 얼마나 쉽게 뽑아 인용할 수 있는지 측정한다. 마케팅 표현으로 가득한 페이지는 AI에 인용할 재료를 주지 못한다. 반면 명확하고 자기완결적인 주장이 있는 페이지는 귀속시키기 쉽다. 이 기능은 페이지가 인용 가능한지, 아니면 그저 읽을 수 있는지 알려준다.

보고서는 무엇이 잘못됐는지에서 멈추지 않는다. 문제를 예상 영향도 순으로 배열하고, 각각에 복사해 붙여 넣는 구현 안내를 붙인다. 한 번의 스캔에서 세 가지를 얻는다. 측정 가능하게 무엇이 깨졌는지, 고치면 얼마나 도움이 될 것으로 보이는지, 무엇을 먼저 다뤄야 하는지. 이번 주에 손댈 수 있는 페이지가 몇 장뿐일 때 그 순서가 중요하다.

로그인도 이메일도 가입 장벽도 없다. 시간당 무료 스캔 다섯 번을 받는데, 한자리에서 몇 페이지를 확인하기에 충분하다. 대가는 세션을 넘어 아무것도 저장되지 않는다는 점이다. 이력이 필요하면 점수를 직접 적어 둬야 한다.