OpenAI의 아틀라스 혁명이 시작되었습니다! 당신의 웹사이트는 준비되었나요?

전략적 참고: 이 섹션은 '우리는 어디로 가고 있는가?'라는 질문에 대한 답입니다. 고객을 대신하여 행동하는 AI 프록시를 갖게 될 '에이전트 상거래' 시대와 이것이 비즈니스 모델을 근본적으로 어떻게 바꿀 것인지 설명합니다. 기술적 세부 사항에 앞서 이 원대한 비전을 이해하는 것이 중요합니다.

인공지능은 더 이상 답을 제공하는 데 그치지 않을 것입니다. 우리를 대신하여 행동을 취할 것입니다. 이 새로운 생태계에서는 사용자를 대신하여 자율적인 작업을 수행할 수 있는 인공지능 에이전트가 주도적인 역할을 할 것입니다.

사실 에이전트라는 개념은 완전히 새로운 것이 아닙니다. 기술 세계를 면밀히 따르는 사람들은 얼마 전에 등장한 Auto-GPT, BabyAGI 또는 AgentGPT와 같은 오픈 소스 프로젝트를 기억할 것입니다. 이 개념을 보다 상업적이고 실용적인 '에이전트' 서비스로 전환하려는 Manus.ai와 같은 현재의 이니셔티브도 있습니다. 이러한 도구는 목표를 달성하기 위해 자체 작업 목록을 만들고, 인터넷을 검색하고, 심지어 코드를 작성하려고 시도한 자율 시스템의 첫 번째 시도였습니다. 그들은 우리에게 미래의 작은 데모를 보여주었습니다.

그러나 이 자율 에이전트 아이디어의 인프라를 형성하는 자동화 도구를 무시해서는 안 됩니다. n8n Automation과 같은 플랫폼을 사용하면 다양한 애플리케이션의 API를 연결하여 복잡한 워크플로우를 만들 수 있습니다. 이것은 코드 최적화 섹션에서 자세히 논의할 API 우선 세계와 시스템이 서로 대화한다는 아이디어의 구체적인 증거입니다.

그렇다면 에이전트(Manus 등)와 자동화(n8n 등)가 이미 존재한다면, 우리가 '아틀라스 혁명'이라고 부를 수 있는 이 새로운 시대의 차이점은 무엇일까요?

주요 차이점은 통합, 액세스 및 자율성 수준인 것 같습니다.

• n8n과 같은 도구에서는 우리가 로직과 단계를 설정합니다(X가 발생하면 Y를 수행).
• Manus, Auto-GPT와 같은 에이전트 실험은 더 기술적이거나, 틈새 시장이거나, 실험적이었습니다(개념 증명). 설정 및 사용이 어려웠고 종종 어떤 시점에서 실패했습니다.

OpenAI(또는 유사한 주요 기술 대기업)가 주도하는 아틀라스 개념은 이 기술을 실험실에서 꺼내 수십억 명의 사람들이 사용하는 검색 엔진이나 운영 체제의 핵심에 두는 것을 목표로 합니다. 아틀라스의 목표는 우리가 제공하는 목표(예: '티켓 구매')를 달성하기 위해 로직과 단계를 스스로 만드는 것입니다. 이는 에이전트의 개념이 틈새 도구에서 인터넷의 기본 계층으로 이동하고 있음을 의미합니다.

이것이 제가 아틀라스를 기존 답변 엔진과 이 차세대 자율 에이전트의 조합으로 개념화하는 이유입니다. 이러한 에이전트는 오늘날의 챗봇보다 훨씬 뛰어납니다. 목표를 달성하기 위해 스스로 결정을 내리고, 디지털 세계를 인식하고, 행동을 취할 수 있는 소프트웨어 엔티티입니다.

차이점을 이해하기 위해 간단한 예를 들어 보겠습니다.

• 오늘(답변 엔진) - Google에 '이스탄불에서 런던까지 가장 저렴한 항공편은 무엇입니까?'라고 묻습니다. 링크 목록이나 요약된 답변을 제공합니다. 티켓을 구매하려면 우리 스스로 사이트로 이동하여 날짜를 선택하고 양식을 우리 스스로 작성해야 합니다.
• 내일(아틀라스 에이전트) - 에이전트에게 '다음 주 금요일 아침, 이스탄불에서 런던까지, 이코노미 클래스, 200달러 미만의 비행기 티켓을 찾아 구매해 줘'라고 말할 것입니다.

우리의 선호도(예산, 항공사 선택 등)를 아는 에이전트는 자율적으로 가장 적합한 옵션을 찾고, 예약을 하고, 거래를 완료할 것입니다. 이것이 우리가 '에이전트 상거래'라고 부르는 새로운 경제 모델의 서막입니다. 우리의 고객은 더 이상 사람만이 아니라 우리를 대신하여 행동하는 그들의 인공지능 프록시가 될 것입니다.

전략적 참고: 이 섹션은 원대한 비전을 '어떻게' 달성할 것인지에 대한 기술적 토대입니다. 에이전트가 귀하의 사이트(API)와 대화하고 이해(스키마)할 수 있도록 하기 위한 두 가지 기본 필수 요소(코드 및 콘텐츠 최적화)를 다룹니다. 여기서 내리는 결정은 미래에 귀하가 '보이는'지 여부를 결정할 것입니다.

이것이 이 분석에서 가장 중요한 인식 지점입니다. 내일의 고객이 에이전트가 될 것이라면, 그 에이전트는 우리 사이트와 대화할 수 있어야 합니다. 에이전트는 인간처럼 사이트의 버튼을 클릭하고 양식에 입력하여 탐색하려고 시도하지 않을 것입니다. 이 방법은 너무 느리고, 취약하며, 오류가 발생하기 쉽습니다. 에이전트는 신뢰할 수 있고, 빠르며, 확장 가능한 통신 방법이 필요합니다.

이는 웹사이트에 대한 두 가지 기본 기술적 필수 요소를 제시합니다. 바로 코드 및 콘텐츠 최적화입니다.

지금까지 우리 콘텐츠에서 API는 조치(구매, 예약)에 매우 중요하다고 말했습니다. 그러나 이것은 코드 최적화의 일부일 뿐입니다. 에이전트가 조치를 취하기 전에 사이트를 읽고 이해해야 합니다. 그렇다면 이러한 차세대 사이트는 읽기 및 조치 수준 모두에서 에이전트의 의도에 응답하기 위해 코딩 측면에서 무엇이 필요할까요?

이것은 우리가 논의한 가장 기본적인 규칙입니다. 아틀라스 생태계에서 에이전트가 사이트에서 조치를 취할 수 있으려면(제품 구매, 예약) API가 필요합니다. 가까운 미래에 비즈니스의 주요 제품은 더 이상 시각적 웹사이트가 아니라 제공하는 API가 될 것 같습니다. API가 없는 전자상거래 사이트는 에이전트에 의해 보이지 않는 것으로 간주되고 '에이전트 상거래' 밖에 남게 됩니다.

현실 점검(비용): 그러나 우리는 이 혁명의 경제적 영향을 무시해서는 안 됩니다. 수백만 개의 중소기업(표준 WooCommerce 또는 Shopify 사이트)에게 안전하고 확장 가능하며 잘 문서화된 API를 만들고 유지하는 비용은 거대한 장벽입니다. '아틀라스' 혁명은 인터넷을 민주화하는 대신 기술 거대 기업(Amazon 등)과 중소기업 간의 격차를 더욱 벌릴 수 있습니다. 따라서 이 목표로 가는 길에서 '읽기 전용 API'와 같은 더 관리하기 쉬운 첫 번째 단계를 고려해야 합니다. 이는 'AI 방어선' 섹션에서 논의할 것입니다.

에이전트가 느린 사이트를 신뢰하지 않는다고 말했는데, 이제 이 문제를 깊이 다뤄보겠습니다. 무엇이 느림을 야기할까요? 이 질문에 대한 단일한 답은 없습니다. 여러 요인의 조합입니다.

• 인프라 선택(클라우드 vs 전용) - 전통적인 공유 호스팅이나 표준 VPS 솔루션은 에이전트 트래픽의 즉각적이고 집중적인 요구를 충족하기에 부족할 것입니다. 에이전트는 인간과 마찬가지로 사이트의 RAM이나 CPU 제한에 걸려 오류를 받는 것을 원하지 않습니다. 여기서 클라우드 서버(AWS, Azure, GCP 등)나 고성능 전용 서버가 필요합니다. 이러한 시스템은 수요에 따른 즉각적인 확장 유연성을 제공합니다.
• 위치 및 지연 시간 - 대상 청중에 따른 속도 최적화의 핵심은 지연 시간을 최소화하는 것입니다. 에이전트에게는 모든 밀리초가 중요합니다. 미국 사용자가 있다면 서버도 미국에 있어야 합니다(또는 더 나은 것은 CDN과 함께 미국의 엣지 위치에). 해결책은 서버를 단일 위치에 두는 것이 아니라 CDN(Content Delivery Network)과 엣지 컴퓨팅 인프라를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 사이트의 정적 복사본이나 심지어 함수까지 사용자(또는 에이전트)가 있는 가장 가까운 지리적 지점(미국, 일본, 유럽에서)에서 제공됩니다. 지연 시간은 에이전트의 눈에서 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 코드 및 데이터베이스 효율성 - 가장 빠른 서버를 얻어도 최적화되지 않은 데이터베이스 쿼리(N+1 문제 등)나 느린 서버 측 함수가 전체 시스템을 거북이로 만듭니다. 느리게 만드는 것은 종종 인프라가 아니라 코드 자체입니다. 에이전트는 효율적으로 작성되고 최적화되고 깨끗한 코드를 선호합니다. 헤드리스 아키텍처와 JAMstack과 같은 접근 방식의 힘이 여기서 나타납니다. 가능한 한 많은 것을 정적(캐시된 HTML)으로 만들어 데이터베이스와 함수 부하를 최소화합니다. 팁을 드리자면 - 이 속도는 전통적인 '캐시'만으로는 달성되지 않습니다. PHP처럼 동작하는 가상 HTML도 만들 수 있습니다. 이 접근 방식에서 반로컬, 반데이터베이스 사용하는 동적 구조가 백그라운드에서 작동하는 동안 시스템은 이러한 가상 정적 파일을 사용하여 에이전트를 위해 캐시가 필요 없이 동적 HTML 형식 출력을 즉시 생성할 수 있습니다.

이것은 아마도 가장 중요하고 간과된 기술적 도전 중 하나입니다. 사이트를 보호하기 위해 설정한 무거운 방화벽(WAF - Web Application Firewall)과 복잡한 봇 보호 시스템이 아틀라스 혁명에서 우리의 가장 큰 장애물이 될 수 있습니다.

이러한 보안 시스템은 의심스러운 비인간 트래픽을 차단하도록 설계되었습니다. 하지만 비인간이지만 합법적인(그리고 우리 고객인) AI 에이전트와 악의적인 봇을 어떻게 구별할까요?

사이트를 느리게 만들고 지연 시간을 증가시키는 것 외에도 이러한 시스템이 에이전트에게 실수로 '403 Forbidden' 또는 '429 Too Many Requests' 응답을 반환하는 것은 재앙이 될 것입니다. 에이전트는 해당 사이트를 신뢰할 수 없거나 접근할 수 없는 것으로 표시하고 아마도 다시는 돌아오지 않을 것입니다.

이것은 *이상적으로는* 코드 수준에서 해결되지만 *실제로는* 해결할 수 없는 딜레마가 되는 지점으로 우리를 이끕니다. 이론적으로는 보안이 코드 자체(API 키, 스마트 속도 제한, 안전한 쿼리, 매개변수 검증)에 있어야 한다고 주장할 수 있습니다. 하지만 실제로는 이것은 수백만 달러의 문제입니다. 수백만 요청 규모에서 '아틀라스' 에이전트(합법적인 고객)와 공격적인 '스크래핑' 봇(악의적인 도둑)을 구별하는 것은 거의 불가능합니다.

위험은 이것입니다: 기업들은 API를 보호하기 위해 무거운 방화벽과 봇 보호 계층(Cloudflare, Akamai 등)을 사용해야 할 것이고 이러한 시스템은 불가피하게 합법적인 에이전트도 차단할 것입니다. 이 상황은 개방형 생태계가 아니라 대형 기술 기업(OpenAI, Google)과 웹사이트 간에 '이것은 내 에이전트입니다, 신뢰하세요'라고 말하는 특별한 합의가 있는 '벽으로 둘러싸인 정원'으로 이어질 수 있습니다.

스키마가 콘텐츠에 대해 하는 것을 시맨틱 HTML5가 코드 자체에 대해 합니다. 에이전트는 페이지를 읽을 때 스키마 태그에 도달하기 전에 원시 HTML 코드를 스캔합니다. 사이트가 의미 없는 <div>와 <span> 태그로 만들어진 div 수프라면 에이전트는 혼란스러워합니다.

하지만 <article>, <nav>, <aside>, <section>, <figure>와 같은 적절한 시맨틱 HTML5 태그로 코드를 작성하면 에이전트에게 코드를 읽는 동안 페이지의 구조적 맵을 제공합니다. 에이전트는 <article> 태그가 메인 콘텐츠이고 <aside> 태그가 사이드 정보라는 것을 즉시 이해합니다. 이것은 이전 섹션에서 언급한 퍼즐 해결 프로세스를 코드 수준에서 가속화하고 스키마에 대한 의존성을 줄여 이해력을 높입니다.

코드 수준(API)에서 우리와 대화하는 에이전트는 실행 부분입니다. 하지만 이해 부분은 어떻습니까? 에이전트는 우리 사이트의 콘텐츠가 무엇을 의미하는지 명확하게 파악해야 합니다.

이를 위한 첫 번째이자 가장 기본적인 단계는 구조화된 데이터(Schema.org)를 사용하는 것입니다. 이제 '에이전트 상거래'에 훨씬 더 중요한 전자상거래 사이트와 유행하는 제품에 대해 이것을 해봅시다.

수요가 많고 브랜드가 없는 고성능, 144Hz, 4K 게이밍 모니터를 판매하고 있다고 가정해 보겠습니다. 인간이 제품 페이지에 와서 가격: 499달러, 재고: 있음이라고 이해하는 것은 쉽습니다.

하지만 사용자로부터 '500달러 미만, 4K, 최소 120Hz의 게이밍 모니터를 찾아 구매해 줘'라는 명령을 받은 아틀라스 에이전트는 어떻습니까? 에이전트는 귀하의 사이트에 있는 499달러가 가격이고, 144Hz가 새로 고침 빈도이며, '있음'이라는 단어가 구매 가능(InStock)을 의미한다는 것을 어떻게 확신할 수 있을까요? 499달러가 모델 번호의 일부라면 어떻게 될까요? '있음'이 온라인이 아닌 매장에서 구매 가능함을 의미한다면 어떻게 될까요?

에이전트는 추측할 수 없습니다. 그들은 알아야 합니다. 여기에서 제품 스키마가 등장합니다. 우리는 스키마를 사용하여 AI에게 이 기술적인 메시지를 전달합니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "고성능 27인치 게이밍 모니터",
  "description": "144Hz 새로 고침 빈도를 가진 저지연 4K 모니터.",
  "sku": "GM-27-4K-144",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "XYZ"
  },
  "image": "https://yoursite.com/images/gm-27-4k-144.jpg",
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    "@type": "Offer",
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    "priceCurrency": "USD",
    "price": "499",
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    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "새로 고침 빈도",
      "value": "144Hz"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "해상도",
      "value": "4K"
    }
  ]
}

이 태깅은 우리 제품 정보(인간이 읽을 수 있는)를 가져와 에이전트가 100% 확신을 가지고 처리할 수 있는 기계가 읽을 수 있는 사실로 변환합니다. 에이전트는 더 이상 가격, 재고 상태 및 기술 사양을 추측하지 않습니다. 알고 있으며 자신있게 구매 프로세스를 시작할 수 있습니다.

현실 점검(에이전트 게으름): 콘텐츠를 마인드맵(퍼즐)처럼 디자인하는 것은 고급 전략입니다. 그러나 AI 에이전트를 개발하는 엔지니어의 관점에서 생각해 봅시다. 에이전트가 각 사이트의 고유한 퍼즐 해결 논리를 배우는 것이 더 효율적일까요, 아니면 '표준 Schema.org 태그와 API만 읽고 나머지는 무시해'라고 말하는 것이 더 효율적일까요? 확장성과 효율성이 이길 것 같습니다. 에이전트는 '게으르고' 표준인 스키마와 API를 선호할 것입니다. 따라서 마인드맵은 훌륭하지만 우리의 우선 순위이자 필수 사항은 표준 스키마 태깅이어야 합니다.

전략적 참고: 이 섹션은 '그 미래를 어떻게 준비할 것인가?'라는 질문에 대한 첫 번째 단계입니다. '에이전트 상거래'에 필요한 '신뢰'를 구축하는 것이 오늘날의 답변 엔진(Google)(AEO)에서 출처로 어떻게 인용될 것인지와 직접적으로 관련이 있음을 보여줍니다. 신뢰는 행동의 전제 조건입니다.

첫 번째 단계는 이미 시작되었으며 우리 중 많은 사람들이 그 효과를 느끼고 있습니다. 구글과 같은 검색 엔진은 더 이상 우리에게 10개의 파란색 링크를 제공하는 가이드가 아닙니다. 그들은 우리 질문에 직접 답을 생성하고 정보를 종합하는 답변 엔진이 되었습니다. 이것이 게임의 규칙을 완전히 바꾼 첫 번째 큰 단계였습니다.

기억하신다면, 얼마 전에는 '주요 스니펫'이 있었습니다. 구글은 우리 질문에 가장 잘 답한 단일 사이트에서 인용하여 맨 위에, 즉 포지션 제로에 배치했습니다. 우리의 목표는 그 단일 포지션을 차지하는 것이었습니다.

구글의 AI 개요는 이 모델을 완전히 파괴했습니다. 이제 구글은 단일 사이트에서 최상의 답변을 가져오지 않습니다. 대신 여러 소스(때로는 순위가 낮은 사이트에서도)에서 정보를 가져와 종합하고 자체 AI 생성 답변을 만듭니다.

이 상황의 가장 분명한 결과는 무엇입니까? '제로 클릭 검색'의 폭발. 사용자는 검색 페이지에서 직접 답변을 얻기 때문에 사이트를 클릭할 필요성을 느끼지 못합니다. 분석에 따르면 이 새로운 시스템이 나타나는 쿼리에 대한 유기적 클릭률이 심각하게 감소했습니다. 비즈니스 모델이 트래픽과 광고에 기반을 둔 경우 이는 직접적인 위협입니다.

그렇다면 클릭을 얻지 못할 경우 우리의 목표는 무엇이어야 할까요? 여기서 조언은 목표가 더 이상 클릭을 얻는 것이 아니라 해당 AI 생성 답변에서 출처로 인용되는 것이어야 한다는 것입니다. 이 새로운 분야가 바로 답변 엔진 최적화(AEO)입니다.

AEO는 기존 SEO와 달리 롱테일 및 대화형 질문에 중점을 둡니다. 우리의 목표는 AI 모델이 우리 콘텐츠를 출처로 인용하여 '이 정보는 신뢰할 수 있고 명확하며 가치가 있다'고 말하게 하는 것입니다.

이 신뢰를 어떻게 얻을까요? 바로 여기에서 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위, 신뢰성)가 등장합니다. E-E-A-T는 더 이상 단순한 구글 가이드라인이 아닙니다. AI에 대한 가장 강력한 방어 메커니즘입니다. 생성 AI에 의해 상품화된 일반적인 콘텐츠와 달리, 우리는 실제, 직접적인 경험, 입증 가능한 전문성, 권위를 제시해야 합니다. AI는 제품을 사용하거나 직접 여행을 갈 수 없습니다. 하지만 우리는 할 수 있고, 그 경험을 전달할 수 있습니다. 이것은 AI가 요약하고 넘어갈 콘텐츠가 아닌 신뢰할 수 있는 출처로 우리를 격상시킵니다.

그렇다면 우리는 이 신뢰를 주장하는 것뿐만 아니라 인간과 기계 모두에게 어떻게 증명할 수 있을까요? 바로 여기에서 우리가 '검증 가능한 권위 계층'이라고 부를 수 있는 구조가 등장합니다. 이 구조는 우리의 E-E-A-T 신호를 구체적이고 기계가 읽을 수 있는 증거로 변환합니다. 이 계층은 두 가지 기본적인 증거를 기반으로 구축됩니다. 첫 번째는 저자의 권위입니다. 이것은 저자의 이름을 쓰는 것뿐만 아니라 스키마 태그를 통해 해당 인물을 링크드인이나 학술 출판물과 같은 검증 가능한 출처에 연결하는 것입니다. 두 번째는 콘텐츠의 권위입니다. 기사의 주장은 원본 데이터 세트, 1차 출처 또는 독점적인 연구를 기반으로 해야 합니다. 에이전트는 이 정보가 다른 곳에서 요약된 것이 아니라 귀하가 출처라는 것을 알아야 합니다.

AEO 및 E-E-A-T 최적화인 1단계를 현재 트래픽을 보호하기 위한 방어적인 조치로만 보았다면 이제 관점을 바꿔야 합니다. 우리가 간과한 근본적인 원칙이 있기 때문입니다. 에이전트는 신뢰하지 않는 시스템에 대해 절대 행동을 취하지 않을 것입니다.

이것이 2단계의 잠금을 해제하는 열쇠입니다. AI는 콘텐츠의 정확성, 저자의 전문성, 사이트의 신뢰성을 확인하지 않고 사이트의 API를 사용하여 사용자의 신용 카드로 거래를 할 위험을 감수하지 않을 것입니다. 따라서 에이전트 최적화로 가는 길은 완벽한 답변 엔진 최적화를 거칩니다. 신뢰를 구축하는 것은 행동의 전제 조건입니다.

이 두 단계(에이전트와 AEO)를 결합하면 디지털 세계에서 '대분기'가 시작되고 있음을 분명히 알 수 있습니다. 모든 웹사이트가 이 변화에 똑같이 영향을 받는 것은 아닙니다. 일부에게는 이것이 '웹사이트 멸종 사건'을 의미하는 반면, 다른 일부에게는 전례 없는 기회의 시대가 시작됩니다.

위험과 기회의 스펙트럼은 다음과 같이 나뉩니다.

• 고위험 자산(정보 사이트) - 가치 제안이 쉽게 요약할 수 있는 정보뿐인 플랫폼(단순한 '무엇인가?' 기사, 일반적인 블로그, 참고 가이드)이 가장 큰 위험에 처해 있습니다. AI가 이제 이 정보를 직접 제공하기 때문에 이러한 사이트는 트래픽과 기능을 잃을 위험이 있습니다.
• 고기회 자산(거래, 상호 작용, 커뮤니티) -
  • 전자 상거래 및 SaaS - 이러한 사이트는 본질적으로 행동 지향적입니다. 에이전트는 소프트웨어(SaaS)를 복사할 수 없지만 API를 통해 사용할 수 있습니다. 제품을 요약할 수는 없지만 API를 통해 구매할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 에이전트의 주요 거래 지점이 될 것입니다.
  • 커뮤니티 플랫폼(레딧, 포럼 등) - 이러한 사이트에는 AI가 생산할 수 없는 것이 있습니다. 바로 진정한 인간의 경험(E-E-A-T의 'E')입니다. 실제 의견, 개인적인 경험, 틈새 토론은 에이전트에게 귀중한 인간 통찰력의 원천이 될 것입니다.

고위험 범주에 속해 있다면 비즈니스 모델을 정보에서 행동 또는 경험으로 발전시키는 것이 필수적입니다.

이것이 이 분석에서 도출해야 할 가장 중요한 전략적 결론입니다. '아틀라스' 시대에 살아남는 방법은 AI가 쉽게 상품화, 복사 또는 요약할 수 없는 가치를 창출하는 것입니다. 우리는 이것을 'AI 해자'라고 부를 수 있습니다.

그러나 모든 비즈니스에는 서로 다른 리소스가 있습니다. 모든 사람이 '내일부터 시작할 수 있는' 단계부터 장기적인 비전에 이르기까지 이 방어선을 계층화된 접근 방식으로 생각하는 것이 가장 건강합니다.

계층 1: 빠른 성과(저비용, 고영향)

• 기술적 E-E-A-T 강화: 이것이 가장 접근하기 쉬운 첫 번째 단계입니다. 저자 및 인물 스키마로 저자 프로필을 마크업합니다. 저자의 전문성을 증명하려면 sameAs 태그를 사용하여 검증 가능한 링크드인, 트위터 또는 학술 프로필 페이지에 링크합니다.
• 기본 Schema.org 구현: 거대한 프로젝트에 착수하기 전에 가장 중요한 콘텐츠 유형(제품, 제공, 기사, FAQ페이지)에 대한 기본 스키마 태깅을 완료합니다. 이렇게 하면 판매하거나 설명하는 내용을 에이전트에게 명확하게 전달합니다.
• 고유한 콘텐츠 강조: 적절한 스키마로 실제 사용자 리뷰(리뷰), 사례 연구(사례 연구) 또는 직접적인 경험(경험)을 마크업하여 AI가 복사할 수 없는 진정한 가치를 강조합니다.

계층 2: 중간 수준(상호 작용 및 데이터 구조화)

• 간단한 대화형 도구: AI가 복사할 수 없는 틈새 고객을 위한 간단한 도구를 만듭니다. 계산기(예: 대출 계산기), 제품 구성기(예: '당신에게 맞는 모니터') 또는 퀴즈가 될 수 있습니다. 이러한 도구는 귀하의 사이트를 '정류장'에서 '목적지'로 바꿉니다.
• 읽기 전용 API: 모든 기능을 갖춘 전자 상거래 API를 설정하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 첫 번째 단계로 제품 카탈로그, 가격 및 재고 상태를 공유하는 간단한 '읽기 전용' API를 만듭니다. 이것은 '에이전트 상거래'의 세계로 들어가는 저위험 첫 단계입니다.

계층 3: 고급(완전 통합 및 독점적 가치)

• 모든 기능을 갖춘 API 아키텍처: 에이전트가 정보를 읽을 수 있을 뿐만 아니라 구매, 예약 또는 구독과 같은 조치를 수행할 수 있는 완전히 통합된 API. 이것이 '에이전트 상거래'의 핵심입니다.
• 독점 데이터 및 연구: 귀하만이 보유하고 있는 독창적인 연구를 기반으로 한 분석 및 데이터 세트. 에이전트는 이 데이터를 복사할 수 없습니다. 귀하를 참조해야 합니다.
• 개인 전문가 커뮤니티 및 포털: 검증된 전문가가 귀중한 토론을 진행하거나 사용자가 자신의 데이터를 기반으로 서비스를 받는 개인화된 경험(예: 고객 대시보드)을 제공하는 플랫폼.