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테크니컬 GEO

SRPS 점수를 읽는 법과 기술 브리프로 고치는 법

SRPS는 0~100의 기술 준비도 점수이며, 인용 가능성을 예측하지 않습니다. 중요한 점검은 세부 항목보다 무겁게 다루고, 평가할 수 없는 항목은 감점하지 않으며, 블로커 실패는 0점입니다. 도메인 점수는 페이지 점수와 robots.txt 같은 사이트 전역 점검을 함께 반영합니다.

Maksim Gurchenkov (CEO, Apurichoumi Inc.)

사이트 감사는 무엇을 보는가

Suparanku의 대부분 기능은 바깥쪽 — AI 어시스턴트가 여러분의 브랜드를 어떻게 말하는지 — 를 측정합니다. 사이트 감사는 안쪽을 봅니다. 즉 AI 크롤러와 답변 엔진의 눈에 여러분의 사이트가 어떻게 보이는지를 살핍니다. 감사는 두 층위로 동작합니다. 도메인 감사는 사이트 전역 신호를 한 번 점검합니다 — HTTPS, robots.txt, 리트리벌 봇과 인용 봇의 허용 여부, 사이트맵, hreflang 일관성, Organization 마크업. 페이지 감사는 같은 렌즈를 개별 URL에 적용합니다: 상태 코드, canonical과 noindex, 단일 H1, title과 description 길이, 실제 사실을 담은 구조화 데이터, 최신성, 이미지 alt 커버리지, 그리고 페이지 내 링크의 건강 상태입니다.

이 둘이 함께 있어야 외부 가시성 트래커가 답할 수 없는 질문에 답이 나옵니다. AI가 우리 페이지를 찾지 못하거나 읽지 못한다면, 그 이유는 무엇인가?

SRPS 점수 읽는 법

모든 페이지에는 SRPS, 즉 0~100의 준비도 점수가 매겨집니다. 체크리스트 달성률이 아닙니다. 제목 누락은 이미지 크기 누락보다 무겁게 다룹니다. 평가할 수 없는 점검은 감점이 아니라 대상에서 제외합니다.

구간은 신호등처럼 읽으시면 됩니다.

낮은 점수를 해석할 때 다음 두 가지가 판단을 바꿉니다.

도메인 점수는 페이지 평균이 아닙니다. 페이지 점수와 사이트 전체에서만 의미가 있는 점검(robots.txt, 사이트맵, apex와 www 일치)을 합칩니다. 한 페이지를 고치면 조금 움직이고, 사이트 설정을 고치면 더 크게 움직입니다.

한 가지 더 알아두실 점이 있습니다. AI가 이미 인용하고 있는 페이지는 점검 가중치가 한 단계 올라갑니다(medium이 high가 됩니다). 실제로 인용을 얻고 있는 페이지의 작은 결함은, 아무도 읽지 않는 페이지의 같은 결함보다 더 시급합니다 — 점수는 그 판단을 반영합니다.

페이지 점수가 낮아지는 이유

실무에서 낮은 점수는 몇 가지 원인으로 모입니다.

현재 제품의 수동 확인 항목은 점수 계산에서 제외됩니다. 운영상 확인할 작업으로는 남지만, 완료 여부가 확인되지 않았다고 SRPS를 낮추지는 않습니다. 향후 점수에 포함되는 수동 항목이 생기면 별도로 명시합니다.

기술 브리프로 고치기

점수를 실행 가능하게 만드는 것이 바로 이 부분입니다. 지원되는 점검에는 규칙, 관측된 근거, PLAYBOOK을 바탕으로 한 결정론적 기술 브리프가 제공되며 LLM 생성이 필요하지 않습니다. 이는 플랜 할당량을 사용해 요청 시 생성하는 콘텐츠 브리프와 다릅니다. 기술 브리프는 다음을 제공합니다.

구조화된 텍스트는 개발자, 티켓, 권한을 받은 에이전트에 전달할 수 있습니다. 모든 발견에 결정론적 산출물이 있는 것은 아닙니다. 콘텐츠 중심 deep 발견은 요청형 브리프를 사용하고 일부 정보성 점검에는 생성된 수정안이 없습니다. 배포 후 감사가 기술 신호를 다시 확인해 통과하면 추천이 해제될 수 있고, 실패하면 열린 상태로 남습니다.

주 단위 습관으로

매일 전체 크롤을 실행할 필요는 없습니다. Free는 최초 감사 스냅숏을 제공하고, 유료 플랜은 일정에 따라 감사를 갱신할 수 있습니다. deep 할당량은 이미 인용에서 관찰된 페이지 등 우선순위가 높은 곳에 사용하세요. 도메인 점수와 페이지 SRPS를 보고 블로커, 접근, 색인 가능성, 구조 순으로 수정합니다. 점검 통과는 SRPS를 높이지만 검색과 인용은 별도로 측정합니다.

참고·출처

  1. Google Search Central, “Intro to structured data markup”
  2. Schema.org — Getting started with schema.org using Microdata / JSON-LD
  3. Google Search Central, “Introduction to robots.txt”
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