AI 검색 최적화

[AI 검색 최적화] 국내외 AI 검색 최적화 논의는 지금 어디까지 왔나? 국내 쇼핑몰 적용 가이드

마케팅 데이터 분석 연구소 2026. 8. 28. 09:59
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핵심 요약 (한 줄 답변) 

2026년 들어 해외의 AI 검색 최적화(GEO/AEO) 논의는 세 가지로 정리됐습니다. ① 구글은 2026년 5월 공식 가이드에서 "AEO·GEO도 결국 SEO" 라고 못 박았고, llms.txt·청킹·AI 전용 문장 재작성은 불필요하다고 명시했습니다. ② llms.txt는 사실상 논쟁이 끝났습니다. 3만 8천 개 도메인 조사에서 97%가 한 달간 요청을 단 한 건도 못 받았습니다. ③ "AI에서 발견하고, 자기 사이트에서 산다" 로 정리됐습니다. 오픈AI는 ChatGPT 내 결제(Instant Checkout)를 6개월 만에 접었고, AI는 결제 창구가 아니라 신규 고객 발굴 창구라는 것이 데이터로 확인됐습니다. 국내 쇼핑몰에는 두 가지 특수 상황이 있습니다. 네이버가 외부 AI 크롤링을 차단해 네이버 블로그·스마트스토어에만 콘텐츠를 쌓아둔 브랜드는 ChatGPT·Perplexity 세계에서 사실상 보이지 않으며, 통이미지 상세페이지(소재·사이즈·세탁법이 전부 하나의 JPG 안에 있는 방식)는 해외 가이드에는 없는 한국 특유의 문제이자 투자 대비 효과가 가장 큰 개선 지점입니다.

 

이 글에서 알 수 있는 것

  • 2026년 구글 공식 입장: AEO·GEO는 왜 "별도 분야"가 아닌지
  • 구글이 "안 해도 된다"고 명시한 5가지 헛수고 목록
  • llms.txt 실측 데이터가 왜 논쟁을 끝냈는지
  • ChatGPT가 결제 기능을 접은 이유와 "AI=발견 채널"이라는 결론
  • 신뢰할 수 있는 8가지 통계로 보는 AI 검색의 실제 영향력
  • 국내 쇼핑몰의 특수 상황 2가지(네이버 크롤링 차단, 통이미지)
  • 지금 바로 시작할 수 있는 6단계 우선순위 실행 가이드
  • 비용 없이 AI 인용 여부를 측정하는 3단계 방법
✳️ 난이도 : 입문~중급 | 소요 시간 : 약 11분 | 대상 : 해외 GEO 논의의 최신 흐름을 파악하고, 이를 국내 쇼핑몰 운영에 바로 적용하려는 이커머스 운영자·마케터·MD

 

작년까지의 혼란, 올해 정리됐습니다

작년까지는 "AEO/GEO는 SEO와 완전히 다른 신문물"이라는 주장이 많았습니다. 2026년 들어서는 상황이 크게 정리됐습니다.

수많은 대행사가 저마다 다른 프레임으로 GEO를 설명하던 혼란기를 지나, 이제는 구글의 공식 입장, 실측 데이터, 그리고 실제 시장의 움직임이라는 세 가지 축으로 논의가 수렴하고 있습니다. 이 글에서는 그 흐름을 정리하고, 국내 쇼핑몰이 실제로 무엇을 해야 하는지까지 다룹니다.

 

결론 ①. 구글: "AEO도 GEO도 결국 SEO다"

2026년 5월 15일, 구글이 생성형 AI 검색 최적화 공식 가이드를 냈습니다. 여기서 구글은 AEO·GEO를 별도 분야로 보지 않고, "생성형 AI 검색 최적화는 곧 검색 경험 최적화이며 따라서 여전히 SEO"라고 못 박았습니다.

이유는 명확합니다. AI 오버뷰와 AI 모드가 별도 시스템이 아니라, 기존 랭킹 시스템 위에서 다음 두 기술로 돌아가기 때문입니다.

기술 설명
RAG 검색 인덱스에서 근거 문서를 가져오는 방식
쿼리 팬아웃(Query Fan-out) 하나의 질문을 여러 개의 연관 질문으로 쪼개서 검색하는 방식

 

"안 해도 되는 것" 목록이 더 중요합니다

구글이 명시적으로 "구글 검색에는 불필요하다"고 밝힌 5가지 항목이 있습니다.

# 불필요하다고 명시된 작업
1 llms.txt 같은 AI 전용 파일
2 콘텐츠를 잘게 쪼개는 청킹(chunking)
3 AI용으로 문장을 다시 쓰는 작업
4 인위적인 외부 언급 만들기
5 구조화 데이터에 과도하게 집착하는 것
✅ 핵심 : 국내 대행사 제안서에 위 항목들이 핵심 과제로 들어 있다면, 한 번 걸러 들으셔도 됩니다.

 

결론 ②. llms.txt 논쟁은 사실상 결론이 났습니다

한때 "AI 시대의 robots.txt"로 불렸지만, 실측 데이터는 나쁩니다.

  • 유효한 llms.txt를 가진 약 3만 8천 개 도메인을 조사했더니, 97%가 2026년 5월 한 달 동안 그 파일에 대한 요청을 단 한 건도 받지 못했습니다.
  • GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot 등 실제 인용에 관여하는 봇의 트래픽 5억 건 이상을 분석해도, /llms.txt를 건드린 비율은 통계적으로 무시할 수준이었습니다.

 

결론 ③. "AI에서 발견하고, 내 사이트에서 산다"로 정리됐습니다

이게 쇼핑몰 입장에선 제일 중요한 변화입니다.

 

오픈AI의 Instant Checkout 도입부터 철회까지의 타임라인을 보여주는 인포그래픽

 

오픈AI는 2025년 9월 ChatGPT 안에서 바로 결제하는 Instant Checkout을 내놨다가, 약 6개월 만인 2026년 3월에 접었습니다. 결제는 다시 판매자 사이트로 돌려보내고, ChatGPT는 상품 탐색에 집중하는 쪽으로 방향을 틀었습니다.

 

왜 접었을까요? 월마트의 데이터가 답합니다

측정 항목 결과
ChatGPT 내 결제 전환율 walmart.com으로 넘어가는 것보다 약 3배 나쁨
신규 고객 비율 검색엔진 유입 대비 약 2배 높음
✅ 핵심 : 즉 AI는 결제 창구가 아니라 신규 고객 발굴 창구라는 것이 데이터로 확인된 셈입니다.

 

결제 쪽은 구글이 가져갔습니다

구글은 쇼피파이와 함께 UCP(Universal Commerce Protocol) 라는 개방형 표준을 만들었고, 2026년 I/O에서는 검색·제미나이·유튜브·지메일을 넘나드는 Universal Cart를 발표했습니다. 구글 공식 가이드도 "UCP 같은 프로토콜이 등장하고 있으니 관련 업종이면 살펴보라"고 언급합니다.

⚠️ 주의 : 다만 아직 미국 중심이라, 국내 쇼핑몰이 당장 붙일 단계는 아닙니다.

 

숫자로 보는 AI 검색의 실제 영향력

아래 수치 중 상당수는 GEO 툴 업체가 낸 자료라 다소 부풀려졌을 가능성을 감안하고 보시는 게 좋습니다.

# 출처 수치 의미
1 어도비 (2026 Q1, 미국 리테일) AI 유입 트래픽 전년比 +393%, 단 절대량은 이커머스 세션의 약 0.2% 규모가 아니라 성장률과 선점 때문에 지금 손대야 함
2 Amsive / 어도비 LLM 경유 방문 전환율 5.53% (자연검색 3.7%) / AI 경유 리테일 방문자가 검색 경유보다 약 42% 더 잘 전환 트래픽은 적어도 질이 좋음
3 에이치레프스·브라이트엣지 (2026.2) AI 오버뷰 인용의 17~38%만 구글 자연검색 상위 10위 안에서 나옴 구글 1페이지에 있다고 AI 답변에 들어가지 않음 — GEO를 따로 신경 써야 하는 근거
4 맥킨지 (소비자 1,927명) AI가 참조하는 출처 중 브랜드 자사 웹사이트는 5~10%뿐, 나머지 90%는 언론·커뮤니티·리뷰·제휴 사이트 자사몰만 뜯어고쳐서는 한계가 있음
5 Seer Interactive (42개 조직, 노출 2,510만 건) AI 오버뷰에 인용된 브랜드는 자연검색 클릭 +35%, 유료 클릭 +91% AI 인용이 다른 채널까지 끌어올리는 후광 효과
6 핀테크 기업 램프(Ramp) 추적 프롬프트 중 자사 언급 비율을 3.2% → 22.2%(7배)로 개선 이 분야의 대표 성공 사례
7 어도비 상품 상세페이지의 AI 콘텐츠 가시성 점수 66% 상세페이지의 약 3분의 1이 AI가 제대로 못 읽는 상태
✅ 핵심 : 3번 통계가 특히 중요합니다. 구글 1페이지 순위와 AI 답변 인용은 서로 다른 게임이라는 뜻이기 때문입니다.

 

국내 쇼핑몰의 특수 상황 2가지

해외 가이드를 그대로 적용하기 전에, 한국에서만 특별히 발생하는 상황 2가지를 반드시 짚어야 합니다.

 

특수 상황 ①. 네이버는 자체 AI를 밀면서 외부 AI는 막았습니다

네이버 AI 브리핑(2025.3)과 AI탭(2026.4) 출시 시점을 보여주는 타임라인 이미지

시점 네이버의 움직임
2025년 3월 AI 브리핑(검색 결과 상단 AI 요약 카드) 출시 → 구글 AI 오버뷰와 유사
2026년 4월 28일 AI탭(대화형 검색) 출시 → 구글 AI 모드와 유사, 쇼핑·플레이스 통합검색에서도 진입 가능
동시에 챗GPT를 비롯한 글로벌 AI의 크롤링을 차단
✅ 핵심 : 네이버 인플루언서 시딩으로 AEO·GEO 효과까지 기대하던 브랜드들은 전략 수정이 필요해졌습니다. 실제로 ChatGPT나 Perplexity가 표시하는 출처 목록에 blog.naver.com은 거의 등장하지 않습니다.

 

국내 쇼핑몰에 주는 실질적 결론

✅ 네이버 블로그와 스마트스토어에만 콘텐츠를 쌓아둔 브랜드는 ChatGPT·Gemini·Perplexity 세계에서 사실상 존재하지 않습니다. 자사 도메인(카페24, 식스샵, 자체 개발 등)에 같은 정보를 별도로 쌓는 이원화가 필수입니다.

 

특수 상황 ②. 통이미지 상세페이지

국내 쇼핑몰 상세페이지는 소재, 사이즈, 세탁법, 배송 정보가 전부 하나의 긴 JPG 안에 들어 있는 경우가 압도적으로 많습니다. 사람에겐 예쁘지만 AI에게는 빈 페이지입니다.

✅ 핵심 : 이건 해외 가이드에 안 나오는 한국 특유의 문제이자, 동시에 투자 대비 효과가 가장 큰 개선 지점입니다.

 

그래서 뭘 바꾸면 되나요? (우선순위 6단계)

1순위. 통이미지 안의 정보를 HTML 텍스트로 꺼내기

이미지는 그대로 두고, 그 아래에 스펙 표를 텍스트로 하나 더 넣으면 됩니다. 사람은 이미지를 보고, AI는 표를 읽습니다.

소재    겉감 폴리에스터 100% / 안감 나일론 100%
무게    780g (M 사이즈 기준)
방수    발수 코팅, 생활방수 (완전방수 아님)
세탁    30도 이하 손세탁, 건조기 사용 불가
사이즈  S(어깨 42/총장 68) M(44/70) L(46/72)
배송    오후 2시 이전 결제 시 당일 출고
반품    수령 후 7일 이내, 왕복 배송비 6,000원

 

2순위. "인용 가능한 문장"으로 다시 쓰기

AI는 감성 카피를 인용하지 못합니다. 검증 가능한 수치와 조건이 붙은 문장을 인용합니다.

해외 가이드가 드는 예시가 정확합니다. "프로네이션 교정에 좋은 러닝화는 단단한 미디얼 포스트와 구조적 쿠셔닝을 갖추고, 안정성 등급 9.0 이상, 힐투토 드롭 8~10mm, 권장 가격대 120~150달러"처럼 쓰면 AI가 인용할 문장이 생기지만, 정성적 마케팅 문구는 인용할 거리를 주지 않습니다.

 

국내 사례로 바꿔보면 :

구분 문장
❌ "하루 종일 편안한 착화감, 발이 먼저 알아봅니다"
✅ "발볼 넓은 편(3E 이상)에 적합합니다. 235~275mm, 5mm 단위. 무게 한 짝 240g으로 같은 가격대 러닝화 평균(약 280g)보다 가볍습니다. 아치 서포트가 있어 평발에 적합하지만, 발등이 낮은 편이면 반 사이즈 크게 권합니다."
✅ 핵심 : 문장에는 AI가 "평발", "발볼 넓은", "가벼운 러닝화" 질문에 답할 때 끌어올 근거가 세 개나 들어 있습니다.

 

3순위. 리뷰와 FAQ를 질문 형태로 정리

AI 쇼핑 질문은 거의 다 조건부입니다. 

"키 165에 66사이즈인데 뭐 입어야 해?", "고양이 있는 집에서 써도 되는 러그 있어?" 같은 식이죠.

  • 이런 질문에 대응하는 FAQ를 상세페이지 하단에 텍스트로 넣으면 그대로 인용됩니다. 실제 CS 문의 로그를 그대로 가져다 쓰는 게 가장 빠릅니다.
  • 리뷰도 마찬가지입니다. 별점만 있는 리뷰는 AI에게 정보가 없습니다. "키/몸무게/평소 사이즈"를 입력받는 리뷰 폼으로 바꾸면 그 자체가 AI가 읽을 데이터가 됩니다.

 

4순위. 구조화 데이터, 단 기대치는 낮게

구글은 구조화 데이터가 생성형 AI 검색에 필수는 아니지만, 리치 결과 자격 때문에 전체 SEO 전략의 일부로 계속 쓰는 게 좋다고 안내합니다. 

쇼핑몰에 대해서는 머천트 센터 피드와 비즈니스 프로필을 활용하면 AI 응답과 일반 검색 양쪽에서 상품 노출에 도움이 된다고 명시했습니다.

✅ 핵심 : Product 스키마(가격/재고/리뷰 평점)는 넣되, 그것만으로 AI가 추천해줄 거라 기대하진 마세요. 국내 쇼핑몰이라면 구글 머천트 센터 피드 등록이 스키마보다 우선순위가 높습니다.
⚠️ 점검 사항 : 카페24는 관리자 [고급 설정] 에서 robots.txt와 SEO 태그를 개별 설정할 수 있고, llms.txt 파일도 관리할 수 있습니다. 기본값은 쇼핑몰 관리자와 API를 제외한 모든 페이지에 AI 크롤러 접근이 허용된 상태입니다. 여기서 AI 크롤러를 막고 있진 않은지 한 번 확인해보세요.

 

5순위. 자사몰 밖에 근거 남기기

맥킨지 수치대로 AI 답변의 90%는 외부 출처에서 옵니다. 

국내 환경에서 현실적인 채널은 다음과 같습니다.

채널 활용 방법
디시·뽐뿌·클리앙·더쿠 같은 커뮤니티 AI가 실제로 많이 인용. 바이럴 대행은 역효과이며, 진짜 사용 후기가 쌓여야 함
유튜브 리뷰 자막이 텍스트로 수집됨. 마이크로 인플루언서 협업이 네이버 블로그 시딩보다 AI 노출 관점에서는 효율이 좋음
네이버 밖 블로그 티스토리, 브런치, 미디엄은 크롤링됨
위키·나무위키, 언론 보도 브랜드를 하나의 개체(entity) 로 인식시키는 데 결정적

 

6순위. 네이버 쪽은 별도 트랙으로

네이버 AI는 문법이 다릅니다.

❇️ 예시 : 네이버 AI는 상품명을 단어 단위로 파싱하면서 앞쪽 단어에 가중치를 더 줍니다. 그래서 "[2026 신상] 정말 예쁜 캠핑용 접이식 의자" 처럼 대괄호와 꾸밈말이 앞에 오면 상품 유형을 잘못 인식할 수 있습니다. 핵심 단어를 앞 3단어 안에 넣어야 합니다.
⚠️ 주의 : 카테고리도 마지막 한 단계만 달라도 다른 상품 유형으로 판단합니다.

 

측정은 어떻게 하나요?

구글은 서치 콘솔의 생성형 AI 실적 보고서를 쓰라고 안내하면서, "내부 지표를 쓴다"고 주장하는 서드파티 툴은 경계하라고 명시했습니다.

⚠️ 주의 : 실제로 현업에서는 GEO 추적 툴 상당수가 실제 ChatGPT 앱이 아니라 스크래퍼와 API를 조합한 시뮬레이션이라, 소비자용 앱 결과와 20~25% 차이가 난다는 지적이 나옵니다.

 

돈 안 드는 방법이 오히려 신뢰도가 높습니다

단계 실행 내용
1 GA4에서 세그먼트 생성 — chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com 등을 참조 소스로
2 고정 질문 20개 리스트 작성 — 우리 카테고리에서 고객이 실제로 물어볼 만한 질문을, 매달 같은 날 ChatGPT·Gemini·Perplexity·네이버 AI탭에 그대로 넣어보기
3 기록 — 우리 브랜드가 몇 번 언급됐는지, 경쟁사는 몇 번인지, 어떤 근거로 추천됐는지
✅ 핵심 : AI 답변의 인용 출처는 구글 AI 모드와 ChatGPT 기준으로 매달 40~60%가 바뀝니다. 한 번 측정하고 끝낼 게 아니라 월 단위 루틴으로 돌려야 의미가 있습니다.

 

결론 : 마법 같은 태그가 아니라 정직한 사실을 쌓는 일입니다

지금까지 정리한 내용을 한 줄로 요약하면 다음과 같습니다.

"국내외 논의는 'AI 전용 마법 태그를 다는 것'에서 'AI가 읽을 수 있는 형태로 사실을 정직하게 쌓는 것'으로 옮겨갔습니다."

 

국내 쇼핑몰에게 그 첫걸음은 통이미지 상세페이지 안에 갇힌 정보를 텍스트로 꺼내는 일입니다. 이건 대행사 없이 오늘 오후에 상품 10개부터 시작할 수 있는 작업입니다. llms.txt나 청킹 같은 화려한 기술에 예산을 쓰기 전에, 스펙표 하나를 텍스트로 옮기는 일부터 시작하세요.

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. AEO·GEO는 SEO와 완전히 다른 별도 전략인가요? 

A. 아닙니다. 구글은 2026년 5월 공식 가이드에서 "생성형 AI 검색 최적화는 곧 검색 경험 최적화이며 따라서 여전히 SEO" 라고 명시했습니다. AI 오버뷰·AI 모드는 별도 시스템이 아니라 RAG와 쿼리 팬아웃 기술로 기존 랭킹 시스템 위에서 작동하기 때문입니다.

Q. llms.txt는 꼭 만들어야 하나요?

A. 필수는 아닙니다. 유효한 llms.txt를 가진 3만 8천 개 도메인 중 97%가 한 달간 요청을 한 건도 못 받았고, 실제 AI 봇 트래픽 5억 건을 분석해도 이 파일을 건드린 비율은 무시할 수준이었습니다. 30분이면 만들 수 있어 해도 손해는 없지만, 핵심 과제로 삼는 것은 시간 낭비입니다.

Q. ChatGPT에서 바로 결제할 수 있는 기능은 왜 사라졌나요?

A. 오픈AI가 2025년 9월 도입한 Instant Checkout을 2026년 3월에 접었습니다. 월마트 측정에 따르면 ChatGPT 내 결제 전환율이 walmart.com 직접 방문보다 약 3배 나빴기 때문입니다. 대신 신규 고객 비율은 검색엔진 유입 대비 약 2배 높아, AI는 결제 창구가 아니라 발견 채널이라는 결론이 났습니다.

Q. 구글 검색 1페이지에 있으면 AI 답변에도 자동으로 나오나요?

A. 아닙니다. 에이치레프스·브라이트엣지의 2026년 2월 조사에 따르면, AI 오버뷰 인용의 17~38%만 구글 자연검색 상위 10위 안에서 나왔습니다. 즉 구글 순위와 AI 답변 인용은 별개의 게임이며, 이것이 GEO를 따로 신경 써야 하는 실질적 근거입니다.

Q. 네이버 블로그·스마트스토어 콘텐츠만으로 AI 검색에 노출될 수 있나요?

A. 어렵습니다. 네이버가 챗GPT 등 글로벌 AI의 크롤링을 차단해, ChatGPT·Perplexity의 출처 목록에 blog.naver.com은 거의 등장하지 않습니다. 카페24·식스샵 같은 자사 도메인에 동일한 정보를 별도로 쌓는 이원화가 필요합니다.

Q. 통이미지 상세페이지가 왜 그렇게 문제가 되나요?

A. 소재·사이즈·세탁법 등 정보가 전부 이미지(JPG) 안의 픽셀로만 존재해, AI가 그 정보를 읽을 수 없기 때문입니다. 이는 해외 가이드에는 없는 한국 특유의 문제이며, 어도비 조사에서도 상품 상세페이지의 AI 콘텐츠 가시성 점수가 66%(약 3분의 1이 인식 불가) 로 나타났습니다.

Q. AI 검색 최적화 성과를 측정하려면 유료 툴이 꼭 필요한가요?

A. 아닙니다. 오히려 돈 안 드는 방법이 더 신뢰도가 높습니다. GA4에서 chatgpt.com·perplexity.ai 등을 참조 소스로 세그먼트를 만들고, 고정 질문 20개를 매달 같은 날 AI 플랫폼에 직접 넣어 브랜드 언급 여부를 기록하는 방식을 권장합니다. 서드파티 GEO 툴 상당수는 스크래퍼·API 시뮬레이션이라 실제 앱 결과와 20~25% 차이가 날 수 있습니다.

Q. 네이버 상품명은 어떻게 지어야 AI가 잘 인식하나요?

A. 네이버 AI는 상품명을 단어 단위로 파싱하며 앞쪽 단어에 더 높은 가중치를 둡니다. "[2026 신상] 정말 예쁜 캠핑용 접이식 의자"처럼 대괄호·꾸밈말을 앞세우면 상품 유형을 잘못 인식할 수 있으므로, 핵심 단어를 앞 3단어 안에 배치해야 합니다.

 

요약 (한 장 정리)

  • 결론 ① : 구글 공식 입장 - AEO·GEO는 SEO의 일부 (RAG + 쿼리 팬아웃)
  • 안 해도 될 것 5가지: llms.txt / 청킹 / AI용 재작성 / 인위적 외부 언급 / 구조화 데이터 집착
  • 결론 ② : llms.txt 사실상 논쟁 종료 (97% 도메인이 요청 0건)
  • 결론 ③ : "AI=발견, 자사몰=구매" - ChatGPT Instant Checkout 6개월 만에 철회
  • 핵심 통계 : AI 오버뷰 인용의 17~38%만 구글 상위 10위 출신 / AI 답변 출처의 90%는 외부(자사몰 아님)
  • 국내 특수 상황 2가지 : 네이버 외부 AI 크롤링 차단 / 통이미지 상세페이지
  • 우선순위 6단계 : ① 통이미지→텍스트 ② 인용 가능한 문장 ③ FAQ·리뷰 질문화 ④ 구조화 데이터(기대치 낮게) ⑤ 자사몰 밖 근거(커뮤니티·유튜브·위키) ⑥ 네이버 별도 트랙(상품명 앞 3단어)
  • 측정 : GA4 세그먼트 + 고정 질문 20개 + 월 단위 반복 기록 (유료 툴보다 신뢰도 높음)

 

참고 문헌

① 구글 공식 입장 ("AEO·GEO도 SEO")

② llms.txt 실측 데이터

  • Ahrefs 블로그 - "We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read" (2026.6.15)
    https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/
  • 참고: 원문의 "3만 8천 개 도메인"은 Ahrefs가 분석한 전체 도메인 137,210개 중 실제 유효한 llms.txt 파일을 가진 수(약 3만 8천 개) 를 가리키는 것으로 보입니다. Ahrefs는 이 중 97%가 2026년 5월 한 달간 요청 0건이었다고 밝혔으며, 실제 AI 인용 봇 트래픽 분석에서도 이 파일에 대한 요청 비중이 통계적으로 미미했다고 확인됩니다. 수치 자체는 정확히 일치합니다.
  • Search Engine Journal - "97% Of llms.txt Files Got No Requests, Ahrefs Data Shows"
    https://www.searchenginejournal.com/97-of-llms-txt-files-got-no-requests-ahrefs-data-shows/579478/

③ ChatGPT Instant Checkout 도입·철회

작성 : 디애널리틱스(The Analytics) · 구글애널리틱스를 활용하여 기업의 마케팅 성과를 향상시키는 방법을 연구합니다.

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