대부분의 "무료 SEO 체커"가 쓸모없는 이유
"무료 SEO 체커"로 검색하면 같은 일을 하는 수십 개 도구가 나옵니다. 메타 디스크립션 길이 같은 문제를 47쪽짜리 PDF로 정리해서 던져주고 끝. 보완 코드를 써주지 않습니다. AI 검색 엔진(ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini)이 페이지를 인용할지 여부는 아예 확인하지도 않습니다. 2026년 핵심 질문은 더 이상 "제목 태그 길이가 얼마인가"가 아닙니다. 다음 세대의 검색(기존 Google + 생성형 AI 검색) 양쪽에서 이 페이지가 노출될 것인가입니다. 진짜 진단은 두 가지를 동시에 봅니다.
무료 진단이 반드시 확인해야 할 11개 신호
현대적 SEO 진단은 두 축으로 나뉩니다. 전통 SEO 측면에서 제목 태그(60자 이내·키워드 앞쪽 배치), 메타 디스크립션(120~160자·명확한 후크), canonical URL(중복 URL 분산 방지), Open Graph 태그(소셜 미리보기 제어), 모바일 viewport(없으면 노출 하락), H1 단일성, html lang 속성, 의도하지 않은 noindex 차단 여부, 이미지 alt 텍스트를 봅니다. AI 검색 친화도 측면에서는 FAQ 스키마(LLM이 가장 많이 인용하는 포맷), 작성자·작성일이 명시된 Article 스키마(인용 가치 신호), 그리고 /llms.txt(AI 봇에 대한 robots.txt와 유사한 새 표준)을 추가로 봅니다. 총 11개. AI 검색 절반을 빼먹는 도구는 2019년 체크리스트로 점수를 매기는 셈입니다.
전통 SEO vs AI 검색 친화도 — 차이가 큰 부분
전통 SEO는 Google 랭킹 알고리즘에 최적화합니다. 백링크, 클릭률, Core Web Vitals, 구조화 데이터 등. AI 검색 친화도는 ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude가 답을 합성할 때 어느 페이지를 인용할지에 최적화합니다. 신호가 겹치는 부분도 있지만(구조화 데이터는 양쪽 모두 도움) 결정적으로 다른 부분도 있습니다. LLM은 FAQ 스키마를 매우 선호합니다. Q/A 쌍을 깔끔하게 추출할 수 있기 때문. 작성자가 명시된 Article 스키마와 작성일이 있는 페이지를 보상합니다. 출처 불명의 주장을 인용하지 않으려 하기 때문. /llms.txt도 점차 존중하고 있습니다. AI 크롤러에 사용 허용 여부를 알리는 파일입니다. 이런 신호는 전통 Google 랭킹에 거의 영향이 없지만 LLM이 답변할 때 당신 페이지를 이름까지 명시하며 인용할지를 결정합니다.
"보완 코드"가 의미하는 것 (그리고 진단보다 이게 더 중요한 이유)
체크리스트는 무엇이 문제인지 알려줍니다. 보완 코드는 그것을 통과하게 만들기 위해 <head>에 붙여넣는 스니펫입니다. FAQ 스키마가 누락된 경우, 페이지 안의 실제 Q/A 내용을 채운 JSON-LD 블록 — 일반 템플릿이 아닌. Article 스키마가 누락된 경우, 작성자·datePublished·headline·image가 채워진 즉시 배포 가능한 형태. 메타 디스크립션이 누락된 경우 페이지 톤과 길이 제한을 지키며 작성된 실제 문장. AI의 가치가 여기에 있습니다. 진단만 하는 도구는 작성을 사용자에게 맡깁니다. 페이지에서 직접 생성하는 도구는 30초 만에 루프를 닫습니다.
진짜 무료 진단을 지금 실행하는 법
가장 간단한 방법: BlinkHub 무료 SEO 진단에 URL을 붙여넣으세요. 공개 HTML을 가져와 11개 신호(전통 + AI 검색)를 점수로 매기고 어떤 항목이 빠졌는지 명확히 보여줍니다. 진단은 완전 무료. AI가 생성한 보완 코드(페이지 내용 기반 paste-ready <head> 스니펫)는 페이지당 100 크레딧 ≈ $0.99. 가입 없이 점수 먼저 확인 가능합니다.