AI 검색 최적화를 위한 SEO·접근성 점검과 답변 검증
AI 검색이 문서를 찾고 답변을 만드는 원리에서 SEO와 웹 접근성의 역할을 설명합니다. 가상의 요금 안내 페이지를 바탕으로 수집 경로와 정보의 정확성을 확인하고, 체크리스트와 LLM 검토를 CMS 운영에 적용하는 방법을 살펴봅니다.
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AI 검색이 문서를 찾고 답변을 만드는 원리에서 SEO와 웹 접근성의 역할을 설명합니다. 가상의 요금 안내 페이지를 바탕으로 수집 경로와 정보의 정확성을 확인하고, 체크리스트와 LLM 검토를 CMS 운영에 적용하는 방법을 살펴봅니다.
미용실의 홈페이지 직접 수정 사례에서 별도 예약 시스템과 무료 정적 호스팅, 운영 기술부채를 살펴보고 AI 시대 웹 제작사와 개발자에게 필요한 검색·접근성·UX 역량을 생각합니다.
role="dialog"에 aria-modal="true"까지 붙인 모달에서 Tab을 세 번 누르자 포커스가 오버레이 뒤로 빠져나갔다. axe는 위반 0건. 같은 마크업을 aria-hidden, inert로 바꿔가며 키보드 포커스가 실제로 어디에 떨어지는지 기록했다.
손끝이 빗나가는 22×22 버튼에 Lighthouse는 접근성 92점을 줬다. WCAG 2.2 SC 2.5.8(최소 24×24)을 샌드박스에 심어 재보니 자동 도구는 크기 위반만 잡고 예외 조항은 사람에게 넘겼다. 스페이싱 예외 계산과 CSS 수정을 실측 로그로 정리한다.
체크아웃 페이지 하나에 WCAG 장벽 여덟 개를 일부러 심고 axe-core로 돌렸다. 규칙형 위반 넷은 잡혔지만, 사람의 판단이 필요한 넷은 초록불 뒤에 그대로 남았다. 무엇을 자동화가 끝까지 못 보는지, 그 자리를 메우는 수동 리뷰 체크리스트를 실측 로그와 함께 정리했다.
버튼에 aria-label을 붙였는데 접근성 트리는 화면에 없는 글자를 읽는다. WCAG 2.5.3 Label in Name 위반을 샌드박스에서 재현해 확인하고, Lighthouse 13.3.0의 Agentic Browsing 점수가 0점에서 100점으로 바뀌는 과정을 실측했다.