EEO란 무엇인가요?
EEO는 Everything Engine Optimization의 약자로, SEO, AEO, GEO, LLMO를 포괄하는 용어입니다. 이 프로젝트는 브랜드가 AI 엔진이 생성하는 답변에 어떻게 노출되는지 이해하고 개선할 수 있도록 지원합니다.
EEO는 서로 연관된 세 가지 기능을 결합합니다.
- EEO 감사: 실제 구매자가 할 법한 질문을 AI 엔진에 던진 다음, 반환된 답변에서 브랜드 노출도를 측정합니다. 보고서에는 검토할 수 있도록 원본 답변도 포함됩니다.
- 브랜드 레지스트리:
eeo.brand.v1스키마를 따르는 기계 판독용 브랜드 카드를 저장합니다. 브랜드는 공개 풀 리퀘스트에서 도메인 인증을 통해 카드를 소유권 주장할 수 있습니다. - 사이트 생성기: 브랜드 카드를
llms.txt, JSON-LD, AI 크롤러를 허용 목록에 추가하는robots.txt파일을 포함한 정적 사이트로 변환합니다.
이 프로젝트는 가능한 한 개방적이고, 종속성이 없으며, 내부를 검토할 수 있도록 설계되었습니다. 최적화 제공업체를 위한 더 광범위한 규칙과 5개 조항의 행동 협약은 EEO 표준에 문서화되어 있습니다.
AI 브랜드 노출도가 중요한 이유
구매자가 AI 엔진에 추천을 요청하면, 답변은 모델이 읽은 기사, 리뷰, 목록 페이지 등의 정보를 바탕으로 구성됩니다. 브랜드 자체의 설명은 구조화된 형식으로 모델에 전달되지 않을 수 있습니다.
EEO는 브랜드가 사실을 명시할 수 있는 개방형 형식, 도메인 소유권을 증명하는 공개 절차, 그리고 결과 정보를 엔진, 개발자, 구매자가 읽을 수 있도록 만드는 도구를 제공하여 이 문제를 해결합니다.
EEO 워크플로 선택
이 저장소는 여러 진입점을 제공합니다. 목표에 맞는 항목을 선택하세요.
- 설치 없이 브라우저에서 빠르게 감사하려면
eeo-local.html을 사용하세요. - 반복 가능한 검사, 일괄 감사, 데이터셋 처리, 예약 재검사를 수행하려면
cli.cjs를 사용하세요. - Docker 이미지를 사용하여 커뮤니티 브랜드 사이트를 로컬에서 실행하세요.
- 감사 도구의 자체 호스팅 웹 버전을 사용하려면
server.cjs와web/프로젝트를 사용하세요. - 감사를 개발 또는 연구 워크플로에 통합하려면 GitHub Action, MCP 서버 또는 Chrome 확장 프로그램을 사용하세요.
단일 파일 감사 실행
1. 도구 다운로드 및 열기
저장소에서 eeo-local.html을 다운로드한 후 브라우저에서 엽니다. 이 버전은 Node.js, 패키지 설치 또는 서버가 필요하지 않습니다.
2. 엔진 선택 및 키 입력
26개의 프리셋이 포함된 카탈로그에서 엔진을 선택합니다. 여기에는 중국 현지 엔진 11개가 포함되어 있습니다. 선택한 엔진에 필요한 API 키를 붙여 넣습니다. 이 도구는 해당 키를 브라우저의 localStorage에 저장합니다.
3. 브랜드 양식 작성
브랜드 정보를 입력하고 관련 산업을 선택합니다. 그런 다음 감사를 실행합니다. EEO는 구매자 중심의 질문을 제시하고 답변에서 브랜드가 얼마나 두드러지게 나타나는지 평가합니다.
4. 보고서 검토 및 내보내기
보고서에는 S부터 D까지의 등급, 인지도 및 언급 점수, 엔진별 분석, 모든 원본 답변이 포함됩니다. 결과를 JSON으로 내보내거나 PDF로 인쇄하여 공유하고 검토할 수 있습니다.
CLI에서 감사 실행
명령줄 워크플로에는 Node 18 이상이 필요합니다. CLI의 핵심 워크플로에는 종속성 설치 단계가 없습니다.
1. 구성 파일 생성
예제 구성을 복사한 후 사용할 엔진 설정과 API 키를 입력합니다.
cp config.example.json config.json구성이 로컬 환경에 적합한지 확인하고 공개 저장소에 비밀 정보를 커밋하지 마세요.
2. 브랜드 하나 확인
브랜드 이름과 산업을 지정하여 단일 브랜드 감사를 실행합니다.
node cli.cjs check 蜜雪冰城 --industry 餐饮CLI는 구성된 감사 요청을 전송하고 해당 노출도 결과를 생성합니다.
3. 일괄 감사 실행
텍스트 파일에 브랜드 이름을 한 줄에 하나씩 입력하고 결과를 CSV로 저장합니다.
node cli.cjs batch brands.txt --csv result.csv여러 브랜드를 비교하거나 반복 가능한 보고 프로세스를 만들 때 유용합니다.
4. 데이터셋 감사
산업 카테고리의 브랜드를 처리하려면 데이터셋 기반 명령을 사용합니다.
node cli.cjs dataset 白酒 --limit 10--limit 옵션은 예제 실행 규모를 작게 유지합니다. watch를 사용한 예약 재검사를 비롯해 사용 가능한 모든 명령을 확인하려면 node cli.cjs --help를 실행하세요.
Docker로 커뮤니티 브랜드 사이트 실행
Docker 워크플로는 datasets/brands-1k.json에서 브랜드 사이트를 생성합니다. 엔진 감사를 실행하는 대신 생성된 브랜드 정보를 제공하므로 API 키가 필요하지 않습니다.
docker build -t eeo-community .
docker run -p 8080:80 eeo-community컨테이너가 시작되면 http://localhost:8080을 엽니다. 사이트는 브랜드별 페이지를 제공하며 AI 크롤러를 위한 llms.txt, JSON-LD, robots.txt 지원을 포함합니다.
이 Docker 설정은 자체 호스팅 감사 서버와 다릅니다. 감사 서버에 대해서는 server.cjs와 config.example.json을 확인하세요. 웹 인터페이스는 다음 명령으로 빌드할 수 있습니다.
cd web
npm install
npm run build미리 빌드된 웹 인터페이스도 public/에 포함되어 있습니다.
저장소 구조 이해
eeo-local.html은 26개의 엔진 프리셋을 제공하는 단일 파일 감사 도구입니다.cli.cjs는 검사, 배치, 데이터셋, 감시 워크플로를 제공합니다.core.cjs에는 CLI, MCP 서버, GitHub Action에서 사용하는 공용 감사 엔진이 포함되어 있습니다.server.cjs는 자체 호스팅 서버 버전이며,web/에는 React 및 Vite 소스가 포함되어 있습니다.action/에는 CI에서 브랜드 가시성 감사를 실행하기 위한 GitHub Action이 포함되어 있습니다.mcp/에는 Claude Desktop, Cursor, Windsurf용 MCP 서버가 포함되어 있습니다.extension/에는 Chrome MV3 빠른 검사 확장 프로그램이 포함되어 있습니다.datasets/에는 전체 브랜드 컬렉션과 선별된 시드 데이터가 포함되어 있습니다.platform/에는 주장 검증 및 최종 확정 스크립트가 포함되어 있습니다.standards/taxonomy/에는 산업 특성 및 구매자 질문 뱅크가 포함되어 있습니다.tools/에는 사이트,llms.txt, 스키마, 인덱스 생성기가 포함되어 있습니다.
브랜드 카드 주장 또는 추가
기존 카드 주장
브랜드는 먼저 datasets/에서 기존 카드를 검색해야 합니다. 주장 절차는 platform/README.md에 설명되어 있으며, 공개 풀 리퀘스트를 통한 도메인 검증을 사용합니다.
이 절차를 통해 브랜드가 카드와 연결된 검증된 도메인을 관리하고 있음을 보여 주는 기록을 남길 수 있습니다.
누락된 브랜드 추가
브랜드가 목록에 없다면 CONTRIBUTING.md에 따라 카드를 작성하고 제출하세요. 풀 리퀘스트를 열기 전에 저장소의 스키마와 기여 규칙을 따르세요.
고급 워크플로 및 기여 팁
호환 가능한 AI 엔드포인트 연결
엔진 감시자는 탐지 카탈로그에 새로운 엔진 프리셋을 제안할 수 있습니다. CLI, 자체 호스팅 서버, MCP 서버는 config.json을 통해 OpenAI 호환 엔드포인트에도 연결할 수 있습니다. 프리셋을 추가하거나 탐지 동작을 변경하기 전에 기여 지침을 검토하세요.
반복 감사 자동화
예약된 재검사에는 CLI의 watch 명령을 사용하세요. 저장소 자동화를 위해 action/ 디렉터리에서 CI로 가시성 감사를 실행할 수 있는 GitHub Action을 제공합니다. 저장소에는 주장 검증, 주장 최종 확정, 월간 자체 감사를 위한 워크플로도 포함되어 있습니다.
AI 도구에서 MCP 서버 사용
MCP 서버는 Claude Desktop, Cursor, Windsurf에서 사용할 수 있습니다. 공용 감사 엔진을 재사용하므로 호환 클라이언트가 MCP 통합을 통해 프로젝트의 감사 기능에 접근할 수 있습니다. config.example.json에 설명된 것과 동일한 일반 엔진 및 키 설정으로 구성하세요.
산업 분류 체계 확장
분류 체계 기여자는 standards/taxonomy/ 아래에 산업 특성 라이브러리와 구매자 질문 뱅크를 추가할 수 있습니다. 허용 규칙은 분류 체계 README에 문서화되어 있습니다. 산업 별칭 추가는 첫 기여로 적합한 쉬운 작업으로 안내되어 있습니다.
기계 판독 가능한 게시 자산 생성
사이트 생성 도구는 브랜드 카드를 정적 정보 사이트로 변환할 수 있습니다. 생성된 결과물은 llms.txt, JSON-LD, 크롤러 규칙을 통해 엔진과 기타 도구가 브랜드 정보를 더 쉽게 발견하도록 하는 것을 목표로 합니다.
해석 가능한 감사 유지
EEO 보고서는 점수만 노출하는 대신 모든 원본 엔진 답변을 보존합니다. 실행 결과를 비교할 때는 인지도 및 언급 점수와 함께 엔진별 세부 내역과 원본 답변을 검토하세요. 이를 통해 광범위한 가시성 변화와 특정 엔진 또는 질문 하나로 인해 발생한 결과를 쉽게 구분할 수 있습니다.
반복 가능한 결과를 얻으려면 실행 간 산업 선택, 브랜드 데이터, 엔진 구성, 배치 입력을 일관되게 유지하세요. 새 엔진이나 분류 체계를 추가할 때는 이후 보고서를 공정하게 비교할 수 있도록 변경 사항을 문서화하세요.
결론
EEO는 AI 엔진이 브랜드를 설명하는 방식을 측정하고 브랜드 정보를 구조화된 형식으로 게시하기 위한 공개 워크플로를 제공합니다. 설치 없이 감사하려면 eeo-local.html로 시작하고, 배치 또는 예약 작업에는 CLI를 사용하며, 로컬 커뮤니티 인스턴스가 필요할 때는 Docker 또는 자체 호스팅 서버를 사용하세요.
기본 워크플로를 이해한 후에는 브랜드 카드를 주장하고, 분류 체계 데이터에 기여하고, 엔진 프리셋을 추가하고, 감사를 CI에 통합하거나, MCP 서버를 호환 가능한 AI 개발 도구에 연결할 수 있습니다. 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 배포되며, 표준 및 분류 체계 파일은 저장소에 문서화된 라이선스를 사용합니다.