본문으로 건너뛰기
Waseit
← 모든 글
AEOGEO

문은 열려 있는데, 어디인지 아무도 말하지 않는다

열두 나라에서 기업 사이트 3,809곳을 읽었습니다. 답변 엔진을 막고 있는 곳은 37곳뿐. 구멍은 다른 데 있습니다. 홈페이지 열 곳 중 여덟은 누구인지 말하고, 어디인지 말하는 곳은 셋입니다.

1.0%

의 사이트가 답변 엔진을 차단

2026년 9월 10일9 분 소요
이 글의 목차
  1. 무엇을 측정했고, 저희 없이 어떻게 재현하는가
  2. 문은 열려 있고, 그것은 좋은 소식이 아니다
  3. 빠진 것은 장소
  4. 열두 나라, 그리고 서로 다르다
  5. 우리 도구가 가르쳐 준 것, 그리고 하마터면 틀리게 낼 뻔한 것
  6. 무료로 할 수 있는 세 가지, 이 순서로

짧은 답변. 시장이 파는 공포는 차단에 대한 공포이고, 그것은 사실이 아닙니다. 열두 나라에서 읽은 기업 사이트 3,809곳 가운데 답변 엔진을 막는 곳은 37곳입니다. 서른일곱 곳. 문제는 다른 데 있고, 훨씬 단순합니다. 홈페이지의 85.4%는 누구인지 말하지만, 어디인지 말하는 곳은 30.2%뿐입니다. 답변 엔진이 답하는 것은 지역 질문입니다. 장소가 없으면 답할 것이 없습니다.

30.2%

가 페이지 제목에 도시명을 씀

15.7%

가 세 가지 확인을 모두 통과

한 번도 막은 적 없는 로봇을 풀어도 달라지는 것은 없습니다. 페이지 제목에 도시명을 적는 데는 삼십 초가 걸립니다.

무엇을 측정했고, 저희 없이 어떻게 재현하는가

2026년 9월 9일과 10일, 열두 나라에서 기업 사이트 3,809곳을 읽었습니다. 의원, 병원, 상점, 대행사. 엔진에 질의하지 않았고, API 키도 없었고, 비용도 없었습니다. 사이트당 두세 번의 공개 HTTP 요청, 누구나 브라우저로 할 수 있는 그 요청뿐입니다.

확인은 셋, 원칙은 하나입니다. 기업 스스로 삼십 초 안에 확인할 수 있는 것만 측정한다는 것입니다.

답변 엔진이 페이지를 읽을 수 있는가.

`robots.txt`가 OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Claude-SearchBot, Claude-User, PerplexityBot, Perplexity-User를 허용하는가.

기계가 귀사가 누구이며 어디인지 아는가.

`LocalBusiness` 또는 `Organization` 유형의 `JSON-LD` 블록에 상호, 주소, 전화, 영업시간이 있는가.

페이지 제목이 상호와 도시를 적고 있는가.

엔진이 가장 먼저 읽는 한 줄이자 항상 표시하는 유일한 줄이며, 방문자가 브라우저 탭에서 보는 줄입니다.

문은 열려 있고, 그것은 좋은 소식이 아니다

로봇은 두 갈래로 나눠야 하며, 이를 뒤섞으면 측정은 허수아비가 됩니다. 답변 로봇은 누군가 질문하는 바로 그 순간에 페이지를 가지러 옵니다. 막으면 답변에서 빠집니다. 학습 로봇은 모델을 먹입니다. 막는 것은 기업으로서 전적으로 정당한 판단이며 인용을 하나도 잃지 않습니다.

3,809곳 중 37곳이 답변 로봇을 막고 있으며, 이는 1.0%입니다. 학습을 막는 곳은 111곳, 2.9%이고 저희는 이를 결함으로 세지 않습니다. 달리 말하면, 백 건 중 아흔아홉 건에서 시장이 풀어주겠다고 제안하는 그 문은 애초에 닫힌 적이 없었습니다.

차단된 학습 로봇. 열두 나라에서 읽은 3,809개 사이트 기준. 학습 차단은 정당한 선택이며 인용을 잃지 않습니다.
로봇차단하는 사이트비율
GPTBot992.6%
CCBot922.4%
ClaudeBot872.3%
Google-Extended802.1%
Applebot-Extended772.0%

빠진 것은 장소

홈페이지의 85.4%가 제목에 상호를 적습니다. 30.2%가 도시를 적습니다. 이 오십오 포인트의 격차가 이 글의 전부입니다.

답변 엔진이 «이 회사는 무엇인가»에 답하는 일은 거의 없습니다. 답하는 것은 «루앙의 치과», «크라쿠프의 부동산», «제네바의 회계사»입니다. 그 답변 안에 귀사를 놓으려면 이름과 장소 두 가지를 이어야 합니다. 이름을 대는 것은 최소한이며 열 곳 중 여덟이 합니다. 장소를 밝히는 것은 거의 아무도 하지 않으며, 질문이 요구하는 것은 바로 그것입니다.

구조화 블록은 45.9%의 사이트에 있습니다. 제목의 도시명보다는 낫지만 여전히 두 곳 중 한 곳에 못 미칩니다. 전체적으로 15.7%가 세 가지를 모두 통과하고, 41.6%는 하나만 통과합니다.

열두 나라, 그리고 서로 다르다

시장 간 격차는 이번 측정에서 가장 선명한 결과이며, 부유함도 디지털 성숙도도 따르지 않습니다. 따르는 것은 글쓰기 습관입니다.

답변 엔진이 읽을 수 있는 것, 시장별. 40개 사이트 이상인 열한 개 시장, 2026년 9월 9일과 10일 읽음. 나머지 35개 사이트(그중 33개가 미국)는 표본 부족으로 표에서 제외.
시장읽은 사이트3개 중 3개기계 판독 신원제목의 도시명답변 로봇 차단
아랍에미리트23932.2%58.6%43.5%0.0%
영국40228.4%52.7%48.5%1.7%
싱가포르34623.4%45.7%39.0%0.9%
폴란드48718.1%48.7%33.7%0.8%
스위스49517.6%46.5%34.5%0.8%
프랑스29017.2%54.8%30.0%0.3%
브라질3468.7%36.7%17.6%1.2%
벨기에3828.6%38.5%23.8%1.8%
카타르2766.2%38.8%12.3%0.7%
사우디아라비아2912.4%41.2%4.1%0.7%
일본2200.9%41.8%1.8%0.0%

일본이 극단적인 경우입니다. 220곳 중 제목에 도시명을 적은 곳은 4곳입니다. 그런데도 41.8%가 구조화 블록을 게시하고 있으며, 이는 벨기에나 카타르와 비슷한 수준입니다. 기술은 있습니다. 없는 것은 한 문장입니다. 사우디아라비아(4.1%)도 마찬가지입니다.

반대편에서 에미리트와 영국이 표 상단을 차지하는 이유에는 신비로울 것이 없습니다. 그곳의 페이지 제목은 이미 광고 한 줄처럼 쓰여 있습니다. 상호, 업종, 도시. 기술적 앞섬이 아니라 글쓰기 관습입니다.

우리 도구가 가르쳐 준 것, 그리고 하마터면 틀리게 낼 뻔한 것

이 측정의 첫 판본은 도시명을 적은 일본 제목을 0.9%, 사우디아라비아를 3.8%로 잡았습니다. 숫자는 틀렸고, 잘못은 저희에게 있었습니다.

저희 제목 판독기는 비라틴 문자에서 텍스트를 단어로 잘랐습니다. «京都デンタルクリニック»에서는 단어가 하나도 나오지 않았고, 따라서 비교가 불가능했고, 그래서 «제목에 도시명이 없다»고 답했습니다. 그것은 그 페이지들에 대한 관찰이 아니었습니다. 그것을 읽지 못하는 저희 자신의 무능에서 나온 추론을, 측정의 얼굴로 내놓은 것이었습니다. 일본어, 아랍어, 한국어, 중국어, 러시아어, 그리스어, 태국어가 모두 같은 구덩이에 빠졌습니다.

고쳤습니다. 이 문자들은 단어 사이에 공백을 두지 않고 쓰이며, 이들에게 의미 있는 비교는 토큰의 일치가 아니라 포함 여부입니다. 그런 다음 해당하는 346개 사이트를 다시 읽었습니다. 결과는 관찰을 지우는 대신 뒷받침했습니다. 일본은 0.9%에서 1.8%로, 사우디아라비아는 3.8%에서 4.1%로. 구멍은 실재했고, 다만 저희 도구가 과장했을 뿐입니다.

이 확인에 세 번째 상태를 더했습니다. 상호가 저희 데이터에는 일본어로 있고 페이지 제목은 로마자일 때, 둘은 비교되지 않습니다. «아니오»라고 답하면 비난이 되고, «예»라고 답하면 아첨이 됩니다. 그래서 확인은 측정 불가를 돌려주고, 판정을 지어내는 대신 그 줄을 보고서에서 뺍니다. 25개 사이트, 0.7%가 여기에 해당합니다.

잘못 비난하는 측정은 측정하지 않는 것보다 나쁩니다. 잃는 것은 틀린 한 줄이 아니라, 맞았던 나머지 줄이기 때문입니다.

무료로 할 수 있는 세 가지, 이 순서로

순서가 중요합니다. 첫 번째가 나머지 둘을 좌우하고, 세 번째는 첫 번째를 하지 않았다면 소용이 없습니다.

`robots.txt`를 한 번만 확인하고 잊으십시오.

`귀사사이트/robots.txt`를 열어 보십시오. `User-agent: *` 아래에 `Disallow: /`가 보이지 않는다면 문은 열려 있고 할 일은 없습니다. 백 곳 중 아흔아홉 곳이 그러하며, 시장이 청구하는 것이 바로 이 작업입니다.

홈페이지 제목에 도시명을 쓰십시오.

«뒤퐁 치과»를 «뒤퐁 치과, 루앙의 치과»로. 엔진이 가장 먼저 읽는 줄이자 항상 표시되는 유일한 줄이며, 열 곳 중 일곱 곳이 쓰지 않습니다. 삼십 초입니다.

`LocalBusiness` 구조화 블록을 게시하십시오.

상호, 주소, 전화, 영업시간. 두 곳 중 한 곳에 못 미치는 곳만 갖고 있습니다. 엔진이 추측하지 않고 귀사가 누구이며 어디인지 알기 위해 읽는 층입니다.

이 세 가지 중 어느 것도 사는 것이 아닙니다. 셋 모두 브라우저에서, 귀사의 사이트에서, 저희 없이 확인됩니다.

자주 묻는 질문

ChatGPT에 나오려면 GPTBot 차단을 풀어야 하나요?
아닙니다. 가장 흔한 혼동입니다. GPTBot은 모델 학습을 담당하고, 누군가 질문하는 순간에 페이지를 가지러 오는 로봇은 OAI-SearchBot 또는 ChatGPT-User입니다. 학습 차단은 인용을 하나도 잃게 하지 않습니다. 저희 측정에서 학습을 막는 사이트는 2.9%, 답변 엔진을 막는 곳은 1.0%뿐입니다.
AI 답변 엔진을 실제로 막는 사이트는 얼마나 되나요?
2026년 9월 9일과 10일 열두 나라를 읽은 결과 3,809곳 중 37곳, 1.0%입니다. 차단은 백 곳 중 한 곳에게는 실제 문제이고, 나머지 아흔아홉 곳에게는 영업 문구입니다.
왜 제목의 도시명이 그렇게 중요한가요?
답변 엔진이 답하는 것은 거의 언제나 지역 질문이기 때문입니다. «루앙의 치과»이지 «이 의원은 무엇인가»가 아닙니다. 그 답변에 귀사를 놓으려면 이름과 장소를 이어야 합니다. 85.4%가 상호를, 30.2%가 도시를 적으며, 결정하는 것은 두 번째 숫자입니다.
이 수치가 우리나라에도 적용되나요?
시장 간 격차는 크고 살펴볼 가치가 있습니다. 아랍에미리트(무결점 32.2%)에서 일본(0.9%)까지 비율은 1대 35입니다. 원인은 기술이 아닙니다. 일본은 벨기에만큼 구조화 블록을 게시합니다. 원인은 페이지 제목을 쓰는 관습입니다.
이 측정을 직접 해 볼 수 있나요?
가능합니다. 전부, 저희 없이. 귀사사이트/robots.txt를 열고, 브라우저 탭에서 제목을 보고, 홈페이지 소스에서 «application/ld+json»을 찾아보십시오. 이 글의 세 가지 확인은 그 이상을 요구하지 않습니다.