Communitygithub.com

SEO

SEO 감사, 계획 및 구현을 통해 기술 SEO, 온페이지 최적화, 구조화된 데이터, Core Web Vitals, 콘텐츠 전략을 포괄합니다. 사용자가 검색 가시성 향상, SEO 문제 해결, 스키마 마크업, 사이트맵/로봇 작업 또는 키워드 매핑을 원할 때 사용하세요.

SEO란 무엇인가요?

이 SEO 스킬은 개발자와 AI 에이전트가 검색 엔진 가시성을 향상시키기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 기술적 정확성, 성능 최적화, 콘텐츠 관련성에 중점을 두며, 단기적인 편법보다 장기적인 품질 신호를 우선시합니다. 크롤링 가능성, 색인 가능성, Core Web Vitals, 구조화된 데이터 (JSON-LD 스키마), 온페이지 요소 (제목 태그, 메타 설명, 제목 구조), 키워드 매핑 및 내부 링크 전략을 다루는 포괄적인 체크리스트와 원칙을 포함합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 각 페이지별로 구체적이고 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 SEO 개선 작업을 안내합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/seo

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

SEO은(는) 무엇을 하나요?

기술적 정확성, 성능 및 콘텐츠 관련성을 통해 검색 가시성을 향상시키고, 편법은 사용하지 않습니다.

사용 시기

다음과 같은 경우에 이 스킬을 사용하세요:

  • 크롤링 가능성, 색인 가능성, 표준 태그 또는 리디렉션 감사
  • 제목 태그, 메타 설명 및 제목 구조 개선
  • 구조화된 데이터 추가 또는 검증
  • Core Web Vitals 개선
  • 키워드 연구 및 키워드를 URL에 매핑
  • 내부 링크 또는 사이트맵/로봇 변경 계획

작동 방식

원칙

  1. 콘텐츠 최적화 전에 기술적 문제를 먼저 해결하세요.
  2. 한 페이지는 하나의 명확한 기본 검색 의도를 가져야 합니다.
  3. 조작적인 패턴보다 장기적인 품질 신호를 선호하세요.
  4. 인덱싱이 모바일 우선이므로 모바일 우선 가정이 중요합니다.
  5. 권장 사항은 페이지별로 구체적이고 실행 가능해야 합니다.

기술 SEO 체크리스트

크롤링 가능성

  • robots.txt는 중요한 페이지를 허용하고 가치가 낮은 표면을 차단해야 함
  • 중요한 페이지가 의도치 않게 noindex되어서는 안 됨
  • 중요한 페이지는 얕은 클릭 깊이 내에서 접근 가능해야 함
  • 두 홉보다 긴 리디렉션 체인을 피하세요
  • 표준 태그는 자기 일관성이 있고 루핑되지 않아야 함

색인 가능성

  • 선호하는 URL 형식은 일관되어야 함
  • 다국어 페이지를 사용하는 경우 올바른 hreflang이 필요함
  • 사이트맵은 의도된 공개 표면을 반영해야 함
  • 표준 제어 없이 중복 URL이 경쟁해서는 안 됨

성능

  • LCP < 2.5초
  • INP < 200ms
  • CLS < 0.1
  • 일반적인 수정: 히어로 에셋 사전 로드, 렌더링 차단 작업 줄이기, 레이아웃 공간 확보, 무거운 JS 트리밍

구조화된 데이터

  • 홈페이지: 해당되는 경우 조직 또는 비즈니스 스키마
  • 에디토리얼 페이지: Article / BlogPosting
  • 제품 페이지: Product 및 Offer
  • 내부 페이지: BreadcrumbList
  • Q&A 섹션: 콘텐츠가 실제로 일치하는 경우에만 FAQPage

온페이지 규칙

제목 태그

  • 대략 50-60자 길이를 목표로 하세요
  • 기본 키워드나 개념을 앞부분에 배치하세요
  • 봇을 위한 키워드 채우기가 아닌 사람이 읽을 수 있는 제목을 만드세요

메타 설명

  • 대략 120-160자 길이를 목표로 하세요
  • 페이지를 정직하게 설명하세요
  • 주요 주제를 자연스럽게 포함하세요

제목 구조

  • 하나의 명확한 H1
  • H2 및 H3는 실제 콘텐츠 계층을 반영해야 함
  • 시각적 스타일링을 위해 구조를 건너뛰지 마세요

키워드 매핑

  1. 검색 의도를 정의하세요
  2. 현실적인 키워드 변형을 수집하세요
  3. 의도 일치, 예상 가치 및 경쟁을 기준으로 우선순위를 지정하세요
  4. 하나의 기본 키워드/테마를 하나의 URL에 매핑하세요
  5. 잠식 현상을 감지하고 피하세요

내부 링크

  • 강력한 페이지에서 순위를 높이고 싶은 페이지로 링크하세요
  • 설명적인 앵커 텍스트를 사용하세요
  • 더 구체적인 앵커가 가능한 경우 일반적인 앵커를 피하세요
  • 새 페이지에서 관련 기존 페이지로 링크를 보강하세요

예시

제목 공식

기본 주제 - 구체적 수식어 | 브랜드

메타 설명 공식

행동 + 주제 + 가치 제안 + 하나의 지원 세부 사항

JSON-LD 예시

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "페이지 제목",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "저자 이름"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "브랜드 이름"
  }
}

감사 출력 형태

[높음] 제품 페이지의 중복 제목 태그
위치: src/routes/products/[slug].tsx
문제: 동적 제목이 동일한 기본 문자열로 축소되어 관련성을 약화시키고 중복 신호를 생성합니다.
수정: 제품 이름과 기본 카테고리를 사용하여 제품별로 고유한 제목을 생성하세요.

안티 패턴

안티 패턴수정
키워드 채우기먼저 사용자를 위해 작성하세요
얇은 거의 중복 페이지통합하거나 차별화하세요
실제로 존재하지 않는 콘텐츠에 대한 스키마스키마를 현실과 일치시키세요
실제 페이지를 확인하지 않은 콘텐츠 조언실제 페이지를 먼저 읽으세요
일반적인 "SEO 개선" 결과물모든 권장 사항을 페이지 또는 에셋과 연결하세요

관련 스킬

  • seo-specialist
  • frontend-patterns
  • brand-voice
  • market-research

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

관련 스킬