Growth
Mar 31, 2025
JSON-LD
(JavaScript Object Notation for Linked Data)는 검색엔진과 AI가 웹페이지의 내용을 구조적으로 이해할 수 있도록 도와주는 방식입니다. Google은 이를 통해 리치 스니펫, FAQ, 기사 정보 등을 정확히 인식하고, ChatGPT 등의 LLM은 콘텐츠를 더 쉽게 인용할 수 있습니다.
<head>
코드 삽입 영역에 <script type="application/ld+json">
스니펫을 삽입합니다.변수 템플릿
방식으로 스크립트를 구성합니다.<head>
에 코드 삽입 후 퍼블리시하면 HTML에 포함됩니다.본 블로그 에서는, 각 포스트의 헤더 영역에 다음과 같은 예시 코드를 사용했습니다.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "{{NAME}}",
"description": "{{Post Summary}}",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Warren Kim"
},
"datePublished": "{{Created On}}",
"image": "{{Thumbnail Image}}",
"url": "https://warren.kim/post/{{Slug}}",
"mainEntityOfPage": {
"@type": "WebPage",
"@id": "https://warren.kim/post/{{Slug}}"
},
"inLanguage": "ko"
}
</script>
llms.txt
는 robots.txt
와 달리 AI 언어모델(Large Language Models)이 콘텐츠를 어떻게 요약, 이해해야 하는지를 안내하는 메타 파일입니다. AI가 문서를 ‘읽고, 요약하고, 추천하는 데 중요한 신호를 제공합니다.
llms.txt
항목으로 이동.txt
파일을 선택해 업로드# Warren Kim's Blog
> Insights on growth marketing, product strategy, CRM, and AI-powered user experience.
## Topics
- [CRM Bandit Algorithm at Duolingo](https://warren.kim/post/crm-bandit-algorithm-duolingo): How Duolingo uses bandit algorithms to personalize notifications.
- [RFM Analysis for CRM Strategy](https://warren.kim/post/is-your-crm-okay-rfm-analysis): Applying RFM segmentation in CRM workflows.
- [GA4 & BigQuery Integration](https://warren.kim/post/bigquerylink): Exporting analytics data for flexible analysis.
- [Looker Studio Parameter Guide](https://warren.kim/post/looker-studio-parameter): Share dynamic dashboards using parameter filtering.
## Target Audience
- Growth marketers and data-driven product managers
- CRM automation specialists
- AI-powered analytics enthusiasts
## Not Included
- /admin/
- /dashboard/
- /drafts/
llms.txt는 LLM에 대한 확정 지원이 보장된 것은 아니지만, Hugging Face, Perplexity, You.com 등 일부 AI 시스템이 참조 중이라고 합니다.
본 블로그도 이 내용을 적용한 이후에 LLM 기반의 추천 방문이 생겨나기 시작했습니다.
이것을 기반으로 사용자들이 LLM 을 통해 방문할 때 어떤 컨텐츠에 관심을 가지는지 알 수 있습니다.