AI 에이전트가 못 찾는 앱은 없는 앱과 비슷하다

사람이 앱을 쓰려면 먼저 검색하거나 추천받고, 설명을 읽어 이해한 뒤, 화면에서 행동할 수 있어야 한다. AI 에이전트도 순서는 비슷하다. 다만 화면을 보는 대신 공개 문서와 HTML 구조를 읽고, API나 도구 호출로 행동한다.

Edmund Yong은 AI 시대에 앱을 최적화하는 방법을 세 질문으로 정리한다. 에이전트가 앱을 찾을 수 있는가, 무엇을 하는지 이해할 수 있는가, 실제로 사용할 수 있는가. 그는 이를 findable, legible, usable로 나눈다.

찾을 수 있다는 말은 검색 결과에 뜬다는 뜻보다 넓다

첫 단계는 제품의 공개 설명을 분명하게 만드는 일이다. 어떤 고객이 어떤 작업에 쓰고, 무엇과 연결되며, 어떤 결과를 얻는지 랜딩페이지에 적는다. “업무를 혁신하는 AI”처럼 대상을 숨긴 문구는 사람에게도 모호하고 검색 시스템에도 분류할 단서가 적다.

Yong은 페이지가 HTTP 200을 반환하는지, robots.txt가 필요한 수집기를 막는지, sitemap에 홈·가격·문서 페이지가 들어 있는지를 먼저 확인하라고 한다. 여기서 모든 AI 봇을 허용해야 한다는 결론은 나오지 않는다. 검색 노출, 학습 수집, 저작권, 서버 비용을 구분한 뒤 허용 범위를 정해야 한다. 중요한 것은 의도하지 않은 차단과 의도한 정책을 구별하는 것이다.

읽을 수 있는 화면은 구조가 역할을 말한다

두 번째 단계는 페이지가 자기 구조를 설명하게 만드는 일이다. 버튼은 button, 이동은 링크, 입력은 form, 제목은 heading으로 표현한다. MDN의 semantic HTML 설명처럼 알맞은 요소는 코드에 역할을 남기고, 검색엔진과 보조기술이 구조를 해석하는 단서가 된다.

semantic HTML만 쓴다고 에이전트가 제품을 정확히 이해하는 것은 아니다. 시작 방법, 주요 흐름, 자주 나는 오류, 입력과 결과의 예시가 담긴 짧은 문서가 함께 있어야 한다. 화면의 구조와 제품의 설명은 서로 다른 층이다.

사용 가능성은 인터페이스보다 권한에서 갈린다

마지막 단계에서 Yong은 API, CLI, MCP를 후보로 든다. API는 외부 시스템이 핵심 동작을 호출하게 하고, CLI는 터미널에 익숙한 사용자의 작업을 줄인다. MCP 서버는 에이전트가 발견하고 호출할 도구의 이름과 입력 구조를 제공한다. MCP 공식 구조도 서버가 도구·리소스·프롬프트를 노출하고 호스트가 권한과 연결을 통제하는 형태로 설명한다.

인터페이스를 하나 더 만들면 공격 표면도 하나 늘어난다. 처음부터 제품 전체를 열기보다 외부 사용 가치가 큰 한두 동작만 고르고, 인증, 입력 검증, rate limit, 실행 기록, 오류 복구를 붙여야 한다. 사람용 화면과 에이전트용 도구가 서로 다른 데이터 규칙을 가지면 제품 로직도 두 벌이 된다.

이 때문에 발견성, 가독성, 사용 가능성을 각자 따로 개선해서는 충분하지 않다. 공개 설명이 약속한 작업이 도구 호출로 이어지고, 그 호출이 사람용 화면과 같은 권한 규칙 안에서 끝나는지 하나의 경로로 확인해야 한다.

에이전트용 앱은 별도 제품이 아니다

findable, legible, usable은 에이전트 전용 유행어라기보다 기존 제품 위생을 다른 소비자에게 확장한 것이다. 명확한 카피, semantic HTML, 공개 문서, 좁고 안전한 API는 사람과 검색엔진에도 도움이 된다.

Yong은 자신의 앱에 MCP를 붙인 뒤 사용과 참여가 늘었다고 말하지만 측정 기간과 수치는 공개하지 않았다. 이 경험을 “MCP를 만들면 매출이 오른다”로 바꿀 수는 없다. 에이전트 인터페이스의 첫 검증값은 설치 수가 아니라 사람이 하던 실제 작업을 권한 침범 없이 끝냈는지다.

발견성의 최종 검증은 호출 영수증이다

에이전트가 제품 이름을 언급했다고 해서 발견 문제가 해결된 것은 아니다. 공개 페이지에서 용도를 알아내고, 올바른 문서를 골라 읽고, 필요한 도구를 선택하고, 허용된 입력으로 결과를 만든 단계가 이어져야 한다. 어느 단계에서 멈췄는지를 남기지 않으면 노출 문제와 권한 문제를 같은 카피 수정으로 고치게 된다.

그래서 에이전트 인터페이스의 운영 지표는 검색 노출만으로 끝나지 않는다. 어떤 설명을 읽고 어떤 도구를 골랐는지, 호출이 왜 거절됐는지, 사람이 다시 고친 입력은 무엇인지가 다음 제품 결정을 만든다. 에이전트용 최적화는 새 채널에 제품을 포장하는 일이 아니라, 제품이 이미 갖고 있던 약속과 권한 사이의 틈을 드러내는 감사에 가깝다.

주요 출처는 Edmund Yong의 How To Optimize Your Apps For The “AI Era”입니다. semantic HTML은 MDN, MCP의 host-client-server 구조와 보안 경계는 Model Context Protocol 공식 명세를 대조했습니다. 에이전트 사용 증가와 매출 가능성은 영상 제작자의 관찰·기대이며 독립 검증된 성과로 다루지 않았습니다.