스크린 리더를 위해 구축된 구조인 접근성 트리(accessibility tree)가 이제 ChatGPT 및 Gemini와 같은 AI 에이전트가 웹 페이지에 액세스할 수 있는지 여부를 결정합니다. 브라우저가 수십 년 동안 사용해 온 이 의미론적 구조는 AI 이해에 매우 중요합니다. 자동화된 트래픽이 인간 트래픽을 넘어섰으며, AI는 웹 방문자의 상당 부분을 차지합니다. 이러한 에이전트는 시각적 디자인을 보지 못하며, 잘 레이블링된 구조에 의존합니다. 많은 웹사이트에는 이러한 중요한 구조 정보가 부족하여 새로운 방문자에게 접근할 수 없게 됩니다. 공급업체들은 AI 에이전트가 페이지 데이터를 어떻게 수집하는지에 대해 분열되어 있으며, 일부는 스크린샷을 우선시하고 다른 일부는 접근성 트리를 우선시합니다. 그러나 시각 우선 접근 방식조차도 점점 더 구조화된 데이터를 활용하고 있습니다. 트랜잭션 및 동적 인터페이스는 좋지 않은 구조에 가장 큰 영향을 받으며, 키보드 전용 사용자에게 발생하는 문제와 유사합니다. 연구에 따르면 AI 에이전트는 접근성 트리 종속 탐색으로 제한될 때 성능이 현저히 저하됩니다. 에이전트 가독성을 위해 구축하는 것은 그들의 행동을 지지하거나 사용자 클릭 없이 콘텐츠가 "가져와질" 가능성을 지지하는 것과는 별개입니다. 이를 개선하기 위한 기초 단계에는 네이티브 HTML 요소, 논리적 제목 및 랜드마크 사용이 포함됩니다. 대화형 요소의 이름, 역할 정의 및 상태 업데이트를 올바르게 하는 것이 필수적입니다. ARIA는 네이티브 HTML 의미론을 우선시하여 신중하게 사용해야 합니다. 이미지 alt 텍스트와 올바른 양식 필드 레이블링도 AI 이해에 중요합니다. 마지막으로, 상태 발표를 통해 피드백을 제공하고 안정적인 레이아웃을 유지하면 에이전트가 효과적으로 탐색하고 상호 작용할 수 있습니다.