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AI 검색 최적화
- 글 12편
GEO 독학 로드맵 — 마케터가 3개월 안에 익히는 학습 순서
마케터가 GEO를 3개월간 독학으로 익히는 학습 순서와 무료 자료를 1·2·3개월차 커리큘럼으로 정리했습니다.
SEO와 GEO 차이 완벽 정리 — AI 검색 시대의 검색 최적화
이미 SEO를 아는 담당자 관점에서 SEO와 GEO의 실무 차이와 전환 순서를 비교표·체크리스트로 정리했습니다.
ChatGPT·Perplexity에 우리 회사가 안 나오는 이유와 노출 확인법
AI 검색에 실제로 물어 노출을 확인하고, 안 나오는 원인 다섯 가지를 스스로 진단하는 자가 점검법.
GEO 셀프 진단 실전기 — 우리 사이트에서 찾은 문제 5가지와 수정 코드
GEO를 가르치는 사이트가 자기 사이트를 직접 진단해 찾은 문제 5가지와 개선 과정을 1차 경험으로 공개합니다.
우리 사이트, AI 검색에 최적화됐을까? 30분 자가 진단 체크리스트
도구 없이 30분 만에 AI 검색 최적화를 점검하는 6가지 자가 진단 항목과 고칠 순서를 실전으로 정리했습니다.
측정과 3개월 로드맵
GEO 성과 측정은 구글 서치 콘솔·GA4·리치 결과 테스트 같은 무료 도구로 검색 유입과 구조를 확인하고, AI 인용은 직접 질의로 점검하는 일입니다. 무료 도구로 어디까지 재는지와, 연재 열세 편을 1·2·3개월차로 실행해 측정하고 다시 개선하는 3개월 반복 로드맵을 정리합니다.
llms.txt와 AI 크롤러
llms.txt는 우리 사이트를 AI에게 소개하는 자기소개서 격의 파일로, 아직은 제안된 관례입니다. 무엇을 담아 어디에 배포하는지, GPTBot·ClaudeBot 같은 AI 크롤러를 robots.txt로 허용·차단하는 정책을 설계하는 판단 기준까지 개념 중심으로 정리합니다.
Schema JSON-LD — 코드를 몰라도 만드는 구조화 데이터
구조화 데이터(JSON-LD 스키마)는 웹페이지 내용을 검색엔진과 AI가 읽도록 옮겨 적은 이름표입니다. 코드를 몰라도 스키마를 만드는 도구와 방법, 어떤 타입을 언제 써야 하는지 판단 기준, 없는 요소를 만들지 않는 남용 경계 원칙과 검증 도구까지 비개발자 관점으로 정리합니다.
E-E-A-T 품질 향상
E-E-A-T 품질 향상은 경험·전문성·권위·신뢰 네 요소를 저자 바이오·인라인 출처·프로필 링크·구조화 데이터 같은 페이지 요소로 실제 구현하는 일입니다. 각 요소를 어떤 페이지 요소로 심는지 요소별 실장법과 체크리스트, AI 검색이 참고하는 신뢰 신호까지 정리합니다.
역삼각형 구조와 아웃라인 설계
역삼각형 구조는 결론을 맨 앞에 놓아 AI가 발췌하기 좋게 만드는 글의 뼈대입니다. 왜 이 구조가 AI 인용에 유리한지, 글을 쓰기 전에 질문 기반 아웃라인으로 각 섹션을 자기완결 답변 단위로 설계하는 순서와 그대로 쓰는 템플릿, 흔한 실수 점검법까지 실무자 관점에서 정리합니다.
GEO 진단 — 우리 사이트의 현재 점수
GEO 진단은 우리 사이트가 AI 검색에 인용될 준비가 얼마나 됐는지를 6개 영역 100점으로 재는 진단입니다. 왜 6개 영역으로 나누는지, 각 영역이 무엇을 어떤 가중치로 재는지, 나온 점수를 어떻게 읽고 무엇부터 고쳐야 하는지까지 감이 아닌 점수로 확인하는 진단 체계를 공개합니다.
GEO란 무엇인가 — SEO부터 Agentic까지
GEO(생성형 엔진 최적화)가 무엇인지 SEO·AEO·AIO·GEO·에이전트형 검색 다섯 개념의 진화 흐름으로 정리합니다. 각 개념의 등장 배경과 최적화 대상의 차이를 한 축으로 짚어, GEO가 SEO를 대체가 아니라 확장하는 관계임을 설명하는 개념 기준점 가이드입니다.