생성형 엔진 최적화에 대한 근거 있는 가이드: 무엇이 사실이고, 무엇이 인용된 연구이며, 무엇이 솔직히 아직 모르는 것인지. 지어낸 통계도, 보장된 공식도 없습니다.
GEO를 위한 실용적인 실험 설계와, 실제 상승을 감지하는 데 필요한 표본 크기.
미국과 영국에서 AI 어시스턴트 9개의 월간 Google 검색량, 그리고 어디에서 눈에 띄어야 하는지에 대한 시사점.
GEO, AEO, LLM SEO, AI 가시성 용어에 대한 미국 및 전 세계 검색 수요와 전체 표.
AI 크롤러 이름 16개의 검색 수요: 사이트 운영자가 찾아보는 것과 놓치는 검색 크롤러.
GEO·AEO 용어 29개의 난이도, 검색량, CPC, 트래픽 잠재력을 쉬운 순으로 정리했습니다.
답변 5개에서 400개까지, AI 가시성 점수의 신뢰구간과 최소 감지 가능 변화량.
AI 가시성 비율, share of voice, 평균 순위의 정확한 공식과 계산 예시.
클라이언트에게 바로 복사해 쓸 수 있는 월간 AI 가시성 리포트: 섹션, 지표, 표, 솔직한 표현.
우리를 포함한 AI 가시성 업체 18곳의 오가닉 트래픽, 도메인 레이팅, 브랜드 검색 수요.
AI 검색 가시성에 대한 실제 Google 질문 300개를 검색량과 함께 여덟 가지 주제로 묶었습니다.
GEO가 무엇인지, SEO와 어떻게 다른지, 왜 생겼는지, 지금 실제로 내가 통제할 수 있는 것은 무엇인지.
순위 추적기가 측정하는 것과 AI 인용 체커가 측정하는 것, 그리고 둘이 실제로 겹치는 부분.
솔직하고 실용적인 전술, 그리고 누구도 보장할 수 없는 것에 대한 냉정한 시각.
현실적인 AI 구매자 질문은 어떤 모습인지, 그리고 프롬프트 하나만 테스트해서는 왜 부족한지.
지역이 한정된 AI 답변이 어떻게 작동하는지, 실제 로컬 SEO 연구를 바탕으로 설명합니다.
schema.org 마크업이 AI 크롤러에게 실제로 하는 일과, 검증되지 않은 SEO 속설.
실제 사용량과 제로 클릭 데이터가 지금 구매자의 조사 방식에 대해 말해주는 것, 그리고 말해주지 않는 것.
공개적으로 문서화된 것과, 모델 제공사 밖에서는 정말 알 수 없는 것.
우선순위가 있는 실용적인 체크리스트. 전술을 쫓기보다 내 기준선을 아는 것부터 시작합니다.
수동 확인, 일회성 체크, 주간 추적을 비교하고, 추적 도구에서 무엇을 봐야 하는지 정리했습니다.
GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, Google-Extended는 각기 다른 일을 합니다. 각각을 차단하면 무엇이 바뀌는지, 그리고 복사해 쓸 robots.txt.
형식, 지금 누가 읽는지, 내 파일에 무엇을 넣을지, 그리고 어시스턴트가 나를 추천하는 이유가 되지 못하는 까닭.
10분 만에 만드는 AI 어시스턴트용 커스텀 채널, 붙여넣을 정규식, 그리고 GA4가 절대 보여주지 않는 AI 트래픽.
GEO, AEO, share of voice, 그라운딩, AI Overviews, GPTBot, llms.txt 등을 한두 문장으로 정의합니다.
robots.txt가 GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot 등 14개를 더 들여보내는지.
사이트의 llms.txt를 형식에 맞는지 확인하거나, 핵심 페이지로 만드세요.
크롤러가 보는 방식 그대로의 JSON-LD, noindex와 nosnippet, 서버 렌더링된 텍스트.
구매자가 AI 어시스턴트에 묻는 질문을 의도별로 묶었습니다.