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  "slug": "ref/web/entrench-consulting-com/geo-기술-ai는-당신의-브랜드를-알고-있습니까-ai-검색-엔진-최적화-geo-의-모든-것-entrench-consulting",
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  "title": "GEO 기술 가이드 — Schema.org·JSON-LD·llms.txt로 AI에 인용되기",
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  "one_liner": "한국 생성형 AI 사용률 30.7%, 2024년 10월 이후 누적 성장률 80% 돌파 속에서, Schema.org·JSON-LD·llms.txt로 AI 인용을 노리는 GEO 기술 가이드.",
  "summary_bullets": [
    "한국 생성형 AI 사용률 30.7%, 누적 성장률 80% 돌파",
    "SEO(순위)·AEO(즉답)·GEO(AI 인용) 세 전략의 목표 차이 정리",
    "Schema.org·JSON-LD·llms.txt 3대 기술 요소",
    "SoM(AI 언급 빈도)으로 성과를 측정",
    "목표 질문 정의부터 성과 측정까지 5단계 실행 로드맵"
  ],
  "body_md": "## 검색 패러다임 전환\n한국의 생성형 AI 사용률은 30.7%로, 2024년 10월 이후 누적 성장률이 80%를 넘었다. 고객은 검색창 대신 AI에게 직접 질문하고 즉각 답변을 받는다.\n\n## SEO·AEO·GEO 비교\nSEO는 검색 결과 상단 노출이 목표이고, AEO는 즉답형 정보 제공에 최적화하며, GEO는 생성형 AI가 답변을 생성할 때 브랜드를 인용·추천하도록 만드는 전략이다.\n\n## 핵심 기술 요소\n구조화된 텍스트(질문-답변 형식, 논리적 제목 구조), Schema.org와 JSON-LD로 만든 공통 언어, AI 크롤러에게 핵심 콘텐츠 위치를 알려주는 llms.txt 세 가지가 필수 요소다.\n\n## 성과 측정(SoM)\nSoM(Share of Model)은 AI가 특정 질문에 답할 때 브랜드를 언급하는 빈도를 뜻한다.\n\n## 실행 로드맵 5단계\n목표 질문 정의(2주) → 콘텐츠 진단(2주) → 최적화 전략 설계(2-4주) → 실행 및 테스트(4-8주) → 성과 측정 및 개선(지속).",
  "related_slugs": [],
  "faq": [
    {
      "a": "SEO는 검색 결과 상단 노출이 목표지만 GEO는 AI 답변에 브랜드가 인용되는 것이 목표입니다.",
      "q": "GEO는 SEO와 무엇이 다른가요?"
    },
    {
      "a": "robots.txt가 검색엔진용이라면, llms.txt는 AI 크롤러에게 핵심 콘텐츠 위치를 알려주는 파일입니다.",
      "q": "llms.txt는 무엇인가요?"
    },
    {
      "a": "SoM(Share of Model), 즉 AI가 브랜드를 언급하는 빈도로 측정합니다.",
      "q": "GEO 성과는 어떻게 측정하나요?"
    },
    {
      "a": "목표 질문 정의부터 실행·테스트까지 총 10-16주 정도의 로드맵으로 진행됩니다.",
      "q": "GEO 실행은 얼마나 걸리나요?"
    },
    {
      "a": "구조화된 텍스트, Schema.org·JSON-LD, llms.txt 세 가지가 핵심입니다.",
      "q": "어떤 기술 요소가 필요한가요?"
    }
  ],
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  "keywords": [
    "GEO",
    "Schema.org",
    "llms.txt",
    "SoM"
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