GEO 기술 가이드 — Schema.org·JSON-LD·llms.txt로 AI에 인용되기
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.
핵심 요약
- 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
검색 패러다임 전환
한국의 생성형 AI 사용률은 30.7%로, 2024년 10월 이후 누적 성장률이 80%를 넘었다. 고객은 검색창 대신 AI에게 직접 질문하고 즉각 답변을 받는다.
SEO·AEO·GEO 비교
SEO는 검색 결과 상단 노출이 목표이고, AEO는 즉답형 정보 제공에 최적화하며, GEO는 생성형 AI가 답변을 생성할 때 브랜드를 인용·추천하도록 만드는 전략이다.
핵심 기술 요소
구조화된 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.
성과 측정(SoM)
SoM(Share of Model)은 AI가 특정 질문에 답할 때 브랜드를 언급하는 빈도를 뜻한다.
실행 로드맵 5단계
목표 질문 정의(2주) → 콘텐츠 진단(2주) → 최적화 전략 설계(2-4주) → 실행 및 테스트(4-8주) → 성과 측정 및 개선(지속).
자주 묻는 질문
GEO는 SEO와 무엇이 다른가요?
SEO는 검색 결과 상단 노출이 목표지만 GEO는 AI 답변에 브랜드가 인용되는 것이 목표입니다.
llms.txt는 무엇인가요?
robots.txt가 검색엔진용이라면, llms.txt는 AI 크롤러에게 핵심 콘텐츠 위치를 알려주는 파일입니다.
GEO 성과는 어떻게 측정하나요?
SoM(Share of Model), 즉 AI가 브랜드를 언급하는 빈도로 측정합니다.
GEO 실행은 얼마나 걸리나요?
목표 질문 정의부터 실행·테스트까지 총 10-16주 정도의 로드맵으로 진행됩니다.
어떤 기술 요소가 필요한가요?
구조화된 텍스트, Schema.org·JSON-LD, llms.txt 세 가지가 핵심입니다.