GEO 용어 사전

관련 질의에 대한 AI 답변에서 특정 브랜드가 언급되는 비율. GEO 성과를 측정하는 핵심 KPI 중 하나입니다.

42A가 개발한 AI 가시성 측정 프레임워크. Awareness(인지도), Impression(노출), Message(메시지), Source(출처)의 4가지 차원으로 GEO 성과를 측정합니다.

생성형 AI 플랫폼에서 특정 브랜드나 콘텐츠가 언급, 추천, 인용되는 정도. AI 시대의 새로운 디지털 존재감 지표입니다.

AI가 답변을 생성할 때 자사 콘텐츠를 출처로 인용하도록 최적화하는 전략. 명확한 정의, 통계, 비교표 등 인용하기 쉬운 콘텐츠 형태를 활용합니다.

RAG 시스템이 검색하기 위해 긴 콘텐츠를 분할한 작은 단위. 한 청크가 하나의 명확한 주장과 근거를 담을수록 AI 인용률이 높아집니다.

검색 엔진과 AI가 독립적으로 인식할 수 있는 고유한 개체(브랜드, 인물, 제품 등). 엔티티로 인식되는 브랜드가 AI 답변에서 더 자주 언급됩니다.

경험, 전문성, 권위성, 신뢰성. 구글과 AI가 콘텐츠 품질을 평가하는 핵심 기준. GEO에서도 가장 중요한 신호 중 하나입니다.

생성형 AI 검색 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity, 하이퍼클로바X 등)에서 브랜드와 콘텐츠가 노출되고 추천되도록 최적화하는 전략. SEO의 확장 개념으로, AI가 답변을 생성할 때 브랜드를 인용하도록 하는 것이 목표입니다.

OpenAI가 ChatGPT 학습과 검색을 위해 운영하는 웹 크롤러. robots.txt에서 허용/차단을 설정할 수 있으며, GEO에서는 일반적으로 허용을 권장합니다.

네이버가 개발한 한국어 특화 대규모 언어 모델. 네이버 AI 검색의 핵심 기술이며, 한국어 이해와 한국 문화적 맥락 파악에서 강점을 보입니다.

구글이 관리하는 대규모 지식 데이터베이스. 엔티티 간의 관계를 구조화하여 검색과 AI에 활용합니다. 지식 그래프에 등록된 브랜드는 AI에서의 가시성이 높습니다.

대규모 언어 모델. 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델. ChatGPT(GPT-4o), Gemini, Claude, 하이퍼클로바X 등이 대표적입니다.

LLM 크롤러에게 사이트의 목적, 구조, 핵심 콘텐츠를 설명하는 파일. robots.txt가 검색 크롤러를 위한 것이라면, llms.txt는 AI 크롤러를 위한 것입니다.

텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 AI. GPT-4o, Gemini 등이 대표적이며, GEO에서도 시각 콘텐츠 최적화가 중요해지고 있습니다.

AI가 특정 유형의 질문에 대해 브랜드를 답변에 포함시키도록 콘텐츠를 최적화하는 전략. 사용자가 AI에게 물어볼 법한 질문을 예측하고 대응합니다.

검색 증강 생성. AI가 답변을 생성할 때 외부 데이터를 실시간으로 검색하여 참조하는 기술. Perplexity가 대표적인 RAG 기반 AI 검색 서비스입니다.

구글, 마이크로소프트, 야후가 공동으로 만든 구조화된 데이터 마크업 표준. Organization, Article, FAQ, Product 등 다양한 유형의 스키마를 제공합니다.

특정 카테고리나 주제에서 AI 답변에 브랜드가 차지하는 비중. 경쟁사 대비 AI 가시성의 상대적 위치를 나타내는 지표입니다.

Schema.org 표준을 따르는 JSON-LD 형식의 메타데이터. 검색 엔진과 AI 크롤러가 웹 콘텐츠를 정확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

텍스트나 이미지를 다차원 숫자 벡터로 변환한 표현. RAG 시스템에서 콘텐츠를 의미적으로 검색하는 데 사용되며, GEO에서는 청크가 잘 임베딩되도록 설계하는 것이 중요합니다.

사용자가 검색 결과에서 어떤 웹사이트도 클릭하지 않고 AI가 제공하는 답변만으로 정보를 얻는 검색 형태. AI 검색의 확산으로 비율이 급증하고 있습니다.