GEO 용어 — AI 검색 최적화 말뜻 정리

GEO 용어

AI 검색 최적화에서 쓰는 말을 한 문장 정의로 풀고, liveGPT 가 측정과 운영에서 그 말을 어떻게 쓰는지 덧붙였습니다. 용어마다 별도 페이지가 있습니다.

검색 색인Search index: 검색 색인은 크롤러가 모은 웹 페이지를 검색 서비스가 빠르게 찾아 쓸 수 있도록 정리해 저장해 둔 목록으로, AI 검색이 답변의 출처를 고를 때도 대개 이 목록 안에서 고릅니다.
구조화 데이터Structured data: 구조화 데이터는 페이지에 담긴 회사 정보, 글의 작성자와 날짜, 질문과 답 같은 내용을 schema.org 어휘에 맞춰 기계가 읽을 수 있게 적어 둔 코드입니다.
네이버 AI 브리핑Naver AI Briefing: 네이버 AI 브리핑은 네이버 검색 결과 화면에서 생성형 AI 가 여러 문서를 요약해 질문의 답을 보여 주고 참고한 출처를 함께 붙이는 네이버의 검색 기능입니다.
답변 우선 구조Answer-first: 답변 우선 구조는 질문 형태의 소제목을 두고 바로 다음 문단의 첫 문장에 그 질문의 결론을 쓰는 글 구성으로, 배경 설명과 근거는 결론 뒤에 이어 붙입니다.
답변 흡수Citation absorption: 답변 흡수는 AI 답변에 출처로 붙은 페이지의 내용이 실제 답변 문장에 얼마나 옮겨져 쓰였는지를 뜻하며, 링크가 붙은 것과 내용이 쓰인 것을 구분하는 개념입니다.
반복 측정Repeated sampling: 반복 측정은 같은 질문을 같은 엔진과 위치 설정으로 여러 번 물어 우리 페이지가 인용된 횟수를 세는 방법으로, 한 번의 답변 화면이 우연히 나온 결과일 수 있다는 문제를 줄입니다.
사이트맵XML Sitemap: 사이트맵은 사이트가 가진 페이지 주소를 한 파일에 모아 검색엔진에 알려 주는 XML 문서로, 주소마다 마지막으로 내용이 바뀐 날짜인 lastmod 를 함께 적을 수 있습니다.
언급률Mention rate: 언급률은 같은 질문을 여러 번 물었을 때 AI 답변 본문에 브랜드 이름이 등장한 횟수의 비율로, 출처 링크가 붙지 않고 이름만 나온 경우도 셉니다.
위치 설정User location: 위치 설정은 AI 검색에 질문을 보낼 때 사용자가 있는 나라와 도시를 함께 넘기는 조건으로, 지역 업체를 찾는 질문에서는 이 값에 따라 AI 가 웹을 검색할지와 어떤 출처를 인용할지가 달라집니다.
인용 정확도Citation accuracy: 인용 정확도는 AI 답변의 문장 옆에 붙은 출처 링크를 열어 봤을 때 그 페이지가 해당 문장의 내용을 실제로 담고 있는 비율로, 출처가 붙었다는 사실과는 따로 봐야 하는 값입니다.
인용률Citation rate: 인용률은 같은 질문을 같은 조건으로 여러 번 물었을 때 AI 답변에 붙는 출처 링크에 우리 페이지가 나온 횟수의 비율로, 몇 번 중 몇 번으로 적습니다.
제로클릭 검색Zero-click search: 제로클릭 검색은 검색 결과 화면의 답변 영역이나 AI 답변만 읽고 궁금증이 풀려서 사용자가 어떤 웹사이트도 클릭하지 않은 채 끝나는 검색을 가리키는 말입니다.
질의 어휘 일치Query term alignment: 질의 어휘 일치는 사용자가 AI 검색에 입력한 질문의 단어와 표현이 우리 페이지의 제목, 소제목, 본문에 그대로 들어 있는 정도를 가리키는 말입니다.
출처 생태계Source ecosystem: 출처 생태계는 특정 주제와 언어로 묻는 AI 답변이 되풀이해 출처로 고르는 사이트들의 집합으로, 인용 자리를 두고 실제로 경쟁하는 상대를 알려 줍니다.
콘텐츠 신선도Content freshness: 콘텐츠 신선도는 페이지의 내용이 얼마나 최근에 쓰이거나 다시 확인됐는지를 가리키는 말로, AI 검색은 시기에 따라 답이 달라지는 질문에서 날짜 정보를 출처 선택에 반영하는 것으로 보고됩니다.
쿼리 팬아웃Query fan-out: 쿼리 팬아웃은 AI 검색이 사용자의 질문 하나를 주제별 하위 질문 여러 개로 쪼개 한꺼번에 검색하고, 그 결과를 모아 하나의 답변으로 엮는 방식을 가리키는 말입니다.
AEOAnswer Engine Optimization: AEO 는 검색 결과 위쪽의 답변 영역이나 음성 비서, AI 답변에서 우리 정보가 질문의 답으로 바로 쓰이도록 질문 문장과 페이지 구조를 맞추는 일입니다.
AI 개요AI Overviews: AI 개요는 구글 검색 결과 맨 위에 생성형 AI 가 여러 문서를 요약한 답변과 그 출처 링크를 함께 보여 주는 구글의 검색 기능입니다.
AI 크롤러AI crawler: AI 크롤러는 AI 회사가 모델 학습이나 AI 검색 색인, 대화 중 실시간 페이지 열람에 쓰려고 웹페이지를 자동으로 가져가는 수집 프로그램입니다.
canonical 태그Canonical URL: canonical 태그는 페이지의 head 에 넣는 link 요소로, 내용이 같거나 거의 같은 페이지가 여러 주소로 열릴 때 그중 어느 주소를 대표로 봐야 하는지 검색엔진에 알려 주는 표시입니다.
E-E-A-TExperience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness: E-E-A-T 는 Google 이 검색 품질 평가자에게 주는 가이드라인에서 페이지 품질을 판단하는 기준으로 쓰는 경험, 전문성, 권위, 신뢰의 머리글자이며, 네 요소 가운데 신뢰를 가장 중요하게 봅니다.
GEOGenerative Engine Optimization: GEO 는 생성형 AI 검색이 답변을 만들 때 우리 페이지를 출처로 인용하거나 내용을 가져다 쓰도록 질문에 맞춰 페이지와 외부 근거를 다듬는 일입니다.
GPTBotOpenAI training crawler: GPTBot 은 OpenAI 가 생성형 AI 모델의 학습에 쓸 수 있는 공개 웹 문서를 수집할 때 쓰는 크롤러 이름으로, ChatGPT 검색 답변의 출처를 찾으려고 페이지를 모으는 크롤러와는 따로 움직입니다.
IndexNowIndexNow protocol: IndexNow 는 사이트가 페이지를 새로 올리거나 고치거나 지웠을 때 그 주소 목록을 참여 검색엔진에 곧바로 보내는 공개 프로토콜로, 한 곳에 보내면 참여한 다른 검색엔진에도 공유됩니다.
LLMOLarge Language Model Optimization: LLMO 는 대규모 언어 모델이 우리 브랜드와 정보를 알고 답변에 쓰도록 만드는 최적화를 가리키는 말이며, 실무에서는 GEO 와 거의 같은 뜻으로 섞어 씁니다.
llms.txtllms.txt: llms.txt 는 사이트 소개와 주요 페이지 목록을 마크다운으로 적어 사이트 루트에 두자는 제안 형식의 텍스트 파일로, 공식 검색 표준은 아닙니다.
OAI-SearchBotOAI-SearchBot: OAI-SearchBot 은 OpenAI 가 ChatGPT 의 검색 답변에 쓸 웹페이지를 모아 색인하려고 운영하는 크롤러의 이름으로, 학습용 GPTBot 과 따로 설정합니다.
PerplexityBotPerplexity search crawler: PerplexityBot 은 AI 검색 서비스 Perplexity 가 답변 옆에 출처로 링크할 웹 페이지를 찾아 색인하려고 보내는 크롤러로, Perplexity 는 이 크롤러를 AI 모델 학습용 수집에는 쓰지 않는다고 안내합니다.
RAGRetrieval-Augmented Generation: RAG 는 AI 모델이 질문을 받으면 먼저 외부 문서를 검색해 관련 내용을 가져오고, 그 문서를 근거로 삼아 답을 생성하는 방식으로, 한국어로는 검색 증강 생성이라고 부릅니다.
robots.txtRobots Exclusion Protocol: robots.txt 는 사이트 주소 맨 앞 경로에 두는 텍스트 파일로, 크롤러 이름마다 어떤 경로를 수집해도 되는지 적어 두는 규칙이며 IETF 표준 문서 RFC 9309 가 그 형식을 정합니다.