GEO·LLMO 용어집

• AEO (Answer Engine Optimization) 「답변 엔진」 — AI 검색, 음성 비서, 추천 스니펫 — 이 자사 정보를 답변으로 채택하도록 최적화하는 것을 말합니다. GEO 및 LLMO와 크게 겹칩니다.
• AI Overviews Google 검색 결과 상단에 표시되는 AI 생성 요약으로, 여러 출처를 인용하면서 질의에 직접 답변합니다. 여기에 인용되는 것은 새로운 가시성 영역입니다.
• AI 셰어 오브 보이스 특정 토픽에 대한 AI 답변 중 자사 브랜드를 언급하는 비율을, 경쟁사와 비교한 것입니다. AI 검색 시대에 「얼마나 목소리가 큰가」를 나타내는 핵심 KPI입니다.
• AI 크롤러 AI 기업이 웹 콘텐츠를 수집하기 위해 사용하는 봇입니다. GPTBot과 OAI-SearchBot(OpenAI), ClaudeBot(Anthropic), PerplexityBot 등이 있습니다. 주요 AI 크롤러는 JavaScript를 실행하지 않습니다.
• Answer capsule 제목 바로 아래에 배치하는, 약 40–60단어의 자기완결적이고 직접적인 답변입니다. 결론부터 작성하면 AI가 해당 구절을 추출하고 인용하기 쉬워집니다.
• E-E-A-T Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust — 신뢰(Trust)를 중심에 둔, 콘텐츠 품질을 판단하는 Google의 프레임워크입니다. 직접적인 순위 요소는 아니지만 품질을 보는 렌즈입니다.
• GEO (Generative Engine Optimization) ChatGPT나 Gemini 같은 AI 어시스턴트가 생성하는 답변에서 브랜드를 정확하고 우호적이며 눈에 띄게 언급하도록 최적화하는 실천입니다. 프린스턴 주도 연구(KDD 2024)에서 처음 제시한 용어입니다.
• Hyokiyure (表記ゆれ, 표기 변형) hyōki-yure 같은 이름을 적는 여러 방식 — 예를 들어 キヤノン, キャノン, Canon, CANON 등을 말합니다. AI 답변의 언급 추적은 이러한 변형을 함께 매칭하지 않으면 실제 언급을 놓칩니다.
• LLMO (Large Language Model Optimization) 대규모 언어 모델의 답변과 추천에서 브랜드 존재감을 높이도록 최적화하는 것입니다. 일본 마케팅 업계에서 가장 널리 쓰이는 용어이며, 사실상 GEO와 동의어입니다.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI가 답변을 생성하기 전에 웹 검색이나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하는 메커니즘입니다. AI 검색의 인용은 이 메커니즘 위에서 일어납니다.
• 가시성 점수 프롬프트, AI 엔진, 샘플 전반에 걸친 브랜드 언급을 순위로 가중하여 0–100으로 합산한 지표입니다. Suparanku의 핵심 대시보드 지표입니다.
• 감성 분석 AI가 답변 안에서 브랜드를 이야기하는 어조 — 긍정, 중립, 비판 — 를 판정하는 것입니다. 일본어에서는 경어와 간접적인 표현을 다루는 능력에 정확도가 좌우됩니다.
• 구조화 데이터 (JSON-LD) 페이지 내용을 설명하는 기계 판독 가능한 마크업(JSON-LD 형식의 Schema.org 어휘)입니다. AI와 검색 엔진의 이해·추출을 돕지만, 그 자체로 인용을 보장하지는 않습니다.
• 인용 AI가 특정 페이지나 도메인을 답변의 근거로 참조하고 출처로 제시하는 것을 말합니다. AI 검색에서 순위에 해당하며, GEO의 핵심 KPI입니다.
• 제로클릭 검색 검색 결과나 AI 답변이 필요를 충족시켜 어떤 사이트도 클릭되지 않는 경우입니다. AI 검색과 함께 늘고 있으며, KPI를 트래픽에서 답변 내 표현으로 옮기는 힘입니다.