AI는 페이지를 줄 세우지 않습니다.
답을 씁니다.

SEO가 도서관 책장에서 우리 책을 눈높이 칸에 꽂는 일이라면, GEO는 누군가 사서에게 물었을 때 사서가 우리 책을 펴서 그 한 문장을 읽어주게 하는 일입니다. 전자는 "선택받는 후보"가 되는 게임, 후자는 "발췌되는 문장"이 되는 게임이에요.

SAME QUERY — TWO WORLDS

10개의 자리를 두고 다투던 게임이, 답변 안 2~3개의 인용 자리를 두고 다투는 게임으로 바뀌었습니다.

※ 수치는 각 출처의 발표 시점 기준이며, 측정 기간·지역·방법에 따라 달라질 수 있습니다.

SEO 가이드에는 ①번(기억) 개념이 없습니다. 이게 GEO가 SEO의 번역일 수 없는 이유입니다.

다른 가이드의 "5가지 신호·3가지 범위"도 이 3층위 안으로 정렬됩니다 — 더 적은 개념으로 더 정확하게.

넥스트티는 이 3층위를 진단(OPTIENTITY) · 생산(OPTIBLOG) · 측정(OPTIANALYTICS) 도구로 연결해, 개념이 아니라 측정 가능한 실행 체계로 운영합니다.

우리 도구로 점검 — OPTIENTITY 엔티티 점수

↑ 설명용 와이어프레임 — 실제 도구는 페이지 JSON-LD를 분석해 기억층 준비도를 100점으로 진단합니다.

① AI 크롤러를 막지 마라 — robots.txt

차단되어 있으면 인용 후보 자체가 못 됩니다. AI 크롤러를 명시적으로 허용하세요. 아래는 넥스트티가 실제 서비스 중인 설정입니다.

# AI 크롤러 — 학습/인용 모두 허용 (명시적)
User-agent: GPTBot          # OpenAI 학습
Allow: /

User-agent: OAI-SearchBot   # ChatGPT 인용
Allow: /

User-agent: ClaudeBot       # Anthropic Claude
Allow: /

User-agent: PerplexityBot   # Perplexity
Allow: /

User-agent: Google-Extended # Google 생성형 AI 학습·활용 제어
Allow: /

User-agent: CCBot           # Common Crawl (다수 LLM 학습원)
Allow: /

# 무한 생성되는 도구 결과만 선별 차단
User-agent: *
Disallow: /keyword/

# Sitemap — 그룹과 무관, 파일 어디에 두어도 됨
Sitemap: https://www.next-t.co.kr/sitemap.xml

팁: 검색 결과·내부 검색처럼 무한히 생성되는 URL만 선별 차단하고, 콘텐츠는 전부 열어두세요. "혹시 몰라" 전체 차단이 가장 흔한 손실입니다.

참고: Google-Extended는 생성형 AI 학습·활용 제어 신호로, 일반 Googlebot 색인과는 별개입니다 — 검색 노출은 Googlebot 접근성으로 따로 관리하세요. 또한 robots.txt는 강제력 있는 차단이 아니라 접근 허용·차단 범위의 선언이며, 이를 무시하는 크롤러도 있습니다.

② 사이트를 요약해 건네라 — llms.txt

robots.txt가 "들어와도 되는가", sitemap.xml이 "어떤 URL이 있는가"를 알린다면, llms.txt(llmstxt.org 제안 표준)는 "무엇이 중요한가"를 마크다운으로 요약해 두는 보조 인덱스입니다.

# 넥스트티 (Next-T)

> SEO + GEO 통합 가시성 시스템. 검색 노출(SEO)과 AI 답변
> 인용(GEO)을 한 흐름으로 운영하는 컨설팅·솔루션 기업.

## 핵심 정보
- 대표: 홍은표
- 자체 솔루션: OPTISEO · OPTIGEO · OPTIBLOG · OPTIANALYTICS

## 주요 문서
- [생성형 엔진 최적화 가이드](/geo/guide) — 기억·검색·합성
- [GEO 엔티티 점수 체크](/geo/entity-check/) — 무료 진단

우리는 메뉴 구조에서 llms.txt를 자동 생성합니다 — 페이지를 추가하면 인덱스도 함께 갱신됩니다. 다만 현재 주요 AI 엔진이 llms.txt를 공식 채택했다고 보긴 어렵습니다. 채택이 확산될 때를 대비한 저비용 선제 신호로 이해하세요. 전체 본문 덤프는 /llms-full.txt로 제공합니다.

③ 모호함을 없애라 — JSON-LD 스키마

스키마는 AI가 페이지의 개체와 관계를 추측 없이 읽게 합니다. 핵심은 @id로 조직·저자·문서를 한 그래프로 묶는 것 — 같은 정보라도 더 안전하게 귀속됩니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "GEO란 무엇인가요?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "AI 답변에 자사가 인용되도록 설계하는 일."
    }
  }],
  "author": { "@id": "/about/author/#person" },
  "publisher": { "@id": "/#organization" }
}

위 예시의 author·publisher는 @id로 저자(Person)·조직(Organization)을 한 그래프로 묶은 것입니다. JSON-LD는 JSON 표준이라 // 주석을 쓸 수 없습니다 — 실제 마크업에는 주석 없이 넣으세요.

주의: 같은 @id를 가리키는 곳의 name은 모두 동일해야 합니다(엔티티 중복 경고 방지). 정식 법인명은 name이 아니라 legalName에 둡니다. 또한 Article에는 datePublished·dateModified를 넣어 신선도 신호를 주세요.

④ 인출되는 단위로 써라 — Answer Block 해부

AI는 페이지가 아니라 청크(passage)를 들어올립니다. 핵심 답을 40~80단어의 자기완결 블록으로 먼저 배치하세요.

한 블록 = 한 질문 = 한 답. 앞 문단을 안 읽어도 이해되게 — 그래야 통째로 인출됩니다.

우리 도구로 점검 — SEO·콘텐츠 체커

↑ 설명용 와이어프레임 — 검색층 준비도(구조·크롤·콘텐츠)를 항목별 비례 점수로 진단합니다.

REWRITE — 약한 문장을 인용 가능한 문장으로

규칙: 추상어("많은·다양한·최고의")를 고유명사·숫자·조건으로 바꾸면 대부분 인용 가능해집니다.

우리 도구로 발굴 — 키워드·질문 도구

↑ 설명용 와이어프레임 — 합성층 콘텐츠의 출발점은 "내가 하고 싶은 말"이 아니라 "사용자가 묻는 질문"입니다.

5번(번역)·7번(측정) 실수는 특히 비쌉니다 — 글로벌 GEO와 측정 방식에서 더 깊이 다룹니다.

LAYER 1 · 기억

• 회사·제품이 Organization/Person 스키마로 정의되어 있다
• 이름·설명이 모든 채널에서 동일하고 sameAs로 묶여 있다
• 실명·경력이 드러난 저자 페이지가 있다

LAYER 2 · 검색

• robots.txt가 GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot 등을 허용한다
• llms.txt / sitemap.xml이 있고 최신이다
• 핵심 콘텐츠가 JS 렌더링 없이 HTML로 노출된다
• FAQ·Article·Product 스키마가 @id로 연결돼 있다

LAYER 3 · 합성 + 측정

• 핵심 답이 40~80단어 자기완결 블록으로 먼저 나온다
• 추상어 대신 고유명사·숫자·조건으로 쓴다
• 실제 답변 화면 기준으로 인용률·SOV를 측정한다