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글 10편
온페이지 SEO 체크리스트 2026: 글 발행 전 점검 항목 8단계
온페이지 SEO는 타이틀·메타·헤딩·내부링크·이미지·스키마 등 페이지 안에서 직접 통제하는 최적화예요. 발행 전 점검 항목, AI 검색 시대에 달라진 것, 키워드를 본문에 얼마나 넣을지, 기존 콘텐츠를 얼마나 자주 점검할지예요.
오프사이트 AEO: 사이트가 완벽한데 AI가 인용하지 않는 이유, 사이트 밖 출처 지도
AI 검색은 자사 사이트뿐 아니라 커뮤니티·리뷰·영상·언론 등 외부 출처를 함께 읽어요. 사이트가 완벽한데 인용되지 않는 이유, 엔진마다 참고하는 외부 출처, 외부 인용면 지도를 만드는 법을 정리했어요.
llms.txt 설정 가이드: robots.txt와의 차이, 템플릿, 우선순위와 효과 검증
llms.txt는 robots.txt와 달리 콘텐츠 안내판 역할을 해요. 만드는 6단계와 템플릿, AI 인용 효과가 있는지 실제 데이터, 언제 우선순위로 올릴지 정리했어요.
llms.txt는 순위 버튼이 아닌 AI 에이전트를 위한 안내판이에요
llms.txt는 검색 순위에 영향을 주는 파일이 아니라 AI 에이전트가 사이트를 이해하고 행동하도록 돕는 안내판이에요. Lighthouse Agentic Browsing 항목, Retrieval과 Agent Readiness의 차이, 무엇을 기대하고 준비할지 정리했어요.
인텐트 기반 키워드 리서치 6단계: 검색 의도 4가지와 롱테일 기준
인텐트 기반 키워드 리서치는 정보형·탐색형·상업적 조사형·거래형 검색 의도 4가지를 먼저 분류하는 방식이에요. 검색량 기준과 의도 기준의 차이, 검색량 낮은 롱테일 키워드를 잡을지, 6단계 진행법을 정리했어요.
키워드 확장 방향을 정하는 5가지 시그널: 검색량·난이도 너머의 기준
검색량과 난이도만으로 키워드를 고르면 부족해요. 구매자 근접성·성과 갭·주제 깊이·AI 인용 가능성·검색 현실성 5가지 시그널로 확장 후보를 평가하고 우선순위를 정하는 법이에요.
AI에게 인용되는 콘텐츠 만드는 법: 인용 확률을 높이는 실전 7단계
AI가 콘텐츠를 인용하게 만들려면 정의 문장, 구조화 데이터, 인라인 인용, 신뢰 신호를 순서대로 갖춰야 해요. 어떤 콘텐츠부터 AI 인용 최적화를 할지, 발행했는데 인용이 안 될 때, 인용 확률을 높이는 팁이에요.
LLM 분류 오류 줄이기: 계층적 분류로 검색 의도·콘텐츠를 나누는 실전 패턴
구체적 카테고리는 AI가 판단하고 추상적 상위 개념은 코드가 매핑하면 LLM 오분류를 크게 줄일 수 있어요. AI에게 추상 카테고리를 직접 맡기면 실패하는 이유, 검색 의도 분류를 어디에 맡길지 정리했어요.
카피라이팅 심리학 10가지: 손실 회피·앵커링·사회적 증거를 카피에 쓰는 법
구매를 망설이는 고객에게 어떤 카피를 써야 할까요. 손실 회피, 앵커링, 사회적 증거, 호혜의 법칙 등 설득 심리학 원리 10가지를 예시와 추천 단어로 정리했어요.
GEO에서 안 해도 되는 것들: llms.txt·AI 검색용 스키마·AI 전용 문체 검증
구글이 반복해서 밝힌 원칙은 명확해요. GEO는 새 마법이 아니라 SEO 기본기 위의 확장이에요. llms.txt가 필수인지, AI 검색용 특별 스키마가 있는지, AI 전용 문체로 다시 써야 하는지, 에이전시 주장을 검증하는 법이에요.