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AEO·GEO 논문 리뷰 — AI 검색 가시성 연구를 원문 그대로 뜯어보고 실무로 옮기는 기록이에요.
AI는 두 페이지 중 무엇을 인용할까? 경쟁 인용의 4대 게이트키퍼
생성형 검색에서 경쟁사보다 먼저 인용되려면 콘텐츠에 뭐가 있어야 할까요. 주제 일치·가격 명시·최신 날짜·앞자리 4개 중 하나만 무너져도 인용이 사라진다는 25만 회 실험과 ChatGPT·Gemini의 기준 차이예요.
글 10편
GEO 논문 45편 서베이: 검증된 기법과 재현 안 되는 기법
GEO 연구 45편을 훑은 서베이예요. 3년간 네 번의 연구 전환, AI 가시성을 나누는 지표 9단계, 본문만 최적화하면 왜 인용이 줄어드는지와 재현되는 기법을 정리했어요.
AI 검색엔진은 어떤 브랜드를 언급할까? 규모·인지도·출처 벤치마크
10만 건 응답으로 다섯 AI 엔진의 브랜드 가시성과 점유율을 측정한 대규모 GEO 벤치마크예요. 브랜드 규모와 인지도의 영향, 엔진마다 다른 언급, 인용 출처가 자사 사이트인지 외부인지 정리했어요.
FeatGEO: AI 인용을 만드는 건 키워드일까 구조일까, 피처 단위 GEO
웹페이지를 피처로 추상화해 AI 인용 가시성과 콘텐츠 품질을 동시에 최적화하는 FeatGEO예요. 글자를 고치는 GEO와 피처 단위 GEO의 차이, 사람이 쓴 페이지에 적용하면 어떻게 되는지 정리했어요.
구조만 바꿔도 AI 인용이 오를까? 헤딩·문단 길이·문서 골격 실증
내용은 그대로 두고 헤딩 단계·문단 길이·강조 표시 같은 문서 골격만 손봐 AI 검색 인용률을 17.3% 올린 실증 연구예요. 엔진마다 선호하는 문서 구조가 다른지도 정리했어요.
SAGEO Arena: 본문만 고치면 검색에서 빠진다, 제목·메타 필드가 먼저
검색·재랭킹·생성 전체 파이프라인에서 GEO 전략을 재평가한 SAGEO Arena예요. AI 검색에서 제목·메타 같은 구조 필드가 본문보다 중요한 이유, 재랭킹 병목에서 살아남는 문서 작성법을 정리했어요.
GEO-16 인용 신호 프레임워크: AI가 인용하는 페이지의 특징
AI 답변 엔진이 어떤 페이지를 인용하는지 16개 신호로 측정한 실증이에요. 구조화 데이터와 시맨틱 HTML의 영향, Perplexity와 Google의 인용 기준 차이, 점수 기준을 정리했어요.
콘텐츠 중심 GEO(CC-GSEO): AI 에이전트 자동 재작성으로 인용 늘리기
키워드 최적화 대신 글 하나가 여러 관련 질문 전반에 미치는 영향력을 AI 에이전트가 자동으로 고쳐 쓰며 최적화하는 CC-GSEO예요. 재작성을 몇 번 반복해야 인용이 느는지 정리했어요.
RAG는 어떤 문서를 보고 답했을까? Shapley 값으로 출처 귀속 계산하기
RAG가 어떤 검색 문서를 근거로 답했는지 Shapley 값으로 추적하는 연구예요. 계산이 비쌀 때의 근사 대안, 정확한 값과 근사 방법의 선택, 문서가 중복되면 출처 귀속이 틀리는 이유를 정리했어요.
C-SEO Bench: 대화형 SEO는 정말 통할까? 경쟁이 지우는 이득
대화형 검색 SEO 기법은 대부분 무효였고, 본문에 권위·통계를 넣어도 AI 순위 이득은 작아요. 전통 SEO 랭킹이 진짜 레버이고 모두가 같은 GEO 기법을 쓰면 제로섬이에요.
AI 추천은 조작될 수 있을까? 경쟁사의 LLM 추천 조작 탐지와 대응
제품 페이지 텍스트 몇 줄로 LLM 추천 순위가 뒤집힌 두 연구를 정리했어요. 조작을 어떻게 탐지하고 막을지, 프롬프트 인젝션 방어로 충분한지, 경쟁사가 조작하면 어떻게 대응할지 실무 관점이에요.
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