AI의 답에, 실린다.

AI는 자기가 읽어 본 적 없는 것을 답하지 못합니다. AI는 답을 만들 때 신뢰하는 매체를 인용합니다. 그 매체에 당신이 실려 있지 않으면, 회사명을 물어도 답에 들어가지 않습니다. 먼저 어느 매체가 인용되고 있는지를 재고, 거기에 실리는 형태로 정보를 둡니다.

SEO는 토대이지만 같지는 않습니다. 검색에서 상위인 페이지는 AI에도 인용되기 쉬운 한편, AI는 제3자 매체·리뷰·구조화 데이터를 따로 봅니다. 검색 순위만 올려도 인용원에 실려 있지 않으면 AI의 답에는 나오지 않습니다. 둘을 하나의 흐름으로 정비합니다.

언어마다 AI가 인용하는 매체가 다르기 때문입니다. 영어로 물으면 영어 매체와 리뷰를, 일본어로 물으면 일본어 매체를 인용합니다. 우리는 같은 질문을 일본어·영어·한국어·중국어·광둥어 다섯 언어로 던져, 어느 언어에서 실려 있고 어느 언어에서 빠져 있는지를 봅니다.

일본어 AI가 인용하는 매체에 일본어로 실리는 것입니다. 일본어 기사·일본 리뷰·일본어 구조화 데이터가 필요합니다. 모국어에서의 평판은 일본어 답에 닿지 않습니다. 일본에서 일본어로 재고, 결과를 한국어·영어로 읽어 전하고, 일본어 구현을 일본 안에서 합니다.

있습니다. 한 번의 답이 아니라 같은 질문을 여러 번, 여러 AI에 던져 실리는 경향과 인용원의 분포를 봅니다. 답은 흔들려도 인용되는 매체는 안정적입니다. 재는 도구를 우리가 직접 가지고 있어서, 구현 전후를 같은 조건으로 비교할 수 있습니다.

부족합니다. ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity는 각각 인용하는 매체가 다릅니다. 한 AI에 실려 있어도 다른 AI에는 나오지 않는 일이 흔합니다. 네 개를 같은 질문으로 재고, 빠져 있는 곳부터 고칩니다.

고칠 수 있습니다. AI의 틀린 말에는 출처가 있습니다. 오래된 기사, 잘못된 제3자의 기술, 갱신되지 않은 프로필. 그 출처를 특정하고, 올바른 정보를 인용되는 형태로 두고, 다시 재서 바뀌었는지를 확인합니다.

읽히는 전제는 만들 수 있지만, 그것만으로 실리지는 않습니다. llms.txt와 구조화 데이터는 AI 크롤러가 당신의 사이트를 올바르게 읽기 위한 토대입니다. 실리는지는 AI가 인용하는 매체에 당신이 있는지로 정해집니다. 이 사이트 자신이 둘 다 하고 있습니다.

실릴 수 있습니다. AI는 회사의 규모가 아니라 인용원에 무엇이 쓰여 있는지로 답합니다. 질문이 구체적일수록 대기업보다 전문 정보가 인용되기 쉽습니다. 자기 분야에서 받는 질문을 모으고, 그 질문의 인용원에 실리는 것부터 시작합니다.

같은 일을 가리킵니다. 부르는 이름이 다를 뿐입니다. 우리는 AEO(답변 엔진 최적화)를 주로 씁니다. 일본어권에서는 LLMO, 영어권에서는 GEO라고 부르기도 합니다.