AI 검색이 인용하는 사이트, 무엇이 다를까요

// metaphor도서관 큐레이션과 같은 일입니다

도서관 사서가 "이 주제는 이 책이 정답이에요"라고 추천하려면 책에 분류 라벨이 붙어 있고, 목차가 정리되어 있고, 외부 권위 인용이 명확해야 합니다. AI 검색도 똑같이 작동합니다.

// scenarios실제로 이렇게 인용됩니다

"GEO를 적용하면 뭐가 달라지나"를 한 번에 보여드릴게요. AI 검색에서 일어나는 4가지 발화 시나리오와, GEO 7단계가 깔린 사이트가 그때 받는 인용 신호입니다. 도식이 아니라 실제 4세션 운영 중 관찰한 패턴이에요.

핵심은 "어떤 발화든 사이트의 어디로 떨어질지 미리 정의돼 있어야 한다"는 것이에요. L4 canonical 정의 페이지가 그 착륙지 역할을 하고, 나머지 6단계는 그 페이지를 인용 가능하게 만들어주는 보조 자산입니다.

// stack7단계로 쌓아 올립니다 (순서 중요)

L0부터 L6까지 위에서 아래로 누적됩니다. L1이 끝나기 전에 L5 백링크부터 뛰면 canonical URL이 흔들려서 무효가 됩니다. 반드시 순서대로 진행하세요.

// assets핵심 자산 두 개 — 예시 그대로 가져가세요

예시 1 — JSON-LD 4중 조합 (정의 페이지)

"이 페이지는 X라는 용어를 정의한다"고 AI에게 알리는 가장 강한 신호입니다. Article + TechArticle + FAQPage + DefinedTerm + BreadcrumbList를 한 페이지에 같이 두세요. citation 필드의 외부 권위 URL 2-3개가 인용 가능성을 결정합니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": ["Article", "TechArticle"],
      "headline": "X란 무엇인가",
      "datePublished": "2026-05-14",
      "dateModified": "2026-05-15",
      "author": {"@type": "Person", "name": "Author"},
      "citation": [
        {"@type": "CreativeWork", "url": "https://anthropic.com/news/..."},
        {"@type": "CreativeWork", "url": "https://openai.com/blog/..."}
      ]
    },
    { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [...] },
    { "@type": "DefinedTerm", "name": "X", "termCode": "x" },
    { "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [...] }
  ]
}

예시 2 — /llms.txt 표준 구조

AI 검색이 사이트 컨텍스트에 진입할 때 우선 참조하는 파일입니다. Markdown 한 장으로 충분해요. 6개 섹션만 채우면 됩니다.

# Site Title

> 1-line summary

## About
- Author · Topic · Language

## Canonical Definitions
- [X란?](https://example.com/features/x)

## Featured Articles
1. [Article 1](https://example.com/blog/1) — description

## Feeds
- RSS · Sitemap URL

## AI Crawl Policy
- ai-input: allowed
- ai-train: not-allowed

참고: habix.ai의 실제 사례는 LLM 위키 정의 페이지와 /llms.txt에서 라이브로 확인 가능합니다.

// faq자주 묻는 질문