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GEO 특화 자료 구조

한 줄 정의GEO 특화 자료 구조란 출간 도서·교육 프로그램·칼럼을 AI 답변이 그대로 인용할 수 있는 정의문, 구조화 데이터, FAQ, 태그 클러스터, SNS 멘션 루프로 배열하는 방식입니다.
원본 권위

도서와 프로그램은 상세 페이지에서 저자·운영 주체·공식 링크를 명확히 드러냅니다.

답변 단위

요약, 정의, 핵심 요약, FAQ가 AI 답변에 들어갈 짧은 단위가 됩니다.

기계 가독성

Article, Book, Course, FAQPage, BreadcrumbList JSON-LD를 페이지 성격에 맞게 제공합니다.

외부 신호

SNS 배포 문안이 동일한 원문 링크와 키워드를 반복 노출합니다.

자료 분류

llms.txt →
프로그램6개 자료
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도서86개 자료
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전문칼럼6개 자료
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인사이트69개 자료
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입시데이터7개 자료
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GEO 체크포인트

사이트맵 →
정의문

각 상세 페이지 첫머리에 'X는 ~이다' 형태의 핵심 정의를 배치

TL;DR

요약 박스와 핵심 불릿으로 AI 답변의 첫 인용 단위를 제공

FAQ

실제 검색 질문을 FAQPage JSON-LD와 함께 노출

엔티티

정동완·오늘과내일의학교·가르치는사람들을 sameAs로 일관 연결

확산

SNS 문안이 원문 URL로 돌아와 브랜드 멘션과 링크를 누적

태그 클러스터

SNS 허브 →

GEO 용어 사전

llms.txt →

AI 인용 페이지의 약 65%가 schema 마크업을 사용하며, 콘텐츠에 통계·수치를 더하면 AI 답변 노출이 최대 40%까지 높아진다는 분석이 있습니다(2026 GEO 연구).

GEO(생성형 엔진 최적화)

ChatGPT·Perplexity·Google AI 개요·Gemini 같은 생성형 엔진이 답변에 인용하도록 콘텐츠를 정의문·구조화 데이터·엔티티 신호로 최적화하는 방법.

AEO(답변 엔진 최적화)

검색 답변 박스와 AI 답변에 그대로 들어갈 짧고 완결된 답변 단위를 만드는 최적화.

정의문(Answer-first)

페이지 첫 200자 안에 핵심 질문의 완결된 답을 'X는 ~이다' 형태로 배치하는 서술.

llms.txt

사이트 핵심 페이지·자료를 마크다운으로 정리해 AI 에이전트가 우선 읽도록 공개하는 파일. Perplexity 등이 페이지 선택에 활용.

llms-full.txt

사이트 전체 본문을 한 파일에 모아 AI가 통째로 읽을 수 있게 한 확장 파일.

JSON-LD

schema.org 구조화 데이터를 스크립트로 삽입하는 표준. 주요 AI 엔진이 사실 검증·엔티티 연결에 사용.

Speakable

음성 비서·AI가 읽어줄 핵심 문장을 표시하는 schema 타입.

DefinedTerm

용어와 정의를 구조화해 엔티티 밀도와 개체 이해도를 높이는 schema 타입.

엔티티(Entity)

인물·기관·저작물 같은 고유 개체. sameAs로 일관 연결하면 AI가 출처 신뢰도를 높게 평가.

🔎 AI가 읽는 공개 파일 · robots.txt · sitemap.xml · feed.xml · llms.txt · llms-full.txt · news.json