AI 검색 최적화 연구소 (GEO/SEO/AEO Lab)

우리는 단순히 공식 문서를 요약하지 않습니다. 실전 데이터를 분석하여 AI 시대의 생존 전략을 제시합니다.

🔬 연구 철학: "Data-Driven Optimization"

대부분의 SEO 가이드는 "이렇게 하세요"라는 정답만을 제시합니다. 하지만 AI 검색 엔진의 알고리즘은 매주 변화합니다. 우리 연구소는 [가설 설정 $\rightarrow$ 실전 적용 $\rightarrow$ 데이터 측정 $\rightarrow$ 인사이트 도출]의 사이클을 통해 검증된 전략만을 제공합니다.

👤 책임 연구원 소개

김

김서연 (Chief SEO Analyst)

AI 알고리즘 분석가 · 10년 경력 SEO 전문가

지난 10년간 200개 이상의 글로벌 기업 및 커머스 사이트의 검색 가시성을 개선해 왔습니다. 특히 2023년부터는 LLM(대규모 언어 모델)의 검색 통합 현상을 연구하며, Perplexity와 Gemini가 어떤 콘텐츠를 우선적으로 인용하는지에 대한 독자적인 '인용 패턴 데이터베이스'를 구축하고 있습니다.

GEO Analysis AEO Strategy LLM Optimization Search Intelligence

📐 검증 방법론

1. 교차 분석 (Cross-Analysis)

Google Search Central, Naver Search Advisor의 공식 문서와 실제 검색 결과의 괴리를 분석하여 실질적인 작동 원리를 찾아냅니다.

2. A/B 테스트 (Iterative Testing)

동일한 주제의 콘텐츠를 서로 다른 마크업(JSON-LD, FAQ 스키마 등)으로 배포하여 AI 인용률의 차이를 정량적으로 측정합니다.

3. 쿼리 팬아웃 분석 (Query Fan-out)

AI가 답변을 생성하기 위해 참조하는 소스들의 공통점을 추출하여 '인용 가능성이 높은 콘텐츠 구조'를 설계합니다.

4. E-E-A-T 실전 적용

단순한 텍스트 작성이 아닌, 실제 전문가의 경험과 권위 신호를 어떻게 디지털화하여 AI에게 전달할지 연구합니다.

🔄 리서치 업데이트 로그

  • 2026-08-10: Perplexity AI의 인용 패턴 분석 리포트 발행 (데이터 기반)
  • 2026-06-05: Google AI Overviews의 최신 랭킹 시그널 분석 업데이트
  • 2026-04-20: LLM 전용 크롤러(GPTBot 등) 대응 전략 수립
  • 2026-01-01: AI 검색 최적화 연구소 설립 및 기초 프레임워크 공개