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GLOSSARY

AEO 용어사전

언급과 인용은 다르고, AEO와 GEO는 겹칩니다. AI 검색 최적화 실무에서 쓰는 용어 19개를 혼동 없이 한 문장으로 정의했습니다. 각 용어를 누르면 혼동하기 쉬운 개념과의 구분까지 볼 수 있습니다.

AEO Answer Engine Optimization

AEO(답변엔진 최적화)는 ChatGPT·Perplexity·Google AI 개요 같은 AI 답변엔진이 질문에 답할 때 브랜드의 정보를 근거로 인용하도록 콘텐츠와 데이터를 설계하는 작업입니다.

성과 지표는 검색 순위가 아니라 인용 여부입니다.

AEO란 무엇인가 →

GEO Generative Engine Optimization

GEO(생성형 엔진 최적화)는 생성형 AI가 만드는 답변에서 브랜드와 콘텐츠의 발견·이해·인용 가능성을 높이는 최적화 작업입니다. 용어는 2023년 학술 논문에서 제안됐습니다.

실무 영역은 AEO와 대부분 겹칩니다.

GEO란 무엇인가 →

AI 검색 AI Search

AI 검색은 생성형 AI가 웹 문서를 검색·종합해 답을 만들어 주는 검색 방식입니다. 사용자가 링크를 누르지 않고 답변만 읽고 끝내는 경우가 많다는 점이 기존 검색과 다릅니다.

AI 검색 최적화 →

AI 상위노출 "AI top exposure" (colloquial)

AI 상위노출은 ChatGPT·Gemini·네이버 AI 검색 같은 답변엔진이 답을 만들 때 우리 브랜드를 언급하거나 출처로 인용하게 만드는 작업을 가리키는 구어체 표현입니다.

"챗GPT 상위노출"·"챗지피티 상위노출"·"AI 검색 노출"·"AI 노출 대행"도 같은 것을 가리키는 구어 표현입니다. 검색 업계의 "상위노출"을 옮겨 온 말이지만 AI 답변에는 목록도 순위도 없어 "몇 위"를 물을 자리가 없습니다. 재는 것은 순위가 아니라 인용 여부와 인용률이고, 작업을 가리키는 정확한 용어는 AEO 와 GEO 입니다.

“AI 상위노출 업체 추천해줘” →

구조화 데이터 Structured Data

구조화 데이터는 회사명·서비스·FAQ 같은 사실을 기계가 읽는 형식(주로 JSON-LD)으로 페이지에 표기한 것입니다. 노출을 보장하는 장치가 아니라 사실 전달을 돕는 보조 수단입니다.

구조화 데이터 작업 →

LLMO Large Language Model Optimization

LLMO는 대형 언어모델이 브랜드·콘텐츠를 인식하고 답변에 활용하도록 만드는 최적화를 가리키는 용어로, AEO·GEO와 사실상 같은 활동을 가리키는 또 다른 이름입니다.

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답변엔진 Answer Engine

답변엔진은 검색 결과 목록 대신 질문에 대한 답을 직접 생성해 제시하는 시스템입니다. ChatGPT, Perplexity, Google AI 개요, 네이버 AI 검색 등이 해당합니다.

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AI 인용 AI Citation

AI 인용(Citation)은 AI가 생성한 답변이 특정 웹페이지나 도메인을 근거 출처로 표시하는 것입니다. 브랜드 이름만 나오는 언급(Mention)과는 다른 개념입니다.

인용은 문서 신뢰의 신호, 언급은 브랜드 인지의 신호입니다.

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브랜드 언급 Brand Mention

브랜드 언급(Mention)은 AI 답변 본문에 회사나 브랜드 이름이 등장하는 것입니다. 출처 링크가 함께 표시되지 않아도 언급으로 셉니다.

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추천 Recommendation

추천(Recommendation)은 사용자가 업체·서비스·제품을 추천해 달라고 요청했을 때 AI가 해당 브랜드를 선택 후보로 제시하는 것입니다. 단순 언급보다 전환에 가까운 신호입니다.

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AI 인용 점유율 AI Share of Voice

AI Share of Voice는 같은 질문 세트에서 경쟁 브랜드 전체 언급 가운데 특정 브랜드가 차지하는 비중입니다. 내 언급률이 그대로여도 경쟁사가 오르면 점유율은 내려갑니다.

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인용률 Citation Rate

인용률(Citation Rate)은 전체 측정 질문 가운데 브랜드 또는 해당 브랜드의 웹페이지가 AI 답변의 출처로 인용된 질문의 비율입니다. 분모(질문 수 × 엔진 수)를 공개하지 않은 인용률은 검증할 수 없습니다.

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리트리벌 Retrieval

리트리벌(Retrieval)은 AI가 답을 생성하기 전에 관련 문서를 검색·수집하는 단계입니다. 이 단계의 후보에 들지 못한 문서는 아무리 잘 써도 인용될 수 없습니다.

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그라운딩 Grounding / RAG

그라운딩은 AI가 검색으로 가져온 실제 문서에 근거해 답변을 생성하는 기법으로, 검색 증강 생성(RAG)이라고도 합니다. 답변의 정확성과 최신성을 높이고 출처 인용을 가능하게 합니다.

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엔티티 Entity

엔티티는 검색엔진과 AI가 인식하는 '하나의 실체'(회사·사람·제품 등)입니다. 같은 회사가 채널마다 다른 이름·정보로 표기되면 별개 엔티티로 흩어져 브랜드 신호가 약해집니다.

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E-E-A-T Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness

E-E-A-T는 경험·전문성·권위·신뢰를 뜻하는 구글의 콘텐츠 품질 평가 관점입니다. 규정된 점수가 아니라, 문서와 브랜드가 신뢰할 만한지 판단하는 기준 묶음입니다.

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제로클릭 검색 Zero-click Search

제로클릭 검색은 사용자가 검색 결과의 링크를 누르지 않고 검색 화면이나 AI 답변만 읽고 끝내는 검색입니다. 이 비중이 커질수록 '답변 안에 있는가'가 '몇 위인가'보다 중요해집니다.

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대화형 질의 Conversational Query

대화형 질의는 키워드가 아니라 문장으로 묻는 질문입니다. "광주 마케팅 잘하는 대행사 어디야?"처럼, 키워드에는 랜딩페이지가 필요하지만 질문에는 답이 필요합니다.

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프롬프트 Prompt

프롬프트는 사용자가 AI에 입력하는 질문·지시문입니다. 같은 의도라도 표현(paraphrase)이 다르면 답변과 등장 브랜드가 달라질 수 있어, AEO 측정은 여러 표현으로 반복해야 합니다.

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출처 다양성 Source Diversity

출처 다양성(Source Diversity)은 브랜드를 뒷받침하는 정보가 서로 다른 외부 도메인 몇 곳에서 확인되는지를 나타내는 지표입니다. 자사 사이트 한 곳에만 있는 주장보다 독립적인 여러 출처에서 확인되는 사실이 더 강한 신호가 될 수 있습니다(가설적 지표로, 효과의 크기는 검증 대상입니다).

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용어의 정의를 넘어 실제 측정과 적용이 궁금하시다면 — 지표별 측정 방법, SEO·AEO·GEO 비교, 업체 선정 기준 글에서 이어집니다.

지금 AI는 우리 브랜드를 뭐라고 답하고 있을까요?

무료 진단으로 확인해 드립니다. 주요 답변엔진에 실제 질문을 던져, 인용 여부와 언급 내용을 리포트로 정리해 보내드립니다.

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