METHODOLOGY
METHOD GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
AI 검색 환경에서
정보 인식 구조를 설계하는 방식
Search is ranking. AI is interpretation.
검색 순위 최적화가 아닌
AI 시스템의 해석 및 인용 가능성을 고려한 정보 구조 접근
GEO GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
Generative Engine Optimization은 전통적인 검색엔진 최적화와 다른 접근을 전제로 합니다.
GEO는 더 많은 방문자를 유도하는 기술이 아니라, AI 시스템이 정보를 해석하고 맥락화하는 방식을 고려한 구조 설계 작업에 가깝습니다.
GEO는 검색엔진 알고리즘 대응이 아니라, 정보 해석 시스템을 고려한 구조 설계 접근입니다.
검색 순위, 클릭률, 트래픽 중심의 최적화가 아닌
정보 인식 가능성, 엔티티 연결성, 문맥 이해 구조를 다룹니다.
관점 차이 SEO VS GEO
SEO가 검색 결과 내 노출 순위를 중심으로 작동한다면, GEO는 AI 시스템이 어떤 정보를 선택하고 인용하는지에 초점을 둡니다.
두 접근은 상호 보완적이지만 동일하지 않습니다.
적용 조건 WHEN GEO APPLIES
다음과 같은 환경에서 GEO 접근이 의미를 가질 수 있습니다.
- 브랜드 검색 시 정보 맥락이 왜곡되는 경우
- 기술 / 산업 특성이 AI 응답에 반영되지 않는 경우
- 기업 정보가 단편적으로 소비되는 경우
- 검색 수요 대비 인용 가능성이 낮은 경우
GEO는 모든 웹사이트에 필요한 작업이 아닙니다.
효과 한계 LIMITATIONS OF GEO
다음 조건에서는 구조 개선 효과가 제한될 수 있습니다.
- 검색 수요 자체가 거의 존재하지 않는 경우
- 엔티티 신호가 형성되지 않은 초기 브랜드
- 정보 자산이 극도로 부족한 상태
- 단기 성과만을 기대하는 경우
AI 검색 환경은 통제 가능한 영역이 아니며, 모델 및 맥락에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.
GEO는 결과 보장 모델이 아닙니다.
프레임워크 LOGAGENCY METHODOLOGY
LogAgency는 GEO를 단일 기술이 아닌 정보 구조 문제로 접근합니다.
측정 기준 MEASUREMENT & INTERPRETATION
GEO 작업은 전통적 순위 지표만으로 평가되지 않습니다. 관찰 대상은 다음과 같은 신호에 가깝습니다.
- 질문 유형 대응 패턴 변화
- 브랜드 언급 맥락
- 정보 인용 구조
- AI 응답 내 등장 가능성
이는 절대적 지표가 아닌 해석 기반 관찰 영역입니다.
관찰 신호 OBSERVED PATTERNS (NON-DETERMINISTIC)
일부 프로젝트에서는 다음과 같은 패턴이 관찰됩니다.
실제 적용 사례는 포트폴리오에서 확인할 수 있습니다.
한계 인식 LIMITATIONS
- 모든 질문 환경에서 동일하게 작동하지 않습니다
- AI 모델별 차이가 존재합니다
- 정보 반영에는 시간 지연이 발생할 수 있습니다
- 외부 시스템 동작은 통제할 수 없습니다
이 문서는 LogAgency의 정보 구조 접근 방식을 설명하기 위한 기준 문서입니다.
GEO는 특정 플랫폼 대응 기술이 아니라
정보 해석 환경을 고려한 구조 설계 관점으로 정의됩니다.
METHODOLOGICAL POSITION — LOGAGENCY