Ch.12 GEO 최적화 — Pauling+ AI Playbook

SEO vs AEO vs GEO

세 가지가 어떻게 다른가

SEO

검색엔진 최적화

구글 검색 결과 상위에 노출. 키워드·백링크·페이지 속도가 핵심.

"패션 컨설팅" 검색 시 paulingplus.com이 상위에 나온다.

AEO

답변엔진 최적화

구글 AI Overview, Bing Copilot이 질문에 답할 때 나를 출처로 사용. FAQ 구조와 명확한 답변 형식이 핵심.

"패션 브랜드 흑자전환 방법" 검색 시 구글 AI가 유필재를 인용한다.

GEO ← 이게 목표

생성형 엔진 최적화

ChatGPT·Perplexity·Claude가 답을 생성할 때 나를 출처로 인용. AI 크롤러가 읽고 신뢰하는 구조. SEO는 검색 순위, GEO는 AI 인용 — 검색 트래픽이 AI로 이동하는 지금, 더 중요해지는 영역입니다.

"한국 패션 전략 컨설턴트 추천"에 GPT가 유필재를 언급한다.

E-E-A-T

AI가 신뢰하는 기준

GEO의 핵심은 AI가 "이 사람의 말을 인용해도 되는가"를 판단하는 기준, E-E-A-T입니다. paulingplus.com은 이 부분에서 이미 강점이 있었어요.

E

Experience

실제 경험 — 책에서 읽은 게 아닌 현장 경험

루이까또즈 CSO, 원더플레이스 차이나 총경리 실명 기재

E

Expertise

전문성 — 해당 분야 깊은 지식

22년 패션업 경력, 한국·중국·미국 3개국

A

Authoritativeness

권위 — 업계에서 인정받는 존재

15.6억 흑자전환, 61억 비용 절감 등 정량 실적

T

Trustworthiness

신뢰성 — 정확하고 투명한 정보

고객사 실명(Louis Quatorze, G-Star Raw, 롯데GFR)

GEO 감사 결과 E-E-A-T 점수가 78점이었던 이유가 여기 있어요. 콘텐츠 자체는 강했습니다. 문제는 이 정보를 기계가 읽을 수 있는 형태로 표현하지 않았다는 것이었어요.

감사 도구

geo-seo-claude 스킬로 감사했습니다

사용 도구

geo-seo-claude — GitHub 공개 스킬

Claude Code에 설치하는 GEO 전용 감사 스킬입니다. AI 인용 가능성, 크롤러 접근, 브랜드 권위, 구조화 데이터, 플랫폼 최적화를 6개 축으로 0~100점으로 채점합니다.

/geo audit https://paulingplus.com # 전체 감사

/geo quick https://paulingplus.com # 60초 스냅샷

/geo report https://paulingplus.com # PDF 리포트 생성

실제 감사 결과

초기 점수 52점 — 영역별 분석

52

초기 GEO 점수 / 100

geo-seo-claude /geo audit paulingplus.com 실행 결과

          영역적용 전적용 후 예상
        

AI Citability & Visibility (25%)

50

65+

Brand Authority (20%)

50

60+

Content Quality & E-E-A-T (20%) ⭐

78

Technical (15%)

58

75+

Structured Data (10%) ⚠ 가장 큰 문제

5

70+

Platform Optimization (10%)

45

55+

종합

52

70~75

E-E-A-T 78점은 강점이었어요. 유필재 실명, 22년 경력, 정량 실적, 고객사 실명 — 콘텐츠 자체는 충분했습니다. 문제는 Structured Data 5점이었어요. 훌륭한 정보가 있는데 기계가 읽지 못하는 상태였습니다. robots.txt와 sitemap.xml도 둘 다 404였어요.

적용한 4가지

우선순위 순서대로 처리했습니다

🔴 1순위

JSON-LD 스키마 5개 삽입

ProfessionalService(Pauling+), Person(유필재), Service×3(전략/기획/실행), FAQPage. 훌륭한 실적 데이터가 있는데 기계가 읽지 못했던 걸 해결. "유필재, 패션 전략 전문가, 15.6억 흑자전환"을 AI가 직접 읽을 수 있게 됩니다.

→ Structured Data 5점 → 70점+ 예상. 종합 점수 가장 큰 상승 요인.

※ HTML <head>에 코드 블록을 삽입하는 작업입니다. Claude에게 "paulingplus.com 스키마 코드 생성해줘"라고 요청하면 바로 만들어줍니다. 개발자 없이 가능합니다.

🔴 1순위

Canonical + og:url → apex 도메인으로 통일

사이트는 www→paulingplus.com으로 301 리디렉션하는데 canonical은 www를 가리키는 불일치가 있었습니다. 정규화 혼란을 제거하고 신호를 한 곳으로 모았습니다.

→ Technical 점수 개선 요인.

🔴 2순위

robots.txt + sitemap.xml 생성·배포

둘 다 404였습니다. robots.txt에서 GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot 등 14개 AI 크롤러를 명시적으로 허용했습니다. sitemap.xml로 페이지 구조를 크롤러에 알렸습니다.

→ AI 크롤러 접근 공식 허용. Technical 점수 개선.

🟡 3순위

llms.txt 생성·배포

AI 언어 모델 전용 안내 파일입니다. 유필재 실적(15.6억/+12.4%p/61억)과 고객사 리스트를 AI가 바로 인용 가능한 마크다운 형식으로 정리해 사이트 루트에 배포했습니다.

→ AI Citability 점수 개선. "ChatGPT에게 유필재를 설명하는 파일".

실제 파일

llms.txt 실제 내용

paulingplus.com/llms.txt
# Pauling+ — 패션 전략 컨설팅

## 전문가 소개
유필재(Paul Yoo) — 패션 기업의 구조를 바꿔 이익을 만드는 전략가.
22년 패션업 경력, 한국·중국·미국 3개국 근무.

## 핵심 실적
- 루이까또즈 영업이익 15.6억 흑자전환 (매출 4.6%, 총이익율 4.3%p 성장)
- 원더플레이스 차이나 매출총이익율 +12.4%p, 연매출 100억 달성
- G-Star Raw + Wrangler 라이선스 재협상으로 연간 61억 비용 절감

## 전문 분야
- 패션 브랜드 수익 구조 개선 및 흑자전환
- 브랜드 포지셔닝 재설계
- 라이선스·DT 계약 협상
- 해외 시장 진출 전략 (중국·일본·미국)

## 서비스
패션 기업 대상 전략·기획·실행 어드바이저리 (매출 50억~500억 타깃)

## 연락처
paulyoo@paulingplus.com
https://paulingplus.com

다음 단계

적용 후 실제로 어떻게 됐는가

4가지를 적용하고 나서 paulingplus.com이 어떤 결과물로 완성됐는지는 다음 챕터에서 확인합니다. GEO 점수 변화, 실제 사이트 구성, 그리고 이 모든 과정이 만든 것들을 정리했습니다.

GEO최적화