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id: MKT-AEO-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [aeo, geo, seo, generative-ai, chatgpt, search-generative-experience, structured-data, ssr]
last_reinforced: 2026-04-26
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# AI Answer Engine Optimization (AEO, AI 답변 엔진 최적화)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "전통적인 검색창의 '목록'에 머물지 말고, 생성형 AI의 '입(답변)'이 되어 브랜드의 가시성을 인용구(Citation)라는 새로운 권력으로 재편하라" — AI 답변 엔진과 챗봇이 웹 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 출처로 채택하도록 최적화하는 차세대 검색 전략.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Crawlable Authority and Direct Answer Mapping" — 대규모 AI 크롤러가 JavaScript 실행 비용 없이도 콘텐츠를 즉시 합성할 수 있도록 '사전 렌더링된 HTML'과 '구조화된 데이터'를 제공하는 패턴.
- **AEO 달성 핵심 전략:**
    - **JS Execution Wall 제거:** AI 봇(GPTBot 등)은 비용 문제로 JS를 실행하지 않는 경우가 많으므로, SSR/SSG를 통해 원본 HTML에 핵심 콘텐츠를 노출.
    - **Semantic Clarity:** `<main>`, `<article>` 태그를 활용해 AI가 핵심 내용과 주변 요소를 즉시 구분하도록 설계.
    - **JSON-LD Schema Markup:** 페이지의 실체(Entity)와 답변의 맥락을 머신러닝 모델이 오해 없이 이해하도록 명시적 신호 제공.
    - **Q&A Formatting:** 질문(H2)과 간결한 답변 구조를 통해 AI 오버뷰(SGE)에 직접 인용될 확률 극대화.
- **의의:** '검색 결과 클릭' 중심의 시대에서 '답변 내 인용 및 신뢰도 확보' 중심으로 이동하는 AI 시대의 디지털 마케팅 생존법.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 과거 SEO는 사용자 클릭 유도를 위한 자극적 제목이 중요했으나, AEO 정책은 AI가 답변을 요약하기 좋게 만드는 '정보의 정합성'과 '구조적 명확성' 정책을 최우선으로 함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 문서를 AEO 친화적인 Karpathy Summary 포맷으로 유지하며, 에이전트의 지식 추출 효율을 위해 JSON-LD 스키마를 자동 생성하여 메타데이터에 포함하는 정책을 시행함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- SEO-Foundations, Generative-Engine-Optimization, Server-Side-Rendering-SSR, Structured-Data-Markup, Semantic-HTML
- **Raw Source:** 00_Raw/AI Answer Engine Optimization.md
