docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,209 @@
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id: wiki-2026-0508-ai-answer-engine-optimization
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title: AI Answer Engine Optimization (AEO)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AEO, GEO, generative engine optimization, AI search SEO, citation optimization]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: conceptual
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tags: [aeo, geo, seo, llm-search, structured-data, ssr, json-ld, content-strategy]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-09
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (manual cleanup 2026-05-09)
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tech_stack:
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language: HTML / JSON-LD
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framework: Next.js / Astro / SSR
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# AI Answer Engine Optimization (AEO)
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"Search 의 click → AI answer 의 citation"**. ChatGPT / Perplexity / Google AI Overviews 의 매 brand 의 source 의 selection. **SSR + JSON-LD + semantic HTML + Q&A format**.
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## 📖 핵심
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### 매 search engine 의 evolution
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- **옛 SEO**: keyword + ranking → click.
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- **AEO**: AI 의 answer 의 citation source.
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- **GEO** (Generative Engine Optimization): same idea.
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### 매 AI bot 의 behavior
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- **GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot**: crawl + summarize.
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- **JS execution X**: cost. 매 SSR / SSG 의 essential.
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- **Cite recent sources**: freshness.
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- **Trust signal**: domain authority, structured data.
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### Core technique
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#### 1. SSR / SSG (JS Execution Wall 제거)
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- 매 SPA 의 JS-only render = bot 의 invisible.
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- 매 SSR (Next, Astro) = HTML 의 first paint.
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#### 2. Semantic HTML
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```html
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<article>
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<h1>Topic</h1>
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<main>
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<p>Direct answer in first paragraph.</p>
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<h2>Question 1?</h2>
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<p>Answer.</p>
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</main>
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</article>
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```
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#### 3. JSON-LD structured data
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```html
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<script type="application/ld+json">
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{
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"@context": "https://schema.org",
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"@type": "Article",
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"headline": "...",
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"author": { "@type": "Person", "name": "..." },
|
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"datePublished": "2026-05-09",
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||||
"mainEntity": {
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||||
"@type": "FAQPage",
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||||
"mainEntity": [{
|
||||
"@type": "Question",
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"name": "How to X?",
|
||||
"acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "..." }
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}]
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}
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}
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</script>
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```
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#### 4. Q&A format
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- H2 = question.
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- 매 H2 직후 = direct answer.
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- 매 paragraph 의 self-contained.
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#### 5. Direct answer in lead
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- 매 first 50 word 의 answer.
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- 매 inverted pyramid (journalism).
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#### 6. Citation-friendly
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- 매 specific number / fact.
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- 매 source 의 explicit.
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- 매 author 의 expertise.
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#### 7. llm.txt / robots.txt control
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```txt
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# llm.txt (proposal)
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# Allow ChatGPT, Claude, Perplexity to cite.
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User-agent: *
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Allow: /
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```
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### 매 platform 의 difference
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#### Google AI Overviews (SGE)
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- 매 YMYL (Your Money Your Life) 의 strict.
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- 매 E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trust).
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- 매 traditional SEO 의 baseline.
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#### ChatGPT / Claude / Perplexity
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- Real-time web search.
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- 매 cite source.
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- Domain trust signal.
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#### Bing Chat / Copilot
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- Edge integration.
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- 매 enterprise 친화.
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## 💻 Code
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### Next.js SSR
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```tsx
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// app/article/[slug]/page.tsx
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export default async function ArticlePage({ params }) {
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const article = await fetchArticle(params.slug);
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||||
|
||||
return (
|
||||
<>
|
||||
<script type="application/ld+json" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify({
|
||||
'@context': 'https://schema.org',
|
||||
'@type': 'Article',
|
||||
headline: article.title,
|
||||
author: { '@type': 'Person', name: article.author },
|
||||
datePublished: article.publishedAt,
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||||
})}} />
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||||
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<article>
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<h1>{article.title}</h1>
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<p>{article.lead}</p>
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<main>{article.content}</main>
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</article>
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</>
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);
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||||
}
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```
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### FAQ 의 schema
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||||
```tsx
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||||
function FAQ({ items }: { items: { q: string; a: string }[] }) {
|
||||
return (
|
||||
<>
|
||||
<script type="application/ld+json" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify({
|
||||
'@context': 'https://schema.org',
|
||||
'@type': 'FAQPage',
|
||||
mainEntity: items.map(({ q, a }) => ({
|
||||
'@type': 'Question',
|
||||
name: q,
|
||||
acceptedAnswer: { '@type': 'Answer', text: a },
|
||||
})),
|
||||
})}} />
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<section>
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||||
{items.map(({ q, a }) => (
|
||||
<>
|
||||
<h2>{q}</h2>
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<p>{a}</p>
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</>
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))}
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</section>
|
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</>
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||||
);
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}
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 작업 | 추천 |
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|---|---|
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| Blog / docs | SSG + JSON-LD |
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| 매 product page | SSR + Product schema |
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| FAQ | FAQPage schema |
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| 매 SPA | SSR fallback 추가 |
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| 매 SaaS | E-E-A-T content |
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**기본값**: SSR/SSG + JSON-LD + Q&A format + direct answer in lead.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[SEO]] · [[Generative-AI]]
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- 변형: [[GEO]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 content site 의 AI traffic 의 capture. 매 documentation site 의 visibility.
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**언제 X**: 매 internal app. 매 content gating (paywalled).
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## ❌ 안티패턴
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- **SPA + no SSR**: bot 의 invisible.
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- **JSON-LD 의 fake**: penalty.
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- **Click-bait title + AI 의 misalign**: low citation rate.
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- **모든 page 의 same FAQ**: spam.
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## 🧪 검증 / 중복
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- **Verified** (concept).
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- 신뢰도 B (Search Engine Journal, Schema.org docs).
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- Related: [[AI-Search-Optimization]], [[AI-Overviews-and-SGE]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 | 처리 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 정규화 | UPDATE | A |
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| 2026-05-09 | Manual cleanup — code + technique + 결정 + 안티패턴 | UPDATE | B |
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Reference in New Issue
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