랭크트래커 SEO 블로그

다음 캠페인을 위한 SEO에 대해 알아야 할 모든 것

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오해 방지 LLM 콘텐츠의 모호성 피하기

글의 모호성을 제거하여 AI 기반 검색에서 LLM이 콘텐츠를 정확하게 해석, 분류, 포함 및 인용할 수 있도록 하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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맞춤 검색 및 LLM: 마케터에게 주는 의미

개인화된 LLM 기반 검색이 SEO, 브랜드 가시성, 추천 및 마케팅 전략을 어떻게 재편하는지, 그리고 AI 기반 개인화를 위해 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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퍼플렉서티 LLM 최적화: '소스' 섹션에 표시하는 방법

구조화된 사실, 깔끔한 HTML, 주제별 권위, 실체 명확성 및 RAG 친화적인 콘텐츠를 사용하여 Perplexity의 '출처' 인용을 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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벡터 인덱싱을 위한 메타데이터 최적화

LLM 기반 검색에서 벡터 인덱싱을 위해 메타데이터를 최적화하는 방법을 알아보세요. 제목, 스키마, 계층 구조, 오프사이트 신호가 임베딩, 검색, 생성 가시성을 어떻게 형성하는지 이해하세요.

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  • 2025-11-27
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AI 학습을 위해 FAQ, 목록 및 표를 최적화하는 방법

LLM이 콘텐츠를 최대한 정확하게 해석, 임베드, 검색 및 인용할 수 있도록 FAQ, 목록 및 표를 구성하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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LLM 교육을 옵트아웃하는 방법(그리고 꼭 해야 하나요?)

AI 학습을 거부하는 모든 방법과 ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity 및 RAG 기반 AI 검색 시스템 전반의 가시성에 대한 전략적 의미에 대해 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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OpenAI GPT 최적화: ChatGPT 답변에서 언급되는 방법

엔티티 정의, 토픽 권한, 인용, 스키마, 리콜 테스트, 생성 추천 순위 등 ChatGPT 가시성을 위해 브랜드를 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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SEO 데이터 민주화를 위한 오픈 소스 모델의 역할

데이터 액세스, 분석, 지식 그래프, 순위 모델, 검색 인텔리전스를 민주화함으로써 LLaMA, Mistral, Gemma와 같은 오픈 소스 LLM이 어떻게 SEO를 재편하고 있는지 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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온디바이스 LLM의 부상과 검색에 미치는 영향

온디바이스 LLM이 검색, 개인화, 개인 정보 보호 및 브랜드 가시성을 어떻게 재편하고 있는지, 그리고 마케터가 로컬 우선 AI 검색을 최적화하기 위해 무엇을 해야 하는지 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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멀티 모달 LLM: 텍스트, 이미지, 비디오, 그 이상

멀티모달 LLM이 검색, SEO, 마케팅, 콘텐츠 전략을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 모든 미디어 유형을 해석하는 AI 시스템에 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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멀티-LLM 가시성: 모델 간 브랜드 인지도를 구축하는 방법

통합된 멀티-LLM 최적화 전략을 사용하여 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude, Apple Intelligence, Mistral, LLaMA 및 엔터프라이즈 RAG 시스템 전반에서 브랜드 가시성을 구축하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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순위 추적기를 사용하여 AI 영향을 받는 키워드를 모니터링하는 방법

랭크트래커의 랭크 트래커를 사용하여 AI 개요, 생성 답변 및 LLM 기반 검색 변경으로 인해 방해받는 키워드를 식별, 추적 및 분석하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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미스트랄 및 믹스트랄 최적화: 새로운 유럽 AI 엔진

RAG 지원 구조, 다국어 엔티티, 규정 준수, 임베딩 명확성, MoE 추론 등 유럽 최고의 AI 엔진인 미스트랄과 믹스트랄에 브랜드를 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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메타 LLaMA 최적화: 브랜드를 위한 오픈 소스 기회

RAG 지원 콘텐츠, 임베딩 명확성, 오픈 웹 권한, 인클루전 기회 미세 조정 등 메타의 LLaMA 에코시스템에 맞게 브랜드를 최적화하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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모델 회상도 측정하기: LLM이 귀하를 인용하는 빈도

모델 회상도(모델 리콜)를 측정하는 방법을 알아보세요. 모델 회상도는 ChatGPT, Google, Perplexity, Gemini, Copilot에서 LLM이 생성 답변에서 브랜드를 인용, 언급 또는 재사용하는 빈도를 나타내는 핵심 지표입니다.

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  • 2025-11-27
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LLM 내에서 가시성을 측정하는 방법

AI 인용, 검색 패턴, 엔티티 안정성, 임베딩 정확도 등 LLM 전반에 걸쳐 생성 가시성을 측정하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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AI 시스템에서 지식의 존재를 측정하는 방법

AI 시스템이 브랜드를 진정으로 이해하고, 저장하고, 검색할 수 있는지 여부를 나타내는 지표인 지식 인지도를 측정하는 방법을 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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유해 콘텐츠로 인한 평판 위험 관리

환각적인 AI 답변이 브랜드에 해를 끼치는 방법과 LLM 기반 검색에서 잘못된 표현을 방지하는 데 필요한 프레임워크, 수정, 구조화된 데이터 및 Ranktracker 도구에 대해 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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LLM과 기존 검색 알고리즘 비교: SEO가 알아야 할 사항

LLM 기반 검색과 기존 검색 알고리즘의 중요한 차이점을 알아보고, AI가 생성하는 답변의 시대에 SEO가 가시성을 유지하기 위해 무엇을 해야 하는지 알아보세요.

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  • 2025-11-27
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LLM이 Google과 다르게 웹을 크롤링하고 색인을 생성하는 방법

AI 검색 엔진이 Google과는 완전히 다른 방식으로 웹을 크롤링, 임베드, 검색 및 해석하는 방법을 알아보세요. LLM 인덱싱의 작동 방식과 이것이 SEO, AIO, GEO 및 LLM 최적화에 어떤 의미가 있는지 알아보세요.

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  • 2025-11-27

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