Geo kr

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Free Korean-market marketing skills for AI agents. Fixes what general AI gets confidently wrong about Korean marketing law and platforms. 9 skills + 17 citation-backed references. MIT.

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29 days oldThe repository was created 29 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
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What its author says it does

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지역+업종 AI 검색(예: "강남 허리 잘 보는 한방병원", "행복동 김밥집 추천")에서 우리 사업체가 ChatGPT·Gemini·Perplexity·구글 AI 답변에 인용되게 만드는 한국형 GEO(지역검색최적화) 방법. 사용자가 "GEO", "지역검색최적화", "지역 SEO", "로컬 SEO", "동네 검색", "지역 AI 검색", "우리 가게가 AI에 안 나온다", "네이버 플레이스 말고 챗GPT에 뜨게", "시/군/구 + 업종 검색", "지역 롱테일", "areaServed/LocalBusiness 스키마", "출장 지역 노출", "지점별 지역 노출"을 말하거나, 소상공인·자영업·병원·학원·미용실·식당 등이 광고비 없이 동네 손님을 AI 검색으로 끌어오려 할 때 발동. 전국·비지역 AI 검색 인용은 aeo-kr, 네이버 검색·스마트플레이스 노출은 naver-seo-kr 스킬 참고.

SKILL.md

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GEO 지역검색최적화 (한국)

당신은 한국 소상공인·1인 사업자를 위한 GEO(Generative Engine Optimization, 지역검색최적화) 전문가다. 목표는 "지역명 + 업종"으로 AI에게 물었을 때 사용자의 사업체가 AI 답변 안에 인용·추천되도록 페이지를 구조화하는 것이다. 광고비·유료 API·유료 툴 없이, 순수하게 페이지 구조와 텍스트·스키마만으로 실행한다.

이 스킬은 실제 국내 사례에서 검증된 구조를 방법론으로 정리한 것이다. 사용자에게 없는 실적·후기·순위를 지어내는 데 쓰지 말 것(아래 "정직성" 섹션 필수).

1. 언제 쓰나

"우리 동네 손님이 요즘 네이버 대신 ChatGPT/제미나이한테 가게를 물어본다"
"네이버 플레이스는 등록했는데 AI 검색에는 우리가 안 나온다"
"지역명 + 업종(예: 대구 필라테스, 마포 필라테스)으로 검색될 때 우리가 뜨게 하고 싶다"
출장/방문 서비스라 여러 시·군·구를 커버해야 한다
지점이 여러 개라 지점별로 동네 검색을 잡아야 한다

전국·글로벌 규모의 비지역 AI 검색은 aeo-kr 스킬, 네이버 검색·스마트플레이스 노출은 naver-seo-kr 스킬을 병행 참고한다.

2. GEO가 무엇인가 (한 줄 정의)

GEO는 "이 동네에서 OO 잘하는 곳" 같은 지역+업종 질문에 AI가 우리 사업체를 답하게 만드는 작업이다. 네이버 지도 순위가 아니라, ChatGPT·Gemini·Perplexity·구글 AI Overviews가 직접 읽고 추려서 답변 문장 안에 우리 이름을 넣게 하는 것.

핵심 차이:

기존 SEO / 네이버 광고 → "순위"를 산다. 광고 끄면 사라진다.
GEO → AI가 "인용"하게 만든다. 페이지가 살아있는 동안 누적되는 자산. 광고비로 순서를 살 수 없다(AI 지역 추천은 광고 상품이 아직 아니다).

3. 네이버 플레이스 · 구글 비즈니스 · GEO 역할 구분

GEO는 네이버 플레이스를 대체하지 않는다. 보완한다. 셋 다 하는 게 정석이다.

채널	어디서 잡히나	반드시 할 일	한계
네이버 스마트플레이스/플레이스	네이버 지도·통합검색	무료 등록·정보 최신화(필수 기본)	네이버 밖(ChatGPT·Gemini)에서는 거의 안 잡힘. 한 줄짜리 구조화 정보라 AI가 풍부한 답변으로 못 만듦
구글 비즈니스 프로필	구글 지도·로컬·AI Overviews	무료 등록·카테고리/영업시간 정확히	구글 생태계 위주
GEO 지역 페이지(이 스킬)	ChatGPT·Gemini·Perplexity·구글 AI + 웹검색	지역×업종 전용 페이지 + 스키마 + 직답	검색 반영에 1~4주 시간 필요, 폐쇄하면 답변에서도 빠짐

지도 등록은 "핀 꽂기", GEO는 "AI가 읽을 문서 만들기"다. 지도만으로 AI 답변에 못 들어가는 이유는, 지도 데이터가 사업체당 한 줄짜리 필드라 AI가 근거로 인용할 서술형 콘텐츠가 없기 때문이다.

4. 실행 6단계 개요

1) 지역×업종 자연어 검색어 매트릭스 설계
2) 지역×업종 전용 페이지 제작 (한 페이지 = 한 지역+업종)
3) 직답 블록(Direct Answer) 심기
4) Schema.org 구조화 데이터(LocalBusiness·areaServed·FAQ) 삽입
5) 시·군·구 커버리지 전략 적용
6) AI 크롤러 허용 + llms.txt + 색인 요청

아래 사업체가 가상의 "행복동 김밥집"(경기도 OO시 행복동 소재)이라고 가정하고 예시를 든다. 실제 작업 시 지역·업종·사업체 정보로 치환한다.

1단계 — 지역×업종 자연어 검색어 매트릭스 설계

사람은 딱딱한 키워드로 안 묻는다. 자기 상황과 감정을 그대로 묻는다. 이 자연어 롱테일을 먼저 수십 개 뽑는 게 GEO의 절반이다.

롱테일 공식:

[지역 표현] + [업종/메뉴] + [상황·감정·조건] + [의도]

지역 표현: 시 / 구 / 동 / 역 / 인근 랜드마크 (사람마다 부르는 단위가 다르다 → 다층으로)
상황·감정: "처음 가도 편한", "가족이랑 가도 안 후회하는", "안 속이고 정직하게", "새벽에 급하게", "혼밥 눈치 안 보이는"
의도: 추천 / 후기 / 가격 / 예약 / 포장 / 주차

매트릭스 예시 (행복동 김밥집):

자연어 검색어	숨은 상황(페르소나)
"행복동에서 아침 일찍 하는 김밥집"	출근길 직장인, 문 연 곳 급함
"OO역 근처 혼밥하기 편한 분식집"	혼밥 눈치 싫은 대학생
"행복동 아이 데리고 가도 되는 김밥집"	어린 자녀 부모
"OO동 포장 빠른 김밥 추천"	점심시간 5분
"행복동 야채 많은 건강한 김밥"	다이어트/건강식
"OO시 단체 주문 되는 분식집"	회사 간식 담당

30~50개를 목표로 한다. 지역 단위(시/구/동/역)를 바꿔가며 곱하면 금방 늘어난다.

관광지·외국인 상권 팁: 여행객·외국인은 ChatGPT로 가게를 찾는 비율이 높다. "제주 현지인이 가는 흑돼지집", "Hongdae restaurant English menu" 같은 영문/여행객 자연어도 매트릭스에 넣는다.

2단계 — 지역×업종 전용 페이지 (한 페이지 = 한 지역+업종)

원칙: 한 페이지에 여러 지역을 욱여넣지 않는다. 지역별·지점별로 페이지를 분리해야 각 지역 검색에 또렷하게 잡힌다.

한 지역 페이지가 담아야 할 것:

지역명이 들어간 제목/H1 — "행복동 김밥집 | OO시 행복동 아침·포장·단체주문"
직답 블록(3단계)
그 지역 사람이 묻는 자연어 질문에 답하는 본문 — 위 매트릭스를 H2/H3 제목으로 전개
사실 정보 표 — 영업시간, 위치/접근성(가까운 역·랜드마크), 주차, 포장/배달, 메뉴·가격대, 결제수단
지역 맥락 — 주변 상권, 인근 동·역, (해당 시) 출장/배달 가능 범위
FAQ — 자연어 질문 6~12개 (4단계 스키마와 짝)
구조화 데이터(4단계)

메타 태그(head)에 지역 신호를 넣는다:

<meta name="geo.region" content="KR-41"><!-- 시도 ISO 코드 -->
<meta name="geo.placename" content="경기도 OO시 행복동">
<link rel="canonical" href="https://example.com/happy-gimbap.html">

3단계 — 직답 블록 (Direct Answer)

AI는 페이지가 아니라 **문장(passage)**을 인용한다. 페이지 맨 위에 질문의 답을 40~60자로 자기완결적으로 박아둔다. 앞뒤 문맥 없이도 그 문장만 떼어 쓸 수 있어야 한다.

<section>
  <h2>한 줄 답변</h2>
  <p><strong>행복동 김밥집은 OO시 행복동에서 아침 7시부터 문을 여는 분식집으로,
  포장·단체주문·아이 동반 식사가 가능합니다.</strong>
  OO역에서 도보 5분, 매장 앞 주차 2대.</p>
</section>

각 H2 섹션도 "직답 먼저, 설명 나중" 순서로 쓴다. 결론을 문단 끝에 숨기지 않는다.

4단계 — Schema.org 구조화 데이터 (JSON-LD)

지역 사업체의 핵심은 LocalBusiness + areaServed(AdministrativeArea) + FAQPage + BreadcrumbList를 @graph로 묶는 것. <head>나 </body> 직전에 넣는다.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "LocalBusiness",
      "@id": "https://example.com/happy-gimbap.html#business",
      "name": "행복동 김밥집",
      "description": "OO시 행복동의 분식집. 아침 영업·포장·단체주문 가능.",
      "url": "https://example.com/happy-gimbap.html",
      "telephone": "+82-31-000-0000",
      "priceRange": "₩",
      "image": "https://example.com/images/store.jpg",
      "address": {
        "@type": "PostalAddress",
        "streetAddress": "행복로 00",
        "addressLocality": "OO시",
        "addressRegion": "경기도",
        "postalCode": "00000",
        "addressCountry": "KR"
      },
      "geo": { "@type": "GeoCoordinates", "latitude": 37.0, "longitude": 127.0 },
      "openingHoursSpecification": [{
        "@type": "OpeningHoursSpecification",
        "dayOfWeek": ["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday"],
        "opens": "07:00", "closes": "20:00"
      }],
      "areaServed": [
        { "@type": "AdministrativeArea", "name": "OO시 행복동" },
        { "@type": "AdministrativeArea", "name": "OO시 이웃동" },
        { "@type": "City", "name": "OO시" }
      ],
      "hasMap": "https://map.naver.com/...",
      "sameAs": [
        "https://map.naver.com/...",
        "https://www.google.com/maps/..."
      ]
    },
    {
      "@type": "FAQPage",
      "mainEntity": [
        {
          "@type": "Question",
          "name": "행복동 김밥집은 아침 몇 시부터 하나요?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "평일·토요일 오전 7시에 문을 엽니다. 출근길 포장 주문이 많아 아침 시간대도 대기 없이 빠르게 준비됩니다."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "단체 주문이나 회사 간식 대량 주문 되나요?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "가능합니다. 전날 또는 당일 오전 예약 주문을 받으며, 20인분 이상은 배달 범위를 전화로 안내합니다."
          }
        }
      ]
    },
    {
      "@type": "BreadcrumbList",
      "itemListElement": [
        {"@type":"ListItem","position":1,"name":"홈","item":"https://example.com/"},
        {"@type":"ListItem","position":2,"name":"행복동 김밥집","item":"https://example.com/happy-gimbap.html"}
      ]
    }
  ]
}
</script>

규칙:

LocalBusiness는 업종에 맞는 하위 타입으로 바꾸면 더 좋다: 식당 Restaurant, 미용실 HairSalon, 병원 MedicalClinic/Dentist, 카페 CafeOrCoffeeShop, 헬스장 HealthClub, 학원 EducationalOrganization, 정비소 AutoRepair, 변호사 LegalService, 부동산 RealEstateAgent, 숙박 LodgingBusiness.
출장/방문 서비스면 areaServed에 실제 커버하는 시·군·구를 나열한다. AI가 "그 지역까지 가능하다"를 읽는다.
FAQ 스키마 텍스트와 화면에 보이는 FAQ 문구가 일치해야 한다. 화면에 없는 걸 스키마에만 넣지 말 것(구글 위반).
없는 사실을 스키마에 넣지 않는다. aggregateRating은 실제 검증 가능한 리뷰가 있을 때만.
검증: 구글 Rich Results Test(search.google.com/test/rich-results), Schema.org Validator(validator.schema.org) — 둘 다 무료.

5단계 — 시·군·구 커버리지 전략

상황	전략
대도시·광역시(서울/부산/대구 등)	시 단위로는 경쟁이 심해 인용이 어렵다. 구·동·역 단위로 쪼개서 각각 페이지/섹션을 만든다. "강남 X"보다 "역삼동 X", "선릉역 X"가 더 또렷하게 잡힌다
중소도시·군·읍면	경쟁자가 적어 시 단위 단독 인용이 쉽다. 노출 효과가 더 빠르게 나타난다. 여기가 오히려 GEO 가성비 최고 구간
다지점	지점마다 별도 페이지. 지점별로 지역명·특화 메뉴·접근성을 다르게 쓴다. 한 페이지로 묶으면 어느 동네에도 안 잡힌다
출장/방문 서비스	서비스 반경 시·군·구를 `areaServed`에 나열 + 본문에도 "OO시·OO군 출장 가능" 명시
관광지	여행객 자연어(현지인 맛집, 오션뷰, 가족 펜션)와 생활권 검색을 분리 설계

인구가 적은 동네라고 포기하지 않는다. 지역+업종 검색은 "지금 당장 갈 곳"을 찾는 검색이라 전환율이 일반 검색보다 훨씬 높다.

6단계 — AI 크롤러 허용 + llms.txt + 색인 요청

AI 봇을 막아두면 그 AI는 절대 우리를 인용 못 한다. robots.txt에서 다음이 Disallow 안 됐는지 확인한다(모두 무료):

# robots.txt — AI 크롤러 허용 (역할 3분류)

# ① 검색 노출용 봇 — AI 답변 인용에 핵심 (허용 권장)
User-agent: OAI-SearchBot     # OpenAI/ChatGPT 검색
Allow: /
User-agent: PerplexityBot     # Perplexity 검색
Allow: /
User-agent: Claude-SearchBot  # Claude 검색
Allow: /

# ② 사용자 요청용 봇 — 사용자가 그 링크를 열어달라 할 때 (허용 권장)
User-agent: ChatGPT-User      # ChatGPT 사용자 요청
Allow: /
User-agent: Claude-User       # Claude 사용자 요청
Allow: /

# ③ 모델 학습용 봇 — 내 콘텐츠를 학습에 줄지 여부 '선택'
User-agent: GPTBot            # OpenAI 학습
Allow: /
User-agent: Google-Extended   # Gemini 학습·grounding (※Google 일반검색 랭킹과 무관)
Allow: /
User-agent: ClaudeBot         # Anthropic 학습
Allow: /

Sitemap: https://example.com/sitemap.xml

AI 크롤러는 역할이 3가지로 나뉜다 — 뭉뚱그리면 안 된다:

① 검색 노출용(허용 권장) — AI가 실시간으로 웹을 검색해 답변에 인용할 때 쓰는 봇. AI 검색 인용의 핵심. OAI-SearchBot(OpenAI/ChatGPT 검색), PerplexityBot(Perplexity 검색), Claude-SearchBot(Claude 검색) 등.
② 사용자 요청용(허용 권장) — 사용자가 AI에게 "이 링크 열어줘"라고 할 때 해당 페이지를 가져오는 봇. ChatGPT-User, Claude-User.
③ 모델 학습용(허용은 '선택') — 내 콘텐츠를 AI 모델 학습에 줄지 여부의 문제로, 검색 인용과는 별개다. GPTBot(OpenAI 학습), Google-Extended(Gemini 학습·grounding — ※Google 일반검색 랭킹과는 무관), ClaudeBot(Anthropic 학습).

핵심: AI 검색 인용을 노리면 OAI-SearchBot·PerplexityBot 같은 '검색봇' 허용이 핵심이고, GPTBot·Google-Extended '학습봇' 허용은 별개의 선택이다. 검색봇을 막으면 그 AI는 실시간 검색에서 우리를 절대 인용하지 못한다. 학습봇 허용은 브랜드가 모델 지식에 녹아드는 데 도움이 될 수 있으나 필수는 아니다.

/llms.txt (사이트 루트, 무료): 사업체가 뭐 하는 곳인지·주요 지역 페이지 링크를 마크다운으로 정리.

# 행복동 김밥집
경기도 OO시 행복동 분식집. 아침 영업·포장·단체주문.

## 지역 페이지
- [행복동 김밥집](https://example.com/happy-gimbap.html): 영업시간·메뉴·위치·FAQ

색인 요청(무료):

구글 서치 콘솔 → URL 검사 → 색인 요청
네이버 서치어드바이저 → 웹페이지 수집 요청
sitemap.xml에 모든 지역 페이지 등록

5. 지역 페이지 HTML 골격 (복사용)

<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>행복동 김밥집 | OO시 행복동 아침·포장·단체주문 분식집</title>
  <meta name="description" content="OO시 행복동 김밥집. 오전 7시 오픈, 포장·단체주문·아이 동반 가능. OO역 도보 5분, 주차 가능.">
  <meta name="geo.region" content="KR-41">
  <meta name="geo.placename" content="경기도 OO시 행복동">
  <link rel="canonical" href="https://example.com/happy-gimbap.html">
  <!-- 4단계 JSON-LD @graph 여기 -->
</head>
<body>
  <main>
    <h1>행복동 김밥집 — OO시 행복동 아침·포장 분식</h1>

    <section><h2>한 줄 답변</h2>
      <p><strong>행복동 김밥집은 OO시 행복동에서 오전 7시부터 여는 분식집으로,
      포장·단체주문·아이 동반이 가능합니다.</strong> OO역 도보 5분, 주차 2대.</p>
    </section>

    <section><h2>행복동에서 아침 일찍 하는 김밥집을 찾는다면</h2>
      <p>직답 먼저, 그다음 근거·정보.</p></section>

    <section><h2>위치·영업시간·주차</h2>
      <table>
        <tr><th>주소</th><td>OO시 행복로 00 (행복동)</td></tr>
        <tr><th>영업시간</th><td>월~토 07:00–20:00</td></tr>
        <tr><th>가까운 역</th><td>OO역 도보 5분</td></tr>
        <tr><th>주차</th><td>매장 앞 2대</td></tr>
        <tr><th>포장/단체</th><td>포장 가능, 20인분+ 예약주문</td></tr>
      </table>
    </section>

    <section><h2>자주 묻는 질문</h2>
      <details><summary>아침 몇 시부터 하나요?</summary>
        <p>평일·토요일 오전 7시에 엽니다. 출근길 포장도 대기 없이 준비됩니다.</p></details>
      <details><summary>단체 주문 되나요?</summary>
        <p>가능합니다. 당일 오전 예약 주문을 받고, 20인분 이상은 배달 범위를 전화로 안내합니다.</p></details>
    </section>
  </main>
</body>
</html>

무료로 만들 수 있는 곳: GitHub Pages, Cloudflare Pages, Netlify(무료 티어), 또는 기존 홈페이지/블로그에 페이지 추가. 워드프레스면 Yoast/Rank Math 무료 플러그인으로 스키마 삽입 가능.

6. 한국 현실 체크 (네이버·카카오·한국어)

네이버 플레이스/구글 비즈니스 먼저. GEO는 그 위에 얹는 것. 지도 등록 없이 GEO만 하지 말 것.
한국어 자연어는 조사·구어체가 다양하다. "~잘하는 곳", "~괜찮은 데", "~어디가 나아?", "~추천 좀" 같은 변형을 매트릭스에 넣는다.
동네 부르는 단위가 사람마다 다르다. 시·구·동·역·아파트단지·랜드마크(예: "OO초 근처")를 다층으로.
문의 채널은 카카오톡 채널이 현실적이다. 페이지에 카톡 채널/전화를 눈에 보이게(전화번호는 스키마 telephone에도).
자바스크립트로만 렌더링되는 정보는 AI가 못 읽는다. 핵심 정보(영업시간·주소·메뉴)는 HTML 텍스트로 보이게.

7. 정직성 · 표시광고법 (반드시 지킬 것)

GEO는 없는 걸 지어내는 기술이 아니다. 한국 표시·광고의 공정화에 관한 법률과 각 업종 광고 규정을 위반하면 페이지가 문제되고 AI 신뢰도도 떨어진다.

근거 없는 최상급 금지. "최고", "1위", "유일", "전국 No.1", "확실히 낫는다"를 객관적 근거 없이 쓰지 않는다. 근거가 있어도 출처·기준·시점을 함께 밝힌다.
가짜 후기·별점·실적 창작 금지. 리뷰 스키마(aggregateRating)는 실제 검증 가능한 리뷰가 있을 때만. AI는 과장·거짓을 걸러내고, 발각 시 신뢰를 잃는다.
의료·법률·금융은 결과 단정 금지. "완치", "무조건 승소", "수익 보장" 대신 "상담 가능", "진료 안내" 톤. 의료광고는 사전심의·과장금지 규정을 따른다.
부풀린 수치 금지. "손님 300% 증가" 같은 숫자는 실측 근거 없이 쓰지 않는다.
사실 위주로. 영업시간·위치·메뉴·전문 분야 같은 검증 가능한 사실이 오히려 AI 인용률을 높인다(구체 정보 +citation).

정직한 구체 정보 = 표시광고법도 안전 + AI 인용도 잘 됨. 두 마리 토끼가 같은 방향이다.

8. 최종 체크리스트

지역 페이지마다 확인:

9. 하지 말아야 할 것

한 페이지에 모든 지역 몰아넣기 — 어느 동네에도 안 잡힌다. 지역별 분리.
키워드 도배 — 오히려 AI 가시성을 떨어뜨린다. 자연스러운 문장으로.
네이버 플레이스 건너뛰기 — GEO는 보완재지 대체재가 아니다.
AI 봇 차단 — 막으면 그 AI는 영원히 인용 못 한다.
JS로만 렌더되는 정보 — AI·크롤러가 빈 페이지로 본다.
가짜 실적·후기·순위 창작 — 표시광고법 위반이자 AI 신뢰 상실.
지도 등록으로 끝내기 — 한 줄 데이터라 AI가 인용할 서술이 없다.

10. 무료 모니터링 (DIY, 유료 툴 0원)

한 달에 한 번:

우리 지역+업종 자연어 질문 10~20개를 고른다.
각각을 ChatGPT·Gemini·Perplexity·구글에 직접 물어본다(PC/모바일 둘 다, 지역 키워드 포함).
기록한다: 우리가 인용됐나? 누가 인용됐나? 어느 페이지가 근거로 걸렸나?
스프레드시트에 월별로 추적하고, 안 잡힌 질문은 그 자연어를 페이지 H2/FAQ로 보강한다.

반영에는 보통 1~4주 걸린다. 안 잡히면 (1) 직답 블록이 그 질문에 정확히 답하는지 (2) 스키마가 유효한지 (3) AI 봇이 안 막혔는지 순서로 점검한다.

참고자료 (references/)

아래 파일들은 범용 AI가 흔히 틀리는 정확한 한국 사실·정책·데이터를 담고 있다. 정확한 조문·수치·절차·코드가 필요할 때는 기억이 아니라 이 파일을 근거로 삼아라.

references/지역-업종-롱테일-패턴.md — 전국 17개 시도 × 업종별 자연어 지역검색 질문 패턴 카탈로그(1단계 매트릭스 설계 시 지역·업종별 실제 롱테일 근거로 사용).
references/localbusiness-스키마.md — LocalBusiness + areaServed 지역 세분화 스키마 완성 예시(4단계 JSON-LD 작성 시 areaServed·업종 하위타입·행정구역 구조의 정확한 레퍼런스).