<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
<channel><title>Citeon 블로그 — AEO·GEO·SEO 기술 블로그</title><link>https://citeon.cloud/blog.html</link><atom:link href="https://citeon.cloud/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>AI 검색(ChatGPT·Perplexity·구글 AI·네이버)에서 발견되고 매출까지 연결되는 법 — Citeon 기술 블로그</description><language>ko</language><lastBuildDate>Mon, 15 Jun 2026 09:00:00 +0900</lastBuildDate><item><title>AI 검색에서 &#x27;신뢰&#x27;는 어떻게 계산되는가</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-092-89b7b0.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-092-89b7b0.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>개념 심화</category><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>AI 검색 시스템이 출처 신뢰를 판단하는 4계층 파이프라인(학습 시점 사전 가중치·소스 필터·구조화 신호·교차 일관성)과 GEO 실무 구현을 분석한다.</description></item><item><title>네이버 vs 구글: 한국에서 AI 검색 최적화 우선순위</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-016-84c305.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-016-84c305.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>구글·네이버 가이드 분석</category><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google AI Overviews와 네이버 큐:의 RAG 파이프라인·크롤러 정책·구조화 데이터 구현 차이를 기술적으로 비교하고, 한국 시장에서 AI 검색 노출 우선순위를 결정하는 실무 기준을 제시한다.</description></item><item><title>D2C 브랜드의 AI 검색 풀퍼널 설계</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-101-91072b.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-101-91072b.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>업종 심화</category><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>D2C 브랜드의 AI 검색 풀퍼널 설계 — 크롤러 접근성·Product/Offer JSON-LD·구매 의도 쿼리 매핑까지 인지-고려-전환 단계별 구현 신호와 측정 방법 정리.</description></item><item><title>메타 태그·OG 태그 AI 검색 관점 점검표</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-041-98ca35.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-041-98ca35.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot이 메타 태그와 OG 태그를 파싱하는 메커니즘, robots 지시어·canonical·og:description 실전 구현, Search Console·OG Debugger 검증까지 AI 검색 관점 실무 체크리스트.</description></item><item><title>스키마 마크업, 어디까지 해야 효과가 있을까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-083-6ef0d6.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-083-6ef0d6.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 심화</category><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>JSON-LD 파싱 경로, 페이지 유형별 스키마 우선순위, Rich Result 조건, LLM 인용 신호까지 — 구조화 데이터의 실제 효과 범위와 구현 기준을 실무 관점에서 정리.</description></item><item><title>블로그 글을 AI 인용용으로 리라이팅하는 7단계</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-038-a8c5f0.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-038-a8c5f0.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>ChatGPT Search·Perplexity의 RAG 청크 파싱 메커니즘을 기준으로 기존 블로그 글을 AI 인용 최적화 형태로 리라이팅하는 7단계 실무 체크리스트.</description></item><item><title>콘텐츠 신뢰 신호(저자·날짜·출처) 세팅 가이드</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-042-37512b.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-042-37512b.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>JSON-LD Article 스키마·&lt;time&gt; 태그·HTTP Last-Modified·sameAs 프로퍼티로 저자·날짜·출처 신뢰 신호를 Google E-E-A-T와 AI 인용 기준에 맞게 구현하는 실무 체크리스트.</description></item><item><title>구조화 데이터 검증 도구 사용법</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-098-3b5f7e.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-098-3b5f7e.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>플랫폼·기술</category><pubDate>Mon, 08 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google Rich Results Test·Schema Markup Validator·Search Console 리치 결과 보고서를 활용해 JSON-LD 구조화 데이터 오류를 단계별로 진단·수정하고 리치 결과 적격성을 검증하는 실무 절차.</description></item><item><title>2026년 AI 검색 최적화, 무엇이 달라졌나</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-078-3bd551.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-078-3bd551.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>트렌드 해설</category><pubDate>Sun, 07 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>2026년 ChatGPT Search·Perplexity·AI Overviews의 RAG 인덱싱 구조 변화, llms.txt·AI 크롤러 접근 제어, JSON-LD 인용 신호, GEO 측정 기법까지 실무 적용 가이드.</description></item><item><title>전통 검색에서 답변 엔진으로: 검색의 패러다임 전환</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-008-954cd3.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-008-954cd3.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>기초 개념</category><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>역색인·BM25 기반 전통 검색 파이프라인과 RAG 기반 답변 엔진의 기술 구조 차이, 그리고 콘텐츠·robots.txt·llms.txt 구현 전략이 달라져야 하는 이유를 실무 관점에서 정리한다.</description></item><item><title>왜 SEO 1등이 AI 답변 1등이 아닐까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-005-95ee0b.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-005-95ee0b.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>기초 개념</category><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google PageRank 신호와 LLM RAG 파이프라인의 구조적 차이를 크롤러 허용 설정·임베딩 유사도·재랭킹 단계 관점에서 분석하고 AI 인용 최적화 구현 방법을 제시한다.</description></item><item><title>스타트업이 적은 예산으로 AI 검색을 잡는 법</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-059-0af537.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-059-0af537.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>업종별 가이드</category><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>ChatGPT Search·Perplexity·Google AI Overviews 인용 후보가 되는 robots.txt 분리·FAQPage JSON-LD·llms.txt 구현과 RAG 친화 콘텐츠 구조 전략 가이드.</description></item><item><title>전통 SEO 93점인데 AI 검색 54점인 사이트 분석</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-074-63baee.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-074-63baee.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>케이스·전략</category><pubDate>Wed, 03 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>전통 SEO 93점·AI 검색 54점 사이트의 기술 진단 — GPTBot 차단·JSON-LD 품질 부재·콘텐츠 밀도 격차 원인과 단계별 수정 구현.</description></item><item><title>네이버 AI 검색 최적화: 블로그·웹문서 동시 공략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-048-119cd5.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-048-119cd5.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>플랫폼별 전략</category><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Naver 큐: AI 검색이 블로그·웹문서를 처리하는 메커니즘, Yeti 크롤러·C-Rank·D.I.A+ 신호 구조, 구조화 데이터 구현으로 AI 인용 확률을 높이는 실전 이중 채널 전략.</description></item><item><title>검색·소셜 광고와 AEO를 함께 돌리는 풀퍼널 설계</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-066-daccce.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-066-daccce.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>측정·전환·매출</category><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>검색·소셜 광고 전환 신호를 AEO 콘텐츠 전략에 역주입하고, 광고 랜딩 페이지를 AI 인용 구조로 겸용하는 풀퍼널 통합 설계 실무 가이드.</description></item><item><title>LLM 검색엔진은 왜 출처를 4.3개만 인용할까: 연구 해설</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-022-4d69ef.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-022-4d69ef.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>논문·연구 분석</category><pubDate>Sun, 31 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>RAG 파이프라인이 응답당 4~5개 출처만 인용하는 기술적 원인을 재순위화 컷오프·컨텍스트 창 제약·어텐션 열화 관점에서 분석하고, llms.txt·JSON-LD 구현으로 인용 가시성을 높이는 방법을 실무 수준으로 정리한다.</description></item><item><title>AI 검색 광고는 어떻게 등장할까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-079-8844ff.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-079-8844ff.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>트렌드 해설</category><pubDate>Sat, 30 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>AI 검색 광고가 RAG 파이프라인·쿼리 분류 레이어에서 어떻게 삽입되는지, Google AIO·Perplexity 플랫폼별 메커니즘과 브랜드 노출 구현 전략을 실무 관점에서 해설.</description></item><item><title>구글 E-E-A-T가 AI 검색에서 더 중요해진 이유</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-017-2a2e8d.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-017-2a2e8d.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>구글·네이버 가이드 분석</category><pubDate>Tue, 26 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google AI Overviews RAG 파이프라인이 인용 소스를 선택하는 과정에서 E-E-A-T 신호가 작동하는 메커니즘과, 저자 자격증명 구조화 데이터 구현으로 AI 인용 가능성을 높이는 방법을 기술적으로 분석한다.</description></item><item><title>오래된 글을 AI 검색용으로 되살리는 리프레시 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-086-82043a.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-086-82043a.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 심화</category><pubDate>Wed, 20 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>크롤 신선도 신호·JSON-LD dateModified·sitemap lastmod 3계층 동기화까지 — 오래된 글을 AI 인용 후보로 복원하는 리프레시 구현과 측정 방법을 실무 기준으로 정리한다.</description></item><item><title>리뷰·후기를 AI 인용 자산으로 바꾸는 법</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-077-bc55d2.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-077-bc55d2.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>케이스·전략</category><pubDate>Sat, 16 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Review JSON-LD·AggregateRating 스키마·청킹 경계 설계로 UGC를 ChatGPT·Perplexity RAG 인용 자산으로 전환하는 실무 구현 가이드.</description></item><item><title>RAG는 어떻게 출처를 고르는가: 검색·랭킹 메커니즘</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-025-59a6e7.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-025-59a6e7.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>논문·연구 분석</category><pubDate>Mon, 11 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>RAG 파이프라인의 밀집 벡터 검색·BM25 희소 검색·교차 인코더 재순위화가 인용 출처를 결정하는 3중 필터 메커니즘과 AEO 실무 구현을 분석한다.</description></item><item><title>구조화 데이터, 구글은 정말 추천하지 않을까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-018-059d61.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-018-059d61.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>구글·네이버 가이드 분석</category><pubDate>Thu, 07 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google 공식 가이드라인상 구조화 데이터는 순위 신호가 아닌 Rich Results 자격 요건이다. 그러나 AI Overviews RAG 파이프라인에서는 엔티티 명확화 신호로 별도 작동하며, 구현 방식과 검증 절차를 SEO·AEO·GEO 맥락별로 분리해야 실무 적용</description></item><item><title>FAQPage·BreadcrumbList 스키마 실전 적용</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-039-ecbc2d.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-039-ecbc2d.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Wed, 06 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google Rich Results 파서와 AI 검색 엔진 RAG 파이프라인을 기준으로 FAQPage·BreadcrumbList JSON-LD를 정확하게 구현하고 Search Console·Rich Results Test로 검증하는 실무 체크리스트.</description></item><item><title>Perplexity·ChatGPT는 어떤 사이트를 신뢰할까: 인용 패턴 연구</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-024-66634c.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-024-66634c.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>논문·연구 분석</category><pubDate>Sun, 03 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Perplexity와 ChatGPT Search의 인용 도메인 선택 메커니즘—RAG 파이프라인 3단계를 분석하고 robots.txt·JSON-LD·llms.txt로 인용 가시성을 높이는 구현을 실무 수준으로 정리한다.</description></item><item><title>이커머스를 위한 AI 검색 최적화 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-050-fafe36.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-050-fafe36.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>업종별 가이드</category><pubDate>Tue, 28 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>이커머스 상품 페이지가 Google AI Overviews·Perplexity에 인용되는 조건 — Product/Offer JSON-LD 구현, 패싯 크롤 예산 통제, 대화형 쿼리 최적화 실전 가이드.</description></item><item><title>검색 트래픽 감소 시대의 콘텐츠 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-080-461fd7.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-080-461fd7.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>트렌드 해설</category><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>AI 검색 RAG 파이프라인이 클릭을 잠식하는 구조, GEO 인용 지표 전환, JSON-LD·robots.txt·llms.txt 설정까지 실무 적용 가이드.</description></item><item><title>AI 검색용 콘텐츠 재구성, 해야 할까 말아야 할까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-019-8db667.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-019-8db667.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>구글·네이버 가이드 분석</category><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Google AI Overviews·Perplexity의 RAG 파이프라인이 인용 청크를 선정하는 메커니즘을 분석하고, 콘텐츠 재구성의 실효 조건·구현 방법·측정 기준을 기술 실무 관점에서 정리한다.</description></item><item><title>FAQ 스키마, 5분 만에 적용하는 법</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-031-019f1d.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-031-019f1d.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Thu, 16 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>JSON-LD FAQPage 스키마를 5분 안에 적용하는 구현 절차와 Google Rich Results·AI 인용 메커니즘, 검증 도구 사용법을 실무 중심으로 정리한다.</description></item><item><title>성과형(rev-share) 마케팅 대행, 무엇을 합의해야 하나</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-063-4ed6f6.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-063-4ed6f6.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>측정·전환·매출</category><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>성과형 마케팅 대행 계약에서 수익 정의·어트리뷰션 모델·서버사이드 이벤트 스키마·감사 권한을 기술적으로 합의하는 실무 가이드.</description></item><item><title>교육·이러닝 브랜드의 AI 검색 노출 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-053-ac9f8a.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-053-ac9f8a.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>업종별 가이드</category><pubDate>Fri, 10 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>교육·이러닝 플랫폼이 Google AI Overviews·Perplexity 강좌 인용 후보가 되는 조건 — Course JSON-LD, FAQ 스키마, AI 크롤러 접근 제어 구현 가이드.</description></item><item><title>AI 검색 모니터링, 무엇을 얼마나 자주 봐야 하나</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-099-780f78.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-099-780f78.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>플랫폼·기술</category><pubDate>Sun, 05 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot 크롤러 로그 분석부터 LLM 인용 추적·JSON-LD 유효성 점검까지, AEO·GEO 모니터링 항목과 최적 주기를 구현 수준으로 정리한다.</description></item><item><title>측정 도구 vs 대행사, 무엇을 선택할까</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-069-63019a.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-069-63019a.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>선택·비교 가이드</category><pubDate>Thu, 02 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>GEO·AEO 성과 측정 도구와 전문 대행사의 기술적 역할 레이어 분리, 도입 시점 판단 기준, robots.txt·llms.txt 구현 체크리스트.</description></item><item><title>다국어 사이트의 AEO: hreflang과 콘텐츠 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-088-6c9e45.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-088-6c9e45.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 심화</category><pubDate>Sun, 29 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>hreflang 3계층 구현(HTML·HTTP·sitemap)과 JSON-LD inLanguage 병행 선언—AI 답변엔진이 다국어 인용 후보를 선택하는 메커니즘과 실무 적용 기준을 정리한다.</description></item><item><title>AI 검색 대시보드에서 꼭 봐야 할 지표 6가지</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-064-a4b800.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-064-a4b800.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>측정·전환·매출</category><pubDate>Sat, 21 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>ChatGPT Search·Perplexity·Google AIO 유입을 GA4 커스텀 채널·AI API 스캔·서버사이드 어트리뷰션으로 추적하는 AI 검색 대시보드 6대 핵심 지표 실무 구현 가이드.</description></item><item><title>AI 답변에 &#x27;인용&#x27;된다는 것의 진짜 의미</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-004-45e479.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-004-45e479.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>기초 개념</category><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>AI 인용은 URL 표시 이상의 기술 현상이다 — RAG 크롤·임베딩·재랭킹 세 단계에서 콘텐츠가 선택되는 메커니즘과 JSON-LD·robots.txt 실전 구현을 정리한다.</description></item><item><title>해외 진출 브랜드의 글로벌 AI 검색 전략</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-100-2369ee.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-100-2369ee.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>플랫폼·기술</category><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot이 다국어 콘텐츠를 색인·인용하는 메커니즘부터 hreflang·다국어 JSON-LD·지역별 llms.txt 구성까지, 해외 진출 브랜드의 글로벌 AI 검색 가시성 확보 실무 구현법.</description></item><item><title>네이버 AI 검색(큐:)에 잡히려면 무엇을 해야 하나</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-015-aec0c7.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-015-aec0c7.html</guid><dc:creator>이서연</dc:creator><category>구글·네이버 가이드 분석</category><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>네이버 큐:가 HyperCLOVA X 기반 RAG 파이프라인으로 콘텐츠를 선택하는 신호 구조와 플랫폼별 인용 최적화 구현 방법을 기술적으로 분석한다.</description></item><item><title>llms.txt 작성 예시와 템플릿</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-035-2af4ab.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-035-2af4ab.html</guid><dc:creator>정유진</dc:creator><category>실무 체크리스트</category><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>LLM 크롤러가 HTML 대신 마크다운 맵을 소비하는 메커니즘과, llms.txt·llms-full.txt 사양·실전 템플릿·배포 검증을 실무 체크리스트로 정리한다.</description></item><item><title>제조·B2B의 기술 콘텐츠 AEO</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-103-63c94e.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-103-63c94e.html</guid><dc:creator>김태오</dc:creator><category>업종 심화</category><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>산업 기기·부품·소재 기술 쿼리에서 AI 엔진 인용을 확보하는 구조화 데이터·콘텐츠 아키텍처 — JSON-LD 스펙 마크업부터 B2B 구매 단계별 쿼리 매핑까지 구현 실무.</description></item><item><title>Claude 답변에 인용되려면</title><link>https://citeon.cloud/blog/post-047-0fbef0.html</link><guid isPermaLink="true">https://citeon.cloud/blog/post-047-0fbef0.html</guid><dc:creator>박도현</dc:creator><category>플랫폼별 전략</category><pubDate>Sat, 28 Feb 2026 09:00:00 +0900</pubDate><description>Claude가 답변에 콘텐츠를 인용하는 두 경로(훈련 데이터·실시간 검색 툴)별 조건 — ClaudeBot robots.txt, llms.txt 구조, FAQPage JSON-LD, 직접 답변 밀도 구현 실전 가이드.</description></item></channel></rss>
