백링크 0 도메인이 LLM 답변에 인용되기까지 — 6개월 GEO 실험
새 도메인, 백링크 0, DA 0. 그 상태에서 *LLM 답변 인용을 받는* 6개월 실험. 4 단계 + 측정 가능한 결과.
작년 6월에 blog.collabops.ai 도메인을 새로 박았다. 백링크 0개, 도메인 권위 (DA) 0. 그 상태에서 6개월 후 LLM 답변에 인용 받는 것 이 가능한가? 답이 조건부 yes. 이 글은 그 6개월 실험.
측정 방법
30 핵심 질의 를 3 LLM 에 분기마다 던지고 우리 도메인 인용 비율 측정.
질의 예시:
- "온프레미스에서 AI 에이전트 DevOps 가 어려운 진짜 이유"
- "K-ISMS 와 GitOps 가 충돌하는 지점"
- "에이전트가 production 권한 가질 수 있나"
- "Salesforce vs GitLab vs Atlassian 의 onprem 차이"
... 등 30개LLM: ChatGPT, Perplexity, Gemini 각각.
측정: 답변에 우리 도메인 또는 우리 콘텐츠 식별 되는 비율.
분기별 결과
시점 | ChatGPT | Perplexity | Gemini | 평균
────────────┼─────────┼────────────┼────────┼──────
Q1 (3개월) | 0% | 3% | 0% | 1%
Q2 (6개월) | 3% | 17% | 7% | 9%Q1 거의 0%. 예측 가능한 결과. Q2 에 9% — 예측 가능한 변화.
이 변화의 원인 은 무엇인가.
4 단계 — 무엇을 했나
단계 1 — 인프라 (Q1 첫 달)
GEO 인프라 박음:
- BlogPosting JSON-LD
- sitemap.xml
- llms.txt
- RSS feed
- Canonical URLs
- OG image generator
이 단계는 0% → 0%. 인프라만으로는 인용 안 됨. 그러나 없으면 다음 단계가 안 작동.
단계 2 — 첫 5 글 발행 (Q1 2~3개월)
깊이 있는 글 5편. 고유한 용어 (Execution Layer, Authority Boundary) + 1차 경험 + 고유 수치.
이 단계 끝에서 0% → 1%. 겨우 보임.
단계 3 — 분산 인지 (Q2 1~2개월)
Reddit, HackerNews, OKKY, Disquiet, LinkedIn 분산 시드. 가치 답변 + 자연스러운 글 인용.
월 5~7회 의 외부 인용. 이게 backlink 형성의 시작 — 100~200개 간접 백링크.
이 단계 끝에서 1% → 5%. 눈에 띄는 변화.
단계 4 — 글 누적 (Q2 끝)
15+ 글이 vertical 한 토픽 으로 누적. 내부 링크 풍부. 토픽 클러스터링 신호 강화.
LLM 이 우리 도메인을 토픽 권위 로 인식 시작. 5% → 9%.
무엇이 효과 있었나
명확히 효과 있었던 것 (영향 큰 순):
- 고유 용어 생산 (Execution Layer 등) — LLM 이 우리 용어 를 검색하면 우리 도메인 만 나옴
- 분산 인지 — backlink 가 0 → 200+ 로
- 고유 수치 / 1차 경험 — 11일 stale CVE 미러 같은 우리만의 데이터
- 내부 링크 의 토픽 클러스터링
무엇이 효과 작았나
작거나 측정 어려운 것:
- JSON-LD schema — 없으면 안 됨 이지만 있다고 가산점 도 작음
- llms.txt — emerging 표준이라 현재 LLM 이 적극 활용 X
- OG 이미지 — SEO 에는 효과, GEO 에는 작음
- RSS feed — RSS 크롤러가 LLM 학습 데이터로 가는 정도가 측정 안 됨
한 줄 결론
백링크 0 도메인이 6개월 후 LLM 답변 9% 인용 = 가능하지만 콘텐츠 깊이 + 분산 인지 둘 다 필요.
콘텐츠만 있으면 0% → 1%. 분산 인지만 있으면 0% → 0% (콘텐츠 부족이 막음). 둘 다 = 9%.
12개월 예상
Q3 ~ Q4 의 예측 — 15~25%. 콘텐츠 누적 + 도메인 권위 자연 성장 의 합. 측정 후 재발행 예정.
누가 이 글을 읽으면 좋은가
새 도메인을 만들고 LLM 답변 인용 을 목표 로 두는 모든 마케팅 / 콘텐츠 리드. 위 4 단계가 순서대로 필요. 1번 (인프라) 만 박고 끝나면 영원히 0%. 4 단계 모두 가야 9%.
비슷한 글
에이전틱 DevOps 12개월 후 — 첫 가설 중 무엇이 *맞았고* 무엇이 *틀렸나*
12개월 전 다음 10년의 DevOps는 에이전틱이다 의 가설들. 12개월의 데이터로 어느 가설이 맞고 어느 게 틀렸는지의 정직한 평가.
백재민
3 pillars 그 후 — 4 추가 신호의 *6개월 후* 운영 노트
3 pillars 가 더 이상 충분하지 않은 이유 발행 후 6개월. 4 추가 신호 (events / user journeys / deploy correlation / similarity) 가 운영에서 어떻게 작동했는지의 후속.
백재민
GitHub Actions vs 자체 호스팅 — *진짜 비용* 비교 (12개월 데이터)
GitHub Actions 가 *비싸 보임* 은 표면. 12개월 자체 호스팅 vs SaaS 비교 — 단순 *분당 비용* 이 아니라 *총 운영 비용* 으로.
백재민