백링크 0 도메인이 LLM 답변에 인용되기까지 — 6개월 GEO 실험

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 30개

LLM: 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.

3 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 — 글 누적 (Q2)

15+ 글이 vertical 한 토픽 으로 누적. 내부 링크 풍부. 토픽 클러스터링 신호 강화. 그 사이 글이 커뮤니티에서 인용되며 백링크도 0 에서 세 자릿수로 자연 성장.

LLM 이 우리 도메인을 토픽 권위 로 인식 시작. 1% → 9%.

무엇이 효과 있었나

명확히 효과 있었던 것 (영향 큰 순):

1. 고유 용어 생산 (Execution Layer 등) — LLM 이 우리 용어 를 검색하면 우리 도메인 만 나옴
2. 고유 수치 / 1차 경험 — 11일 stale CVE 미러 같은 우리만의 데이터
3. 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 = 가능하다. 인프라는 전제 조건일 뿐, 결과를 만드는 건 콘텐츠 깊이와 누적이다.

인프라만으로는 0%. 깊이 있는 첫 5편에서 1%. 15편 이상 쌓이고 나서야 9%.

12개월 예상

Q3 ~ Q4 의 예측 — 15~25%. 콘텐츠 누적 + 도메인 권위 자연 성장 의 합. 측정 후 재발행 예정.

백링크 0 인 새 도메인이 LLM 에 인용되려면 뭘 해야 하나

백링크 0 인 새 도메인도 6개월 안에 LLM 답변 인용률 9% 까지 갈 수 있다 — 단, 위 3 단계 (인프라 → 콘텐츠 → 누적) 를 순서대로 전부 밟아야 한다. LLM 답변 인용 을 목표로 새 도메인을 만드는 마케팅 / 콘텐츠 리드라면 이것부터 — 1번 (인프라) 만 박고 끝나면 영원히 0%. 인용을 만드는 건 결국 콘텐츠 깊이와 누적이다.