쿼리 팬아웃
한 줄 정의
AI 검색이 사용자의 한 질문을 여러 하위 질문으로 쪼개 동시에 검색·종합한 뒤 한 답변으로 묶어 주는 동작 방식입니다.
자세히 알아보기
Query Fan-Out은 AI 검색이 한 질문을 받았을 때 그대로 검색하지 않고, 내부적으로 여러 하위 질문으로 쪼개 동시에 검색하는 동작을 가리킵니다. 예를 들어 '국내 GEO 솔루션 추천'이라는 질문이 들어오면, '국내 GEO 솔루션 목록', '솔루션별 가격', '도입 사례', '경쟁 비교' 같은 하위 질문이 자동 생성됩니다.
마케터에게 의미가 있는 이유는 '한 키워드만 잡으면 노출된다'는 가정이 깨졌기 때문입니다. 사용자는 한 질문을 던졌지만 모델 안에서는 다섯 개 이상의 검색이 돌고, 우리 브랜드가 그 하위 질문 중 어느 한 곳에라도 들어가야 최종 답변에 등장할 가능성이 생깁니다.
Google AI Mode·AI Overview가 이 방식을 적극적으로 사용하는 것으로 알려져 있고, ChatGPT Search·Perplexity도 비슷한 방식의 분기를 쓰는 것으로 추정됩니다. 그래서 GEO 콘텐츠는 '메인 키워드 하나'가 아니라 '하위 질문군 전체'를 커버하는 형태로 짜는 게 안전합니다.
관련 용어
쿼리 분해
복합 질문을 더 작고 답하기 쉬운 하위 질문으로 잘라 처리하는 기법으로, AI 검색·LLM 추론이 광범위하게 활용합니다.
GEO·AEO쿼리 재작성
사용자가 입력한 질문을 검색·LLM이 더 잘 처리하도록 표현을 다듬어 다시 쓰는 단계로, AI 검색의 첫 번째 처리 과정에 해당합니다.
GEO·AEO구글 AI 모드
구글 검색 안에서 별도 탭처럼 동작하는 Gemini 기반 AI 검색 모드로, AI Overview를 풀스크린·대화형으로 확장한 표면입니다.
GEO·AEO답변 커버리지
사전 정의한 타깃 질문 세트 중 AI 답변에 우리 브랜드가 한 번이라도 등장한 질문 비율을 의미하는 지표입니다.
GEO·AEOGEO
ChatGPT·Perplexity 같은 생성형 AI 검색에서 브랜드가 인용되고 추천되도록 콘텐츠와 데이터를 최적화하는 작업입니다.
우리 브랜드는 AI 답변에 어떻게 등장하고 있을까요?
Villion은 ChatGPT·Perplexity·AI Overview에서 브랜드 인용 현황을 진단하고, 인용률과 언급 점유율을 끌어올리는 작업을 자동화합니다.
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