AI 가시성을 확보하고,
AI 유입을 매출까지 잇습니다

AI가 학습 가능한 '기반'부터 정비합니다

AI는 텍스트 양이 아니라 정리된 지식 구조와 출처를 우선합니다. AI 답변에 반복 포함되려면 먼저 이해 가능한 인프라가 필요합니다.

테크니컬 GEO/SEO가 어려운 대기업·글로벌 사이트는 워드프레스 기반 'AI 학습 허브'를 별도 구축하는 편이 효율적입니다.

• 웹사이트 IA 재설계 (질문·비교·판단 중심)
• 엔티티 설계 및 학습용 앵커 페이지 제작
• Technical GEO/SEO 진단·개선
• JSON-LD 스키마 마크업 (Organization·FAQ·Service 등)
• 크롤링·인덱싱·내부링크 최적화

AI가 '비교·추천'할 콘텐츠를 설계·제작합니다

콘텐츠는 유입용 글이 아니라 AI가 답변을 만들 때 참고하는 근거 데이터입니다. 전문 인터뷰와 리서치로 신뢰도를 누적합니다.

AI는 하나의 질문을 여러 세부 질문으로 쪼개(쿼리 팬아웃) 답변을 조립합니다. 그래서 다양한 질문을 폭넓게 다루려면 월 8~12건씩 콘텐츠를 꾸준히 쌓는 것을 권장합니다.

• 2시간 이상 킥오프 인터뷰로 제품·전략 학습
• SCI급·최상위 신뢰도 출처 기반 리서치
• 콘텐츠당 최소 3,000~4,000자 이상
• meta·heading·JSON-LD 스키마 코드 제공
• 인포그래픽·썸네일 디자인까지 턴키

외부 채널까지, AI 신뢰 신호를 확장합니다

AI는 언론·소셜미디어 등 외부 채널에서 교차 검증되는 정보를 더 신뢰합니다. 외부 채널은 바이럴이 아니라 추천 신뢰도를 형성하는 검증 레이어입니다.

• 위키·지식형 문서 (엔티티 학습 재료)
• 언론·PR (사실 기반 공신력 신호)
• UGC·커뮤니티 (실제 사용자 콘텐츠)
• 버티컬 플랫폼·리뷰 (최종 후보 선정 근거)

AI 추천 '이후'를 설계합니다

고객이 도착한 랜딩 페이지가 AI가 만든 추천 맥락과 어긋나면 고객은 그대로 이탈합니다. AI 가시성은 실제 전환(구매·문의)으로 이어질 때 비로소 의미를 갖습니다.

• GA·에이스카운터 등 GEO 유입 트래킹 설정
• AI가 사용한 비교 기준을 랜딩 상단에서 재정리
• '왜 추천되었는지' 근거를 구조화
• 질문 → 솔루션 → CTA 동선 설계
• 구매·문의·데모 요청으로 자연스럽게 연결

AI 가시성은 '측정 가능한 점유율'입니다

측정 데이터는 다음 실행을 결정하는 근거입니다. 측정·분석·개선·재설계 루프가 반복돼야 점유율이 축적됩니다.

• AI 답변 내 브랜드 언급률
• 질문군별 비교 포함률
• 추천 단계 후보 포함 확률
• 포지셔닝 변화·질문 커버리지 확장
• 경쟁 브랜드 대비 AI Share of Voice

측정·분석은 자체 AI Citation 분석 플랫폼 SOHA로 수행하고 대시보드로 제공합니다. SOHA 둘러보기 ↗