전략부터 실행까지,
전부 턴키로 대행합니다

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 20~50건 이상, 6개월 이상 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 ↗