ChatGPT가
Claude가
Gemini가
Perplexity가
NAVER AI가
당신의 브랜드를 인용하도록
진단하고, 컨설팅하고, 성과를 만듭니다.
고객이 ChatGPT·Gemini·NAVER AI에게 묻는 순간, 답변 속에 우리 브랜드가 나오게. SEO·GEO 컨설팅이 측정부터 인용까지 함께합니다.
ChatGPT|
Claude|
Gemini|
Perplexity|
NAVER AI
01 WHY GEO
검색의 시대에서,
답변의 시대로.
소비자는 이제 링크를 비교하지 않고 AI가 정리해 준 한 번의 답변을 읽습니다. 그 답변 속에 이름이 없으면 비교의 무대에도 오르지 못합니다. GEO(생성형 엔진 최적화)는 AI가 브랜드를 믿을 수 있는 정보원으로 인용하도록 정보를 갖추는 일입니다.
| 전통적 SEO | GEO · 생성형 엔진 최적화 | |
|---|---|---|
| 핵심 목표 | 검색 결과 상단 랭킹 | AI 답변 속 브랜드 언급·인용 |
| 노출 형태 | 링크와 요약 문장 | 서술형 답변 안의 추천과 출처 |
| 최적화 대상 | 검색엔진 알고리즘 | 대형언어모델과 검색 연동 AI |
| 소비자 경험 | 직접 비교하고 선택 | AI가 정리한 브랜드를 먼저 신뢰 |
FROM SEO TO GEO
SEO를 버리지 말고, GEO로 넓히세요.
검색 가시성을 AI 답변의 가시성으로 확장하는 일입니다. SEO의 토대 위에 AI가 이해하고 인용할 근거를 더합니다.
- SEO — 검색결과에 발견되도록 최적화
- GEO — AI 답변에 이해·언급·인용될 가능성 개선
GEO가 추가로 보는 것
크롤링·색인·양질의 유용한 콘텐츠라는 SEO의 토대는 그대로 두고, 아래 관점을 더합니다.
- 질문 의도와 맥락에 맞는 답
- 출처와 정보의 일관성
- AI가 읽기 쉬운 구조와 근거 표기
AI EVOLUTION
규칙을 따르던 기계에서, 스스로 일하는 동료로. AGI·ASI는 아직 도달하지 않은 전망 단계이며, 연도는 대표적 전환점 기준입니다.
02 SERVICES
SEO와 GEO,
함께 설계합니다.
검색에서 찾히고 AI 답변에서 언급되는 두 가지를 하나의 흐름으로. 베이비뉴스의 전문 미디어 근거가 그 중심에 있습니다.
SEO·GEO 정밀 진단
사이트와 AI 답변 속 현재 위치를 숫자로 확인합니다.
- 기술 SEO·성능·구조화 데이터 점검
- 5개 AI 답변 속 브랜드 언급 순위
- 경쟁 브랜드와의 격차 분석
질문 설계·콘텐츠
소비자가 AI에게 묻는 질문에 답이 되는 콘텐츠를 만듭니다.
- 소비자 질문 100개 설계
- Q&A·FAQ·가이드 월 10건
- 전문가 감수와 근거 표기
인용 출처 확보
AI가 믿는 근거 자료를 베이비뉴스와 함께 쌓습니다.
- 보도자료·기획기사 발행
- 육아 전문 미디어 확산
- 공식 사이트·출처 연결
월간 AI 지수 관리
매달 같은 질문으로 변화를 측정해 보고합니다.
- AI 인용 지수 월간 리포트
- 카테고리별 순위 추적
- 개선 과제 업데이트
03 TRUSTED SOURCES
AI가 신뢰하는
기관과 단체.
AI는 답변을 만들 때 출처의 신뢰도를 함께 따집니다. 정부와 공공기관, 학교와 연구기관, 언론사처럼 책임 있는 기관의 자료는 근거로 쓰이기 쉽습니다. 브랜드의 정보가 이런 신뢰 출처와 이어질수록 AI 답변에서 더 믿을 수 있는 정보로 다뤄집니다.
정부·공공기관
정책·제도·통계·안전 기준처럼 공식 근거가 필요한 질문에서 가장 먼저 참고되는 출처입니다.
- AI가 보는 것
- 공식 발표, 법령·고시, 인증·안전 정보
- 브랜드가 할 일
- 인증·검사 결과와 정책 근거를 정확히 표기하고 공식 자료와 연결
학교·연구기관
대학과 연구소, 전문 학회의 연구·감수는 정보의 깊이와 객관성을 높이는 근거가 됩니다.
- AI가 보는 것
- 논문·연구 자료, 전문가 감수, 기관 소속 표기
- 브랜드가 할 일
- 전문가 감수와 연구 근거를 콘텐츠에 명시하고 기관과의 협업을 기록
언론사
취재와 편집을 거친 기사는 사실 확인된 정보로 인용되며, 브랜드 이야기를 넓게 확산합니다.
- AI가 보는 것
- 보도 기사, 전문 미디어, 인용되는 매체의 일관된 주제
- 브랜드가 할 일
- 베이비뉴스 보도자료·기획기사로 공식 근거를 쌓고 Q&A·제품 정보와 연결
※ AI 서비스마다 출처를 고르는 방식은 다르며 인용을 보장하지 않습니다. 정부·학교 등과의 협업과 인증은 실제로 확인된 사실만 사용합니다.
04 PROCESS
진단에서 측정까지,
네 걸음.
GEO 365 프로그램은 1년 단위로 같은 흐름을 반복하며 성과를 쌓습니다.
진단
사이트·AI 노출·경쟁사 분석, GEO 점수 산출
전략
핵심 질문·키워드·콘텐츠·기술 개선 과제 수립
실행
기사·전문 콘텐츠·사이트 구조 개선과 확산
측정
월별 AI 지수 측정, 보고, 다음 개선 컨설팅
05 MEASUREMENT
무엇을 어떻게
측정하는가.
노출·인용·정확도·유입을 함께 봅니다. 플랫폼마다 제공하는 지표와 추적 가능한 범위가 다르기 때문에, 우리는 같은 질문을 반복해서 묻는 방식으로 일관되게 측정합니다.
성과를 보는 다섯 가지 지표
- AI 브랜드 언급고정 질문 세트에서 자사가 언급되는 비율
- 출처 인용공식 정보와 제3자 콘텐츠가 인용되는 빈도
- 정보 정확도사양·주의사항·가격에 대한 오류 비율
- 유입·전환추적 가능한 AI 추천 경로의 방문과 행동
- 검색 가시성검색 노출·CTR 등 기존 지표와 연동
SEO·GEO 진단 평가 기준 · 100점 만점
| 진단 항목 | 주요 분석 내용 | 배점 |
|---|---|---|
| AI 브랜드 노출도 | ChatGPT·Gemini·Perplexity 등에서 브랜드 언급 여부 | 25점 |
| AI 추천 경쟁력 | 제품 추천 질문에서 경쟁사 대비 등장 빈도 | 20점 |
| 콘텐츠 인용도 | 기업 사이트·기사·연구자료 등의 출처 인용 | 20점 |
| 정보 신뢰성 | 전문가 근거, 인증, 출처, 정보 정확성 | 15점 |
| AI 정보 접근성 | 검색 접근성, 페이지 구조, 제품정보 체계 | 10점 |
| 콘텐츠 경쟁력 | 고객 질문과 연결된 정보의 충실도·최신성 | 10점 |
| 합계 · 베이비뉴스 GEO 종합지수 | 100점 | |
06 AI TEAM
AI 팀장 8명이
함께 일합니다.
BABYNEWS AI LAB AI AGENT를 소개합니다. 사람이 방향을 정하고, SEO 팀장과 GEO 팀장을 중심으로 AI 팀장들이 컨설팅 업무를 나눠 맡습니다. 진단·질문·인용·콘텐츠·근거·화면까지 각자의 영역을 동시에 점검하고, 리포트 팀장이 결과를 모아 리포트로 만들고 최종 검수합니다.
리포트 팀장총괄·리포트컨설팅 총괄 · 에이전트 결과를 모아 진단 리포트 작성과 최종 검수
조검색 팀장SEOSEO 팀장 · 검색 가시성·기술 SEO 점검과 네이버·구글 검색량·경쟁 키워드 분석
선노출 팀장GEOGEO 팀장 · AI 답변 노출 설계, AI 수집기 접근·구조화 데이터 점검
왕인용 팀장인용AI 답변의 인용 출처 추적·분석, 인용될 근거 자료 확보
고질문 팀장질문·콘텐츠고객이 AI에 묻는 질문 발굴과 Q&A·FAQ 콘텐츠 설계
공유미 팀장보도·확산보도자료·기획기사 기획과 SNS 확산, 외부 언급 점검
김근거 팀장근거수치·출처·최신성 검증, 전문가 감수 연결
세련미 팀장화면PC·모바일 화면 구조·가독성 개선과 리포트 시각화
카드 우측 하단의 로고는 각 팀장이 쓰는 AI입니다. ChatGPT(OpenAI) · Claude(Anthropic) · Gemini(Google) · Perplexity.
08 GLOSSARY
AI 용어 정리
AI 기초부터 GEO·SEO, LLM·RAG·MCP까지 42개 용어를 편별로 길고 쉽게 풀었습니다. 용어를 누르면 자세한 설명이 열립니다.
인공지능 (AI)Artificial Intelligence사람처럼 배우고 판단하는 기계의 총칭
뜻
인공지능은 사람이 하는 사고와 판단, 언어 이해, 이미지 인식 같은 일을 컴퓨터가 수행하도록 만든 기술을 통틀어 부르는 말입니다. 아주 넓은 우산 같은 단어여서, 규칙을 미리 입력해 둔 단순한 프로그램부터 스스로 패턴을 배우는 최신 모델까지 모두 이 안에 들어갑니다. 요즘 뉴스에서 말하는 AI는 대부분 방대한 데이터를 학습해 글과 그림을 만들어 내는 생성형 AI를 가리킵니다.
쉬운 비유
인공지능이 "자동차"라면, 머신러닝과 딥러닝은 "엔진의 종류"이고, ChatGPT 같은 서비스는 "완성된 차종"에 해당합니다. 차를 몰기 위해 엔진을 직접 만들 필요는 없지만, 종류를 알면 선택이 쉬워집니다.
왜 중요할까요
소비자와 고객이 정보를 찾는 방식이 검색창에서 AI 대화창으로 옮겨 가고 있습니다. 같은 질문이라도 AI는 링크 목록이 아니라 정리된 답변 하나를 줍니다. 그래서 브랜드는 "링크로 클릭받는 것"을 넘어 "답변 속에 정확히 등장하는 것"을 신경 써야 합니다.
브랜드·사업에서는
고객센터 응대, 보도자료 초안, 카드뉴스 기획, 사이트 진단처럼 반복되는 업무에 AI를 붙이면 속도가 크게 달라집니다. 다만 결과물을 그대로 내보내기보다 사람이 사실과 어조를 확인하는 흐름이 필수입니다.
주의할 점
AI는 언제나 정답을 주는 도구가 아닙니다. 그럴듯한 오답을 낼 수 있고, 학습한 시점 이후의 정보는 모를 수 있습니다. 숫자, 날짜, 출처는 반드시 사람이 다시 확인해야 합니다.
지금 할 일
- 우리 회사에서 하루에 반복되는 업무 5가지 적어 보기
- ChatGPT·Gemini에 우리 브랜드를 직접 물어보고 답변 저장하기
머신러닝Machine Learning규칙을 외우지 않고 데이터에서 배우는 방식
뜻
머신러닝은 사람이 규칙을 하나하나 입력하는 대신, 많은 예시 데이터를 보여 주고 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아내게 하는 방법입니다. 스팸 메일 분류, 상품 추천, 사기 거래 탐지가 대표적인 활용입니다. 예시가 많고 정확할수록 판단의 질이 좋아집니다.
쉬운 비유
아이에게 "고양이 사진"을 수천 장 보여 주면 설명하지 않아도 고양이를 알아보게 되는 것과 비슷합니다. 규칙(귀가 뾰족하고…)을 가르치지 않고 경험으로 배우는 방식입니다.
왜 중요할까요
오늘의 AI는 대부분 머신러닝 위에 만들어졌습니다. 어떤 데이터로 배웠는지가 곧 AI의 지식과 편향을 결정합니다. 그래서 AI가 우리 브랜드를 어떻게 설명하는지는 공개된 정보의 질과 양에 크게 좌우됩니다.
브랜드·사업에서는
고객 문의 분류, 리뷰 감정 분석, 재구매 예측처럼 데이터가 쌓여 있는 업무에서 효과를 냅니다. 처음부터 거창한 모델을 만들기보다 이미 있는 서비스를 활용하는 편이 비용과 속도 면에서 유리합니다.
주의할 점
데이터가 적거나 치우쳐 있으면 결과도 치우칩니다. 개인정보가 섞인 데이터는 학습과 활용 전에 반드시 정리해야 합니다.
지금 할 일
- 우리가 모아 둔 데이터(문의, 리뷰, 주문)의 종류 정리하기
- 개인정보가 포함된 항목 따로 표시하기
딥러닝Deep Learning사람의 신경망을 본뜬 깊은 학습 방식
뜻
딥러닝은 머신러닝의 한 갈래로, 여러 겹으로 쌓은 인공 신경망을 사용해 아주 복잡한 패턴을 배우는 방법입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 번역, 그리고 오늘의 대화형 AI가 모두 딥러닝 기술 위에 서 있습니다. 층이 깊을수록 더 추상적인 특징을 잡아낼 수 있지만, 그만큼 많은 데이터와 계산 자원이 필요합니다.
쉬운 비유
사진 속 고양이를 알아보는 과정을 떠올려 보세요. 첫 층은 선과 모서리를, 다음 층은 눈과 귀 모양을, 마지막 층은 "고양이"라는 판단을 합니다. 층이 쌓일수록 점점 큰 그림을 보는 구조입니다.
왜 중요할까요
딥러닝 덕분에 AI가 글을 이해하고 만들어 내는 수준이 크게 올랐습니다. 우리가 쓰는 대부분의 생성형 AI 서비스는 이 기술을 바탕으로 합니다.
브랜드·사업에서는
일반 기업이 딥러닝 모델을 직접 만들 일은 드뭅니다. 대신 이미 만들어진 모델을 서비스로 가져다 쓰고, 우리 자료를 연결하는 방식이 현실적입니다.
주의할 점
대규모 학습에는 막대한 비용이 듭니다. 직접 만들기 전에 기존 서비스와 연결 방식을 먼저 검토하세요.
지금 할 일
- 직접 개발이 필요한지, 기존 서비스 활용으로 충분한지 구분하기
생성형 AIGenerative AI글·그림·소리를 새로 만들어 내는 AI
뜻
생성형 AI는 학습한 내용을 바탕으로 새로운 글, 이미지, 음성, 영상, 코드를 만들어 내는 AI를 말합니다. 질문에 답하는 챗봇, 그림을 그려 주는 이미지 생성기, 회의록을 요약해 주는 도구가 모두 여기에 속합니다. 기존 AI가 분류하고 예측하는 데 강했다면, 생성형 AI는 "결과물을 만든다"는 점이 다릅니다.
쉬운 비유
예전 AI가 도서관 사서처럼 책을 찾아 주었다면, 생성형 AI는 책을 읽고 요약 보고서까지 써 주는 비서에 가깝습니다.
왜 중요할까요
고객이 구매 전에 정보를 모으는 방식이 바뀌었습니다. "추천해 줘", "비교해 줘" 같은 질문에 AI가 하나의 답을 만들어 주기 때문에, 그 답에 이름이 오르지 못하면 비교 단계에서 빠집니다.
브랜드·사업에서는
보도자료 초안, FAQ, 카드뉴스, 제품 소개 문구, 영상 대본 작성에 쓸 수 있습니다. 사실 확인과 전문가 감수를 거치면 제작 속도와 일관성을 함께 얻을 수 있습니다.
주의할 점
생성된 결과가 사실이라는 보장은 없습니다. 저작권과 초상권이 걸린 소재는 조심해야 하고, 광고성 콘텐츠는 광고임을 분명히 표시해야 합니다.
지금 할 일
- AI로 만든 결과물을 게시 전에 누가 확인할지 정하기
- 사용 가능한 이미지·문구 출처 기준 만들기
LLM (대규모 언어 모델)Large Language Model방대한 글을 읽고 배운 언어 모델
뜻
LLM은 인터넷의 글, 책, 문서 같은 방대한 텍스트를 학습해, 앞에 나온 말을 보고 다음에 올 말을 예측하며 문장을 만들어 내는 모델입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대화형 서비스의 핵심 엔진입니다. 단어 사이의 관계와 문맥을 통계적으로 파악하기 때문에 번역, 요약, 질의응답, 글쓰기를 하나의 모델로 처리할 수 있습니다.
쉬운 비유
책을 수천만 권 읽은 사람이 "다음 문장은 이렇게 이어지겠지"를 아주 잘 맞히는 모습을 상상해 보세요. 그 능력으로 질문에 이어질 가장 그럴듯한 답을 만들어 냅니다.
왜 중요할까요
LLM은 학습이 끝난 시점까지의 지식을 갖고 있고, 모르는 것도 자신 있게 말할 수 있습니다. 그래서 브랜드의 가격, 사양, 정책 같은 정보가 정확하게 공개되어 있지 않으면 부정확하게 설명될 위험이 있습니다.
브랜드·사업에서는
고객 응대 챗봇, 사내 문서 검색, 보도자료 작성 보조 등 거의 모든 텍스트 업무에 쓰입니다. 우리 자료를 연결하는 RAG 방식과 함께 쓰면 정확도가 크게 올라갑니다.
주의할 점
서비스마다 학습 자료와 답변 방식이 달라 같은 질문에도 답이 다릅니다. 한 서비스의 결과만 보고 판단하지 말고 여러 AI에서 확인하세요.
지금 할 일
- 주요 AI 3~5곳에 같은 질문을 던져 답 비교하기
- 틀린 정보가 있으면 공식 페이지에 정확한 정보 보강하기
파운데이션 모델Foundation Model여러 일에 두루 쓰이는 기본 모델
뜻
파운데이션 모델은 한 가지 일만을 위해 만든 모델이 아니라, 아주 넓은 데이터로 미리 학습해 두고 번역, 요약, 분류, 질의응답 같은 여러 일에 두루 쓸 수 있게 만든 기본 모델을 뜻합니다. 대형 언어 모델이 대표적이며, 이미지와 음성을 함께 다루는 모델도 포함됩니다. 이 위에 업무별 기능을 얹어 서비스를 만듭니다.
쉬운 비유
요리를 배운 조리사가 한식, 양식, 디저트를 모두 어느 정도 해내는 것과 비슷합니다. 기본기가 탄탄해서 새로운 메뉴를 요청해도 금방 익힙니다.
왜 중요할까요
오늘의 AI 서비스 대부분은 소수의 파운데이션 모델을 기반으로 합니다. 이 모델들이 읽는 공개 정보가 곧 시장에 퍼지는 브랜드 설명의 바탕이 됩니다.
브랜드·사업에서는
새 업무에 AI를 쓰고 싶을 때 모델을 처음부터 만들 필요 없이, 기본 모델에 우리 자료와 지시를 더하는 방식으로 시작할 수 있습니다.
주의할 점
모델마다 강점과 약점, 비용, 데이터 정책이 다릅니다. 민감한 자료를 넣기 전에 서비스의 데이터 보관·학습 활용 정책을 꼭 확인해야 합니다.
지금 할 일
- 사용 중인 AI 서비스의 데이터 이용 정책 확인하기
트랜스포머Transformer문맥을 한꺼번에 보는 AI 구조
뜻
트랜스포머는 2017년 구글 연구진이 발표한 논문을 통해 알려진 신경망 구조입니다. 문장 안의 모든 단어가 서로 얼마나 관련 있는지를 한꺼번에 계산하는 "어텐션" 방식을 써서, 긴 문맥을 잘 파악합니다. 오늘의 거의 모든 대형 언어 모델이 이 구조를 바탕으로 합니다.
쉬운 비유
긴 문장을 읽을 때 "그것"이 앞의 어떤 말을 가리키는지 한눈에 연결해 읽는 능력이라고 생각하시면 됩니다. 앞뒤를 오가며 의미를 잇는 힘이 큽니다.
왜 중요할까요
트랜스포머 덕분에 AI가 긴 글의 흐름을 파악하고 일관된 답을 만들 수 있게 되었습니다. 우리가 AI에게 긴 자료를 주고 요약을 맡길 수 있는 이유이기도 합니다.
브랜드·사업에서는
기술 자체를 직접 다룰 일은 드물지만, 용어의 의미를 알면 AI 서비스의 소개 자료나 기술 기사를 읽을 때 이해가 빨라집니다.
주의할 점
구조의 이름만으로 성능이나 신뢰성을 판단할 수는 없습니다. 같은 구조라도 학습 자료와 설계에 따라 결과가 크게 다릅니다.
지금 할 일
- 기술 뉴스에서 자주 나오는 용어 5개 메모해 두기
파라미터ParameterAI가 학습으로 조정하는 수많은 숫자
뜻
파라미터는 AI 모델 안에서 학습 과정을 통해 값이 조정되는 수많은 숫자를 말합니다. 모델이 "지식과 판단 습관"을 저장하는 방식이 바로 이 숫자들의 조합입니다. 일반적으로 파라미터가 많을수록 표현력이 커지지만, 계산 비용도 함께 늘어납니다. 숫자가 많다고 해서 언제나 더 좋은 답이 나오는 것은 아닙니다.
쉬운 비유
라디오의 수많은 다이얼을 하나하나 맞춰서 가장 선명한 소리를 내는 과정과 같습니다. 학습은 이 다이얼을 맞추는 일입니다.
왜 중요할까요
AI 서비스를 비교할 때 파라미터 수가 자주 언급되지만, 실제 업무 품질은 학습 자료, 조정 방식, 연결된 도구에 더 크게 좌우됩니다.
브랜드·사업에서는
도입 단계에서는 "파라미터 수"보다 우리 업무에서 실제로 쓸 만한 정확도, 속도, 비용, 보안을 비교하는 편이 현명합니다.
주의할 점
공개되지 않은 수치를 근거로 성능을 단정하지 마세요. 직접 시험해 보는 것이 가장 정확합니다.
지금 할 일
- 업무 예시 질문 10개로 AI 서비스를 직접 비교해 보기
학습과 추론Training · Inference배우는 단계와 답하는 단계
뜻
학습(훈련)은 모델이 대량의 데이터를 보며 파라미터를 조정하는 단계이고, 추론은 이미 학습된 모델이 우리의 질문을 받아 답을 만들어 내는 단계입니다. 우리가 ChatGPT에 질문하는 순간은 모두 추론입니다. 학습에는 막대한 시간과 자원이 들지만, 추론은 질문할 때마다 비용이 발생합니다.
쉬운 비유
학습은 학생이 몇 년 동안 공부하는 시간이고, 추론은 시험장에서 문제를 푸는 시간입니다. 공부는 한 번에 크게, 시험은 매번 새롭게 치르는 셈입니다.
왜 중요할까요
추론 시점에 모델이 웹을 검색하도록 연결하면 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 반대로 연결이 없으면 학습 시점의 지식에 갇힙니다. 같은 AI라도 검색 기능이 켜졌는지에 따라 답이 달라지는 이유입니다.
브랜드·사업에서는
AI 서비스 비용은 대체로 추론 사용량(질문과 답변의 길이)에 따라 정해집니다. 업무에 붙일 때 사용량을 미리 가늠해 두면 예산 관리가 쉬워집니다.
주의할 점
학습이 끝난 모델은 새 정보를 스스로 배우지 않습니다. 최신 정보가 필요하면 검색 연결이나 자료 제공이 필요합니다.
지금 할 일
- AI 서비스를 쓸 때 웹 검색 기능이 켜져 있는지 확인하기
챗봇Chatbot대화로 응답하는 프로그램
뜻
챗봇은 사용자의 질문에 대화 형식으로 답하는 프로그램입니다. 예전에는 정해진 시나리오에 따라 보기를 고르게 하는 방식이 많았지만, 요즘은 대형 언어 모델을 연결해 자유로운 질문에도 답하는 챗봇이 늘고 있습니다. 상담, 예약, 안내, 추천 등 다양한 접점에서 쓰입니다.
쉬운 비유
매장 입구의 안내 직원이 24시간 쉬지 않고 질문을 받는 모습과 비슷합니다. 단, 직원이 모르는 것을 모른다고 말하는지가 품질을 가릅니다.
왜 중요할까요
고객이 가장 먼저 만나는 접점이 사람이 아니라 챗봇인 경우가 늘고 있습니다. 챗봇이 쓰는 자료가 부정확하면 그 오류가 고객에게 그대로 전달됩니다.
브랜드·사업에서는
자주 묻는 질문, 제품 정보, 배송·환불 정책을 정확히 정리해 연결하면 응대 시간이 줄고 일관성이 높아집니다.
주의할 점
의료·법률·금융처럼 책임이 큰 영역은 챗봇이 단정적으로 답하지 않도록 범위와 연결 절차를 정해야 합니다.
지금 할 일
- FAQ 20개를 정리해 챗봇 자료로 쓸 수 있게 만들기
- 답할 수 없는 질문은 상담원에게 연결하는 규칙 정하기
AGI와 좁은 AIAGI · Narrow AI한 가지를 잘하는 AI와 두루 잘하는 AI
뜻
좁은 AI는 이미지 분류, 번역, 추천처럼 정해진 한 가지 일을 잘하도록 만든 AI이고, AGI(범용 인공지능)는 사람처럼 거의 모든 지적 작업을 두루 해내는 가상의 AI를 가리키는 말입니다. 현재 우리가 쓰는 서비스는 아직 AGI가 아니며, 이 용어가 실제로 도달했는지에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 나뉩니다.
쉬운 비유
좁은 AI가 한 종목의 선수라면, AGI는 모든 종목에서 금메달을 따는 만능 선수를 상상하는 개념입니다.
왜 중요할까요
뉴스에서 "AGI가 곧 온다"는 식의 표현을 볼 때, 정의가 사람마다 다르다는 점을 알면 과장된 주장에 흔들리지 않을 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
업무 도입에서는 AGI 논쟁보다 지금 쓸 수 있는 도구가 우리 업무의 어떤 부분을 줄여 주는지 구체적으로 보는 편이 도움이 됩니다.
주의할 점
광고나 영업 자료에서 "AGI급" 같은 모호한 표현은 근거를 확인하고 받아들이세요.
지금 할 일
- 도입 후보 도구마다 "어떤 업무를 몇 분 줄이는지" 적어 보기
토큰TokenAI가 글을 읽는 조각 단위
뜻
토큰은 AI가 문장을 처리하기 위해 글을 잘게 나눈 단위입니다. 단어 하나가 한 토큰이 될 수도 있고, 긴 단어나 한글처럼 조각이 여러 개로 나뉠 수도 있습니다. 같은 문장이라도 언어와 모델에 따라 토큰 수가 달라지며, 서비스는 입력과 출력 토큰 수를 기준으로 처리 한도와 요금을 정하는 경우가 많습니다.
쉬운 비유
택배 상자에 물건을 나눠 담는 것을 떠올려 보세요. 상자 하나가 토큰이고, 상자 수가 많을수록 운송 시간과 비용이 늘어납니다.
왜 중요할까요
긴 문서를 통째로 넣으면 비용이 커지고 한도를 넘을 수 있습니다. 핵심만 정리해서 넣는 습관이 비용과 품질을 모두 지킵니다.
브랜드·사업에서는
AI를 업무에 붙일 때 월 사용량을 가늠하려면 질문과 답변의 평균 길이를 토큰 단위로 계산해 보면 좋습니다.
주의할 점
한글은 같은 내용이라도 영어보다 토큰이 더 많이 쓰이는 경우가 있어, 예상보다 사용량이 커질 수 있습니다.
지금 할 일
- 자주 쓰는 질문과 답변의 평균 길이 확인해 보기
- 불필요하게 반복되는 지시문 줄이기
컨텍스트 윈도우Context WindowAI가 한 번에 기억하는 범위
뜻
컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번에 참고할 수 있는 입력의 최대 길이입니다. 우리가 보낸 지시문, 붙여 넣은 문서, 이전 대화 내용이 모두 이 안에 들어갑니다. 최근 서비스들은 이 범위가 많이 넓어졌지만, 한도를 넘으면 앞부분이 잘리거나 잊히고, 아주 긴 입력에서는 중간 내용을 놓치기도 합니다.
쉬운 비유
책상 위에 펼쳐 놓을 수 있는 자료의 양과 같습니다. 책상이 넓을수록 한꺼번에 많이 볼 수 있지만, 너무 많이 올려 두면 어디에 무엇이 있는지 헷갈립니다.
왜 중요할까요
긴 보고서를 요약시킬 때 결과가 앞부분에만 치우친다면 윈도우 한계나 중요도 판단 문제일 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
긴 자료는 목차별로 나누어 요청하고, 마지막에 합치는 방식이 안정적입니다. 중요한 조건은 질문 가까이에 다시 적어 주세요.
주의할 점
윈도우가 넓다고 해서 모든 내용을 똑같이 정확하게 기억한다는 뜻은 아닙니다.
지금 할 일
- 긴 문서는 장별로 나누어 요약시킨 뒤 합치기
- 핵심 지시는 질문 끝에 한 번 더 적기
할루시네이션Hallucination그럴듯하게 지어내는 오답
뜻
할루시네이션은 AI가 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 자신 있게 말하는 현상입니다. 존재하지 않는 논문, 가짜 통계, 틀린 날짜를 만들어 내기도 합니다. 모델은 "가장 그럴듯한 다음 말"을 만드는 방식으로 작동하기 때문에, 모르는 내용도 자연스러운 문장으로 채워 넣을 수 있습니다.
쉬운 비유
아는 척 잘하는 사람이 모르는 질문에도 막힘없이 대답하는 모습을 떠올려 보세요. 말은 매끄럽지만 내용이 맞는지는 별개입니다.
왜 중요할까요
브랜드의 가격, 성분, 규격, 정책이 공식 자료에 분명하게 있지 않으면 AI가 엉뚱한 정보를 채울 수 있습니다. 반대로 공식 정보가 명확하면 오답 가능성을 줄일 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
공식 사이트에 제품·정책 정보를 최신으로 두고, 질문에 답하는 FAQ를 만들어 두면 AI가 가져다 쓸 정확한 근거가 생깁니다.
주의할 점
완전히 없앨 수는 없습니다. 중요한 내용은 출처 링크를 요구하고, 사람이 직접 대조해야 합니다.
지금 할 일
- AI 답변 속 숫자와 출처를 원문과 직접 대조하기
- 공식 사이트의 제품·정책 정보를 최신으로 점검하기
임베딩Embedding의미를 숫자로 바꾸는 기술
뜻
임베딩은 글, 이미지, 음성의 의미를 숫자의 목록(벡터)으로 바꾸는 기술입니다. 의미가 비슷한 내용은 가까운 숫자로, 다른 내용은 먼 숫자로 표현됩니다. 이 덕분에 같은 단어가 없어도 뜻이 비슷한 글을 찾아낼 수 있습니다.
쉬운 비유
지도에서 비슷한 가게끼리 가까이 모여 있는 것과 같습니다. "아기 로션"과 "신생아 보습제"는 지도 위에서 이웃에 놓입니다.
왜 중요할까요
AI 검색과 추천은 단어가 일치하는지보다 의미가 가까운지를 봅니다. 그래서 제품 설명에 고객이 실제로 쓰는 표현이 풍부하게 담겨 있을수록 찾히기 쉽습니다.
브랜드·사업에서는
제품·서비스 소개에 공식 명칭뿐 아니라 고객이 쓰는 말, 상황, 사용 목적을 함께 설명해 두면 다양한 질문에서 발견될 가능성이 커집니다.
주의할 점
의미가 비슷하다는 것과 정확하다는 것은 다릅니다. 비슷한 제품끼리 혼동되지 않도록 구분 정보를 분명히 적어야 합니다.
지금 할 일
- 제품 설명에 고객이 쓰는 말 3가지 추가하기
- 비슷한 제품끼리 차이를 비교표로 정리하기
벡터 DBVector Database의미로 찾는 저장소
뜻
벡터 DB는 임베딩으로 바꾼 자료를 저장해 두고, 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아 주는 저장소입니다. 일반 데이터베이스가 "단어가 같은 것"을 찾는다면, 벡터 DB는 "뜻이 비슷한 것"을 찾습니다. RAG 방식의 AI 서비스가 자료를 검색할 때 자주 쓰입니다.
쉬운 비유
도서관의 색인이 제목으로 책을 찾는다면, 벡터 DB는 "이런 내용을 다룬 책"이라고 말해도 찾아 주는 사서입니다.
왜 중요할까요
사내 문서를 AI가 검색해 답하게 만들 때 핵심 부품입니다. 자료가 정리되어 있을수록 답변 품질이 좋아집니다.
브랜드·사업에서는
매뉴얼, 제품 자료, 과거 보도자료를 연결해 두면 고객 응대와 콘텐츠 제작에서 근거를 빠르게 찾을 수 있습니다.
주의할 점
낡은 자료가 섞여 있으면 AI가 옛 정보를 근거로 삼을 수 있습니다. 최신본만 남기고 버전을 관리하세요.
지금 할 일
- AI에 연결할 문서의 최신본 목록 만들기
- 개인정보·내부 비밀 자료는 접근 권한 분리하기
RAG (검색 증강 생성)Retrieval-Augmented Generation근거를 찾아 읽고 답하는 방식
뜻
RAG는 AI가 답하기 전에 웹이나 사내 문서에서 관련 자료를 먼저 검색해 읽고, 그 내용을 근거로 답을 만드는 방식입니다. 학습에 없던 최신 정보와 우리 회사만의 자료를 반영할 수 있고, 출처를 함께 보여 줄 수 있다는 장점이 있습니다. 출처 링크가 붙는 AI 검색 서비스가 대표적인 활용입니다.
쉬운 비유
시험을 볼 때 책을 덮고 기억에만 의존하는 방식이 일반 AI라면, RAG는 오픈북 시험입니다. 필요한 부분을 찾아 읽고 답을 씁니다.
왜 중요할까요
RAG 방식에서는 AI가 찾아 읽는 자료가 곧 답변의 재료입니다. 검색되고 읽히기 쉬운 형태로 정보가 있어야 인용 후보에 오릅니다. GEO의 핵심 원리와 맞닿아 있습니다.
브랜드·사업에서는
고객 응대 챗봇에 제품 매뉴얼과 정책 문서를 연결하면 정확도가 크게 높아집니다. 사이트의 핵심 정보를 텍스트로 정리해 두는 것이 곧 AI 검색 대비입니다.
주의할 점
찾아 읽은 자료가 틀리면 답도 틀립니다. 자료의 최신성과 정확성을 꾸준히 관리해야 합니다.
지금 할 일
- 핵심 정보(가격·정책·사양)를 이미지가 아닌 텍스트로 올리기
- 본문에 수정일과 출처 표기하기
파인튜닝Fine-tuning기본 모델을 우리 업무에 맞게 추가 학습
뜻
파인튜닝은 이미 만들어진 AI 모델에 특정 분야의 자료를 추가로 학습시켜 말투, 형식, 전문 지식을 맞추는 방법입니다. 예를 들어 고객 응대 문체를 일정하게 하거나, 특정 업종의 용어를 더 잘 다루게 만들 때 사용합니다. 학습 자료의 품질이 결과를 크게 좌우합니다.
쉬운 비유
일반 요리사를 우리 가게에 데려와 몇 달간 우리 레시피로 훈련시키는 것과 같습니다. 기본기는 있으니 우리 방식만 익히면 됩니다.
왜 중요할까요
정보가 자주 바뀌는 업무에서는 매번 다시 학습하기보다 RAG로 자료를 연결하는 편이 간단한 경우가 많습니다. 어조와 형식을 고정하고 싶을 때 파인튜닝이 유리합니다.
브랜드·사업에서는
어떤 방식이 맞는지는 "무엇이 문제인가"로 정합니다. 최신 정보가 문제라면 RAG, 말투와 형식이 문제라면 파인튜닝을 검토합니다.
주의할 점
학습 자료에 개인정보나 저작권 문제가 없는지 확인해야 하고, 비용과 유지 부담도 따릅니다.
지금 할 일
- 정보 변경이 잦은지, 말투 통일이 중요한지 먼저 구분하기
멀티모달Multimodal글·이미지·소리를 함께 다루는 AI
뜻
멀티모달 AI는 글뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 만들어 낼 수 있는 AI입니다. 사진을 보고 설명해 주거나, 음성을 글로 옮기고, 도표를 읽어 요약하는 일이 가능합니다.
쉬운 비유
글만 읽는 사람이 아니라 표정과 목소리, 그림까지 함께 살피는 사람과 비슷합니다. 단서가 많아지면 이해가 깊어집니다.
왜 중요할까요
제품 사진, 설명서 이미지, 인포그래픽도 AI가 읽는 대상이 됩니다. 이미지 속에만 있는 정보는 읽는 정확도가 낮을 수 있어 텍스트로도 함께 적어야 합니다.
브랜드·사업에서는
이미지에 대체 텍스트(alt)를 달고, 영상에는 자막과 요약문을 함께 두면 AI와 검색엔진이 내용을 더 정확히 이해합니다.
주의할 점
이미지 속 글자를 AI가 항상 정확히 읽는 것은 아닙니다. 핵심 정보는 본문 텍스트에도 두세요.
지금 할 일
- 제품 이미지에 정확한 설명(alt) 달기
- 카드뉴스 내용을 본문 텍스트로도 함께 올리기
온도 (Temperature)Temperature답변의 창의성과 안정성을 정하는 값
뜻
온도는 AI가 다음 말을 고를 때 얼마나 다양하게, 또는 얼마나 안정적으로 고를지를 조절하는 설정값입니다. 값이 낮으면 가장 가능성 높은 표현을 주로 선택해 일관된 답이 나오고, 값이 높으면 더 다양하고 창의적인 표현이 나오는 대신 흔들림도 커집니다. 서비스에 따라 사용자가 직접 바꿀 수 있는 경우도 있습니다.
쉬운 비유
낮은 온도는 매뉴얼대로 말하는 상담원, 높은 온도는 즉흥적으로 이야기를 지어내는 작가에 가깝습니다.
왜 중요할까요
같은 질문에도 답이 조금씩 달라지는 이유 중 하나입니다. 브랜드 언급 현황을 측정할 때 반복 질문으로 평균을 보는 이유와도 연결됩니다.
브랜드·사업에서는
정확성이 중요한 FAQ·정책 안내는 낮게, 카피 아이디어 발상은 높게 두는 식으로 용도에 맞춰 쓰면 좋습니다.
주의할 점
값을 높인다고 무조건 더 좋은 글이 나오는 것은 아닙니다. 사실 확인이 필요한 글에는 맞지 않습니다.
지금 할 일
- 업무별로 "정확성형"과 "아이디어형"을 나누어 AI 설정하기
시스템 프롬프트System PromptAI의 역할과 규칙을 미리 정해 두는 지시문
뜻
시스템 프롬프트는 대화가 시작되기 전에 AI에게 역할, 말투, 지켜야 할 규칙, 답할 수 없는 범위를 미리 알려 주는 지시문입니다. 사용자가 입력하는 질문과 달리 서비스를 만든 쪽이 설정해 두며, AI의 기본 태도를 결정합니다.
쉬운 비유
신입 직원에게 첫날 나눠 주는 업무 지침서와 같습니다. 어떤 말투로, 무엇을 하고, 무엇은 하지 말아야 하는지가 적혀 있습니다.
왜 중요할까요
같은 모델이라도 시스템 프롬프트에 따라 전혀 다른 성격의 서비스가 됩니다. 브랜드 챗봇을 만든다면 이 지시문의 품질이 응대 품질을 좌우합니다.
브랜드·사업에서는
브랜드 톤, 금지 표현(효능 단정, 과장), 모르면 상담원에게 연결한다는 규칙을 명확히 적어 두면 안전하고 일관된 응대가 가능합니다.
주의할 점
지시문이 모호하면 AI가 임의로 판단합니다. 금지할 것과 해야 할 것을 구체적인 문장으로 적어야 합니다.
지금 할 일
- 우리 브랜드의 말투와 금지 표현 10가지 정리하기
프롬프트PromptAI에게 주는 질문과 지시
뜻
프롬프트는 AI에게 주는 질문과 지시문 전체를 말합니다. 같은 AI라도 프롬프트가 무엇인지에 따라 답의 품질이 크게 달라집니다. 좋은 프롬프트에는 보통 역할, 상황, 원하는 결과, 형식, 지켜야 할 조건이 들어갑니다.
쉬운 비유
직원에게 "알아서 해 줘"라고 하는 것과 "누구에게, 언제까지, 어떤 형식으로, 무엇을 피해서" 지시하는 것의 차이입니다.
왜 중요할까요
고객도 AI에게 프롬프트를 던집니다. "아기 로션 추천해 줘"와 "생후 3개월, 건조한 피부에 맞는 로션 고르는 기준은?"은 전혀 다른 답을 부릅니다. 브랜드는 고객이 실제로 묻는 질문을 찾아 그 질문에 답하는 콘텐츠를 만들어야 합니다.
브랜드·사업에서는
고객센터 문의, 검색어, 커뮤니티 질문에서 실제 질문 패턴을 모아 FAQ와 가이드 콘텐츠의 뼈대로 삼으세요.
주의할 점
질문이 길고 구체적일수록 답도 구체적이지만, 정확한 사실은 여전히 확인해야 합니다.
지금 할 일
- 고객이 자주 묻는 질문 10개 모아 보기
- 질문마다 근거와 함께 답하는 FAQ 만들기
프롬프트 엔지니어링Prompt Engineering원하는 답이 나오도록 질문을 설계하는 기술
뜻
프롬프트 엔지니어링은 AI에게서 원하는 결과를 안정적으로 얻기 위해 지시문을 설계하고 다듬는 작업입니다. 역할 부여, 예시 제공, 단계별 지시, 출력 형식 지정, 제약 조건 명시 같은 기법이 쓰입니다. 한 번에 완벽한 지시문을 쓰기보다 결과를 보며 고쳐 가는 반복이 기본입니다.
쉬운 비유
요리사에게 레시피를 전달하듯, 재료와 순서와 완성 모습을 구체적으로 설명하고 맛을 보며 조정하는 과정입니다.
왜 중요할까요
좋은 프롬프트는 업무 자산이 됩니다. 한 번 잘 만든 지시문은 팀 전체가 재사용할 수 있어 품질이 균일해집니다.
브랜드·사업에서는
보도자료, 카드뉴스, FAQ, 진단 리포트 요약처럼 반복되는 작업은 지시문 템플릿으로 만들어 두면 효율이 높아집니다.
주의할 점
지시문에 개인정보나 내부 기밀을 넣지 않도록 주의해야 합니다.
지금 할 일
- 자주 하는 업무 3가지의 프롬프트 템플릿 만들기
제로샷·퓨샷 프롬프트Zero-shot · Few-shot예시 없이, 또는 예시를 보여 주며 시키기
뜻
제로샷은 예시 없이 지시만으로 일을 시키는 방식이고, 퓨샷은 원하는 결과의 예시를 몇 개 함께 보여 주는 방식입니다. 퓨샷을 쓰면 형식과 어조가 기대에 가깝게 맞춰지는 경우가 많습니다.
쉬운 비유
"이런 식으로 써 줘"라며 샘플 보도자료를 함께 건네는 것과, 아무 샘플 없이 "보도자료 써 줘"라고 하는 것의 차이입니다.
왜 중요할까요
브랜드 문체를 일정하게 유지하고 싶을 때 퓨샷이 효과적입니다. 잘 쓴 사례가 곧 기준이 됩니다.
브랜드·사업에서는
보도자료, FAQ, 제품 소개, SNS 문구를 만들 때 가장 잘 쓴 사례 1~2개를 예시로 붙여 주세요.
주의할 점
예시가 잘못되면 결과도 그 오류를 따라 합니다. 예시는 반드시 검수된 좋은 사례로 고르세요.
지금 할 일
- 좋은 결과물 사례 2개를 템플릿에 붙여 두기
사고의 연쇄Chain of Thought단계를 거쳐 생각하게 하는 방식
뜻
사고의 연쇄는 AI에게 답만 달라고 하지 않고, 문제를 단계별로 풀어 가며 생각하도록 유도하는 방식입니다. 복잡한 계산이나 판단 문제에서 중간 과정을 거치면 정확도가 높아지는 경향이 있습니다. 최근에는 이런 단계적 추론을 내부적으로 수행하는 모델도 많아졌습니다.
쉬운 비유
암산 대신 풀이 과정을 종이에 적으며 계산하면 실수가 줄어드는 것과 같습니다.
왜 중요할까요
복잡한 비교나 계산 업무를 AI에 맡길 때, 과정을 함께 보여 달라고 요청하면 결과를 검증하기 쉬워집니다.
브랜드·사업에서는
견적 비교, 예산 계산, 요금 시뮬레이션 같은 업무에서 "계산 과정을 단계별로 적어 줘"라고 요청해 보세요.
주의할 점
과정이 그럴듯해 보여도 틀릴 수 있습니다. 숫자는 별도로 다시 계산해 확인하세요.
지금 할 일
- 중요한 계산은 AI의 풀이 과정을 읽고 직접 검산하기
AI 에이전트AI Agent스스로 계획하고 도구를 쓰는 AI
뜻
AI 에이전트는 목표를 주면 스스로 계획을 세우고, 검색·계산·파일 처리 같은 도구를 사용해 여러 단계를 처리하는 AI입니다. 한 번 질문에 답하고 끝나는 챗봇과 달리 "일을 맡아서 끝까지 수행한다"는 점이 다릅니다. 결과를 확인하고 필요하면 다시 시도하는 반복도 스스로 합니다.
쉬운 비유
질문에 답만 해 주는 안내 직원과, 일정 조율부터 예약까지 맡아서 처리해 주는 비서의 차이와 같습니다.
왜 중요할까요
업무 자동화의 핵심 흐름이 에이전트로 옮겨 가고 있습니다. 어떤 일을 맡기고 어디서 사람이 확인할지 설계하는 능력이 중요해졌습니다.
브랜드·사업에서는
사이트 진단, 자료 수집, 보도자료 초안, 리포트 정리처럼 여러 단계로 이루어진 업무를 역할별 에이전트로 나눠 처리할 수 있습니다. 베이비뉴스 AI·LAB은 8개 역할의 AI 팀장이 나눠 일합니다.
주의할 점
권한이 클수록 실수의 영향도 커집니다. 처음에는 읽기 중심 업무부터 맡기고, 외부 발송·결제·삭제 같은 동작은 사람이 승인하게 하세요.
지금 할 일
- 에이전트에게 맡길 업무와 사람이 승인할 지점 구분하기
도구 호출Function Calling · Tool UseAI가 외부 기능을 직접 부르는 방식
뜻
도구 호출은 AI가 대화 중에 필요하다고 판단하면 검색, 계산, 일정 조회, 데이터베이스 조회 같은 외부 기능을 정해진 방식으로 호출해 그 결과를 답에 활용하는 기능입니다. AI가 글만 만드는 단계를 넘어 실제 시스템과 연결되는 출발점입니다.
쉬운 비유
비서가 "잠시만요, 일정표를 확인해 보겠습니다" 하고 캘린더를 열어 본 뒤 답하는 것과 같습니다.
왜 중요할까요
최신 정보나 우리 회사의 실시간 데이터가 필요할 때 AI가 직접 조회해 답하게 만들 수 있습니다. 답변의 정확성과 신선도가 올라갑니다.
브랜드·사업에서는
재고, 예약 가능 시간, 배송 상태 같은 정보를 조회해 안내하는 고객 응대에 쓰입니다.
주의할 점
연결하는 기능의 권한을 필요한 만큼만 열어야 합니다. 조회는 허용하되 수정·삭제는 막아 두는 식으로 나누세요.
지금 할 일
- AI가 조회해도 되는 데이터와 안 되는 데이터 구분하기
MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)Model Context ProtocolAI와 도구를 잇는 표준 연결 방식
뜻
MCP는 AI 서비스가 외부 도구와 데이터에 연결되는 방법을 정한 개방형 표준으로, 2024년 Anthropic이 공개한 뒤 여러 AI 서비스와 도구가 지원하고 있습니다. 서비스마다 제각각이던 연결 방식을 하나의 규격으로 맞추는 것이 목표여서, 흔히 "AI용 USB 연결 단자"에 비유됩니다.
쉬운 비유
노트북에 프린터, 외장하드, 마우스를 같은 단자로 꽂아 쓰듯, AI에 여러 도구를 같은 규격으로 연결하는 방식입니다.
왜 중요할까요
한 번 규격에 맞춰 만들어 두면 여러 AI 서비스에서 같은 도구를 재사용할 수 있어 연결 비용이 줄어듭니다. 업무 자동화의 연결 통로로 점점 쓰임새가 커지고 있습니다.
브랜드·사업에서는
사내 문서, 일정, 고객 관리 시스템, 사이트 진단 도구를 AI와 연결할 때 검토할 수 있는 방식입니다. 연결할 데이터와 권한의 범위를 먼저 정하는 것이 출발점입니다.
주의할 점
연결이 쉬워진 만큼 보안 관리가 중요합니다. 신뢰할 수 있는 도구만 연결하고, 접근 권한은 최소한으로 주세요.
지금 할 일
- AI에 연결할 데이터와 권한 범위를 문서로 정리하기
- 개인정보·내부 자료는 접근 권한 분리하기
워크플로 자동화Workflow Automation여러 단계의 업무를 자동으로 잇기
뜻
워크플로 자동화는 접수, 분류, 작성, 검수, 발송처럼 여러 단계로 이어지는 업무를 정해진 순서에 따라 자동으로 처리하도록 구성하는 일입니다. 여기에 AI를 단계마다 끼워 넣으면 사람이 하던 판단과 작성의 일부까지 자동화할 수 있습니다.
쉬운 비유
공장의 컨베이어 벨트처럼 각 단계가 다음 단계로 자동으로 넘어가는 구조입니다. 사람은 중요한 검수 지점에서만 개입합니다.
왜 중요할까요
반복 업무를 줄이면 사람은 기획과 관계 업무에 시간을 쓸 수 있습니다. 다만 단계가 많아질수록 한 곳의 오류가 뒤로 퍼지기 쉽습니다.
브랜드·사업에서는
문의 접수 → 분류 → 답변 초안 → 담당자 검수 → 발송 같은 흐름에서 검수 단계를 반드시 남겨 두세요.
주의할 점
완전 자동화를 목표로 하기보다, 사람이 확인하는 지점을 설계하는 것이 안전합니다.
지금 할 일
- 자동화할 업무의 단계를 그림으로 그려 보고 검수 지점 표시하기
가드레일GuardrailAI가 넘지 않을 안전선
뜻
가드레일은 AI가 지켜야 할 안전 규칙과 허용 범위를 정해 두는 장치입니다. 개인정보를 말하지 않기, 금지된 주제는 답하지 않기, 효능을 단정하지 않기, 출처 없이 숫자를 말하지 않기 같은 규칙이 이에 해당합니다. 지시문, 필터, 사람의 승인 절차 등 여러 방식으로 구현합니다.
쉬운 비유
고속도로의 가드레일처럼, 운전을 막는 것이 아니라 벗어났을 때 큰 사고가 되지 않게 막아 주는 안전 장치입니다.
왜 중요할까요
기업이 AI를 고객 접점에 쓸 때 가드레일이 없으면 잘못된 약속이나 부적절한 표현이 그대로 나갈 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
브랜드 가이드, 광고 표시 규정, 의료·금융 관련 표현 제한을 AI 지시문과 검수 절차에 반영하세요.
주의할 점
규칙이 많으면 답이 지나치게 소극적이 될 수 있습니다. 실제 질문으로 시험해 균형을 맞춰야 합니다.
지금 할 일
- 금지 표현과 반드시 포함할 안내 문구 목록 만들기
휴먼 인 더 루프Human-in-the-loop사람이 판단 고리 안에 남는 방식
뜻
휴먼 인 더 루프는 AI가 초안과 제안을 만들고, 중요한 판단과 승인은 사람이 맡는 업무 방식입니다. AI의 속도와 사람의 책임을 함께 가져가는 구조입니다. 특히 외부에 공개되는 글, 금전이 오가는 일, 건강·안전과 관련된 안내에서는 필수에 가깝습니다.
쉬운 비유
번역가가 기계 번역 결과를 받아 다듬고 최종 책임을 지는 것과 같습니다.
왜 중요할까요
AI가 만든 결과의 최종 책임은 결국 브랜드에 있습니다. 검수 지점이 있어야 신뢰가 지켜집니다.
브랜드·사업에서는
보도자료와 카드뉴스는 AI 초안 → 사실 확인 → 전문가 감수 → 게시 순서로 흘러가게 설계하세요.
주의할 점
검수가 형식적으로 흐르지 않도록, 확인할 항목(숫자, 날짜, 출처, 표현)을 체크리스트로 만드세요.
지금 할 일
- 게시 전 확인 체크리스트(숫자·날짜·출처·광고 표시) 만들기
SEO (검색엔진 최적화)Search Engine Optimization검색에서 잘 찾히도록 만드는 일
뜻
SEO는 검색엔진이 우리 사이트를 잘 찾고 이해하도록 키워드, 제목, 메타 정보, 링크 구조, 속도, 모바일 환경을 정비하는 일입니다. 검색 결과에서 상단에 노출되는 것이 목표이며, 오래된 마케팅의 기본기로 자리 잡았습니다.
쉬운 비유
가게를 지도 앱에 정확한 주소와 영업시간으로 등록하고, 간판을 눈에 띄게 다는 일에 해당합니다.
왜 중요할까요
AI 검색도 결국 웹의 정보를 읽어 답을 만듭니다. 검색엔진이 읽기 쉬운 사이트는 AI도 읽기 쉽기 때문에, SEO는 GEO의 기반이 됩니다.
브랜드·사업에서는
제목과 설명 문구, 사이트맵, 모바일 속도, 구조화 데이터를 정비하세요. 새 글이 쌓일 때마다 검색에 반영되는지 확인하는 습관도 중요합니다.
주의할 점
순위를 보장하는 방법은 없습니다. 꾸준한 개선과 양질의 콘텐츠가 기본입니다.
지금 할 일
- 사이트 속도와 모바일 화면 점검하기
- 페이지마다 제목과 설명이 겹치지 않는지 확인하기
GEO (생성형 엔진 최적화)Generative Engine OptimizationAI 답변 속에 이름이 나오게 만드는 일
뜻
GEO는 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity 같은 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 브랜드를 정확히 언급하고 출처로 인용하도록 정보를 갖추는 일입니다. 검색 결과의 순위를 올리는 SEO와 겹치는 부분이 많지만, 목표가 "링크 순위"가 아니라 "답변 속 언급과 인용"이라는 점이 다릅니다.
쉬운 비유
SEO가 간판을 눈에 띄게 다는 일이라면, GEO는 지나가던 사람에게 "이 동네에서 어디가 좋아요?"라고 물었을 때 우리 가게 이름이 먼저 나오게 하는 일입니다.
왜 중요할까요
소비자가 구매 전에 AI에게 묻고 한 번의 답을 읽는 흐름이 늘고 있습니다. 답변 속에 이름이 없으면 비교 대상에도 오르지 못합니다.
브랜드·사업에서는
핵심 제품마다 "고르는 기준" 콘텐츠, 공식 사양 페이지, 전문가 근거, 언론 보도를 쌓아 AI가 믿고 가져다 쓸 정보원이 되게 합니다. 지속적으로 측정해 변화를 보는 것도 핵심입니다.
주의할 점
특정 순위나 노출을 보장하는 방법은 없습니다. 성과를 약속하는 광고 문구는 근거를 확인하세요.
지금 할 일
- 핵심 제품의 "고르는 기준" 페이지 만들기
- 언론 보도·전문가 근거를 공식 사이트와 연결하기
AEO (답변 엔진 최적화)Answer Engine Optimization질문에 바로 답이 되도록 정리하는 일
뜻
AEO는 사용자의 질문에 직접 답하는 형태로 콘텐츠를 구성해 검색의 요약 답변, 음성 비서, AI 답변에서 선택받도록 하는 접근입니다. 질문과 짧은 정답, 이어지는 자세한 설명의 구조가 핵심입니다. GEO와 비슷하게 쓰이며, 용어의 범위는 사람마다 조금씩 다르게 정의합니다.
쉬운 비유
손님이 묻기 전에 "자주 묻는 질문" 안내판을 매장 입구에 붙여 두는 일입니다.
왜 중요할까요
질문-답변 형태로 정리된 콘텐츠는 AI가 인용하기 쉽습니다. 제목에 질문을 쓰고 첫 문단에 핵심 답을 두면 읽는 사람과 AI 모두에게 도움이 됩니다.
브랜드·사업에서는
FAQ, 비교 가이드, "OO 고르는 법" 콘텐츠를 질문형 제목과 한두 문장의 명확한 답으로 시작하게 구성하세요.
주의할 점
질문에만 맞춘 얕은 글은 신뢰를 얻기 어렵습니다. 근거와 출처, 예외 조건까지 함께 적어야 합니다.
지금 할 일
- 글 제목을 질문형으로 바꾸고 첫 문단에 핵심 답 넣기
AI 검색AI Search찾아 읽고 출처와 함께 답하는 검색
뜻
AI 검색은 질문에 대해 웹의 자료를 찾아 읽고, 그 내용을 정리해 답변과 출처 링크를 함께 보여 주는 검색 방식입니다. 전통적인 검색이 링크 목록을 주는 데 비해, AI 검색은 이미 요약된 답을 줍니다. 서비스마다 출처를 고르는 방식과 표시 방식이 다릅니다.
쉬운 비유
도서관에서 책 목록을 받는 것과, 사서가 책을 읽고 요점을 정리해 알려 주는 것의 차이입니다.
왜 중요할까요
답변에 출처로 오르는 사이트는 노출과 신뢰를 함께 얻습니다. 반대로 요약 답변만 읽고 떠나는 사용자가 늘면, 클릭 중심 지표가 줄어들 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
출처로 인용되려면 읽기 쉬운 텍스트, 분명한 근거, 믿을 만한 발행처가 필요합니다. 언론 보도와 전문가 감수 자료가 좋은 근거가 됩니다.
주의할 점
서비스별로 출처 선정 방식이 공개되어 있지 않은 부분이 많습니다. 여러 서비스에서 직접 확인하며 변화를 관찰하세요.
지금 할 일
- 핵심 키워드를 AI 검색 서비스 3곳에서 직접 검색해 출처 확인하기
AI 개요 (AI Overviews)AI Overviews검색 결과 맨 위에 나오는 AI 요약
뜻
AI 개요는 구글 검색 결과 상단에 AI가 만든 요약 답변이 나타나는 기능을 가리킵니다. 요약과 함께 참고한 웹페이지의 링크가 표시됩니다. 모든 검색에 나오는 것은 아니며 질문의 유형과 지역, 시점에 따라 달라질 수 있습니다.
쉬운 비유
검색 결과 맨 위에 "핵심 요약 메모"가 붙어 나오고, 그 아래에 원문 링크가 이어지는 모습입니다.
왜 중요할까요
요약에 포함되지 못하면 상단 노출 기회가 줄어들 수 있습니다. 반대로 요약에 출처로 포함되면 신뢰와 방문을 함께 얻을 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
질문에 바로 답하는 문단, 표와 목록 정리, 구조화 데이터를 갖춘 페이지가 이해되기 쉽습니다.
주의할 점
표시 방식은 서비스의 정책에 따라 바뀝니다. 특정 형식이 노출을 보장하지는 않습니다.
지금 할 일
- 주요 키워드를 구글에서 검색해 AI 요약이 나오는지 정기 확인하기
AI 인용 (Citation)CitationAI 답변에서 출처로 언급되는 것
뜻
AI 인용은 AI가 답변을 만들 때 특정 웹페이지나 자료를 근거로 삼아 출처로 표시하거나 내용에 반영하는 일을 가리킵니다. 브랜드 입장에서는 "답변 속에 이름이 나오는 것"과 "우리 페이지가 출처로 쓰이는 것"이 모두 성과가 될 수 있습니다.
쉬운 비유
논문에서 참고문헌에 이름이 올라가는 것과 비슷합니다. 믿을 만하다고 판단되어야 인용됩니다.
왜 중요할까요
정부·공공기관, 연구기관, 언론 같은 책임 있는 출처와 일관되게 이어진 정보는 인용 후보로 다뤄질 가능성이 높아집니다.
브랜드·사업에서는
공식 사이트, 보도자료 기사, 전문가 감수 자료의 내용을 서로 일치시키고 상호 연결하세요. 서로 다른 숫자가 있으면 AI가 헷갈립니다.
주의할 점
인용되는 것 자체가 품질 보증은 아닙니다. 정확한 정보를 꾸준히 갱신하는 것이 먼저입니다.
지금 할 일
- 공식 사이트와 보도 기사의 핵심 숫자가 일치하는지 점검하기
구조화 데이터 (JSON-LD)Structured Data기계가 읽기 쉬운 이름표
뜻
구조화 데이터는 웹페이지의 내용이 제품인지, 회사인지, FAQ인지, 기사인지 기계가 정확히 알 수 있도록 약속된 형식으로 표시해 두는 것입니다. 가장 널리 쓰이는 형식이 JSON-LD이며, schema.org 규격의 항목을 사용합니다. 제품명, 가격, 평점, 질문과 답변 같은 정보를 담을 수 있습니다.
쉬운 비유
매장 상품에 붙은 가격표와 성분 라벨과 같습니다. 사람은 눈으로 보고, 기계는 라벨로 읽습니다.
왜 중요할까요
검색엔진과 AI 수집기가 페이지의 의미를 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다. 노출을 보장하지는 않지만, 잘못 이해될 가능성을 줄입니다.
브랜드·사업에서는
제품 페이지에는 Product, 회사 소개에는 Organization, 자주 묻는 질문에는 FAQPage 같은 형식을 쓸 수 있습니다. 본문에 보이는 내용과 일치하게 작성해야 합니다.
주의할 점
화면에 없는 내용을 데이터에만 넣거나 과장해서 쓰면 신뢰를 잃을 수 있습니다.
지금 할 일
- 제품·회사·FAQ 페이지에 JSON-LD 넣고 검증 도구로 확인하기
llms.txtllms.txtAI에게 사이트 안내문을 남기는 제안 형식
뜻
llms.txt는 웹사이트의 핵심 정보와 주요 페이지 링크를 AI가 읽기 쉬운 텍스트로 정리해 사이트 루트에 두자는 제안 형식입니다. 아직 모든 AI 서비스가 이를 읽는다고 확인된 것은 아니며, 도입 효과도 보장되지 않습니다. 다만 사이트의 핵심 정보를 한곳에 정리해 두는 습관 자체에 의미가 있습니다.
쉬운 비유
사이트 입구에 붙여 둔 "처음 오신 분께" 안내문과 같습니다. 누가 읽어 줄지는 확정되지 않았지만, 정리해 두면 손해가 없습니다.
왜 중요할까요
새로운 관례는 빠르게 바뀝니다. 지원 여부는 서비스별로 달라질 수 있으므로 현황을 주기적으로 확인하는 것이 좋습니다.
브랜드·사업에서는
회사 소개, 대표 제품, 정책, 연락처, 주요 콘텐츠 링크를 간결하게 정리한 파일을 만들어 둘 수 있습니다.
주의할 점
효과를 단정해서 광고하지 마세요. 기본 SEO와 구조화 데이터가 우선입니다.
지금 할 일
- 핵심 페이지 10개와 한 줄 설명을 정리해 두기
robots.txt와 AI 크롤러robots.txt · AI Crawler수집 프로그램에게 길을 안내하는 파일
뜻
robots.txt는 검색·수집 프로그램(크롤러)에게 사이트의 어느 부분을 읽어도 되고 어느 부분은 읽지 말아야 하는지 알려 주는 파일입니다. AI 서비스도 자체 크롤러를 운영하며, 일부는 robots.txt의 안내를 따르도록 알려져 있습니다. 어떤 크롤러를 허용할지는 사이트 운영자가 정할 수 있습니다.
쉬운 비유
건물 입구의 "출입 가능 구역" 안내도와 같습니다. 방문자에게 들어와도 되는 곳을 알려 줍니다.
왜 중요할까요
실수로 모든 수집을 막아 두면 AI 검색에서 출처로 오를 기회가 사라질 수 있습니다. 반대로 허용 범위를 정리하지 않으면 원치 않는 수집이 일어날 수도 있습니다.
브랜드·사업에서는
공개해도 되는 정보는 열어 두고, 회원 전용·내부 자료는 막는 식으로 범위를 정리하세요. 사이트맵 주소도 함께 적어 두면 좋습니다.
주의할 점
일부 수집 프로그램은 안내를 따르지 않을 수 있습니다. 민감한 정보는 robots.txt가 아니라 접근 권한으로 보호해야 합니다.
지금 할 일
- robots.txt가 중요한 페이지를 막고 있지 않은지 확인하기
E-E-A-TExperience · Expertise · Authoritativeness · Trust경험·전문성·권위·신뢰
뜻
E-E-A-T는 구글이 콘텐츠 품질을 평가할 때 참고하는 기준에서 나온 말로, 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위(Authoritativeness), 신뢰(Trustworthiness)를 뜻합니다. 누가, 어떤 경험과 근거를 바탕으로 썼는지를 살피는 관점입니다. 하나의 점수가 아니라 품질을 판단하는 기준의 틀로 이해하는 편이 정확합니다.
쉬운 비유
병원을 고를 때 의사의 경력, 후기, 진료 경험, 병원의 평판을 함께 보는 것과 같습니다.
왜 중요할까요
건강·안전·금융처럼 중요한 주제일수록 작성자, 감수 전문가, 출처, 수정일이 분명해야 신뢰받습니다. AI가 근거로 삼을 자료를 고를 때도 비슷한 신호가 쓰일 수 있습니다.
브랜드·사업에서는
글마다 작성자와 감수자를 밝히고, 효능·안전 관련 주장은 근거와 함께 적으며, 수정일을 표기하세요. 공신력 있는 출처와 연결하면 더 좋습니다.
주의할 점
꾸며낸 전문가 이력이나 근거 없는 인증 표기는 신뢰를 크게 해칩니다. 사실에 기반해 적어야 합니다.
지금 할 일
- 주요 콘텐츠에 작성자·감수자·수정일 표기하기
브랜드 멘션과 제로클릭Brand Mention · Zero-click클릭 없이 소비되는 정보와 이름의 노출
뜻
브랜드 멘션은 링크가 없어도 다른 글이나 AI 답변에서 브랜드 이름이 언급되는 것을 말합니다. 제로클릭은 사용자가 검색 결과나 AI 답변에서 필요한 정보를 얻고 사이트를 방문하지 않은 채 떠나는 현상입니다. AI 답변이 늘수록 클릭 수만으로 성과를 보기 어려워집니다.
쉬운 비유
길에서 "그 가게 좋다더라"라는 말을 들으면 간판을 직접 보지 않아도 기억에 남는 것과 같습니다. 방문 전부터 이름이 쌓입니다.
왜 중요할까요
지표를 클릭과 방문에만 두면 AI 답변 속 영향력을 놓칩니다. 언급 현황, 인용 출처, 브랜드 검색량의 변화를 함께 살펴야 합니다.
브랜드·사업에서는
정기적으로 고정 질문 세트를 여러 AI에 물어 브랜드 언급 여부와 순위, 출처를 기록하세요. 베이비뉴스 AI지수도 같은 방식으로 측정합니다.
주의할 점
한 번의 답변으로 판단하면 우연에 흔들립니다. 반복 측정해서 변화를 보는 것이 중요합니다.
지금 할 일
- 고정 질문 10개를 정해 매월 같은 방식으로 AI에 물어 기록하기
일반 용어 안내이며 AI 서비스와 모델마다 동작이 다를 수 있습니다. 특정 순위나 노출, 효과를 보장하지 않습니다.
09 FAQ
자주 묻는 질문
GEO는 기존 SEO와 무엇이 다른가요?
SEO는 검색 결과 페이지에서 우리 사이트의 순위를 올리는 일이고, GEO(생성형 엔진 최적화)는 ChatGPT·Gemini 같은 AI가 답변을 만들 때 브랜드를 언급하고 출처로 인용하게 만드는 일입니다.
SEO는 키워드와 링크, 페이지 속도 같은 검색엔진 신호가 중심이라면, GEO는 AI가 읽고 이해하고 신뢰할 수 있는 정보 구조가 중심입니다. 질문에 바로 답하는 문장, 전문가 감수와 출처 표기, 구조화 데이터(Schema·JSON-LD), 언론·공공기관 같은 신뢰 출처와의 연결이 핵심 요소입니다.
둘은 대체 관계가 아니라 보완 관계입니다. 검색에서 잘 읽히는 사이트가 AI에게도 잘 읽히고, AI가 인용하는 출처가 늘면 검색 신뢰도에도 도움이 됩니다. 그래서 베이비뉴스 AI LAB은 SEO와 GEO를 따로 나누지 않고 하나의 프로그램으로 설계합니다.
효과는 어떻게 측정하나요?
베이비뉴스 GEO 인덱스와 같은 방식으로 측정합니다. 카테고리마다 소비자가 실제로 묻는 질문 3개를 고정하고, 같은 질문을 AI 엔진마다 3번씩 반복해서 묻습니다. 우연한 한 번의 답변이 아니라 반복해도 나오는 답변만 인정하기 위해서입니다.
점수는 엄격하게 계산합니다. 단순히 이름이 나오는 것만으로는 점수를 주지 않고, 3번 중 2번 이상 상위 5위 안에 들어야 인정합니다. 1위 4점, 2위 3점, 3위 2점, 4위 1점, 5위 0.5점이며, 브랜드 공식 사이트가 출처로 인용되면 1점을 더합니다. 여러 AI가 함께 추천할수록 점수가 커지도록 엔진 합의를 보정합니다.
모든 답변 원문과 출처 링크, 측정 시각을 보관해 재검증할 수 있고, 매달 같은 질문으로 다시 측정해 변화를 월간 리포트로 보고합니다. 측정 결과는 광고·협찬과 무관한 참고 지표입니다.
결과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?
항목마다 속도가 다릅니다. 사이트의 구조화 데이터와 FAQ 정비, 기술 SEO 개선은 반영 후 비교적 빠르게 검색 로봇과 AI 수집기에 읽힙니다. 새 콘텐츠와 기사가 쌓여 AI 답변의 근거로 자리 잡는 데는 보통 더 긴 시간이 걸립니다.
그래서 GEO 365 프로그램은 1년을 네 단계로 나눠 진행합니다. 처음 분기에 진단과 기반을 만들고, 이어서 콘텐츠를 늘리며, 매달 같은 질문으로 변화를 측정해 개선합니다. AI 서비스는 모델과 검색 방식이 수시로 바뀌기 때문에 특정 시점에 순위를 약속하지는 않으며, 측정 결과를 있는 그대로 공유합니다.
어떤 업종과 어떤 회사에 맞나요?
소비자가 구매 전에 AI에게 "추천해줘", "비교해줘"라고 묻는 분야라면 모두 대상입니다. 베이비뉴스는 육아·펫·웨딩·프랜차이즈 분야에서 카테고리별 AI 지수를 먼저 공개하고 있어, 해당 분야는 업종 평균과 경쟁 브랜드의 위치를 바로 보여드릴 수 있습니다.
제품 브랜드, 서비스·플랫폼, 판매처, 병원·교육기관처럼 신뢰가 중요한 업종 모두 상담할 수 있습니다. 다만 의료·건강·안전과 관련된 내용은 전문가 감수와 관련 법규 검토를 거쳐서만 콘텐츠로 만들며, 의학적 진단이나 효능을 단정하는 표현은 쓰지 않습니다.
AI가 신뢰하는 기관·단체와는 어떻게 연결하나요?
AI는 정부·공공기관의 공식 자료, 학교·연구기관의 연구와 감수, 언론사의 보도 같은 책임 있는 출처를 근거로 삼는 경향이 있습니다. 브랜드 정보가 이런 출처와 일관되게 이어지면 AI가 더 믿을 수 있는 정보로 다룰 가능성이 높아집니다.
실행은 사실에 기반합니다. 인증과 검사 결과, 정책 근거는 공식 자료와 연결해 정확히 표기하고, 전문가 감수와 연구 근거는 콘텐츠에 명시하며, 언론 근거는 베이비뉴스의 보도자료와 기획기사로 쌓습니다. 확인되지 않은 협업이나 인증은 표기하지 않습니다.
콘텐츠는 어떻게 만들고, 광고와는 어떻게 구분하나요?
먼저 소비자가 AI에게 묻는 질문을 설계하고, 그 질문에 답이 되는 Q&A·FAQ·가이드를 만듭니다. 사실 확인과 전문가 감수를 거치고 출처를 함께 적으며, 브랜드가 승인한 사실만 담습니다.
광고성 콘텐츠는 광고임을 분명히 표시하고 기사·정보 콘텐츠와 섞지 않습니다. AI 인용 지수는 광고·협찬·제휴 여부와 무관하게 산정하며, 이 기준은 베이비뉴스 GEO 인덱스 전체에 동일하게 적용됩니다.
진행 방식과 비용은 어떻게 되나요?
무료 진단으로 사이트와 AI 답변 속 현재 위치를 먼저 확인한 뒤, 목표와 범위에 맞춰 제안서를 드립니다. 정식 프로그램은 GEO 365로 진단·전략·콘텐츠·확산·월간 측정을 1년 단위로 운영하며, 범위와 예산은 상담 후 확정합니다.
상담을 신청해 주시면 담당자가 연락드리고, 진단 리포트와 전략 자료를 이메일로 보내드립니다.
09 CONTACT
우리 브랜드는
AI 답변에서 몇 위일까요?
신청해 주시면 SEO·GEO 진단 리포트와 전략 자료를 보내드립니다.
AI시대 먼저 준비하고, 선점하세요!
10 AI INDEX
LAPL·AI·LAB이 직접 측정한
AI지수
분야별로 AI가 어떤 브랜드를 먼저 말하는지, 매달 실제 답변을 모아 공개합니다.
ABOUT AI·LAB
육아에서 시작해,
모든 브랜드의 AI 답변까지.
육아 전문 언론사 베이비뉴스가 설립한 AI·LAB은 AI 기술과 경영 전문 지식을 한곳에 모은 연구·컨설팅 조직입니다.
AI 전문가를 비롯해 경영학 분야 자문교수, 세무·노무·법률·마케팅·언론홍보·홍보 전문가 그룹이 함께합니다. 육아 분야에서 쌓은 측정 결과를 바탕으로 펫·웨딩·프랜차이즈 등 다른 분야로 영역을 넓히고, 기업과 브랜드의 상황에 맞는 연구 결과와 컨설팅을 제공합니다.
- 01언론사의 검증 기준취재·편집·팩트체크를 거친 정보로 연구합니다.
- 02육아에서 시작한 데이터육아 지수를 토대로 펫·웨딩·프랜차이즈로 분야를 넓혀 갑니다.
- 03기업에 맞춘 컨설팅연구 결과를 브랜드의 상황과 목표에 맞게 풀어 드립니다.
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