Blog
블로그
전체 글 10페이지예요.
글 10편
AI 추천은 조작될 수 있을까? 경쟁사의 LLM 추천 조작 탐지와 대응
제품 페이지 텍스트 몇 줄로 LLM 추천 순위가 뒤집힌 두 연구를 정리했어요. 조작을 어떻게 탐지하고 막을지, 프롬프트 인젝션 방어로 충분한지, 경쟁사가 조작하면 어떻게 대응할지 실무 관점이에요.
AI가 추천했는데 GA4에는 안 보이는 이유: AI 검색 기여도 리포팅 프레임
AI 검색은 세션·클릭으로 안 남는 영향(attribution gap)을 줘요. GA4 유입 리포트와 AI 노출 리포트를 나눠 보고, AI 검색 기여도를 경영진 보고에 반영하는 3단계 리포팅 프레임이에요.
우리 사이트가 AI 검색에 안 나오는 이유: 10단계 진단 체크리스트
AI 검색 노출은 발견부터 답변 선택까지 여러 관문을 통과하는 파이프라인이에요. 단계별 진단법, 콘텐츠 추가와 기술 점검 중 뭐부터 할지, 글을 계속 쓰는데도 안 잡힐 때 볼 것을 정리했어요.
ChatGPT·Perplexity·Gemini 인용 방식 비교: AI 검색 플랫폼별 GEO 전략
ChatGPT·Perplexity·Gemini는 출처 선택과 표시 방식이 달라 GEO 전략도 플랫폼별로 나눠야 해요. Perplexity가 출처를 보여주는 방식, Gemini AI 개요 노출에서 SEO의 중요도, 여러 AI 검색 플랫폼을 동시에 추적하는 법이에요.
AI 검색 시대의 KPI: 순위 대신 인용률·AVI·점유율로 성과 측정 시작하기
AI 검색 KPI는 순위·트래픽이 아니라 인용률·AVI·점유율처럼 인용 중심 지표로 봐야 해요. 기존 SEO 지표와의 차이, 성과 측정을 어디서부터 시작할지, 가시성 지표를 얼마나 자주 재는지 정리했어요.
AI 쇼핑 에이전트에 상품이 추천되려면: 상품 정보 구조화 가이드
AI 구매 에이전트가 상품을 후보로 확정하려면 가격·재고·정책이 페이지마다 일치해야 해요. 쇼핑몰 정보가 페이지마다 다르면 불리한 이유, Product 스키마만으로 충분한지, 커머스 GEO와 상품 페이지 SEO의 차이예요.
AI 크롤러 로그 해석: GPTBot 방문이 많다고 노출이 늘었다는 뜻일까
서버 로그에 AI 봇이 많이 와도 그 자체로 AI 검색 노출을 뜻하지 않아요. GPTBot 같은 봇 로그를 해석하는 법, training과 user fetch의 차이, 로그로 실제 확인할 것을 정리했어요.
AI 콘텐츠 파이프라인 설계: AI가 만든 글의 품질 검증과 흔한 실수 5가지
AI 콘텐츠 파이프라인은 기획부터 발행까지 단계별로 AI와 사람의 역할을 나눈 워크플로우예요. AI 글쓰기와의 차이, AI가 만든 글의 품질을 검증하는 법, 사람이 맡아야 할 단계, 만들 때 흔한 실수를 정리했어요.
GEO를 처음 정의한 원전 논문: 생성형 검색 가시성 측정과 9가지 기법
생성 엔진 최적화(GEO) 개념을 처음 정의한 논문이에요. 생성형 검색 가시성을 측정하는 지표, 9가지 기법 중 뭐가 효과적인지, 키워드 스터핑의 효과, 검색 순위가 낮은 페이지도 인용될 수 있는지 정리했어요.
에이전틱 워크플로우 패턴 5가지: 프롬프트 체이닝부터 오케스트레이터까지
에이전틱 워크플로우는 LLM이 여러 단계를 거치며 작업하는 파이프라인 설계 패턴이에요. 워크플로우와 에이전트의 차이, 콘텐츠 파이프라인에 어떤 패턴을 쓸지, 프롬프트 체이닝과 오케스트레이터 중 고르는 기준이에요.