찾아오는 방식에도 한계는 있습니다
시장 조사 데이터를 AI에 연결할 때, 물으면 찾아오는 방식이 갖는 조건과 한계를 데이터 엔지니어링 관점에서 설명합니다.
인사이트
답변 안에 광고가 붙는다는 것은 무슨 의미인가
AI 답변 화면 광고가 검색 결과 목록형 광고와 구조적으로 어떻게 다른지, 자동화 이후에도 남는 사람의 판단 영역과 새로운 성과 지표의 필요성을 설명합니다.
조회수까지만 보고하는 콘텐츠 대행과 전환까지 답하는 곳의 차이
조회수만 보고하는 콘텐츠 리포트와 전환까지 이어 보는 리포트의 차이를 코호트 비교 사례로 설명합니다.
광고 성과 데이터, 어디서부터 손대야 하는지 판단하는 법
매체별로 흩어진 광고 성과 데이터를 공통 기준으로 정리하면 어디서부터 손대야 할지 판단이 쉬워집니다. 예산 배분 전 기준부터 점검해 보세요.
광고비를 늘리지 않고 전환을 늘리려면 무엇을 바꾸는가
예산을 늘리지 않고 전환을 늘리려면 클릭률 · 전환율 · 예산 배분 중 어디를 손댈지 먼저 가려야 합니다. 판단 순서와 예산 배분 전 확인할 조건을 정리했습니다.
경쟁 서비스가 92번 불릴 때 우리는 0번이었습니다
Perplexity 조사에서 경쟁 서비스는 92회, 자사는 0회 인용됐습니다. 격차의 원인과 인용 가능한 콘텐츠를 쌓는 방법을 정리했습니다.
전환 증가를 광고 성과로 단정하기 전에 확인할 것
전환율 상승을 광고 성과로 단정하기 전에 자연 전환 가능성을 점검하고, 증분측정으로 대조군과 비교해 순수한 광고 효과를 확인하는 방법을 설명합니다.
AEO와 GEO, 뭐가 다른지 묻는 사람들에게 SEO팀은 뭐라 답해야 할까
AEO·GEO 개념을 묻는 질의 노출 데이터를 통해, 실무팀이 개념 설명보다 측정·작성 방식 변화부터 답해야 하는 이유를 살펴봅니다.
AI에게 우리 회사 이름을 물으면 잘 압니다 — 그래서 안심했습니다
AI가 브랜드명을 안다고 안심하기엔 이릅니다. 이름 없이 던진 질문에도 등장하는지가 진짜 성과의 기준입니다.
여러 광고주를 한 팀이 운영한다는 것의 실제 모습
여러 광고주를 맡은 팀이 반복 작업과 판단 작업을 어떻게 나눠야 하는지, AI 답변 화면 광고 시대의 운영 방식을 함께 짚어봅니다.