AI가 답하는 시대, 브랜드는 어떻게 살아남는가 : GEO 시대의 브랜드 생존 전략
GEO는 단순하게 ‘한번 해볼만한 마케팅 옵션’이 아니라, AI 상위 노출 경쟁의 시작점으로 필수가 되어버렸습니다. 특히 카테고리가 경쟁적인 브랜드일수록, 선점한 기업이 AI 답변 점유율을 장악하고 나면 뒤늦게 들어오는 브랜드는 이를 되찾기 훨씬 어려워집니다. 시장은 이미 바뀌었습니다. 이제 GEO는 필수입니다.
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AI가 만드는 ‘개인화 UX’: 데이터에서 경험으로
AI 개인화 UX는 추천을 넘어 사용자의 맥락과 감정을 이해해 경험을 함께 설계하는 단계로 발전했습니다. 넷플릭스 썸네일, 챗봇 톤, 이커머스 UI, 맞춤 요약 등 사례처럼 AI는 사용자 이해자·디자이너·공감자로 인간 중심의 경험을 돕는 파트너로 활용되어야 합니다.
AI가 콘텐츠를 만드는 시대, AI로 만든 광고는 어떻게 다를까?
그동안 광고 소재는 기획자의 감과 경험에 의해 제작되어 왔습니다. 무수한 회의와 검토, 문구 수정을 거쳐 어렵게 하나의 광고가 세상에 나왔지만, 실제 성과로 이어지는지는 또 다른 이야기였습니다. 그러나 지금은 AI 기반 자동화를 도입하면 광고 제작과 운영의 모든 방식이 달라집니다. 그럼 AI 자동화 환경은 어떻게 다른지 이번글을 통해 살펴 봅시다.
앞서가는 회사의 AI 활용법, 업무 자동화로 리소스 절약하기
이미 AI로 업무 효율을 높이고 있지만, 단순히 사용하는 것을 넘어 전략적 활용이 중요합니다.
이번 콘텐츠에서는 실제로 업무 효율을 높이는 데 도움이 되는 AI Tool 3가지를 소개하고, AI로 업무 자동화까지 실현할 수 있는 실용적인 활용법을 함께 소개합니다.
AEO 시대, AI가 당신의 콘텐츠를 노출하게 만드는 법
검색 엔진 최적화(SEO)가 오랫동안 콘텐츠 마케팅의 핵심 전략이었다면, 이제는 그 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다. 이제 사용자는 링크 목록이 아닌 ‘직접적인 답변’을 원하는 AI 기반 검색 환경의 새로운 검색 시대를 열었습니다. 이번글을 통해 AEO 시대에 대응하는 5가지 전략을 확인해보세요. 이제 AEO는 선택이 아닌, 필수입니다.
광고 예산 최적화가 고민되신다면, 지금 바로 MMM 대시보드를 활용해 보세요.
MMM의 핵심은 데이터 기반 의사결정입니다. 그러나 복잡한 모델을 단순히 보고서로 받는 것만으로는 실무에서 활용하기 어려울 것입니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 MMM 대시보드입니다. MMM 대시보드는 광고별 효과를 살펴보고, 누구나 쉽게 최적의 광고 예산안을 도출할 수 있습니다. 이번글을 통해 MMM을 통해 얻는 이점을 살펴 보도록 하겠습니다.
실제 사용해 보고, 비교해 본 ChatGPT와 Gemini: 어떤 AI가 내 업무에 더 잘 맞을까?
AI 기술이 빠르게 발전하며 일하는 방식도 달라지고 있습니다. 특히 ChatGPT와 Gemini 같은 생성형 AI는 마케터, 기획자, 데이터 분석가 등 다양한 직군에서 새로운 생산성과 인사이트를 제공합니다. 이번글에서 AI의 공통점과 차이점을 살펴보고, n8n 워크플로우 자동화 Tool과 연계해 업무 효율과 인사이트 수준을 끌어올리는 방법을 살펴보겠습니다.
n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (1)
디지털 전환 시대에 기업의 데이터 수집 과정을 효율화할 수 있는 n8n이라는 노코드/로우코드 워크플로우 자동화 도구를 소개하며, 기존의 BeautifulSoup이나 Selenium과 같은 코드 기반 도구와 달리 API 중심의 직관적인 인터페이스로 비개발자도 쉽게 복잡한 데이터 수집 및 처리 자동화를 구현할 수 있는 방법을 설명합니다.
인공지능을 활용한 자동화, AI Agent(1)
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
RAG를 통한 LLM 정확도 향상(1)
RAG은 LLM 모델의 한계점인 할루시네이션을 보완하기 위해 LLM 모델이 컨텍스트로 사용할 수 있는 문서를 제공해 정확도를 높이는 기법입니다.
이번 포스팅에서는 RAG의 정의와 Huggingface의 모델을 사용해 간단한 RAG 구현을 해겠습니다.