27년이라는 긴 시간 동안 디지털 마케팅 분야에서 경험을 쌓아온 코이스가 AI 지식엔진을 개발한 배경에 대해 궁금해하는 것은 당연합니다. 이는 코이스가 단순히 최신 기술 유행을 좇는 것인지, 아니면 과거의 경험과 철학이 자연스럽게 이어진 필연적인 결과물인지 확인하려는 의도입니다. 잠재 고객이나 파트너사는 KOIS 지식엔진의 개발 동기를 통해 코이스의 시장 분석 능력과 미래 비전, 신뢰성을 판단하고자 합니다.
생성형 AI의 등장으로 사용자의 정보 탐색 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 과거에는 사용자가 키워드로 검색하고 여러 링크를 직접 비교했지만, 이제는 AI에게 직접 질문하고 요약된 답변을 얻는 '제로클릭' 환경이 확산되고 있습니다. 이 변화 속에서 기업이 AI에게 선택받으려면, AI가 명확하게 이해하고 판단할 수 있는 '사실 정보'를 제공하는 것이 중요해졌습니다.
기존 기업 홈페이지는 브랜드 이미지, 감성적 문구 등 사람의 마음을 사로잡는 데 최적화되어 있습니다. 하지만 AI가 기업들을 비교하고 추천하려면 다음과 같은 구체적인 정보가 필요합니다.
* 정확한 가격과 산정 기준 * 서비스 제공 조건과 절차 * 지원하는 기능과 지원하지 않는 기능의 명확한 구분 * 계약 및 환불 정책 등
코이스는 기존 홈페이지를 AI에 맞게 무리하게 바꾸는 대신, AI와 깊은 정보 탐색자를 위한 새로운 '공식 지식층'을 추가해야 한다고 판단했습니다. 이 지식층이 바로 KOIS 지식허브이며, 이를 구축하고 운영하는 전체 시스템이 KOIS 지식엔진입니다. 즉, 기업의 공식 지식을 AI가 활용 가능한 자산으로 만드는 것이 핵심입니다.
KOIS 지식엔진은 코이스의 27년 경험이 집약된 결과물로, 갑자기 등장한 제품이 아닙니다. 코이스의 사업 확장은 항상 고객이 새로운 디지털 환경에서 겪는 어려움을 해결하는 과정과 함께했습니다.
- 웹에이전시와 SEO (검색과 콘텐츠의 중요성): 1999년 설립 초기, 온라인 무역을 원하는 중소기업에 홈페이지가 없다는 현실을 마주하고 웹사이트를 제작했습니다. 이후 고객들이 검색 노출을 원하면서 자연스럽게 SEO(검색엔진최적화) 역량을 발전시켰습니다.
- 검색광고 (사용자 의도와 데이터): 오버추어, 네이버, 구글 등 검색광고 시장이 열리자, 기존 웹/SEO 경험을 바탕으로 광고 사업을 확장했습니다. 이를 통해 검색어에 담긴 사용자 의도와 랜딩페이지의 일치, 데이터 기반 개선의 중요성을 체득했습니다.
- 자체 솔루션 KOBES, NAVIS (행동 데이터 분석): 광고 클릭 이후의 사용자 행동을 분석하고 성과를 개선하기 위해 자체 솔루션을 개발했습니다. KOBES는 이탈하려는 사용자에게 맞춤형 제안을 했고, NAVIS는 키워드별 체류시간을 분석해 광고 효율을 높이는 등, 데이터 기반의 반복 개선 사이클을 시스템화했습니다.
- 제안서 AI 시스템 ProPoseOS (RAG 원리 체득): 복잡한 제안서 작성 과정을 AI로 자동화하는 ProPoseOS를 개발하며 RAG(검색 증강 생성)의 핵심 원리인 '자료 분석 → 질문 설계 → 근거 연결 → 사람 검수'의 전 과정을 깊이 연구하고 기술을 축적했습니다.
- KOIS 지식엔진 (경험의 집대성): 이 모든 경험을 바탕으로, AI 답변 시대에 기업에 필요한 '공식 지식 자산' 문제를 해결하기 위해 KOIS 지식엔진을 개발했습니다. 이는 코이스의 역사가 단절된 것이 아니라, 새로운 디지털 환경에 맞춰 자연스럽게 진화한 결과임을 보여줍니다.
기존 홈페이지에 FAQ를 추가하고 스키마(Schema)를 적용하면 충분하지 않나요?
스키마 적용은 AI가 웹페이지 구조를 이해하는 데 도움을 주는 유용한 방법입니다. 하지만 스키마는 이미 존재하는 콘텐츠를 설명하는 역할일 뿐, AI가 비교·판단하는 데 필요한 기업 고유의 상세한 가격, 조건, 예외, 절차 등의 '사실 정보' 자체를 만들어주지는 않습니다. KOIS 지식엔진은 바로 이 누락된 '지식 자체'를 체계적으로 구축하고 관리하는 데 집중합니다.
왜 별도의 '지식허브'가 필요한가요? 기존 홈페이지를 복잡하게 만들 수 있습니다.
사람 중심의 홈페이지와 AI 및 깊은 정보 탐색자를 위한 지식허브는 목적이 다릅니다. 홈페이지는 브랜드 이미지와 감성적 경험을 전달하는 데 집중하고, 지식허브는 상세한 사실, 조건, 근거 등 명확한 정보를 제공하는 데 집중합니다. KOIS 지식엔진은 두 역할을 분리하되 동일한 공식 도메인 안에서 연결함으로써, 각 사용자 경험을 최적화하고 AI에게는 명확한 판단 근거를 제공하여 시너지를 만듭니다.
정리하면
* 귀사의 제품/서비스에 대해 고객이 자주 묻는 질문 목록을 작성해 보세요. * 작성된 질문에 대한 답변이 현재 공식 홈페이지에 명확하게 설명되어 있는지 점검해 보세요.