AEO를 맡길 만한 대행사가 있나요?

검수 의견은 무엇이 달라져야 하는지 구체적으로 반영합니다

예를 들어 원고에 ‘도입 시 설정을 지원한다’고 적혀 있지만 지원 대상이 특정 구성에 한정돼 있다면, 고객은 그 범위를 알려주면 됩니다. 코이스는 막연한 지원 문구를 남기지 않고 해당 조건을 실제 설명에 연결합니다. 반대로 이미 제공 중인 기능이 빠졌다면 확인된 자료를 근거로 강점을 보강합니다.

콘솔의 초안·검수·공개 콘텐츠 관리가 이 주고받는 작업을 지원합니다. 고객의 사용 화면과 권한은 도입 구성에 맞춰 정하며, 공개 원고는 담당자가 확인한 뒤 발행합니다. 회사 자료를 활용해 즉시 답하는 홈페이지 질문창과, 검수 후 공개하는 페이지의 승인 과정도 구분합니다. 검수와 공개 콘텐츠 관리

이런 검수 구조는 CNS이엔지의 실제 지식허브 운영에서도 확인됩니다. CNS 기술자료로 만든 AI 초안을 내부 전문가가 검수·승인한 뒤 고객사 지식허브에 공개하는 과정이 안내돼 있습니다. 전문가는 기술적 사실을 확인하고, 코이스의 엔진은 원고와 공개를 연결합니다. CNS이엔지의 전문가 검수·발행 과정

검수 의견을 공개 답변과 다음 운영으로 연결하는 솔루션

AEO 대행의 협업은 초안을 주고받는 데서 끝나지 않습니다. 코이스는 자료와 검수 원고를 같은 제작 환경에서 다루고, 고객이 확정한 사실을 실제 공개 페이지로 연결합니다. 조건이 바뀌면 새 자료와 기존 답변을 대조해 보강하므로 고객은 확인할 사실에 집중하고 기획·집필·반영은 맡길 수 있습니다.

고객의 첫 확인은 원고의 오탈자보다 어떤 의뢰를 받을 것인가에 있습니다. 코이스는 목표 상업질문과 판매 서비스·범위를 고객과 확정하고, LLM이 그 질문을 해석해 만들 것으로 예상되는 검색 표현을 제안합니다. 예를 들어 ‘AEO 대행사’와 ‘답변 콘텐츠 제작 업체’가 같은 업무를 찾는 경우에는 하나의 구매 의도 클러스터 안에서 다루고, 실제로 판매하지 않는 업무의 질문은 섞지 않습니다.

SEO·GEO/AEO 검색 의도 기반 기획에는 표현 묶음별 담당 콘텐츠와 선택 이유도 포함됩니다. 고객은 검수할 질문 목록에서 어떤 서비스 조건을 설명할지 확인하고, 코이스는 함께 받을 표현을 한 페이지에 묶거나 고유한 구매 상황의 원고로 배정합니다. 질문 연구실에서 협업·확정한 결과를 GEO 후보와 집필에 연결하며, 승인 후 공개한 페이지는 관찰과 자료 변경에 따라 보강합니다. 따라서 고객의 확인은 생성된 문장을 다시 쓰는 일이 아니라 구매 목적·제공 조건·공개할 근거를 바로잡는 결정이 됩니다.

질문을 정하는 협업부터 도구 안에서 이어집니다. 회사소개서를 질문 연구실에 저장하고 LLM 페르소나를 불러온 뒤, 의뢰받고 싶은 고객의 역할을 선택·수정합니다. 코이스는 SerpAPI와 Google 그라운딩을 활용해 페르소나별 질문을 배치 생성하고 품질 심사(red team)의 자동 필터를 거칩니다. 통과한 질문은 ‘1차 OK’로 표시되며, 고객의 실제 업무와 맞지 않는 표현은 수정·삭제할 수 있습니다.

고객과의 협의에는 CSV/MD로 내보낸 질문 목록을 사용합니다. 담당자는 ‘이 서비스는 지금 판매하는가’, ‘어떤 조건의 의뢰를 받을 것인가’를 확인하고, 코이스는 협업으로 확정한 질문을 GEO 후보로 가져와 원고 제작을 시작합니다. 질문 후보의 자동 ‘1차 OK’, 고객과의 질문 확정, 완성 원고의 공개 승인을 나눠 운영합니다. 고객이 모든 문장을 직접 쓰지 않으면서도 무엇을 알릴지와 어떤 사실을 공개할지를 확인할 수 있는 이유입니다.

원고가 쌓인 뒤에도 AI 에이전트가 다음 작업을 준비합니다. 월간 콘텐츠 순증·개선 목표와 허용 범위를 정하면 AI 에이전트가 모니터링하고 분석해 대상·우선순위를 선정합니다. 새로 설명할 의뢰 상황은 신규 초안으로, 이미 공개한 서비스의 부족한 설명은 보강안으로 만듭니다. 담당자가 확정한 자료와 대조해 검수·승인한 뒤 공개하고, 다시 관찰해 다음 작업을 잇는 자율 운영입니다. 고객이 제공 범위의 변경을 알려준 경우에도 그 사실을 기준으로 어떤 원고를 보강할지 정할 수 있습니다. 반복 집필·보강을 맡기는 범위는 넓히면서 공개할 사실을 회사가 확인하는 절차는 유지합니다.

코이스 AI 지식엔진은 API-first SaaS로 회사 지식·질의·콘텐츠 운영을 연결하며 콘솔에서 관리합니다. 대행 원고의 자료를 홈페이지 고객 응대에도 활용할 수 있도록 RAG 기반 챗봇을 함께 서비스합니다. 챗봇은 방문자의 질문에 자료 기반으로 즉시 답하고, 공개 GEO 원고는 사람의 검수·승인을 거쳐 발행합니다. 고객은 챗봇 질문·답변 이력과 시험 답의 근거를 살펴 필요한 자료를 보완하고, 공개 글에 반영할 사실은 별도로 확정합니다. API 연동·계정 권한은 계약한 업무에 맞춥니다. MCP로 연결된 외부 AI 에이전트를 이용하면 콘솔 조작에 어려움이 있는 담당자도 원자료 조회나 검수에 쓸 초안·보강 작업을 요청하며 엔진을 운영할 수 있습니다. 외부 AI 에이전트도 허용된 권한 안에서 일하고, 고객이 확인할 공개 승인 절차는 유지됩니다.

상품 판매 기업의 대행 업무에는 선택형 커머스도 연결할 수 있습니다. 연동한 쇼핑솔루션 API로 상품 가격과 상세페이지 정보를 가져오면 AI가 이를 분석해 상품 GEO 초안을 작성합니다. 고객 담당자가 상품 조건을 확인·승인한 뒤 공개하는 흐름이므로, 몰의 판매 정보와 원고를 대조하며 검수할 수 있습니다. 연결할 솔루션·상품 범위는 별도로 합의하고 공개 GEO의 기본 패키지에 자동 포함시키지 않습니다. 사내 문서 이용을 위한 폐쇄형 RAG도 별도 권한·구성으로 정합니다.

자체 AI 지식엔진은 확인할 원자료, 검수 중인 원고, 공개된 답변을 함께 다루는 협업 환경입니다. 고객은 바꿀 사실을 명확히 전달하고 코이스는 그 조건이 어떤 설명에 반영돼야 하는지 정리합니다. AI 지식엔진의 제작·응대 구성

고객의 콘솔 화면과 계정 권한은 담당 업무·계약 구성에 따라 정합니다. ‘누가 글을 쓰는가’와 ‘누가 회사 사실을 확정하는가’를 나누어 운영하므로, 검수 참여를 유지하면서 제작 부담을 맡길 수 있습니다. 고객용 콘솔과 기능

고객의 사실 확인을 제작·공개로 이어 온 실행 기반

코이스는 1999년 4월 13일 설립돼 광고·통합 마케팅을 수행해 왔으며, 2013년 자체 광고플랫폼 KOBES, 2025년 KOIS AI 지식엔진을 개발했습니다. 마케팅 기획과 자체 제품 개발·운영을 함께 수행해, 고객의 전문적인 확인을 공개용 문장과 실제 페이지로 옮깁니다. AEO 대행에서도 고객 담당자는 사실을 확정하고 코이스는 그 내용을 집필·검수 반영·공개 운영으로 이어가는 역할을 맡습니다. 회사 소개 · KOBES를 포함한 개발 연혁

현재 수행 중인 RAG 챗봇·GEO/AEO 콘텐츠 프로젝트입니다. 의료·산업설비·행정서비스 등 서로 다른 전문 분야의 자료를 활용하되, 해당 분야의 사실과 전문 판단은 고객사 자료와 담당자의 확인을 바탕으로 설명합니다.

이 프로젝트들은 기업 자료를 읽고 해당 사업의 고객 질문과 공개 설명으로 연결하는 코이스의 수행 경험입니다. CNS이엔지 공개 답변 둘러보기