회사 연혁과 제품 개발, 수행 사례를 각각 정확하게 소개합니다
코이스는 1999년 4월 13일 설립해 광고·통합 마케팅과 소프트웨어 개발을 수행해 왔습니다. 2013년 자체 광고플랫폼 KOBES를 출시했고 2025년 AI 지식엔진을 개발했습니다. 마케팅 경험은 어떤 실적을 이번 의뢰의 선택 이유로 설명할지 기획하는 기반입니다. 자체 제품 개발 역량은 그 설명을 프로젝트 자료·미디어 검수·공개 원고·추가 질문 응대로 이어 운영하는 수단입니다. 회사 소개 · KOBES 개발 연혁
코이스는 원할머니보쌈, 푸디버디와 CNS이엔지 등에서 RAG 챗봇·GEO/AEO 콘텐츠 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이 중 해당 질문에 필요한 경험을 골라 설명하고 실제 공개 사례의 링크를 연결합니다. 연혁은 기업의 이력을, 프로젝트는 맡은 일을, 공개 화면은 구현 모습을 보여주므로 각각의 근거가 무엇을 설명하는지 분명해집니다.
고객사의 자료도 마찬가지입니다. 본문에서는 실제 강점을 자신 있게 제시하면서 수행 업무와 공개 근거를 연결합니다. 회사가 보유한 사실을 정확히 설명하는 것이 홍보의 힘을 높이는 방법입니다.
실적을 필요로 하는 고객의 질문부터 보강 우선순위를 정합니다
보유 실적의 활용 순서도 검색 의도로 정합니다. 코이스는 고객과 어떤 서비스를 의뢰받을지, 어느 목표 상업질문에 답할지를 먼저 확정합니다. SEO·GEO/AEO 기획에서 LLM이 그 질문을 ‘구축 경험이 있는 업체’, ‘운영까지 맡는 회사’처럼 풀어 검색할 것으로 예상하고, 같은 구매 목적의 표현들을 질문 클러스터로 구성합니다. 고객사 이름을 먼저 골라 질문을 끼워 맞추는 순서가 아닙니다.
클러스터별 담당 원고에는 해당 요구를 뒷받침할 수행 업무와 확인 가능한 자료를 배정합니다. 구축을 찾는 페이지는 구현된 결과를, 계속 관리를 맡기는 페이지는 자료 확인·검수·개정의 실행을 중심으로 같은 경험의 다른 가치를 설명할 수 있습니다. 질문 연구실에서 고객과 확정한 내용을 원고로 작성하고, 승인 후 관찰과 새 프로젝트 자료를 보강에 연결합니다. 실적 목록이 길어지는 것보다 그 경험이 왜 이번 의뢰에 적합한지 분명해집니다.
실적을 잘 정리하려면 어느 구매 상황에서 그 경험이 선택 이유가 되는지 먼저 알아야 합니다. 코이스 질문 연구실에 소개서를 저장하고 LLM 페르소나를 불러와 의뢰할 고객 역할을 선택·수정합니다. SerpAPI·Google 그라운딩의 검색 자료를 참고해 역할별 질문을 배치 생성하고 품질 심사(red team)의 자동 필터를 거칩니다. 통과한 ‘1차 OK’ 질문을 수정·삭제한 뒤 CSV·MD로 고객과 협업합니다. 최종 확정본을 GEO 후보로 가져와 관련 프로젝트 자료와 연결해 집필하므로, 고객 이름을 많이 나열하기보다 이번 질문에서 어떤 수행 능력을 설명할지 정할 수 있습니다.
예를 들어 구축 결과를 보는 고객과 운영을 맡길 고객이 궁금해하는 경험은 다를 수 있습니다. 같은 프로젝트를 사용하더라도 맡은 업무와 결과물 중 이번 의뢰에 해당하는 내용을 선택해 설명합니다. 자동 품질 심사를 통과한 질문은 고객이 검토할 후보이며, 실적의 사실·공개 범위와 최종 제작 방향은 담당자가 확인합니다. 질문 기획과 프로젝트 정리가 서로 떨어지지 않도록 연결하는 과정입니다.
AI 에이전트의 월간 목표 기반 자율 운영은 이 근거를 이후 콘텐츠에도 활용합니다. 모니터링·분석으로 설명이 부족한 지점을 살피고, 새 질문의 초안이나 기존 원고의 보강 대상을 선정해 허용된 순증·개선 작업을 수행합니다. 담당자가 준비된 원고의 주체·수행 업무·공개 근거를 검수·승인하면 발행하고 다시 관찰합니다. 새로운 프로젝트 자료가 생겼을 때 모든 글에 같은 문장을 붙이는 것이 아니라 관련 있는 질문의 선택 이유로 연결할 원고를 준비할 수 있습니다.
이 흐름을 제공하는 AI 지식엔진은 API-first SaaS입니다. API 중심으로 회사 지식·질의·콘텐츠 운영을 연결하고 콘솔에서 관리하며 RAG 기반 챗봇도 함께 서비스합니다. 같은 프로젝트 자료가 검수할 공개 원고와 홈페이지 즉시 응대에 쓰입니다. 콘솔 조작이 익숙하지 않은 사용자는 MCP로 연결된 외부 AI 에이전트에 ‘이 실적으로 어떤 의뢰를 설명할 수 있는지’ 자료 조회와 초안·보강 작업을 요청할 수 있습니다. 허용된 권한 안에서 엔진을 활용하고 공개 원고는 담당자 승인 절차를 유지합니다.
제품을 판매하는 고객은 커머스 선택 구성에서 상품 근거도 확보할 수 있습니다. 연동 쇼핑솔루션 API로 가져온 가격·상세페이지 정보를 AI가 분석해 상품 GEO 초안을 만듭니다. 실제 판매 조건은 상품정보로, 수행 경험은 프로젝트 자료로 뒷받침해 검수하는 방식입니다. 스토어 연결·상품–GEO 연결·동기화 이력의 적용 범위는 별도 계약하며 사내 RAG도 공개형과 구분합니다. 회사의 강점이 경험과 제품 기능 양쪽에 있다면 서로 다른 근거를 알맞은 구매 질문에 연결해 설명할 수 있습니다.
