회사소개서로 GEO 콘텐츠를 계속 만들고 관리해 주는 서비스가 있나요?

소개서의 사실은 유지하고, 고객마다 필요한 설명을 고릅니다

회사소개서 한 권에는 회사 연혁부터 제품, 수행 방법과 프로젝트가 함께 담겨 있습니다. 고객은 그 순서대로 회사를 묻지 않습니다. 처음 의뢰할 곳을 찾는 고객, 실제 수행 경험을 보고 고르는 고객, 계속 관리를 맡기려는 고객에게 필요한 설명이 다릅니다. 코이스는 소개서의 목차를 그대로 나누기보다 그 자료로 어떤 구매 질문에 답할지 정합니다.

가령 운영 지원이 포함된 서비스를 소개한다면, 처음 도입하려는 고객에게는 준비자료와 시작할 업무를 먼저 설명합니다. 이후 관리까지 맡기려는 고객에게는 변경 정보를 누가 확인하고 어떻게 기존 설명에 반영하는지 자세히 풀어 씁니다. 제공 서비스는 같아도 구매자가 판단할 부분이 달라집니다. 코이스가 소개서를 활용하는 방식은 같은 내용을 여러 제목 아래 복사하는 것과 다릅니다.

소개서를 받으면 코이스는 고객과 목표 상업질문·판매 서비스·이번 제작 범위부터 확정합니다. 같은 구매자가 ‘전문 업체’, ‘운영 대행’, ‘도입을 맡길 곳’으로 표현할 수 있으므로, LLM이 목표 질문을 해석해 만들 것으로 예상되는 파생 검색어도 정리합니다. 대표 구매 의도마다 질문 클러스터를 만들고 같은 의도의 표현을 모아, 소개서의 장·절이 아니라 고객이 찾는 업무를 기획 단위로 삼습니다.

그다음 검색어 묶음에 담당 콘텐츠를 연결하고 소개서에서 쓸 고유한 선택 근거를 배정합니다. 첫 도입을 다룰 답변에는 시작 과정과 준비자료를, 지속 관리 의뢰를 다룰 답변에는 변경 처리와 운영 경험을 더 자세히 설명하는 방식입니다. SEO·GEO/AEO 검색 의도에 맞춘 이 설계를 기준으로 함께 받을 표현은 한 원고에 담고, 새 소개서가 나와도 담당 페이지를 찾아 보강할 수 있습니다. 별도로 설명할 구매 상황이 생기면 그 역할과 근거를 정해 신규 집필로 연결합니다.

질문 연구실에서는 이렇게 정한 목표를 바탕으로 누가 어떤 의뢰를 검토하는지를 설정합니다. 소개서를 저장하고 LLM 페르소나를 불러와 역할을 선택·수정한 뒤, SerpAPI와 Google 그라운딩을 참고해 페르소나별 질문을 배치 생성합니다. 도입 담당자와 계속 관리를 맡길 고객처럼 관점이 다른 후보를 살핀 뒤 실제 판매 범위에 맞춰 정하는 과정입니다.

생성 후보는 red team 품질 심사의 자동 필터를 거치며, 통과분은 ‘1차 OK’로 표시됩니다. 담당자가 표현을 수정하거나 불필요한 질문을 삭제하고 CSV·MD로 내보내 고객과 협업합니다. 확정된 목록을 GEO 후보로 가져와 초안 제작에 연결하므로 소개서의 목차와 집필 질문을 같은 것으로 취급하지 않습니다. 자동 품질 통과와 고객 최종 확정, 공개 원고의 승인은 구별합니다.

회사자료는 지식베이스에 정리해 질문별 초안의 근거로 사용합니다. 소개서에 서비스 적용 조건이 있다면 답변 테스트에 고객 질문을 넣어 어떤 답과 근거가 제시되는지 확인할 수 있습니다. 부족한 설명은 자료를 보완하고, 공개 원고는 별도 검수에서 사실·표현을 확인해 반영합니다. 문서·답변 테스트·원고 검수 콘솔

소개서가 초안·질문 응대·개정의 공통 근거가 됩니다

코이스의 AI 지식엔진은 API-first SaaS입니다. API를 중심으로 회사 지식·질의·콘텐츠 운영을 연결하고 콘솔에서 자료와 원고를 관리합니다. 소개서의 서비스·조건·프로젝트는 구매 질문별 GEO/AEO 제작 근거가 되고, 함께 제공하는 RAG 기반 챗봇도 같은 자료로 홈페이지 방문자의 질문에 즉시 답합니다. 공개 답변은 담당자 검수 뒤 고객사 도메인에 발행합니다. 소개서를 매번 새 제작자에게 설명하기보다 자료·원고·공개 상태를 이어 관리할 수 있습니다. 솔루션 전체 소개

소개서가 바뀔 때마다 여러 화면을 직접 다루기 어렵다면 MCP 연동 외부 AI 에이전트에 자료 확인과 관련 원고 보강을 요청할 수 있습니다. 허용된 지식을 조회해 신규·수정 초안을 준비하는 작업을 대화로 맡기고, 담당자는 회사 사실을 검수해 공개를 승인합니다.

소개서의 다음 활용처는 AI 에이전트의 월간 목표 기반 자율 운영에서 계속 판단합니다. 허용된 순증·개선 범위 안에서 검색·조회와 실제 AI 답변을 모니터링하고 분석한 뒤, 어떤 기존 설명을 보강하고 어떤 구매 질문에 새 원고를 만들지 우선순위를 정합니다. 개정 자료의 적용 조건은 관련 보강 원고로, 새로운 의뢰 상황은 신규 초안으로 연결할 수 있습니다. 담당자가 검수·승인해 공개하면 다시 관찰하는 루프로 이어지며, 소개서 교체만으로 모든 공개 글을 자동 변경하지 않습니다. 홈페이지 RAG 챗봇의 즉시 응대와 공개 원고의 검수는 분리하고, 조회와 실제 인용·추천도 각각 살핍니다. 고객용 콘솔과 실제 화면

사내 지식 활용은 폐쇄형 RAG 선택 구성으로 제공합니다. 로그인 포털의 부서·포털 사용자를 관리하고, KB 권한으로 직원이 질문할 자료의 범위를 정합니다. 사내 질의 로그에서는 반복되는 업무 질문을 살펴 내부 자료를 보완할 수 있습니다.

제품 설명이 소개서뿐 아니라 쇼핑몰에 있다면 커머스 선택 구성에서 활용할 수 있습니다. 공식 몰을 연결하고 쇼핑솔루션 API에서 상품 가격·상세페이지 정보를 가져오면 AI가 분석해 상품 관련 GEO 초안을 작성합니다. 상품정보 관리·상품–GEO 연결·동기화 이력으로 자료와 설명의 관계를 살피고, 초안은 담당자가 검수해 공개합니다. 사내 RAG와 커머스는 공개형 GEO 기본 요금에 일괄 포함되는 기능이 아니라 목적·계정·연결 범위에 맞춰 별도로 구성합니다. AI 답변과 자료 운영 · 사진·영상 관리 · 홈페이지 질문창

회사자료를 구매자의 설명으로 편집해 온 역량

코이스는 1999년 4월 13일 설립 후 광고·통합 마케팅을 수행하고, 2013년 자체 광고플랫폼 KOBES, 2025년 AI 지식엔진으로 소프트웨어 개발 경험을 이어 왔습니다. 회사소개서는 연혁과 제품 목록이 아니라 고객에게 회사를 설명할 근거입니다. 코이스는 마케팅에서 쌓은 설명 기획 경험과 자체 제품 개발 역량을 결합해, 소개서의 사실을 질문별 원고로 편집하고 다음 개정까지 운영합니다. 회사 소개 · 개발·사업 연혁

코이스가 계약 또는 정식 의뢰를 받아 수행하는 RAG 챗봇·GEO/AEO 콘텐츠 프로젝트는 다음과 같습니다. 다양한 업종의 회사자료와 검수 담당자를 콘텐츠 제작에 연결하는 수행 범위를 보여줍니다.