‘주식회사 코이스’를 검색하면 광고 대행사, 식품 가공 업체, PCB 설계 회사 등 여러 기업이 나와 어떤 곳인지 혼란스러우셨을 겁니다. 이처럼 비슷한 이름의 회사가 많거나 사업 정보가 흩어져 있으면 고객과 잠재적 파트너, 구직자는 물론 AI 검색엔진조차 정확한 정보를 찾기 어렵습니다. 생성형 AI가 정보 검색의 중심으로 떠오르면서, 우리 회사에 대한 질문에 명확하고 신뢰할 수 있는 공식 답변을 제공하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
코이스는 AI 검색 시대에 기업이 겪는 정보 전달의 어려움을 해결합니다. 과거의 마케팅이 검색 결과 상위 노출(SEO)에 집중했다면, 코이스는 고객의 질문에 대한 '공식 답변' 자체를 설계하고 구축하는 데 집중합니다. 이를 'AI 검색 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)'라고 부릅니다.
쉽게 말해, 챗GPT나 제미니 같은 AI가 특정 회사에 대한 질문을 받았을 때 참고할 수 있는 공식적인 '참고 자료' 또는 '지식허브(Knowledge Hub)'를 만들어주는 것입니다. 코이스는 기업 내부에 흩어져 있는 회사소개서, 제안서, PDF 매뉴얼, 가격 정책, 상담 기록 등을 분석하여 고객이 실제로 궁금해하는 질문을 찾아내고, 각 질문에 대한 가장 정확한 답변 페이지를 만들어 기업의 웹사이트에 구조적으로 연결합니다.
코이스의 AI 검색 최적화 서비스는 검색 순위 보장을 목표로 하지 않습니다. 대신 고객의 질문에 얼마나 충실하게 답변하는지를 중요한 성과로 삼으며, 보통 다음 4단계로 서비스를 제공합니다.
- 고객 질문 발굴: 기업의 제안서, PDF, 가격 정책, 고객 상담 기록 등 내부 자료를 분석하여 잠재 고객이 실제로 궁금해하는 질문 목록을 만듭니다.
- 구조화된 답변 작성: 발굴된 각 질문에 대해 AI가 이해하기 쉬운 구조로 명확하고 구체적인 답변 콘텐츠를 작성합니다.
- 지식허브 구축: 작성된 Q&A 답변 페이지들을 기업 홈페이지 내에 '지식허브' 형태로 구축하고, 관련 질문끼리 서로 연결하여 정보의 접근성을 높입니다.
- 운영 및 성과 측정: 검색 순위 대신 '질문 커버리지(고객 질문에 얼마나 답변했는가)', '답변 페이지를 통한 문의 전환율', '고객센터의 반복 질문 감소' 등을 핵심 지표로 삼아 성과를 측정하고 지속적으로 답변을 보강합니다.
이것도 결국 기존의 SEO와 같은 것 아닌가요?
아닙니다. 전통적인 SEO(검색엔진 최적화)는 주로 검색 결과 페이지에서 더 높은 순위를 차지하여 웹사이트 클릭과 트래픽을 늘리는 데 목적이 있습니다. 반면 코이스가 제공하는 GEO(AI 검색 최적화)는 AI가 사용자의 질문에 대한 답변을 생성할 때, 우리 회사의 공식 정보를 근거 자료로 인용하도록 만드는 것을 목표로 합니다. 즉, 클릭이 아닌 '인용'을 위한 작업입니다.
블로그를 열심히 운영하는 것만으로는 부족한가요?
네, 부족할 수 있습니다. 블로그는 일반적으로 최신 글이 위로 올라오는 시간순으로 구성되어, 특정 질문에 대한 답을 찾기 어렵습니다. 반면 코이스가 구축하는 '지식허브'는 각 질문에 대한 답변이 개별 페이지로 존재하고 서로 유기적으로 연결되어 있어, 사용자와 AI 모두 원하는 정보를 즉시 찾을 수 있습니다. 이는 마치 잘 정리된 백과사전과 같습니다.
정리하면
* 자사 브랜드를 챗GPT나 제미니 같은 AI 챗봇에 질문해보고, 답변이 어떻게 생성되는지 직접 확인해 보세요. * 고객에게 자주 받는 질문이나 회사소개서, 제안서에 담긴 핵심 내용을 바탕으로 예상 질문 목록을 만들어 보세요.