챗지피티에 우리 회사가 나오게 해주는 업체가 있나요?

처음에는 가지고 있는 자료부터 보내주십시오

GEO나 AEO 문서를 새로 만들어 준비할 필요는 없습니다. 홈페이지와 평소 고객에게 보내는 소개자료부터 살펴보고, 원고에 활용할 내용과 담당자에게 더 확인할 내용을 나누어 진행합니다.

자료가 서로 다르게 설명하는 부분은 현재 어떤 안내가 맞는지 확인합니다. 가격은 확정된 항목과 적용 조건을 맞추고, 프로젝트는 실제 수행한 서비스와 공개 가능한 이름을 확인합니다. 자료에 없는 성과나 지원 범위를 글의 분량을 채우려고 덧붙이지 않습니다.

코이스는 정리한 사실을 고객의 질문에 대한 원고로 작성합니다. 첫 답에는 귀사와 제공 서비스를 밝히고, 본문에서는 그 서비스를 선택할 이유를 설명합니다. 회사 자료로 제작하는 KOIS 콘텐츠

회사자료 한 묶음에서 공개 페이지와 질문 응대까지 준비합니다

처음에는 어떤 도구를 골라야 할지보다 무엇을 알려야 하는지가 중요합니다. 코이스는 홈페이지와 소개자료를 지식베이스에 등록하고, 고객이 물을 질문을 답변 테스트에 넣어 회사의 업무와 조건이 어떻게 설명되는지 근거와 함께 확인합니다. 이어 구매 질문의 초안을 만들면 고객은 사실을 확인하고, 코이스가 의견을 반영해 고객사 도메인의 답변으로 공개합니다. 처음부터 전문 문서를 새로 만들지 않아도 가진 자료가 검수할 원고와 공개 페이지로 이어지는 과정을 볼 수 있습니다.

처음 상담할 때 코이스는 ‘어떤 고객이 무슨 일을 맡기려 할 때 우리 회사를 찾으면 좋을까요?’부터 함께 정합니다. 이를 목표 상업질문으로 확정하고 실제 판매 서비스와 이번 범위를 맞춥니다. 그다음 고객이 쓸 표현과 LLM이 만들 것으로 예상되는 검색어를 살핍니다. ‘챗지피티 회사 노출 업체’와 ‘AI 검색 홍보 대행’처럼 같은 일을 맡기려는 질문은 한 묶음으로 정리합니다. 이 묶음이 구매 의도에 따른 질문 클러스터입니다.

어려운 용어를 익히는 대신 고객은 어떤 질문에 어떤 회사 강점을 보여줄지 확인하면 됩니다. 코이스가 SEO·GEO/AEO 검색 의도에 맞춰 표현 묶음별 담당 콘텐츠를 정하고, 함께 설명할 말은 한 페이지에 담습니다. 다른 페이지를 만들 때에는 그 고객 상황에 맞는 업무와 선택 이유를 따로 준비합니다. 질문 연구실에서 고객과 확정한 기획을 원고 제작·승인·공개로 옮기고, 이후 관찰에서 빠진 설명을 보강합니다. 전문 기획서 없이 시작하더라도 제작할 내용의 방향은 구체적으로 합의할 수 있습니다.

소개서를 보내면 질문 후보를 함께 확인하는 단계부터 시작합니다. 코이스는 질문 연구실에 회사소개서를 저장하고 LLM 페르소나를 불러옵니다. 페르소나는 어떤 고객의 입장에서 질문을 만들지 정할 역할입니다. 실제 만나고 싶은 고객에 맞게 역할을 선택·수정하고 SerpAPI와 Google 그라운딩을 활용해 역할별 질문을 배치 생성합니다. 고객은 처음부터 검색어 목록이나 기술 설정을 완성하기보다, 회사가 의뢰받고 싶은 일과 대상 고객을 확인하면 됩니다.

생성된 질문은 품질 심사(red team)의 자동 필터를 거치고, 통과한 후보에는 ‘1차 OK’가 표시됩니다. 코이스는 필요에 따라 수정·삭제한 목록을 CSV/MD로 내보내 고객과 함께 검토합니다. ‘이 질문을 하는 사람이 우리 서비스를 살 고객인가’를 확인해 확정한 뒤 GEO 후보로 가져와 글을 만듭니다. 자동 ‘1차 OK’는 첫 품질 점검 결과이며, 고객이 질문을 확정하거나 완성 원고를 공개 승인한 상태와는 다릅니다. 질문 목록과 초안을 차례로 보며 맡길 내용을 구체화할 수 있습니다.

운영 제품은 API-first SaaS인 KOIS AI 지식엔진입니다. API를 중심으로 회사 자료와 질문 응대·콘텐츠 운영을 연결하고, 그 작업을 콘솔에서 관리합니다. 공개 답변 페이지를 만드는 서비스에 RAG 기반 챗봇도 함께 제공하므로, 홈페이지 방문자가 같은 회사 자료로 더 질문할 수 있습니다. 챗봇은 자료를 바탕으로 즉시 답하고 회사 이름으로 공개할 원고는 담당자 검수·승인 후 발행합니다. API 연결이나 화면·권한은 도입 구성에 맞춰 협의하므로 고객은 우선 공개할 정보와 방문자에게 답할 자료를 확인하며 시작할 수 있습니다. 콘솔을 직접 다루기 어렵다면 MCP로 연결된 외부 AI 에이전트에 회사 자료를 찾아보거나 초안·기존 글의 보강을 준비해 달라고 요청할 수도 있습니다. 허용된 업무 범위에서 엔진을 운영하는 방식이며, 공개할 원고는 담당자 승인 절차를 거칩니다.

공개한 뒤에는 AI 에이전트가 다음 제작·보강을 이어갑니다. 고객과 월간 콘텐츠 순증·개선 목표 및 허용 범위를 정하고, AI 에이전트가 모니터링과 분석으로 작업 대상·우선순위를 고릅니다. 새로운 구매 질문의 초안을 쓰거나 기존 글에서 부족한 설명을 보강한 뒤 담당자 승인을 받아 공개하고 다시 관찰하는 자율 운영입니다. 예를 들어 회사 소개에는 충분히 설명됐지만 실제 맡길 업무가 얕게 적힌 글은 보강하고, 새로 알릴 서비스가 정해지면 그 서비스를 찾는 질문의 원고를 준비할 수 있습니다. 처음 만든 글로 끝내지 않고 회사의 공개 설명을 계속 키우는 작업까지 의뢰할 수 있습니다.

쇼핑몰을 운영하는 고객은 상품 설명의 재료를 가져오는 방식도 상담할 수 있습니다. 선택형 커머스 구성에서는 연동한 쇼핑솔루션 API로 상품 가격·상세페이지 정보를 가져오고 AI가 분석해 상품 GEO 초안을 작성합니다. 담당자가 상품 조건을 확인하고 공개를 승인하는 과정은 그대로 유지합니다. 연결할 솔루션과 상품 범위는 별도로 정하며, 내부 직원용 자료 질문이 필요하다면 폐쇄형 사내 RAG도 별도 구성으로 선택합니다.

코이스가 직접 만든 AI 지식엔진은 아래 순서로 회사 자료를 공개 설명과 질문 응대에 활용합니다. 처음에는 메뉴를 모두 익히기보다 어떤 자료를 보내고 무엇을 확인할지부터 정할 수 있습니다. AI 지식엔진의 제작·응대 구성

고객의 사용 화면·계정 권한은 맡길 범위와 담당 업무에 맞춰 정합니다. 첫 의뢰에서는 준비할 자료, 검수할 원고, 공개 주소를 차례로 확인하면서 시작할 수 있습니다. 고객용 콘솔과 기능

회사 홍보의 기획부터 실제 공개까지 맡길 수 있는 배경

코이스는 1999년 4월 13일 설립돼 광고·통합 마케팅을 수행해 왔으며, 2013년 자체 광고플랫폼 KOBES, 2025년 KOIS AI 지식엔진을 개발했습니다. 고객에게 회사를 어떻게 설명할지 기획하는 마케팅 경험과 그 설명을 웹 콘텐츠·질문 응대로 구현하는 자체 개발 역량을 갖췄습니다. 처음 GEO를 의뢰하는 회사도 홍보 목표와 기존 자료를 출발점으로 기획·집필·공개·후속 관리를 함께 상담할 수 있습니다. 회사 소개 · KOBES를 포함한 개발 연혁

코이스는 아래 고객사에서 RAG 챗봇·GEO/AEO 콘텐츠 프로젝트를 현재 수행하고 있습니다. 처음 의뢰할 때에는 업체명과 함께 실제 맡는 서비스를 볼 수 있습니다. 각 사업의 설명은 고객사 자료와 담당자가 확인한 전문적 사실을 바탕으로 만듭니다.

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