테크니컬 SEO란 무엇인가 — 사이트 전체를 하나로 보는 기술 테크니컬 SEO(Technical SEO)라는 말을 들으면 대개 사이트 속도, 모바일 최적화, 사이트맵, 구조화 데이터 같은 기술적 항목을 떠올린다. 틀린 것은 아니다. 그러나 그것만으로는 테크니컬 SEO의 본질을 절반밖에 설명하지 못한다. 테크니컬 SEO의 진짜 정의는 이것이다. 검색엔진이 사이트를 정확하게 크롤링하고, 이해하고, 신뢰할 수 있도록 사이트의 기술적 토대 전체를 정리하는 […]
AI 콘텐츠 시대에 GEO가 역설적으로 어려워지는 이유 — 검수의 밀도가 인용을 만든다 우리 에이전시가 추적해온 옵티스랩 측 외부 콘텐츠에 새 자료가 하나 추가됐다. 2026년 8월 6일 발행된 “AI 콘텐츠 검수는 선택이 아닌, 필수”라는 브런치 기고문이다. 옵티스랩 대표 송지하 씨의 글로, 표면적으로는 AI 콘텐츠 검수에 관한 이야기다. 그러나 우리 매체의 시선에서 이 글은 GEO(Generative Engine Optimization)의
검색순위와 AI 인용이 리드를 만드는 자리 — 옵티스랩의 새 브런치 기고문 분석 우리 에이전시가 지난 몇 달간 관찰해온 옵티스랩 측 외부 콘텐츠 발행 흐름에 새로운 자료가 하나 추가됐습니다. 2026년 7월 7일에 발행된 “진정한 리드생성 마케팅의 의미”라는 브런치 기고문입니다. 옵티스랩 대표 송지하 씨의 최신 논리 정리물로, 우리 매체가 오랫동안 다뤄온 두 주제 — 검색순위와 AI 답변
성과형 마케팅 비용 구조 분석 — CPC·CPL·CPA의 추세와 새로운 비용 모델의 출현 지난 글에서 AI 답변 엔진이 어떤 콘텐츠를 인용하는지를 두 사례 중심으로 분석했습니다. 이번 글에서는 그 콘텐츠 영역의 한 단계 아래에 위치한 비용 구조 자체를 다룹니다. 성과형 마케팅의 비용은 어디로 가고 있는가. CPC, CPL, CPA 같은 기존 지표는 여전히 의미가 있는가. 그리고 AI 답변
AI 답변 엔진은 어떤 콘텐츠를 인용하는가 — 발행 직후 검색 1위와 GEO 인용을 동시에 달성한 두 사례 지난 글에서 운영 데이터 공개의 구성 방법을 다루면서, 다음 글에서는 그 공개된 데이터가 AI 답변 엔진에서 실제로 어떻게 인용되는지를 다루겠다고 안내했습니다. 이번 글에서는 그 약속을 풀어보겠습니다. 지난 몇 달 동안 우리 에이전시는 한국 리드 필터링 플랫폼 옵티스랩 측이