AI 검색 최적화: ChatGPT, Perplexity와 같은 LLM을 위한 SEO 전략
대화형 쿼리, 글머리 기호 서식, 출처 인용 표기를 사용하여 콘텐츠를 제작한다면 생성형 AI 플랫폼에 인용될 가능성이 높습니다.
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트랜스포머 모델은 일련의 구어나 문어, 혹은 화학 구조 간의 관계와 같은 순차적인 데이터에서 관계를 설정하여 그 문맥과 의미를 파악하는 데 특히 능숙합니다
파운데이션 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습하는 과정인 자기 주도 학습 과정에서 마법이 일어납니다.
합성 데이터는 실제 데이터를 모방하여 보다 안전하게 기술 혁신을 이루도록 도와줍니다.
잠재 고객의 품질에 대한 데이터를 광고 플랫폼에 전달하여 관련성이 높은 사용자를 식별하여 최적화를 할 수 있습니다.
퍼스트 파티 데이터를 수집하고 활용하는 것은 2025년에 구글 광고 비용을 낮게 유지하기 위한 핵심 요소입니다.
D2C 브랜드는 전체 제품 주기와 고객 여정을 제어함으로써 더 많은, 그리고 일반적으로 더 나은 데이터에 액세스하여 고객 경험을 최적화할 수 있습니다.
TAM은 B2B 마케팅 전략에 정보를 제공하고, 목표를 벤치마킹하며, 기업의 여정에서 잠재적 성장에 대한 유용한 기대치를 제공해야 합니다.
브랜드 키워드는 이미 회사를 알고 있는 사용자의 수요를 확보하는 데 도움이 되며, 논브랜드 키워드는 새로운 잠재고객에게 도달 범위를 넓히는 데 도움이 됩니다.
검색 엔진 마케팅(SEM)에서 해야 할 것과 해야 하지 말아야 할 것 (참조 자료: The Do’s and Don’ts of Search Engine Marketing (SEM)) 검색 엔진 광고 여정을 시작하시나요? 모범 사례와 ‘해야 할 일’에 대한 정보는 시중에 많이 나와 있지만, 가장 중요한 것은 올바른 출처에서 얻은 정보인지 확인하는 것입니다. 검색 엔진 마케팅(SEM) 전문가들이 모여 고객에게 의미 있고…
2025년의 또 다른 중요한 SEO 트렌드는 키워드 중심 최적화에서 사용자 중심 최적화로 전환하는 것입니다.
대부분의 링크 빌딩 트래픽은 아웃리치를 통해 홍보된 링크 가능한 에셋에서 옵니다.
엔터프라이즈 어카운트는 단순히 규모만 큰 것이 아니라 더 복잡합니다. 이러한 기업을 타겟팅할 때는 단일 의사 결정 단위가 아니라 각기 다른 손익, 우선순위, 구매 프로세스를 가진 상호 연결된 여러 비즈니스 부서들을 상대해야 합니다.
링크드인 광고에 적합한 오디언스 규모는 일반적으로 30,000명에서 100,000명 사이가 적정 규모입니다.
구글의 머신러닝 알고리즘은 자동 입찰을 더욱 개선하기 위해 지속적으로 더 복잡하고 미묘하게 발전하고 있습니다.