검색이 사라지고 인용이 남는다
AI 검색엔진이 링크 대신 답변을 제공하는 시대, SEO를 넘어 GEO(Generative Engine Optimization)로의 전환이 필요합니다. 콘텐츠가 AI에게 '인용'되기 위한 실전 전략을 데이터와 함께 분석합니다.
더 읽기 →포트폴리오, 막막하신가요? 커리어노트가 함께 만들어 드립니다
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더 읽기 →마케터 업무의 85%는 자동화 가능하다는 데이터가 있습니다. 그러나 현실에서는 여전히 63%의 마케팅 팀이 수작업에 매몰되어 있습니다. 인지 부하 이론과 딥 워크의 관점에서, AI 자동화가 마케터의 전략적 사고를 어떻게 회복시키는지 탐구합니다.
더 읽기 →AI가 신입 채용을 대체하고 있는 2026년, 주니어 개발자가 취업 시장에서 차별화할 수 있는 커리어 전략과 포트폴리오 설계법을 다룹니다. 데이터 기반 현실 진단부터 실천 가능한 가이드까지.
더 읽기 →AI가 커밋 코드의 절반 가까이를 쓰는 지금, 리뷰 요청은 폭증하는데 리뷰하는 방식은 5년 전 그대로다. 문법과 결함 검출은 기계에 넘기고, 사람은 의도·경계·시스템 영향이라는 기계가 못 보는 층을 봐야 한다. 코드 리뷰의 본질은 처음부터 검사가 아니라 이해의 전달이었다.
검색 결과 상위에 오르는 것보다, AI가 답변에서 내 브랜드를 인용하게 만드는 일이 더 중요해지고 있습니다. 생성형 엔진 최적화(GEO)가 무엇인지, 프린스턴 연구가 밝힌 인용을 끌어내는 조건과 마케터가 지금 시작할 실천법을 정리했습니다.
ChatGPT 같은 AI 에이전트가 사람을 대신해 결제하기 시작하면서, 매출은 늘어나는데 대시보드는 0을 가리키는 역설이 벌어지고 있습니다. 추적 코드가 작동하지 않는 구조적 이유와, 측정되지 않는 채널을 외면할 때 마케터가 빠지는 함정을 분석합니다.
제품을 쓰는 주체가 사람에서 사람을 대리하는 AI 에이전트로 옮겨가고 있습니다. 페르소나도, 사용자 리서치도, 화면 설계도 모두 인간을 전제로 만들어진 지금, PM은 기계가 읽고 판단하는 제품을 어떻게 설계해야 할까요. 어포던스 이론과 할 일 이론으로 이 전환을 다시 봅니다.
연한 회색 글씨처럼 세련돼 보이는 화면이 누군가에게는 읽을 수 없는 벽이 됩니다. 접근성을 약자를 위한 선의가 아니라 모두를 위한 디자인 품질로 바라봐야 하는 이유를, 커브컷 효과와 포용적 디자인의 관점에서 짚어봅니다.
NVIDIA 연구진은 에이전트가 처리하는 작업 대부분에 소형 모델이면 충분하다고 말한다. 모든 호출을 가장 똑똑한 모델로 보내는 설계는 안전해 보이지만, 실제로는 측정을 회피한 과잉 설비 투자에 가깝다. 비용은 단가표가 아니라 호출 경로의 설계에서 결정된다.