1인 AI 마케팅 부서는 이미 가능하다. 다만 조심스럽게 써야 한다
Claude Code와 MCP 커넥터는 검색, 광고, 분석 데이터를 실용적인 마케팅 지휘실로 바꿀 수 있습니다. 첫 버전은 승인 없이 변경을 내보내기보다 진단과 초안 작성에 써야 합니다.
Claude Code와 MCP 커넥터는 검색, 광고, 분석 데이터를 실용적인 마케팅 지휘실로 바꿀 수 있습니다. 첫 버전은 승인 없이 변경을 내보내기보다 진단과 초안 작성에 써야 합니다.
Google에서 1위라고 해서 AI 시스템이 페이지를 인용하는 것은 아닙니다. 팀은 순위, 클릭, 언급, 인용을 별개의 가시성 레이어로 측정해야 합니다.
모든 팀이 글을 생성할 수 있는 시대에는 쓰는 능력이 해자가 아닙니다. 오래가는 우위는 SEO 기초, GEO 전략, 브랜드 증거, 편집 판단입니다.
OpenAI의 GPT-5.6은 쓸 만한 AI 작업의 비용을 낮춥니다. SEO와 GEO 팀에게 이는 콘텐츠 양은 쉬워지고, 증거와 기술 기반, 인용 가능한 설계는 더 중요해진다는 뜻입니다.
Perplexity에 인용되려면 새 알고리즘을 조작하기보다 페이지를 크롤 가능하고, 출처로서 신뢰할 수 있으며, AI 답변에서 쓰기 쉬운 형태로 만들어야 합니다.
Google 첫 페이지 노출은 여전히 중요합니다. 하지만 AI 검색에서는 구매자의 첫 후보 목록이 답변 엔진 안에서 만들어지기 시작했습니다. 이 글은 인용 점유율, 추천 점유율, 브랜드 언급 품질을 순위와 CTR 옆에 함께 놓아야 하는 이유를 설명합니다.
Google에서 2026년 6월 /goto 리디렉션 테스트로 보이는 변화가 관측됐습니다. 이는 순위 변화라기보다 analytics, 순위 추적 도구, URL 파싱에 영향을 줄 수 있는 측정 레이어 변화로 봐야 합니다.
Google의 새로운 Search Console 플랫폼 속성은 크리에이터와 퍼블리셔가 소셜 게시물과 동영상이 Google 검색 및 Discover에서 어떻게 발견되는지 더 쉽게 확인하게 해줍니다. 이번 업데이트의 의미, 봐야 할 데이터, 그리고 Auspia에서 GSC 데이터를 콘텐츠 워크플로에 연결하는 방법을 정리합니다.
Google의 2026년 6월 가이드는 llms.txt 파일이 Google Search 순위를 올리지도 내리지도 않는다고 설명합니다. 실무에서는 SEO 기본기를 유지하고, llms.txt는 Google 밖의 시스템에 필요할 때만 선택적 인프라로 다뤄야 합니다.
Google과 Bing은 AI 검색 가시성을 보여주는 1차 데이터를 공개하기 시작했습니다. 중요한 것은 새 대시보드를 쫓는 것이 아니라 인용, 주제, 페이지, 콘텐츠 공백을 중심으로 GEO 측정 루프를 만드는 것입니다.