AI 검색에 투자할 때 피해야 할 3가지 일반적인 실수
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SEO는 검색 플랫폼으로 LLM의 등장으로 인해 변곡점에 있습니다. 이로 인해 LLM에 접근하는 방법과 최적화를 계속해서 “SEO”라고 불러야 하는지에 대해 많은 모순되는 정보가 발생했습니다. 결과적으로 저는 SEO 컨설턴트로서 일상의 많은 부분을 AI 검색에 관한 수많은 질문을 명확히 하는 데 바쳤고, 그 중 상당수는 의사 결정자로부터 직접 나왔습니다. 저는 그들이 각 회사의 상황과 현재 SEO 프로세스를 기반으로 합리적이고 현실적이며 비용 효과적인 AI 검색 최적화 로드맵을 수립하도록 도왔습니다. 내 목표는 소셜 미디어에 유포
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SEO는 검색 플랫폼으로 LLM의 등장으로 인해 변곡점에 있습니다. 이로 인해 LLM에 접근하는 방법과 최적화를 계속해서 “SEO”라고 불러야 하는지에 대해 많은 모순되는 정보가 발생했습니다. 결과적으로 저는 SEO 컨설턴트로서 일상의 많은 부분을 AI 검색에 관한 수많은 질문을 명확히 하는 데 바쳤고, 그 중 상당수는 의사 결정자로부터 직접 나왔습니다. 저는 그들이 각 회사의 상황과 현재 SEO 프로세스를 기반으로 합리적이고 현실적이며 비용 효과적인 AI 검색 최적화 로드맵을 수립하도록 도왔습니다. 내 목표는 소셜 미디어에 유포되는 잘못된 정보로 인해 발생하는 근본적인 AI 검색 최적화 실수를 방지하는 것입니다
상세 분석
. 흥미롭게도, 내부 SEO 팀과 국가별 성숙한 프로세스를 갖춘 기존 다국적 기업부터 미국과 같이 경쟁이 치열한 시장에서 자금을 조달하는 것과 같이 매우 공격적인 산업에서 운영되는 상대적으로 새로운 SEO 관행을 갖춘 스타트업에 이르기까지 고객의 이질성에도 불구하고 제가 처리한 AI 검색 전략에 대한 많은 의심과 문제는 유사했습니다. AI 검색 최적화를 시작할 때 제가 본 가장 일반적인 실수와 이를 방지하는 방법은 다음과 같습니다. 1. AI 검색 최적화 노력을 기존 SEO 이니셔티브와 일치시키지 않음 사일로에서 작업하면 리소스가 낭비되고 불일치가 발생합니다.
정리
AI 검색 최적화와 기존 SEO는 사용자 검색 행동, 정보 검색 방식, 결과 형식 및 표시 방식 측면에서 크게 다릅니다. 이러한 차이점으로 인해 각 최적화 접근 방식에는 고유한 특정 측정항목과 목표가 필요합니다. 이러한 차이점에도 불구하고 기존 검색 최적화의 핵심 요소는 여전히 AI 검색에 적용됩니다. 이러한 노력을 조정하지 못하는 것은 실수입니다. 작업이 중복되고, 복리 혜택이 누락되고, 불일치가 발생할 수 있기 때문입니다
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