AI 검색이 바꾸는 SEO - SEOWeek 2026 뉴욕 현장 (DAY 3)

안녕하세요, Yunheec 입니다. 뉴욕에서 진행되고 있는 SEOWeek 2026 DAY 1 & DAY 2 참석 후기에 이어, 오늘은 DAY 3 진행 된 내용을 공유 해 볼까 합니다. DAY 1에서는 AI 검색의 메커니즘을, DAY 2에서는 사용자 행동과 인간의 변화를 다루었다면, 오늘 말씀드릴 DAY 3의 컨셉은 'Ecosystem(생태계)' 입니다. DAY 3는 한 마디로 정리하면 "검색은 더 이상 한 사람, 한 팀, 한 채널, 한 도구, 한 메트릭의 일이 아니다" 라는 메시지로 관통됩니다. DAY 1이 'AI가 어떻게 작동하는가'를, DAY 2가 '사람이 어떻게 변하는가'를 다루었다면, DAY 3는 그 변화에 대응할 조직·채널·도구·측정의 생태계를 어떻게 재설계할 것인가에 대한 답이었습니다. 그러면 DAY 3 세션을 함께 살펴보도록 하겠습니다. DAY 3 - Ecosystem: 검색 환경의 변화 Key Message 1. 검색은 더 이상 단일 채널이

작성일 2026.05.01 · by Yunhee Choi

[AI 마케팅] AI 자동화 캠페인 트렌드와 플랫폼별 핵심 정리

주요 플랫폼별 AI 자동화 캠페인 현황 분석 및 마케터의 성과 최적화 전략 최근 주요 광고 플랫폼들은 저마다의 방식으로 AI 자동화 캠페인을 고도화하며 퍼포먼스 마케팅의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. 본 콘텐츠는 단순한 AI 캠페인의 기능 소개를 넘어, 구글이나 메타 등 각 플랫폼이 AI 자동화를 발전시키는 고유의 방향성을 심층적으로 분석합니다. 나아가 세팅 중심에서 데이터 설계 중심으로 변화하는 마케팅 생태계에 맞춰, 마케터가 성과 개선을 위해 어떠한 전략적 시각으로 접근해야 하는지 명확한 실무 가이드를 제시합니다. 목차 * AI 자동화 캠페인 개념 및 최적화 확산 배경 * 주요 플랫폼별 AI 자동화 캠페인 성과 비교 분석 * 퍼포먼스 마케팅 플랫폼별 AI 자동화 패턴 요약 * AI 자동화 캠페인 장단점 및 운영 효율 관리 * AI 자동화 캠페인 성과 최적화 전략 및 마케터의 역할 AI 자동화 캠페인 개념 및 최적화 확산 배경

작성일 2026.04.30 · by Jichui Lee

AI 검색이 바꾸는 SEO - SEOWeek 2026 뉴욕 현장 (DAY 1 & 2)

안녕하세요, 지난 19년 SEO 바다에서 자유롭게 헤엄치다 지금은 AI 검색 바다에서 물놀이 하며 AI 검색(GEO) 전략을 연구하고 있는 Yunheec 입니다. 지난 4월 27일부터 30일까지 미국 뉴욕에서 진행되고 있는 SEOWeek 2026에 참석하고 있습니다. iPullRank에서 주최하는 이 행사는 전 세계 검색/AI/디지털 전략 전문가들이 모이는 자리로, 올해가 두 번째 개최 입니다. SEOWeek가 다른 SEO/GEO 컨퍼런스와 사뭇 다르게 진행 됩니다. 가장 두드러지는 차별점은 단일 트랙(Single-Track) 4일 4테마 구성이라는 점입니다. 4일이 각각 Sience(과학), Psychology(심리), Ecosystem(생태계), Future(미래)라는 명확한 컨셉을 가지고 있고, 30분~40분으로 압축된 세션 40여개를 모든 참석자가 함께 듣는 구조입니다. Real Insights. Real Experiments. No Recycled De

작성일 2026.04.30 · by Yunhee Choi

[생성형 AI] 데이터 없이 시작하는 AI 서비스 RAG 가이드

데이터와 개발 환경이 없어도 가능한 RAG 기반 AI 서비스 구축 전략 데이터가 부족한 초기 단계에서 우리만의 AI 서비스를 효율적으로 구축할 수 있는 RAG 방식의 특징과 활용법을 상세히 안내합니다. 많은 기업과 개인이 자신만의 AI 서비스를 꿈꾸지만 데이터 부족과 개발 환경의 제약으로 고민합니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 파인튜닝과 RAG의 차이점을 분석하고 초기 단계에 적합한 전략을 제안합니다. 목차 * Fine-tuning과 RAG, 뭐가 다를까? * 초기 단계에서는 왜 RAG가 유리할까? * 데이터 없이 RAG 시작하기 * Google AI Studio 활용하기 * 어떤 문서를 준비하면 좋을까? * 정리하며 Fine-tuning과 RAG, 뭐가 다를까? AI 모델을 우리 방식대로 최적화하는 방법은 크게 파인튜닝과 RAG 두 가지로 나뉩니다. Fine-tuning (파인튜닝) AI 모델 자체를 다

작성일 2026.04.17 · by Haemin Jeong