팀하이 용어.zip | 팀하이 사용 가이드

SEO

(Search Engine Optimization)

구글, 네이버 같은 검색 엔진에서 우리 브랜드가 검색 결과 상위에 노출되도록 웹사이트의 내용과 기술 구조를 다듬는 작업을 의미합니다.

AEO

(Answer Engine Optimization)

검색엔진과 AI가 사용자의 질문에 대한 답을 콘텐츠에서 쉽게 찾아 제시할 수 있도록 구성하는 작업입니다.

GEO

(Generative Engine Optimization)

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude처럼 답변을 스스로 만들어내는 생성형 AI가 답할 때 우리 브랜드가 인용되고 추천되도록 만드는 작업을 의미합니다.

RAG 모델

(Retrieval-Augmented Generation)

AI가 답변을 만들기 전 질문과 관련된 자료를 먼저 찾은 뒤 그 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 AI 방식입니다.

시맨틱 매치

(Semantic Match)

콘텐츠의 의미를 이해하는 것을 뜻합니다. AI는 단순히 같은 단어를 찾는 것이 아니라, 고객이 원하는 내용과 콘텐츠의 의미가 얼마나 잘 맞는지를 함께 판단합니다. 콘텐츠가 고객의 질문과 의미적으로 잘 연결되어 있을수록 답변에 활용될 가능성이 높아집니다.

엔티티 링킹

(Entity Linking)

콘텐츠에 나온 이름을 실제 사람, 회사, 브랜드, 제품 등 정확한 대상과 연결하는 작업입니다. 같은 이름이나 비슷한 표현을 가진 다른 대상과 혼동하지 않도록 도와줍니다.

벡터 공간

AI가 단어, 문장, 브랜드의 의미를 숫자로 표현하는 방식​입니다. AI는 이렇게 변환한 정보를 바탕으로 의미가 비슷한 것끼리는 가깝게, 관련이 적은 것들은 멀리 배치해 이해합니다.

AIGEO SCORE

브랜드의 AI 검색 최적화 수준을 정량적으로 측정하기 위해 팀하이가 자체 개발한 지표입니다. SEO, AEO, GEO 세 가지 관점을 통합 분석해, 브랜드의 현재 AI 검색 위상을 0~100점 종합 점수로 평가합니다. URL만 입력하면 즉시 측정할 수 있으며, 점수와 함께 우선순위와 실행 방향까지 제시합니다.

AI SOV

(Share of Voice)

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude 등 AI 검색에서 특정 키워드나 카테고리 질문을 했을 때, 전체 응답 중 내 브랜드가 언급되는 비율입니다.

스키마 마크업

웹페이지의 정보에 이름표를 붙여 검색엔진과 AI가 내용을 정확히 이해하도록 돕는 구조화 데이터입니다.

• Organization 스키마: 회사명, 로고, 주소, 연락처 등 회사 정보를 알려주는 스키마입니다.

• FAQPage 스키마: 여러 질문과 사이트에서 작성한 답변으로 구성된 FAQ 페이지임을 알려주는 스키마입니다.

• HowTo 스키마: 어떤 일을 수행하는 방법을 단계별로 설명한 페이지임을 알려주는 스키마입니다.

Core Web Vitals

사용자가 웹페이지를 얼마나 빠르고 쾌적하게 이용할 수 있는지를 측정하는 핵심 성능 지표입니다.

• 로딩: 웹페이지에 필요한 글과 이미지 등의 데이터를 불러오는 과정을 의미합니다.

• 렌더링: 웹페이지의 코드와 데이터를 사용자가 볼 수 있는 화면으로 표현하는 과정을 의미합니다.

H 태그

웹페이지에서 제목(Heading)을 나타내는 태그로입니다. 논문을 체계적으로 구성하는 것처럼, 콘텐츠의 구조를 명확하게 보여주는 역할을 합니다. H 태그가 페이지의 핵심 주제를 명확하게 담고 있으면 AI가 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

이미지 Alt 텍스트

이미지가 무엇을 보여주는지 설명하는 짧은 글입니다. 사람은 이미지를 직접 볼 수 있지만, 컴퓨터는 이미지 Alt를 통해 이미지의 내용을 이해합니다.

Canonical

비슷한 내용의 페이지가 여러 주소로 존재할 때 “이 주소가 원본입니다”라고 검색 엔진에 알려주는 표시를 의미합니다. 검색엔진이 어떤 페이지를 우선적으로 인식해야 하는지 알려줍니다.

HTTPS

웹사이트를 안전하게 이용할 수 있도록 해주는 보안 기술입니다. 방문자의 정보를 안전하게 보호하고 검색 엔진의 신뢰도를 높이는데 도움이 됩니다.

지식 권위

(Context Authority)

특정 주제와 관련된 정보를 얼마나 폭넓고 체계적으로 다루는지를 의미합니다. 관련 질문과 세부 주제를 충분히 설명할수록 AI가 해당 콘텐츠를 그 분야에 전문성이 있는 정보로 인식하기 쉬워집니다.

확장

(Extension)

단편적인 정보에 그치지 않고 연관 질문(People Also Ask)과 파생 주제를 덧붙여 AI가 브랜드를 해당 분야의 전문가로 분류하도록 돕습니다.

구조화

(Fill-in)

줄글 속 정보를 표, 목록, 수치처럼 일정한 구조로 바꾸는 방식입니다. AI가 필요한 정보를 쉽게 찾아 추출할 수 있도록 콘텐츠를 정리합니다.

스니펫 최적화

스니펫은 검색 결과에서 웹페이지 내용 일부를 요약 발췌해 보여주는 것을 뜻합니다. 스니펫 최적화는 검색엔진이나 AI가 콘텐츠의 핵심 내용을 답변으로 활용하기 쉽게 구성하는 작업을 의미합니다. 문단과 목록, 표(테이블 스니펫) 등을 읽기 쉽게 정리합니다.

E-E-A-T

‘Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness’로 경험, 전문성, 권위성, 신뢰성을 의미합니다. 콘텐츠와 작성자를 얼마나 믿을 수 있는지 판단하는 기준입니다.

데이터 테이블

여러 정보를 행과 열로 나누어 정리한 표입니다. 가격, 기능, 수치처럼 비교가 필요한 정보를 사용자와 AI가 쉽게 파악하도록 도와줍니다.

토픽 명확성

콘텐츠의 핵심 주제를 명확하게 다루면 AI가 콘텐츠의 의도를 정확히 이해하고, 인용 및 추천 대상으로 활용할 가능성이 높아집니다.

CDJ

(Customer Decision Journey)

구매 여정 전략으로 고객이 문제를 인식하고, 비교하고, 구매하고, 재구매까지 이어지는 여정 단계입니다. 같은 상황의 고객이라도 인지, 고려, 결정, 사후관리 중 어느 단계에 있는지에 따라 톤앤매너와 메시지가 달라져야 합니다.

CEP

(Category Entry Point)

프롬프트 최적화로 고객이 특정한 필요나 상황에서 제품군이나 브랜드를 떠올리게 되는 순간을 의미합니다. 고객이 어떤 상황에서 우리 브랜드를 떠올리는지에 따라 전략이 달라져야 합니다.

USP

(Unique Selling Proposition)

경쟁사와 구분되는 브랜드만의 고유한 강점을 의미합니다. 고객이 여러 선택지 중 해당 브랜드를 선택해야 하는 이유를 이야기합니다.

Empty Node

사람들이 관심이 많지만 아직 경쟁사들이 충분히 다루지 않은 주제를 뜻합니다. 이런 주제는 경쟁이 적기 때문에 새로운 콘텐츠를 만들면 더 쉽게 성과를 얻을 수 있는 기회가 됩니다.

GAP

경쟁사는 이미 잘 다루고 있지만 우리 브랜드는 아직 충분히 다루지 못한 키워드나 고객의 관심사를 뜻합니다. 갭 분석(Gap Analysis)은 이러한 차이를 찾아 어떤 주제와 콘텐츠를 보완해야 하는지 알려주는 분석입니다.

페르소나

우리의 대표 고객을 가상으로 설정한 인물입니다. 이러한 페르소나를 기준으로 AI에게 다양한 질문을 해보며, 고객 유형에 따라 어떤 정보를 제공할지 정할 때 활용합니다.