DESIGN
콘텐츠 경험 설계

전략 블록은 AI가 이해하는 최소 의미 단위(Semantic Unit)입니다.

키워드 그룹핑이 단순히 단어들을 모아놓은 것이라면, 전략 블록은 1. 고객 접점(CEP), 2. 구매 여정(CDJ), 3. 의도(Intent)가 논리적으로 결합된 덩어리입니다. AI는 단어가 아닌 맥락을 기억하므로, 이 블록의 밀도(Density)를 높여야 해당 주제의 권위자(Authority)로 인식됩니다.

고객이 브랜드와 만나는 모든 디지털 접점을 의미하며, Team HAI 전략의 기본 원자(Atom)입니다.

단순히 웹사이트나 블로그 같은 채널을 의미하는 것이 아니라, '건조기 소음 질문에 대한 블로그 답변'처럼 채널 + 콘텐츠 + 의도가 결합된 구체적인 접점 단위를 말합니다. 이 CEP들이 모여 전략 블록을 형성합니다.

우리가 만든 콘텐츠가 고객이 원하는 답과 얼마나 일치하는지를 나타내는 수학적 유사도입니다.

타겟 고객의 의도 벡터(i)와 우리 콘텐츠 벡터(c) 사이의 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 계산합니다. 이 값이 1에 가까울수록 AI는 해당 콘텐츠를 질문에 대한 정확한 답변으로 인식하여 인용할 확률이 높아집니다.

전략 블록은 AI가 브랜드를 학습하는 최소 의미 단위입니다. Team HAI의 블록 빌더(Block Builder) 기능을 통해 고객 접점(CEP), 구매 여정(CDJ), 의도(Intent)를 하나의 덩어리로 묶습니다.

예를 들어 '건조기'라는 키워드 하나가 아니라, '소음(의도)-비교(여정)-블로그리뷰(접점)'을 하나의 블록으로 설계합니다. 솔루션 내에서 드래그 앤 드롭 방식으로 키워드와 접점을 그룹핑하면, 해당 블록의 예상 권위 점수를 미리 시뮬레이션해 볼 수 있습니다.

단순 검색량이 아닌 전환 가치를 기준으로 선별합니다. 사용자의 검색어를 벡터 분석하여 정보성(Informational), 탐색성(Exploratory), 상업성(Commercial), 전환성(Transactional) 등으로 분류한 뒤, 우리 브랜드의 제품 특성과 결합했을 때 실제 구매나 전환으로 이어질 확률이 높은 의도를 추출합니다.

솔루션은 이렇게 추출된 의도와 우리 브랜드의 현재 콘텐츠가 얼마나 일치하는지 보여주는 의도 적합성 점수(Intent Alignment Score)를 제공하여 전략의 방향을 잡아줍니다.

고객의 구매 여정이 끊기지 않고 자연스럽게 연결되는지 확인합니다. 탐색 단계의 콘텐츠와 고려 단계의 콘텐츠가 벡터 공간 상에서 의미적으로 유사하게 연결되어 있는지(Cosine Similarity)를 분석합니다.

만약 두 단계 사이의 연결 고리가 약하다면, AI는 이를 별개의 정보로 인식하여 브랜드를 추천 목록에서 제외할 수 있습니다. 솔루션은 이러한 단절 구간을 찾아내어 보완할 것을 제안합니다.