https://bmp.ai/_next/static/chunks/503-9110dcefc4ca7e5e.js?dpl=dpl_6JcfFgH6BJjTKwrxuzXAEYTsViYU

1"use strict";(self.webpackChunk_N_E=self.webpackChunk_N_E||[]).push([[503],{9503:function(e,t,a){a.d(t,{default:function(){return D}});var r=a(7437),s=a(2265),i=a(7138),l=a(6463),o=a(4602),c=a(919),n=a(2790),d=a(870),h=a(5185),p=a(5760),u=a(4166),m=a(8688),g=a(5442),A=a(396),f=a(3154),b=a(1667),x=a(935),I=a(4544),y=a(8412),S=a(8237),k=a(5902);let C=[{slug:"geocare",kind:"data",stage:1,icon:u.Z,name:"GEOcare.ai",h1:"자사 브랜드가 AI 답변에 나오는지 2~3분 만에 확인합니다",tagline:"생성형 AI 검색 노출 진단\xb7개선",href:"https://geocare.ai",color:"#a5514a",points:["ChatGPT \xb7 Gemini \xb7 Claude \xb7 Perplexity 4개 AI 엔진에서 브랜드가 얼마나 인용되는지 SoM(Share of Model)으로 측정","E-E-A-T 신뢰도 분석과 브랜드 성숙도(BML) 진단으로 지금 어느 수준인지 정량화 — GEO 종합 점수 0~100","경쟁사 점유\xb7인용 출처\xb7화이트스페이스(빈 질문 영역) 추적 + JSON-LD 스키마 자동 생성"],role:"진단 — 사이클의 입력",heroCopy:'"AI에게 물어보면 우리 브랜드가 나오나요?" — 감이 아니라 측정으로 답합니다. GEOcare는 4개 AI 엔진에서 브랜드가 언급\xb7인용되는 정도를 실측하는 GEO(생성엔진최적화) 진단 플랫폼입니다.',what:"웹사이트 주소를 입력하면 5단계 진단 위저드가 2~3분 만에 돌아갑니다. AI 검색에서의 브랜드 언급 점유율(SoM), 콘텐츠 신뢰도(E-E-A-T), 브랜드 성숙도(BML)를 0~100점의 GEO 종합 점수로 정량화하고, 경쟁사와 나란히 비교합니다. 진단에서 끝나지 않고 — 어떤 페이지를 어떻게 고쳐야 하는지 개선 체크리스트와 JSON-LD 스키마 생성까지 이어집니다.",features:[{title:"SoM (Share of Model)",desc:"ChatGPT\xb7Gemini\xb7Claude\xb7Perplexity 각각에서 브랜드 언급 점유율을 개별 추적 — 엔진마다 인용 출처가 다르기 때문입니다."},{title:"E-E-A-T 분석",desc:"경험\xb7전문성\xb7권위\xb7신뢰 4축으로 페이지별 신뢰도를 점수화하고 개선 우선순위를 제시합니다."},{title:"경쟁 구도\xb7화이트스페이스",desc:"경쟁사가 점유한 질문과 아무도 답하지 않는 질문(기회 영역)을 드러냅니다."},{title:"JSON-LD 스키마 생성기",desc:"AI가 읽는 구조화 데이터를 약 30초 만에 생성 — 개발자 없이도 적용할 수 있습니다."},{title:"GEO 에이전트",desc:"진단 결과를 두고 대화하며 다음 액션을 물어볼 수 있는 AI 어시스턴트."},{title:"MCP \xb7 API 연동",desc:"Claude\xb7ChatGPT 커넥터로 진단 데이터를 원하는 곳에서 조회 — 대행사 화이트라벨 연동 지원."}],cycle:{position:"P-TCR 사이클의 1단계(진단)를 담당합니다. 여기서 나온 SoM\xb7E-E-A-T\xb7화이트스페이스가 전략과 콘텐츠 기획의 입력이 됩니다.",connects:"진단 결과는 BMP.ai 콘솔로 흘러가 콘텐츠 전략이 되고, 개선 후 재진단으로 성과를 확인합니다."},audience:["AI 검색 노출이 궁금한 브랜드 마케터","광고주에게 GEO 리포트를 제공해야 하는 대행사","SEO 다음을 준비하는 콘텐츠 팀"],screenshot:{src:"/screenshots/geocare-product.png",alt:"GEOcare — AI 검색 가시성 진단 (SoM\xb7TCR 점유 차트)"}},{slug:"console",kind:"hub",icon:m.Z,name:"BMP.ai 콘솔",h1:"브랜드 마케팅의 지휘소",tagline:"B-TCR 운영 사이클 오케스트레이터",href:"https://hub.bmp.ai",color:"#8f3a34",points:["진단 → 전략 → 콘텐츠 → 배포\xb7송출 → 성과 증명의 5단계 운영 사이클을 한 화면에서","브랜드 워크스페이스별로 데이터 연동\xb7검수(HITL)\xb7작업큐를 관리하는 운영 콘솔","AI가 각 단계의 데이터를 읽고 자연어 보고와 다음 액션을 제안"],role:"운영 — 사이클의 중심",heroCopy:"진단은 GEOcare가, 콘텐츠는 Content Launcher가, 성과는 Lift가 — 그럼 전체는 누가 지휘할까요? BMP.ai 콘솔은 GEO 진단부터 콘텐츠 생산\xb7배포, 성과 추적까지 브랜드의 B-TCR 마케팅 사이클 전체를 운영하는 지휘소입니다.",what:"브랜드마다 워크스페이스를 만들고, 진단(①) → 전략(②) → 콘텐츠(③) → 배포\xb7송출(④) → 성과 증명(⑤)

1의 5단계 메뉴로 운영합니다. 각 단계에서 AI가 연동된 데이터를 읽고 자연어로 ê²°ë¡ \xb7근거\xb7다음 액션을 보고합니다. 콘텐츠는 사람의 검수(HITL)를 거쳐야 발행되고, 반복 업무는 작업큐와 자동 규칙으로 흘러갑니다. 대행사는 여러 광고주 브랜드를 하나의 콘솔에서 관리할 수 있습니다.",features:[{title:"P-TCR 5단계 운영 사이클",desc:"진단부터 성과 증명까지 단계별 화면 — 각 단계의 산출이 다음 단계의 입력이 됩니다."},{title:"브랜드 워크스페이스",desc:"운영조직(대행사) 아래 브랜드별 워크스페이스 — 멤버\xb7역할\xb7자산\xb7데이터 연결을 브랜드 단위로 격리."},{title:"데이터 연동 허브",desc:"GEOcare 진단, AIR 광고 데이터, 커머스 매출, 직접 업로드 자료까지 — 흩어진 데이터를 브랜드에 바인딩."},{title:"HITL 검수 워크스테이션",desc:"AI가 만든 콘텐츠 초안을 사람이 승인\xb7반려 — 자동화와 품질 통제를 동시에."},{title:"AI 자연어 ë³´ê³ ",desc:"대시보드를 읽는 대신, 각 단계의 AI가 'ê²°ë¡  → 근거 → 액션'으로 말해줍니다."},{title:"작업큐 & 자동 규칙",desc:"목적\xb7목표를 가진 일감 단위로 사이클을 구동 — ì¡°ê±´ 충족 시 자동으로 작업이 생성됩니다."}],cycle:{position:"사이클 전체의 중심 — 나머지 모든 제품이 이 콘솔로 연결됩니다.",connects:"GEOcare(진단 입력) \xb7 Market Signal(트렌드 입력) \xb7 Content Launcher(생산\xb7배포 위임) \xb7 Lift/SmartDash(성과 출력)."},audience:["여러 브랜드를 운영하는 대행사\xb7파트너","마케팅 운영을 체계화하려는 브랜드","AI 기반 운영 자동화를 원하는 팀"],screenshot:{src:"/screenshots/console-product.png",alt:"BMP.ai 콘솔 — 브랜드 운영 현황\xb7사이클 ë³´ê³ "}},{slug:"content-launcher",kind:"action",stage:2,icon:g.Z,name:"Content Launcher",h1:"기획은 직접 하시고, 제작은 맡기십시오",tagline:"기획은 사람이 하고 제작은 자동화하는 콘텐츠 실행 엔진",href:"https://content.bmp.ai",color:"#6f2c27",points:["하나의 스토리를 블로그 \xb7 위키 \xb7 SNS \xb7 영상 \xb7 이메일로 동시에 전개(리믹스\xb7리퍼포징)","시장 트렌드에 자동 대응하는 콘텐츠 오퍼레이션 — 기획에서 멀티채널 발행까지","AI가 인용하기 좋은 구조(정의형 문장\xb7FAQ\xb7스키마)로 콘텐츠를 생산"],role:"생산\xb7배포 — 사이클의 실행",heroCopy:"콘텐츠 마케팅의 병목은 아이디어가 아니라 실행입니다. Content Launcher는 하나의 스토리를 블로그\xb7위키\xb7SNS\xb7영상\xb7이메일로 동시에 전개하는 AI 콘텐츠 오퍼레이션 플랫폼입니다.",what:"마스터 스토리 → 시즌 → 에피소드의 3단 구조로 콘텐츠를 설계하고, 리믹서가 채널별 포맷으로 변환합니다. WordPress\xb7네이버 블로그\xb7Notion\xb7GitBook\xb7유튜브와 SNS 8종에 발행하고, AI 영상 생성(듀얼 엔진)까지 지원합니다. 시장 트렌드 브리프가 자동으로 들어와 초안이 만들어지는 트렌드 대응 파이프라인, MCP\xb7REST 40개 도구를 통한 에이전트 연동, 원하는 LLM 키를 쓰는 BYOK까지 — 기획에서 발행까지의 전 구간을 다룹니다. 쇼핑몰 운영에 필요한 것만 추린 별도 옵션팩으로 커머스 스튜디오 팩(Commerce Studio Pack)이 있습니다.",features:[{title:"스토리 3단 구조",desc:"마스터 스토리 → 시즌 → 에피소드 — 브랜드 서사를 유지하며 콘텐츠를 시리즈로 양산합니다."},{title:"5분류 리믹서",desc:"하나의 에피소드를 블로그\xb7위키\xb7SNS\xb7영상\xb7이메일 포맷으로 자동 변환(리퍼포징)합니다."},{title:"멀티채널 발행",desc:"WordPress \xb7 네이버 블로그 \xb7 Notion \xb7 GitBook \xb7 유튜브 + SNS 8종에 예약\xb7동시 발행."},{title:"AI 영상 생성",desc:"듀얼 영상 엔진으로 스크립트에서 숏폼\xb7소개 영상까지 생성합니다."},{title:"트렌드 자동 대응",desc:"시장 브리프가 자동 인입되면 초안이 생성되는 파이프라인 — 이슈에 가장 빨리 반응하는 브랜드가 됩니다."},{title:"MCP + REST 40개 도구",desc:"에이전트\xb7자동화 워크플로우에서 콘텐츠 생산을 직접 지시할 수 있습니다."}],cycle:{position:"사이클의 3~4단계(콘텐츠 생산\xb7배포)를 담당하는 실행 엔진입니다.",connects:"BMP.ai 콘솔의 전략\xb7시나리오를 받아 실제 생산\xb7발행하고, 발행 결과는 성과 추적으로 이어집니다."},audience:["콘텐츠 생산량이 병목인 마케팅 팀","여러 채널을 동시 운영하는 브랜드\xb7대행사","AI가 인용하는 콘텐츠 자산을 쌓으려는 팀"],deliverables:["블로그\xb7위키 아티클","SNS 포스트 세트","숏폼\xb7소개 영상","이메일 뉴스레터","채널별 발행 예약"],screenshot:{src:"/screenshots/content-launcher-product.png",alt:"Content Launcher — 하나의 스토리를 9개 채널로 동시 전개하는 리믹스 워크벤치"}},{slug:"commerce-studio",kind:"action",stage:2,icon:A.Z,name:"커머스 스튜디오 팩",h1:"사진 한 장을 건네면, 판매 콘텐츠 한 세트가 돌아옵니다",tagline:"상품 사진 한 장에서 채널별 판매 콘텐츠로",href:"https://content.bmp.ai/c-studio",color:"#16A34A",points:["촬영 없이 연출컷을 만듭니다 — 올린 상품 사진에서 연출\xb7착용\xb7사용 장면을 생성","외주 없이 화면 안에서 끝냅니다 — 견적\xb7일정 조율 없이 상세페이지\xb7판매 문구까지","채널만 고르면 규격이 맞춰집니다 — 1:1 \xb7 4:5 \xb7 9:16 \xb7 16:9 \xb7 상세 통이미지"],role:"산출물 — 쇼핑몰 전용 옵션팩",heroCopy:"Content Launcher의 커머스 전용 옵션팩입니다. 복잡한 본체에서 쇼핑몰 운영에 실제로 쓰이는 기능만 추려, 상품 사진 한 장에서 판매에 필요한 콘텐츠 한 세트가 나오도록 다시 만들었습니다.",what:"상품을 등록하고(직접 입력 \xb7 판매 URL 가져ì˜

1¤ê¸° \xb7 브라우저 확장) 만들고 싶은 것을 고르면, 상품 이미지\xb7판매 문구\xb7상세페이지\xb7AI 모델 연출컷\xb7홍보영상이 나옵니다. 프롬프트를 쓰지 않고 조명\xb7촬영각도\xb7놓인 ê³³\xb7분위기\xb7색감\xb7용도 여섯 가지를 한국어 선택지로 고르는 방식입니다. 결과물마다 원본이 얼마나 남았는지를 원본 유지 / 일부 수정 / 새로 그림 세 단계로 표시하고, 「최고 \xb7 1위」 같은 부당광고 표현과 필수 표기 누락은 만들기 전에 걸러 냅니다.",features:[{title:"빠른 도구 13종",desc:"ë°°ê²½ 바꾸기 \xb7 글자 올리기 \xb7 크기 맞추기 \xb7 보정 — 사진 한 장만 손보는 일은 작업대에서 바로 끝납니다."},{title:"상세페이지 템플릿 5종",desc:"뷰티 \xb7 리빙 \xb7 식품 \xb7 패션 \xb7 일반 업종별 8개 섹션 구성 + 섹션 단위 편집기."},{title:"AI 모델 연출컷",desc:"얼굴 일관성을 위해 최대 5장을 함께 참조 — 다음 상품에도 같은 사람으로 나옵니다."},{title:"홍보영상 7갈래",desc:"사진 슬라이드 \xb7 상세페이지 쇼츠 \xb7 AI 모델 발화 \xb7 회전 \xb7 이야기형. 기본 9:16 \xb7 10~20초."},{title:"채널 규격 11종",desc:"재인코딩\xb7확대\xb7크롭 없이 여백으로 맞춰 내려받습니다 — 채널만 고르면 됩니다."},{title:"원본 변경 수준 표시",desc:"결과물마다 원본 유지 / 일부 수정 / 새로 그림 3단계 배지 — AI 결과가 실물과 어긋나는 것을 막습니다."}],cycle:{position:"3단 계단의 2단(산출물)에서 커머스 브랜드를 담당합니다. 파는 물건이 있는 브랜드의 첫 산출물이 여기서 나옵니다.",connects:"Content Launcher 본체의 채ë„

1\xb7발행 파이프라인을 그대로 쓰고, 만들어진 상세페이지\xb7상품 이미지는 GEO 랜딩과 광고 소재로 이어집니다."},audience:["촬영\xb7외주 비용이 부담인 쇼핑몰 운영자","상품 수가 많아 상세페이지가 밀리는 커머스 팀","채널마다 규격을 다시 맞추느라 시간을 쓰는 담당자"],deliverables:["상품 이미지\xb7연출컷","상세페이지","판매 문구","AI 모델 ì»·","홍보영상\xb7숏폼","채널 규격 파일 11종"],screenshot:{src:"/screenshots/commerce-studio-product.jpg",alt:"커머스 스튜디오 팩 — 상품 선택 → 만들기 → 받기 3단계 운영 화면 (브랜드명\xb7상품 사진은 블러 처리)"}},{slug:"chatad",kind:"action",stage:2,icon:f.Z,name:"ChatAd",h1:"광고를 말로 시키십시오",tagline:"OpenAI\xb7Google 광고를 대화로 관리",href:"https://chatad.kr",color:"#273149",points:["사이트 주소 하나면 광고할 페이지를 찾아 캠페인\xb7광고그룹\xb7소재\xb7예산까지 만들어 둡니다","GEOcare를 이으면 AI 답변에 아직 나오지 않는 질문을 가져와 — ê·¸ 질문이 곧 광고가 끼어들 자리","모든 캠페인은 일시중지로 생성 — 광고비는 직접 켤 때 시작됩니다"],role:"산출물 — AI 검색과 맞물리는 광고 집행",heroCopy:"AI가 답을 주는 자리에서 아직 우리 브랜드가 나오지 않는다면, ê·¸ 질문이 광고가 끼어들 자리입니다. ChatAd는 사이트 주소 하나로 OpenAI 광고의 캠페인\xb7소재\xb7예산 초안까지 만들어 두는 셀프서비스입니다.",what:"사이트 주소를 넣으면 메뉴 2단계까지 훑어 광고 성과가 잘 나올 페이지를 찾아 줍니다. 고르면 페이지를 읽어 소재 문구를 여러 벌 만들고 캠페인\xb7광고그룹\xb7예산\xb7유입 표시(UTM)까지 잡아 둡니다. 사람이 하는 일은 페이지 고르기와 승인 클릭 한 번, 나머지 두 단계는 자동입니다. 광고계정과 API 키가 준비돼 있으면 10분 안에 시작 준비가 끝납니다.",features:[{title:"페이지를 찾아 드립니다",desc:"주소를 일일이 넣지 않아도 사이트를 훑어 광고할 만한 페이지 목록을 만들어 줍니다."},{title:"4단계 \xb7 손은 2번만",desc:"페이지 고르기(사람) → ë

1¶„석\xb7초안 생성(자동) → 점검 확인 후 승인(사람) → OpenAI 광고에 생성(자동)."},{title:"GEOcare 연동",desc:"AI 답변에서 아직 우리가 안 나오는 질문을 가져와, 어느 페이지에 어떤 말로 광고할지 제안합니다."},{title:"안전장치",desc:"게재 전 점검 \xb7 금액 상한 \xb7 이름 겹침 확인 \xb7 항상 일시중지로 생성 — 승인만으로 과금이 시작되지 않습니다."},{title:"전환 측정(선택)",desc:"데이터 소스(픽셀)\xb7설치 코드\xb7전환 이벤트를 화면에서 바로 만들고, 전환 최적화 캠페인을 고를 수 있습니다."},{title:"게재되지 않는 이유를 찾아냅니다",desc:"캠페인이 켜져 있어도 하위 설정이 꺼져 있으면 광고는 게재되지 않습니다: 어느 층인지 찾아 ê·¸ 자리에서 켭니다."}],cycle:{position:"3단 계단의 2단(산출물)에서 광고 쪽을 담당합니다. B-TCR의 GEOcare가 「AI 검색에서 발견되는 문」이라면, ChatAd는 「AI 답변 옆에서 광고가 끼어드는 문」입니다.",connects:"GEOcare의 미인용 질문을 광고 자리로 받고, 집행 데이터는 AIR\xb7Lift의 성과 측정으로 이어집니다."},audience:["OpenAI 광고를 처음 집행해 보는 브랜드","AI 검색 노출과 광고를 함께 붙이려는 마케터","여러 광고주 계정을 다루는 대행사"],deliverables:["광고할 페이지 후보","캠페인\xb7광고그룹","소재 문구 여러 벌","대표 이미지","예산\xb7게재기간 초안","UTM 유입 표시"],screenshot:{src:"/screenshots/chatad-product.png",alt:"ChatAd — 대화로 광고를 만들고 관리하는 AI 채팅 화면 (chatad.kr 실화면)"}},{slug:"air",kind:"data",stage:3,icon:b.Z,name:"AIR",h1:"광고 매체 24곳의 숫자를 받아만 보십시오",tagline:"국내외 광고 매체 데이터 통합",href:"https://air.gmp.ai",color:"#a5514a",points:["네이버 \xb7 카카오 \xb7 구글 \xb7 메타 등 국내외 24개 광고 매체의 성과 데이터를 매일 자동 수집\xb7통합","글로벌 툴이 지원하지 못하는 네이버 \xb7 카카오 CAPI(전환 API) 연동","MCP 게이트웨이(air.gmp.ai)로 LLM\xb7에이전트가 한국 광고 데이터를 직접 인용"],role:"Paid 데이터 — 광고 성과의 원천",heroCopy:"매체 리포트를 매일 아침 수작업으로 내려받고 있다면 — AIR가 대신합니다. 네이버\xb7카카오\xb7구글\xb7메타를 포함한 국내외 24개 광고 매체의 성과 데이터를 매일 새벽 자동으로 수집\xb7통합합니다.",what:"AIR는 한국 광고 생태계에 특화된 매체 데이터 통합 엔진입니다. 네이버 검색광고\xb7GFA\xb7브랜드검색, 카카오 모먼트\xb7비즈보드, 구글\xb7유튜브, 메타, 틱톡, 쿠팡, 크리테오 등 24개 매체를 공식 API로 수집(스크래핑 없음)하고, 글로벌 툴이 못 하는 네이버\xb7카카오 CAPI(전환 API)까지 연동합니다. 수집된 데이터는 SmartDash 대시보드, DaaS API, 그리고 LLM이 직접 조회하는 MCP 게이트웨이(air.gmp.ai)로 서빙됩니다.",features:[{title:"24개 매체 자동 수집",desc:"매일 새벽 D-1 데이터를 공식 API로 수집 — 신뢰 등급(T1)이 표기되는 정본 데이터입니다."},{title:"네이버\xb7카카오 CAPI",desc:"글로벌 마테크가 지원하지 않는 국내 매체 전환 API 연동 — 국내 시장의 구조적 해자입니다."},{title:"통합 성과 ë·°",desc:"광고비\xb7노출\xb7클릭\xb7전환\xb7ROAS를 매체 횡단ì

1œ¼ë¡œ — 캠페인\xb7광고그룹\xb7키워드 단위까지."},{title:"MCP 게이트웨이",desc:"client key 하나로 매체 데이터를 LLM\xb7에이전트가 직접 조회 — 모든 응답에 인용 메타데이터 포함."},{title:"커머스 연결",desc:"Cafe24\xb7스마트스토어 주문 데이터와 만나 광고비 대비 실제 매출을 봅니다."}],cycle:{position:"Paid 축의 데이터 원천 — 성과 증명(⑤)ê³¼ 진단(①)의 광고 데이터를 공급합니다.",connects:"SmartDash(가시화) \xb7 Lift(증분 분석) \xb7 DaaS(API 개방) \xb7 BMP.ai 콘솔(진단 데이터)로 흐릅니다."},audience:["여러 매체를 운영하는 광고주\xb7대행사","리포트 자동화를 원하는 미디어 팀","광고 데이터를 자체 시스템에 연동하려는 개발팀"],screenshot:{src:"/screenshots/air-product.png",alt:"AIR MCP — 한국 광고 매체 데이터 게이트웨이 히어로\xb7MCP 도구 4종 (air.bmp.ai 실화면)"},gallery:[{src:"/screenshots/air-catalog.jpg",alt:"AIR — 9개 한국 광고 매체 카탈로그와 「왜 AIR MCP인가」 설명",caption:"9개 한국 광고 매체 카탈로그 — 매체별 상세에 지표\xb7필드\xb7호출 예시가 함께 있습니다."}]},{slug:"smartdash",kind:"data",stage:3,icon:x.Z,name:"SmartDash",h1:"보고서는 정해진 시각에 자동으로 발행됩니다",tagline:"광고\xb7매출 대시보드 \xb7 자동 리포팅",href:"https://smartdash.kr",color:"#a5514a",points:["광고 \xb7 커머스 \xb7 웹 데이터를 브랜드 맞춤 대시보드로 — 캠페인→광고그룹→키워드 드릴다운","AIR 매체 데이터와 커머스(Cafe24 등) 주문\xb7매출을 UTM으로 연결한 통합 성과 ë·°","매일 아침 Slack\xb7이메일 리포트, 자연어로 차트를 만드는 AI 대시보드 빌더로 진화 중"],role:"가시화 — 성과를 보는 ì°½",heroCopy:"데이터는 있는데 보고서 만들다 하루가 갑니다. SmartDash는 마케팅 에이전시와 이커머스 브랜드를 위한 통합 마케팅 인텔리전스 플랫폼입니다 — 채널별 데이터 자동 수집, AI 이상 감지, 화이트라벨 공유까지 한 곳에서.",what:"광고(Meta\xb7네이버 GFA)\xb7커머스(Cafe24\xb7스마트스토어)\xb7웹(GA4) 데이터를 자동 수집\xb7통합해 매출\xb7주문\xb7광고비\xb7ROAS를 한 화면에서 봅니다. 매출 분석\xb7광고 성과\xb7웹 분석 대시보드에 캠페인→광고그룹→키워드 드릴다운을 더하고, 매일 아침 이상 감지 Alert(이메일\xb7Slack)로 수동 모니터링을 없앱니다. 대행사는 광고주별 화이트라벨 공유 링크\xb7리포트 승인 워크플로\xb7멀티 클라이언트 포트폴리오로 클라이언트 커뮤니케이션을 간소화합니다. AI 대시보드 챗봇으로 데이터에 자연어로 질문하고, 자연어 대시보드 빌더로 진화하고 있습니다.",features:[{title:"통합 KPI 대시보드",desc:"매출\xb7주문수\xb7광고비\xb7ROAS를 KPI 카드로. 전주\xb7전월\xb7전년 동기 기간 비교와 채널별 요약을 한눈에."},{title:"AI 이상 감지 Alert",desc:'매일 09:00 자동 점검 — "ROAS < 2.0이 3일 연속" 같은 복합 조건을 이메일\xb7Slack으로. 수동 모니터링을 없앱니다.'},{title:"화이트라벨 공유 (에이전시)",desc:"광고주별 로고\xb7브랜드 컬러가 들어간 읽기 전용 공유 링크 + 리포트 승인 워크플로 + 멀티 클라이언트 포트폴리오 ë·°."},{title:"예산 페이싱 트래커",desc:'"현재 속도면 N일에 예산 소진" 경고로 광고비 페이싱을 관리합니다.'},{title:"계층 드릴다운 + 커머스 연결",desc:"캠페인→광고그룹→키워드로 파고들고, 광고비와 커머스 매출을 UTM으로 연결해 ROAS 원인을 분해합니다."},{title:"AI 챗봇 & 자연어 빌더",desc:'"이번 달 ROAS 낮은 캠페인은?"을 챗으로 묻고, 자연어를 차트 블록으로 해석해 대시보드를 조립합니다(진화 중).'}],cycle:{position:"사이클 5단계(성과 증명)의 가시화 레이어 — 성과를 보는 창입니다.",connects:"AIR(광고 데이터)\xb7커머스\xb7GA4를 입력받고, GP\xb7DaaS 데이터 허브를 정본으로 소비하는 구조로 정합화 중입니다."},audience:["광고주 보고가 잦은 마케팅 대행사","매출\xb7광고를 한눈에 봐야 하는 이커머스 브랜드","엑셀 리포트 노동에서 벗어나고 싶은 팀"],screenshot:{src:"/screenshots/smartdash.png",alt:"SmartDash — 통합 마케팅 대시보드(매출\xb7주문\xb7광고비\xb7ROAS KPI, 채널별 광고비 비교, 데이터 소스 연동 현황, smartdash.kr 게재본)"},faq:[{q:"마케팅 대시보드에 어떤 데이터가 들어가나요?",a:"광고(Meta\xb7네이버 GFA)\xb7커머스(Cafe24\xb7스마트스토어)\xb7웹(GA4) 데이터를 자동 수집해 매출\xb7주문수\xb7광고비\xb7ROAS를 하나의 대시보드에 모아 제시합니다. 원본 데이터는 그대로 두고 표시만 통합합니다."},{q:"엑셀로 만들던 리포트와 무엇이 다른가요?",a:'매일 자동으로 갱신되고, "ROAS < 2.0이 3일 연속" 같은 이상 징후를 AI가 먼저 알립니다. 사람은 취합 대신 확인\xb7의사결정만 합니다.'},{q:"대행사가 광고주 여러 곳을 하나의 대시보드로 관리할 수 있나요?",a:"네. 광고주별 화이트라벨 공유 링크와 멀티 클라이언트 포트폴리오 뷰로, 광고주마다 로고\xb7브랜드 컬러가 적용된 읽기 전용 대시보드를 나눠 드릴 수 있습니다."}]},{slug:"dmp",kind:"action",stage:2,icon:I.Z,name:"DMP Audience",h1:"어떤 고객에게 노출할지 묻기만 하십시오",tagline:"오디언스 탐색 \xb7 광고 타겟 추출",href:"https://dmp.gmp.ai",color:"#6f2c27",points:['"가입 1년 넘고 최근 일주일 내 활동한 충성 사용자" — 문장으로 말하면 AI가 타겟 쿼리로 변환',"카드 소비\xb7대중교통\xb7지역 인구 데이터 기반 오디언스 분석(수백만 ADID 규모)","추출한 오디언스를 광고 매체로 바로 전송하는 실행형 DMP"],role:"타겟팅 — 누구에게 보일 것인가",heroCopy:"타겟 추출에 SQLê³¼ 데이터팀이 필요하던 시대는 지났습니다. DMP Audience는 문장으로 말하면 AI가 타겟을 뽑고, ê·¸ 오디언스를 광고 매체로 바로 전송하는 실행형 DMP입니다.",what:'"가입 1년 넘고 최근 일주일 내 활동한 충성 사용자"처럼 자연어로 조건을 말하면 AI가 타겟 쿼리로 변환해 오디언스를 추출합니다. 카드 소비(카테고리별 소비 비중\xb7가맹점\xb7가격대), 대중교통 이용, 지역별 인구 구조 데이터로 오디언스의 성격을 분석하고, 승인 워크플로를 거쳐 추출된 ADID를 광고 매체로 전송합니다 — 탐색에서 집행까지 한 흐름입니다.',features:[{title:"자연어 타겟 추출",desc:"문장 입력 → AI가 쿼리로 변환 → 오디언스 추출의 3단계 — 데이터팀 없이 마케터가 직접."},{title:"소비\xb7이동\xb7지역 프로파일",desc:"카드 소비 카테고리, 멤버십 행태, 시간대별 이용, 시도~읍면동 지역 필터로 오디언스를 입체 분석."},{title:"매체 직접 전송",desc:"추출한 오디언스(ADID)를 승인 워크플로 후 광고 매체로 전송 — 분석이 곧 집행이 됩니다."},{title:"수백만 규모",desc:"수백만 ADID 규모의 1st-party 기반 오디언스 큐브 위에서 동작합니다."}],cycle:{position:'타겟팅 축 — "누구에게 보일 것인가"를 데이터로 답합니다.',connects:"추출된 오디언스는 광고 집행으로, 집행 성과는 AIR\xb7Lift로 되돌아와 측정됩니다."},audience:["정교한 타겟 광고를 원하는 브랜드","오디언스 데이터 기반 제안이 필요한 대행사","1st-party 데이터를 활용하려는 커머스"],deliverables:["오디언스 세그먼트","매체별 타겟 목록","리타게팅 대상군"],screenshot:{src:"/screenshots/dmp-product.png",alt:"DMP Audience Explorer — 카드 소비 오디언스 탐색 대시보드 (고객

1사명 마스킹)"},gallery:[{src:"/screenshots/dmp-quick-ai.jpg",alt:"DMP Audience — 퀵 AI 오디언스 생성 화면(문장을 SQL로 변환)",caption:"퀵 AI 오디언스 — 문장 한 번으로 타겟 정의부터 생성까지. 승인 전에는 아무것도 실행되지 않습니다."},{src:"/screenshots/dmp-ai-assist.jpg",alt:"DMP Audience — AI 타겟 도우미의 ì¡°ê±´ 효율 분석과 추천 타겟 조합",caption:"AI 타겟 도우미 — 현재 조건을 분석해 핵심 인사이트와 추천 타겟 조합(규모 추정 포함)을 제안합니다."},{src:"/screenshots/dmp-subway.jpg",alt:"DMP Audience — 지하철 이용 데이터 기반 오디언스 탐색",caption:"지하철 이용 — 역\xb7시간대 이동 데이터로 생활 동선 기준 오디언스를 좁힙니다."},{src:"/screenshots/dmp-membership.jpg",alt:"DMP Audience — 멤버십 이용 데이터 기반 오디언스 탐색",caption:"멤버십 — 카드\xb7지하철\xb7버스와 함께 쓰는 네 번째 데이터 축입니다."}]},{slug:"lift",kind:"data",stage:3,icon:y.Z,name:"Lift™",h1:"이 광고가 없었다면 팔리지 않았을 매출",tagline:"증분 성과(iROAS) 측정",href:"https://lift.gmp.ai",color:"#a5514a",points:['"AI 인용 → 클릭 → 실제 전환"의 풀퍼널을 잇는 증분(Incrementality) 측정',"5종 기여분석 모델로 매체 리포트가 말해주지 않는 실제 기여를 분리","마케팅 투자가 매출을 실제로 늘렸는지 iROAS로 증명"],role:"증명 — 사이클의 마침표",heroCopy:'매체 리포트의 ROAS는 각자 자기 공을 부풀립니다. Lift™는 "ê·¸ 광고가 없었어도 일어났을 매출"을 분리해내는 증분(Incrementality) 측정 — 마케팅 투자의 실제 기여를 iROAS로 증명합니다.',what:'자사몰 ROAS가 8배라도, ê·¸ 상당수는 브랜드를 이미 알고 검색해 들어온 "어차피 살 사람"입니다. Lift™는 광고가 없었어도 발생했을 매출을 제외하고 순수하게 광고 덕분에 생긴 매출만 세는 증분(Incrementality) 측정으로, 진짜 광고 효율을 iROAS로 계산합니다. 반대로 라스트클릭에서 저평가된 채널(예: 신규 유입을 만드는 틱톡)의 실제 기여도 드러냅니다. 실험 없이 통계로 대조군을 만드는 PSM, 광고 ON/OFF 전후를 회귀로 비교하는 ITS, 지역별 홀드아웃 세 방법을 씁니다.',features:[{title:"ROAS vs iROAS 병기",desc:'"ROAS 8.2x \xb7 iROAS 3.1x"처럼 나란히 보여 — 어차피 살 고객 비중이 높은 채널과 진짜 효율 채널을 가릅니다.'},{title:"저평가 채널 발굴",desc:"라스트클릭에서 1.4x로 낮아 보이던 채널이 증분 기준 2.8x인 경우 — 신규 유입 파이프라인을 놓치지 않습니다."},{title:"3종 증분 측정법",desc:"PSM(성향점수 매칭)\xb7ITS(시계열 단절)\xb7Geo Holdout(지역 홀드아웃)로 실험 부담을 낮추면서 인과 기여를 추정합니다."},{title:"매체 독립 \xb7 데이터 소유",desc:"Meta\xb7Google의 자체 Lift와 달리 전체 매체를 통합 측정하고, 데이터는 고객사 BigQuery에 보관 — 플랫폼에 종속되지 않습니다."},{title:"GEO 풀퍼널 연결",desc:"AI 인용 → 클릭 → 전환의 경로를 이어 GEO 투자의 ROI를 정량화하고, 예산 재배분의 근거를 만듭니다."}],cycle:{position:"사이클 5단계(성과 증명)의 심판 — 사이클의 마침표이자 다음 사이클의 근거입니다.",connects:"AIR(광고)\xb7GEOcare(인용)\xb7커머스(매출) 데이터를 모아 인과 기여를 계산하고, 결과는 다음 진단\xb7전략으로 환류됩니다."},audience:["예산의 실제 효과를 증명해야 하는 CMO\xb7팀장","매체 리포트 숫자를 신뢰하기 어려운 광고주","ROAS 보고를 넘어 진짜 효과를 증명하려는 대행사"],screenshot:{src:"/screenshots/lift.png",alt:"Lift™ — iROAS\xb7기여성 분석 대시보드 (KPI\xb7매체별 기여 버블차트, 실제 화면)"}},{slug:"market-signal",kind:"data",stage:1,icon:S.Z,name:"Market Signal",h1:"무엇을 쓸지 시장 데이터가 먼저 제ì‹

1œí•©ë‹ˆë‹¤",tagline:"시장 시그널 \xb7 콘텐츠 시드",href:"https://seed.bmp.ai",color:"#a5514a",points:["검색 트렌드와 시장 시그널을 스캔해 지금 만들어야 할 콘텐츠 주제를 제안","자사 키워드 커버리지와 대조해 미대응 트렌드를 드러냄","콘텐츠 방향 시드로 B-TCR 사이클의 기획 단계에 주입"],role:"탐지 — 무엇을 만들지",heroCopy:'"이번 주에 무슨 콘텐츠를 만들지"를 감으로 정하고 있다면 — Market Signal은 검색 트렌드와 시장 시그널을 스캔해 지금 만들어야 할 주제를 데이터로 제안합니다.',what:'네이버 검색\xb7검색광고\xb7데이터랩\xb7자동완성과 실시간 AI 분석을 결합해 시장의 신호를 수집합니다. 주간 트렌드 리포트, 급상승 키워드 스캔, 키워드별 노출량\xb7검색량 시그널 수집 — 그리고 이 신호들을 합성해 시드 키워드와 채널별 콘텐츠 작성 지시서로 내보냅니다. 자사 키워드 커버리지와 대조해 "시장은 움직이는데 우리가 답하지 않는 주제"를 드러내는 것이 핵심입니다.',features:[{title:"주간 트렌드 \xb7 급상승 스캔",desc:"자동완성\xb7연관검색 후보 발굴과 데이터랩 급상승/하락 랭킹으로 시장의 방향을 읽습니다."},{title:"시그널 수집",desc:"키워드 셋을 일괄 스캔해 노출량\xb7검색량\xb7트렌드를 AI 요약과 함께 수집합니다."},{title:"콘텐츠 시드 생성",desc:"트렌드+여론+토픽을 합성해 시드 키워드와 채널별 작성 지시서(브리프)로 내보냅니다."},{title:"커버리지 대조",desc:"자사가 이미 답하는 주제와 미대응 트렌드를 구분 — 콘텐츠 우선순위가 명확해집니다."}],cycle:{position:'사이클 2단계(전략)의 입력 — "무엇을 만들지"를 시장 신호로 답합니다.',connects:"생성된 콘텐츠 시드는 BMP.ai 콘솔의 기획 단계로, 그리고 Content Launcher의 생산으로 흐릅니다."},audience:["콘텐츠 주제 선정이 어려운 마케팅 팀","트렌드 대응 속도가 중요한 브랜드","데이터 기반 콘텐츠 캘린더를 원하는 팀"],screenshot:{src:"/screenshots/market-signal-product.png",alt:"Market Signal — 시그널 수집(노출량\xb7검색량\xb7트렌드) 실제 화면"}},{slug:"daas",kind:"data",stage:3,icon:k.Z,name:"DaaS (gmp.ai)",h1:"데이터를 가지러 가지 않습니다",tagline:"사용하시는 도구로 데이터를 직접 전달합니다",href:"https://daas.gmp.ai",color:"#a5514a",points:["광고비 \xb7 매출 \xb7 ROAS \xb7 AI 검색 노출 데이터를 Claude \xb7 ChatGPT \xb7 엑셀 \xb7 스프레드시트로 배달","MCP \xb7 REST API로 자체 대시보드/에이전트에 직접 연결 — 대행사 화이트라벨 지원","BMP.ai와 공통의 데이터 레이어 (AMP \xb7 BMP 공통 영역)"],role:"개방 — 데이터 서빙 레이어",heroCopy:"새 툴을 배우실 필요가 없습니다. DaaS는 광고비\xb7매출\xb7ROAS\xb7AI 검색 노출 데이터를 Claude\xb7ChatGPT\xb7엑셀\xb7스프레드시트 — 이미 쓰고 있는 도구로 배달하는 Data-as-a-Service입니다.",what:"BMP.ai의 모든 제품이 만들어내는 데이터(광고 성과, AI 검색 노출, 콘텐츠, 커머스 매출, 공공데이터)를 API\xb7MCP로 개방하는 데이터 서빙 레이어입니다. Claude 커넥터, ChatGPT Actions, Cursor 등 AI 도구는 물론 REST API, Google Sheets, Excel, Webhook까지 8가지 배달 경로를 지원합니다. 대행사는 화이트라벨로 자기 대시보드에 데이터를 꽂을 수 있고, 사용량 폭탄 없는 소스\xb7계정 수 기준 고정요금이 원칙입니다.",features:[{title:"8가지 배달 경로",desc:"Claude(MCP) \xb7 ChatGPT \xb7 Cursor \xb7 REST API \xb7 Google Sheets \xb7 Excel \xb7 Webhook \xb7 이메일/Slack 리포트."},{title:"13종 데이터 상품",desc:"AIR 광고 데이터 \xb7 GEO 노출 지표 \xb7 콘텐츠 \xb7 공공데이터(무료) \xb7 통합 정본(canon) 등 카탈로그로 투명하게."},{title:"대행사 화이트라벨",desc:"광고주별 격리(멀티테넌트) 구조로 대행사가 자기 브랜드로 데이터 서비스를 제공할 수 있습니다."},{title:"고정요금 원칙",desc:'호출량 종량이 아닌 소스\xb7계정 수 기준 — "사용량 폭탄"이 없습니다. Owned 데이터의 소유주는 언제나 고객입니다.'}],cycle:{position:"전 사이클의 데이터를 외부로 개방하는 수평 레이어 — AMP\xb7BMP 공통 영역입니다.",connects:"AIR\xb7GEOcare\xb7Content Launcher\xb7커머스 데이터가 여기로 모여 고객의 도구로 전달됩니다."},audience:["데이터를 자기 대시보드에 꽂고 싶은 대행사","AI 에이전트에 마케팅 데이터를 연결하려는 개발자","엑셀\xb7시트로 일하는 실무 팀"],screenshot:{src:"/screenshots/ax-daas.png",alt:"AX-DaaS — MCP 기반 Agentic DaaS 콘셉트"}}];C.map(e=>e.slug),C.filter(e=>"hub"!==e.kind).map(e=>e.slug);let P=["console","geocare","content-launcher","commerce-studio","chatad","market-signal"],O=["smartdash","daas","lift"],G=e=>P.includes(e.slug),M=e=>O.includes(e.slug),v=e=>G(e)||M(e),w=[{slug:"clinic",industry:"병의원 \xb7 피부과",title:'"시술 부작용"을 검색하는 환자에게, AI가 우리 병원 답을 읽어주기까지',lead:"환자는 이제 네이버보다 먼저 AI에게 묻습니다. '리쥬란 부작용 없나요?' — 이 질문에 AI가 인용할 수 있는 답

1을 가진 병원과 아닌 병원의 격차가 벌어지고 있습니다.",background:"서울의 A피부과는 시술 후기 블로그를 꾸준히 운영해 왔지만, ChatGPT에게 '리쥬란 힐러 잘하는 ê³³'을 물으면 경쟁 병원 두 곳만 언급됐습니다. 이유는 콘텐츠 양이 아니었습니다. AI가 인용할 수 있는 '구조화된 답'이 없었던 것입니다.",signals:[{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"주요 시술 질문 40개 중 자사 인용 3개 — 인용 점유율 7%. 경쟁 B의원 31%. 특히 '부작용\xb7회복기간' 유형 질문에서 인용 0."},{name:"내부 검색어",tool:"로거™",detail:"사이트 내 검색 상위: '부작용', '멍', '회복기간', '가격'. 정작 사이트에는 부작용 안내 페이지가 없음."},{name:"웹사이트 로그",tool:"로거™\xb7GA4",detail:"시술 상세 페이지 평균 체류 3분 12초 — 읽을 의지는 충분. 이탈은 '자주 묻는 질문 없음' 구간에서 집중 발생."},{name:"검색어 트렌드",tool:"Market Signal",detail:"'리쥬란 멍', '스킨부스터 비교' 검색량 6개월 새 상승 — 질문형 검색으로 이동 중."}],trigger:"hub.bmp.ai가 '부작용\xb7회복 질문 인용 0'ê³¼ '내부 검색어 1위 부작용'의 결합을 우선순위 1번 할 일로 올렸습니다. 승인 버튼을 누른 뒤의 일은 시스템이 진행합니다.",actions:[{step:"콘텐츠 생성",what:"시술별 '부작용\xb7회복기간 FAQ' 문서 12ê±´ 초안 생성 — 의료광고법 심의 기준을 프롬프트 가드로 반영해 과장 표현 차단, 원장 감수 후 발행",tool:"Content Launcher + HITL 검수"},{step:"구조화 송출",what:"각 FAQ를 AI가 읽는 구조화 데이터(FAQ\xb7MedicalClinic JSON-LD)로 자동 송출 — 병원 사이트 코드 수정 없이 적용",tool:"GEOcare 송출"},{step:"허브 문서화",what:"시술 지식을 위키형 허브 페이지로 구조화 — AI가 출처로 삼기 좋은 형태",tool:"BMP.ai 허브사이트"}],results:[{metric:"AI 인용 점유율(시술 질문 40개)",before:"7%",after:"23% (12주 후)",note:"부작용 유형 질문 인용 0 → 9개"},{metric:"사이트 내 '부작용' 검색 후 이탈률",before:"71%",after:"38%",note:"FAQ 연결 도입"},{metric:"상담 신청 중 'AI에게 물어보고 왔다' 비율",before:"—",after:"예약 폼 유입 경로 신규 항목으로 추적 시작",note:"정성 신호"}],datamap:[{data:"AI 인용\xb7점유율",source:"GEOcare",usedFor:"격차 진단\xb7우선순위"},{data:"내부 검색어",source:"로거™",usedFor:"콘텐츠 주제 도출"},{data:"페이지 체류\xb7이탈",source:"로거™\xb7GA4",usedFor:"이탈 구간 → FAQ 배치"},{data:"질문형 검색 트렌드",source:"Market Signal",usedFor:"콘텐츠 형식 결정(FAQ형)"}],faq:[{q:"의료광고법 때문에 병원은 콘텐츠 자동화가 어렵지 않나요?",a:"생성 단계에서 심의 기준(치료 효과 보장\xb7비교 광고\xb7환자 체험담 제한 등)을 가드로 반영하고, 발행 전 반드시 원장\xb7담당자 검수를 거치는 HITL 구조로 운영합니다. 자동화되는 것은 초안과 송출이지, 의료적 판단이 아닙니다."},{q:"병원 홈페이지를 새로 만들어야 하나요?",a:"아닙니다. 구조화 데이터(JSON-LD)는 기존 사이트에 스크립트 한 줄로 송출되고, FAQ\xb7위키 콘텐츠는 별도 허브 페이지로 운영할 수 있습니다."},{q:"효과는 어떻게 확인하나요?",a:"시술 질문 세트에 대한 AI 인용 점유율을 매주 추적하고, 예약\xb7상담 전환까지 웹 로그로 연결해 확인합니다."}],screenshots:[{src:"/screenshots/clinic-app-hero.png",alt:"clinic.bmp.ai 홈 — AI 인용 측정 4종 요약",caption:"clinic.bmp.ai — AI 인용 측정 홈"},{src:"/screenshots/clinic-app-district-map.png",alt:"clinic.bmp.ai 지역구 통계 밀도맵",caption:"clinic.bmp.ai — 지역구 통계 밀도맵"},{src:"/screenshots/clinic-saebom-hero.png",alt:"clinic.bmp.ai로 제작한 강남 새봄피부과의원 샘플 사이트 히어로",caption:"샘플 산출물 — 강남 새봄피부과의원 (데모)"},{src:"/screenshots/clinic-saebom-district-report.png",alt:"새봄피부과의원 샘플 사이트의 지역구 공공데이터 리포트",caption:"샘플 산출물 — 지역구 공공데이터 리포트"}],pack:{url:"https://hub.bmp.ai/share/medical-pack",label:"병의원 패키지 — 발표용 자료 열기",audience:"병의원 \xb7 광고/웹 에이전시용",note:"이 시나리오를 그대로 발표 자료로 옮긴 마이크로사이트입니다. AI 탐색 대응(GEO) \xb7 콘텐츠 제작 부담 \xb7 광고 의존 \xb7 성과 불투명 \xb7 의료광고법 리스크 다섯 주제를 골라 ë³´ë©´, 주제마다 브리핑 → 상세 설명 â

1†’ 실제 대응 → 산출물\xb7데모가 이어집니다. 4개 AI 엔진에 병원당 20회씩 실제로 물어본 실측 수치를 근거로 답니다."},liveUrl:{url:"https://clinic.bmp.ai",label:"clinic.bmp.ai — 병의원 라이트 스택 (지금 접속 가능)",note:"위 화면은 캡처가 아니라 지금 열어 보실 수 있는 라이브 서비스입니다. 동네 병의원을 찾는 진입 페이지와 개별 병원 사이트가 AI가 읽기 좋은 구조(진료 정보\xb7자주 묻는 질문\xb7지역구 리포트)로 만들어져 있습니다. 등장하는 병원은 모두 가상이며 실제 병원 사이트가 아닙니다 — 화면 상단에 그렇게 표기해 두었습니다. 지역구 공공데이터를 얹은 구성이라, DaaS(gmp.ai) 데이터 위에 올린 서비스\xb7시스템 구축 사례에 해당합니다."}},{slug:"healthfood",industry:"건강기능식품 \xb7 D2C",title:"경쟁사가 '유산균 100억'을 외칠 때, 데이터는 '생존율'을 가리켰다",lead:"스펙 숫자 싸움에서 밀리던 유산균 브랜드가, 고객 검색어와 리뷰에서 발견한 다른 싸움터 — '위산에서 살아남나요?' 질문을 선점한 시나리오입니다.",background:"중견 건기식 브랜드 B사의 유산균 제품은 균수(CFU)로는 대기업 경쟁 제품에 밀렸습니다. 광고비를 늘려도 클릭당 비용만 올라갔습니다. 문제는 메시지가 경쟁사와 같은 땅에서 싸우고 있다는 것이었습니다.",signals:[{name:"경쟁사 메시지",tool:"경쟁사 모니터링",detail:"경쟁 3사 메인 카피가 모두 '100억 보장균수' 계열 — 균수 스펙 싸움터 포화 감지."},{name:"유입\xb7내부 검색어",tool:"로거™",detail:"자사몰 내부 검색과 유입 검색어에서 '장까지', '생존', '공복' 계열이 3개월 연속 상승."},{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"'유산균 생존율' 질문에 AI가 인용하는 국내 브랜드 없음 — 화이트 스페이스."},{name:"웹사이트 로그",tool:"로거™\xb7GA4",detail:"상세페이지 '장용성 캡슐' 섹션 스크롤 도달률 89% — 고객이 실제로 읽는 부분은 균수가 아니라 전달 기술."}],trigger:"'경쟁사 메시지 포화 + 검색어 이동 + AI 인용 공백'이 겹치는 지점을 시스템이 신규 메시지 기회로 ë³´ê³  — '균수'가 아니라 '생존율\xb7전달력'으로 메시지 피벗을 제안했습니다.",actions:[{step:"메시지 전략",what:"브랜드 핵심 메시지를 '위산에서 살아남는 유산균'으로 재정의 — 근거 문서(장용성 캡슐 시험 자료)와 연결",tool:"hub.bmp.ai 전략\xb7지침"},{step:"콘텐츠 생산",what:"'유산균 생존율' 주제 클러스터 — 블로그 6편\xb7FAQ 10ê±´\xb7인스타 카드뉴스 8ê±´\xb7숏폼 스크립트 2건을 한 전략에서 리믹스",tool:"Content Launcher"},{step:"광고 소재",what:"동일 메시지의 광고 카피\xb7소재 변형 생성, 매체별 성과 추적",tool:"Content Launcher + AIR"},{step:"구조화 송출",what:"제품\xb7FAQ 구조화 데이터 송출로 AI 인용 형태 확보",tool:"GEOcare 송출"}],results:[{metric:"'유산균 생존율' 계열 질문 AI 인용",before:"0ê±´",after:"4개 질문에서 최초 인용 확보(8주)",note:"화이트 스페이스 선점"},{metric:"광고 클릭률(신규 메시지 소재)",before:"0.9%",after:"1.6%",note:"동일 예산, 소재만 교체"},{metric:"자사몰 '생존율' 유입 전환율",before:"1.2%",after:"2.1%",note:"메시지-랜딩 일치"}],datamap:[{data:"경쟁사 메인 카피 변화",source:"경쟁사 모니터링",usedFor:"싸움터 포화 감지 → 피벗 결정"},{data:"유입\xb7내부 검색어",source:"로거™",usedFor:"신규 메시지 언어 발굴"},{data:"AI 인용 공백(화이트 스페이스)",source:"GEOcare",usedFor:"선점 주제 결정"},{data:"광고 소재별 성과",source:"AIR\xb7SmartDash",usedFor:"소재 반복 개선"}],faq:[{q:"메시지 피벗을 AI가 결정하나요?",a:"제안은 시스템이, 결정은 사람이 합니다. 신호 세 개가 같은 방향을 가리킬 때 시스템이 근거와 함께 제안하고, 브랜드 담당자가 승인하면 콘텐츠\xb7소재 생산이 시작됩니다."},{q:"식품 표시광고법은 어떻게 지키나요?",a:"건강기능식품 기능성 표현 범위를 생성 가드에 반영하고, 발행 전 검수 단계를 필수로 둡니다. 근거 자료와 연결되지 않은 효능 주장은 초안 단계에서 걸러집니다."},{q:"콘텐츠는 어디에 발행되나요?",a:"자사몰 콘텐츠 허브, 네이버 블로그, 인스타그램, 유튜브 숏폼 등 운영 중인 채널에 유형별로 리믹스되어 발행됩니다."}]},{slug:"beauty",industry:"뷰티 \xb7 코스메틱",title:"경쟁사가 메인 카피를 바꾼 당일, 우리는 대응 콘텐츠를 내보냈다",lead:"뷰티 시장의 메시지는 계절보다 빨리 바뀝니다. 경쟁사 메인페이지 모니터링이 트리거가 되어, 감지 → 해석 → 대응 발행까지 당일에 끝낸 시나리오입니다.",background:"스킨케어 브랜드 C사는 '저자극 진정' 포지션을 두고 두 경쟁사와 겹쳐 있었습니다. 문제는 경쟁사 움직임을 분기 리포트에서야 알게 된다는 것 — 그때는 이미 광고 소재와 검색 ê²°ê

1³¼ê°€ 바뀐 뒤였습니다.",signals:[{name:"경쟁사 메시지",tool:"경쟁사 모니터링",detail:"경쟁 D사 메인 히어로 카피가 '진정'에서 '피부 장벽 강화'로 교체 감지(수요일 새벽 크롤). 신제품 라인 출시 동반."},{name:"검색어 트렌드",tool:"Market Signal",detail:"'피부 장벽' 검색량 8주 연속 상승, '진정 크림'은 정체 — 시장 언어가 이동 중."},{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"'피부 장벽 크림 추천' 질문에서 자사 인용 있음(성분 문서 덕분) — 단, 메인 메시지와 연결 안 됨."},{name:"웹사이트 로그",tool:"로거™\xb7GA4",detail:"'장벽' 포함 유입 검색어의 전환율이 '진정' 대비 1.8ë°° — 이미 오는 고객이 더 좋은 고객."}],trigger:"감지 당일 아침 hub.bmp.ai 할 일 큐 1순위: '경쟁사 메시지 이동 + 시장 언어 이동 + 자사 전환 우위'가 겹침 — '피부 장벽' 서사를 자사 근거(성분\xb7임상 문서)로 선점하라는 제안. 담당자 승인 후 자동 진행.",actions:[{step:"대응 콘텐츠",what:"'장벽 크림 고르는 법' 비교 가이드\xb7성분 FAQ\xb7수분 대 장벽 차이 설명 콘텐츠를 블로그\xb7SNS 유형으로 생성",tool:"Content Launcher"},{step:"광고 소재 교체",what:"기존 '진정' 소재를 '장벽' 메시지 변형으로 병행 테스트 — 성과 좋은 쪽으로 예산 이동",tool:"Content Launcher + AIR"},{step:"구조화 송출",what:"성분\xb7FAQ 구조화 데이터를 '장벽' 질문 세트에 맞춰 갱신 송출",tool:"GEOcare 송출"},{step:"모니터링 지속",what:"경쟁 D사 후속 메시지\xb7자사 인용 변화 주간 추적, 다음 사이클 입력으로 환류",tool:"hub.bmp.ai"}],results:[{metric:"감지 → 대응 콘텐츠 발행",before:"분기 리포트 후 3~4주",after:"당일",note:"모니터링 자동화"},{metric:"'장벽' 계열 질문 AI 인용",before:"1개",after:"6개(6주)",note:"기존 성분 문서 재구조화 효과"},{metric:"광고 전환당 비용(장벽 소재)",before:"—",after:"기존 '진정' 소재 대비 -22%",note:"병행 테스트 ê²°ê³¼"}],datamap:[{data:"경쟁사 메인페이지 카피",source:"경쟁사 모니터링(일 단위 크롤)",usedFor:"변화 감지 트리거"},{data:"검색어 트렌드",source:"Market Signal",usedFor:"시장 언어 이동 확인"},{data:"유입 검색어별 전환율",source:"로거™\xb7GA4",usedFor:"대응 가치 판단"},{data:"AI 인용 현황",source:"GEOcare",usedFor:"선점 가능성 확인"}],faq:[{q:"경쟁사 모니터링은 어떻게 이루어지나요?",a:"지정한 경쟁사 메인페이지\xb7주요 랜딩의 캐치프레이즈와 메시지를 주기적으로 수집하고, 의미 있는 변화가 있을 때만 AI가 해석을 붙여 알립니다. 스크린샷 비교가 아니라 '무엇이 왜 바뀌었는지'를 읽는 것이 차이입니다."},{q:"경쟁사를 따라 하게 되는 것 아닌가요?",a:"반대입니다. 경쟁사가 이동한 싸움터에서 자사가 이길 근거(전환 데이터\xb7성분 문서\xb7인용 현황)가 있는지 먼저 확인하고, 있을 때만 대응을 제안합니다. 근거가 없으면 '대응하지 않는 것'도 제안입니다."},{q:"당일 대응인데 콘텐츠 품질이 보장되나요?",a:"초안은 축적된 브랜드 문서\xb7성분 자료에서 생성되고, 발행 전 담당자 검수를 거칩니다. 속도는 자동화에서, 품질은 축적과 검수에서 나옵니다."}]},{slug:"b2b",industry:"B2B 제조 \xb7 산업용 계측기",title:"영업사원 없이도, 엔지니어의 질문에 24시간 답하는 회사가 됐다",lead:"B2B 구매는 검색에서 시작됩니다. 이제는 AI 검색에서요. 기술 문서를 AI가 인용하는 형태로 바꿔, 견적 문의의 질이 달라진 시나리오입니다.",background:"산업용 유량계 제조사 E사의 홈페이지는 제품 카탈로그 PDF 중심이었습니다. 구매 검토 엔지니어들이 '고온 환경 유량 측정 오차'를 검색해도, E사의 20년 기술 노하우는 PDF 안에 잠겨 있어 검색에도 AI에도 잡히지 않았습니다.",signals:[{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"설치\xb7오차\xb7규격 등 기술 질문 30개 세트에서 자사 인용 1개. 해외 제조사 문서와 커뮤니티 글이 인용을 독점."},{name:"유입\xb7내부 검색어",tool:"로거™",detail:"유입 검색어의 64%가 제품명이 아닌 문제 상황('증기 유량 오차', '방폭 인증 절차') — 콘텐츠는 제품명 중심이라 미스매치."},{name:"웹사이트 로그",tool:"로거™\xb7GA4",detail:"PDF 다운로드 후 이탈 92% — 다음 행동으로 이어지는 경로 부재."}],trigger:"'문제 상황형 검색어 다수 + ê·¸ 주제의 콘텐츠\xb7인용 공백'이 결합 — 시스템이 PDF 자산을 웹 지식 문서로 전환하는 프로젝트를 최우선 과제로 제안했습니다.",actions:[{step:"지식 허브 구축",what:"카탈로그\xb7기술자료 PDF를 주제별 위키형 문서 40건으로 재구성 — 문제 상황 → 원인 → 해법 → 제품 연결 구조",tool:"BMP.ai 허브사이트 + Content Launcher"},{step:"구조화 송출",what:"제품 스펙(Product)\xb7기술 FAQ(FAQPage)\xb7조직 신뢰 정보(Organization) 구조화 데이터 송출",tool:"GEOcare 송출"},{step:"리드 연결",what:"각 기술 문서 하단에 상황별 견적\xb7상담 경로 배치, 유입 검색어별 전환 추적",tool:"로거™"}],results:[{metric:"기술 질문 30개 AI 인용",before:"1개",after:"11개(16주)",note:"위키형 문서가 인용 소스로"},{metric:"문제 상황형 검색 유입",before:"월 320 세션",after:"월 1,040 세션",note:"검색+AI 경유 합산"},{metric:"견적 문의의 사전 정보 수준",before:"카탈로그 요청 위주",after:"구체 사양 문의 비중 증가",note:"문의 질 개선(정성)"}],datamap:[{data:"기술 질문 인용 현황",source:"GEOcare",usedFor:"공백 주제 도출"},{data:"문제 상황형 검색어",source:"로거™",usedFor:"문ì

1„œ 주제\xb7구조 설계"},{data:"문서별 체류\xb7전환 경로",source:"로거™\xb7GA4",usedFor:"리드 경로 최적화"}],faq:[{q:"B2B도 AI 검색 최적화가 의미 있나요?",a:"구매 검토자가 엔지니어일수록 검색과 AI로 사전 조사를 깊게 합니다. 기술 질문에 인용되는 것은 B2B에서 영업사원이 만나기 전의 신뢰를 만드는 일입니다."},{q:"기술 문서를 AI가 쓰면 정확성이 걱정됩니다.",a:"생성이 아니라 '재구성'에 가깝습니다. 기존 카탈로그\xb7기술자료의 내용만 소스로 쓰고, 근거 없는 내용은 만들지 않으며, 엔지니어 검수 후 발행합니다."},{q:"성과 측정은 어떻게 하나요?",a:"기술 질문 세트의 AI 인용 추적과, 문서별 유입 → 견적 문의 전환을 웹 로그로 연결해 봅니다."}]},{slug:"education",industry:"교육 \xb7 성인 커리어",title:"'AI 자격증' 검색이 뜨기 시작한 주에, 강의 페이지와 콘텐츠가 먼저 준비됐다",lead:"교육 시장은 트렌드 키워드가 수요를 만듭니다. 시장 검색어 트렌드가 트리거가 되어, 커리큘럼 소개부터 FAQ까지 수요보다 먼저 준비한 시나리오입니다.",background:"성인 대상 커리어 교육 기업 F사는 신규 과정 기획은 빠르지만, 마케팅 콘텐츠가 늘 늦었습니다. 과정 오픈 후에야 블로그와 상세페이지가 준비돼, 검색 수요의 초기 상승분을 매번 놓쳤습니다.",signals:[{name:"검색어 트렌드",tool:"Market Signal",detail:"'AI 활용 자격증', 'AI 업무 자동화 교육' 검색량이 4주 연속 급상승 — 계절 패턴이 아닌 신규 수요 곡선."},{name:"내부 검색어",tool:"로거™",detail:"자사 사이트 내부 검색에 'AI', '자동화' 유입 등장 — 기존 수강생의 다음 수요 신호."},{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"'직장인 AI 교육 추천' 질문에 대형 플랫폼만 인용 — 전문 기관 인용 공백."},{name:"경쟁사 메시지",tool:"경쟁사 모니터링",detail:"경쟁 교육사 2곳이 관련 배너를 걸었지만 상세 커리큘럼 콘텐츠는 아직 없음 — 준비 격차 존재."}],trigger:"트렌드 급상승 + 내부 수요 신호 + 인용 공백 + 경쟁사 준비 격차 — 네 신호가 한 방향을 가리키자, 시스템이 '2주 내 콘텐츠 선점' 플랜을 제안했습니다.",actions:[{step:"수요 언어 수집",what:"트렌드 검색어의 하위 질문('비전공자도 되나', '수강료 지원', '수료 후 활용')을 콘텐츠 주제로 구조화",tool:"Market Signal + hub.bmp.ai"},{step:"콘텐츠 선발행",what:"과정 소개\xb7커리큘럼 미리보기\xb7수강 FAQ\xb7수강생 인터뷰 í

1˜•ì‹ 콘텐츠를 과정 오픈 전 발행",tool:"Content Launcher"},{step:"구조화 송출",what:"Course\xb7FAQPage 구조화 데이터 송출 — '기관명+과정' 질문에 인용 가능한 형태",tool:"GEOcare 송출"},{step:"광고 연동",what:"검색 수요 상승 곡선에 맞춰 소재\xb7예산 타이밍 조정",tool:"AIR + SmartDash"}],results:[{metric:"과정 오픈 시점 콘텐츠 준비도",before:"오픈 후 2~3주 소요",after:"오픈 전 완비",note:"수요 곡선 초기 확보"},{metric:"'AI 교육' 관련 질문 AI 인용",before:"0개",after:"3개(오픈 4주 ì°¨)",note:"전문 기관 공백 선점"},{metric:"신규 과정 1기 모집",before:"직전 신규 과정 목표 대비 70%",after:"목표 대비 115%",note:"가상 시나리오 예시"}],datamap:[{data:"시장 검색어 트렌드",source:"Market Signal",usedFor:"수요 조기 감지(트리거)"},{data:"내부 검색어",source:"로거™",usedFor:"기존 고객 수요 확인"},{data:"AI 인용 현황",source:"GEOcare",usedFor:"공백\xb7선점 판단"},{data:"경쟁사 준비 상태",source:"경쟁사 모니터링",usedFor:"타이밍 결정"}],faq:[{q:"트렌드를 쫓다가 브랜드가 흐려지지 않나요?",a:"모든 트렌드에 반응하지 않습니다. 내부 검색어(기존 고객의 수요)와 겹치는 트렌드만 제안되도록 설계되어, 브랜드가 갈 방향과 시장 타이밍이 겹치는 지점에서만 움직입니다."},{q:"콘텐츠를 미리 만들면 과정 변경 시 어떻게 하나요?",a:"콘텐츠는 발행 후에도 소스 문서와 연결되어 있어, 커리큘럼이 바뀌면 관련 콘텐츠의 수정 대상 목록이 자동으로 잡힙니다."},{q:"교육업 광고 심의도 반영되나요?",a:"환급\xb7취업 보장성 표현 등 교육 광고에서 민감한 표현을 생성 가드에 반영하고, 발행 전 검수를 거칩니다."}]},{slug:"commerce",industry:"커머스 \xb7 패션",title:"상품 3,000개 쇼핑몰이 상품마다 'AI가 읽는 페이지'를 갖게 된 방법",lead:"커머스의 문제는 규모입니다. 상품 페이지 하나하나를 사람이 최적화할 수는 없습니다. 웹 로그와 내부 검색어로 우선순위를 정하고, 상품 GEO 랜딩을 자동 생성한 시나리오입니다.",background:"패션 쇼핑몰 G사는 상품 3,000개를 운영하지만 상품 상세는 이미지 위주였습니다. 텍스트가 없으니 검색에도 AI에도 잡히지 않았고, 상세페이지 제작 리소스는 신상품을 따라가기에도 벅찼습니다.",signals:[{name:"웹사이트 로그",tool:"로거™\xb7GA4",detail:"전체 매출의 41%가 상위 120개 상품에 집중 — 최적화 우선순위가 데이터로 명확."},{name:"내부 검색어",tool:"로거™",detail:"'하객룩', '골프웨어 바람막이' 등 상황\xb7용도형 검색이 스타일명 검색의 2.3ë°° — 고객은 용도로 찾는데 상품명은 스타일 코드."},{name:"AI\xb7검색 진단",tool:"GEOcare",detail:"'하객룩 원피스 추천' 질문에 대형 플랫폼\xb7블로거만 인용, 쇼핑몰 직접 인용 0."},{name:"검색어 트렌드",tool:"Market Signal",detail:"시즌 키워드('여름 웨딩 하객룩') 상승 시점이 매년 2주씩 앞당겨짐 — 준비 타이밍 데이터."}],trigger:"매출 상위 120개 상품 \xd7 상황\xb7용도형 검색어 매핑이 완성되자, 시스템이 상품별 GEO 랜딩 자동 생성 파이프라인을 가동했습니다.",actions:[{step:"상품 GEO 랜딩 생성",what:"상품 데이터(소재\xb7핏\xb7상황)에서 상품별 랜딩 페이지 자동 생성 — 용도형 질문에 답하는 텍스트 + 구매 연결",tool:"BMP.ai 상품 GEO 랜딩"},{step:"구조화 송출",what:"Product\xb7FAQ\xb7Offer 구조화 데이터 자동 송출 — 가격\xb7재고 변경 시 자동 갱신",tool:"GEOcare 송출"},{step:"콘텐츠 연계",what:"'하객룩 코디 가이드' 등 상황형 기획 콘텐츠를 생성해 상품 랜딩과 상호 연결",tool:"Content Launcher"},{step:"시즌 선반영",what:"트렌드 상승 2주 전 시즌 콘텐츠\xb7소재 준비 자동 스케줄",tool:"Market Signal + hub.bmp.ai"}],results:[{metric:"상품 랜딩 보유 상품",before:"0개",after:"상위 120개 → 순차 확대",note:"자동 생성 파이프라인"},{metric:"상황\xb7용도형 검색 유입",before:"월 2,100 세션",after:"월 5,800 세션(12주)",note:"검색+AI 합산"},{metric:"상세페이지 제작 시간(상품당)",before:"평균 3시간(수작업)",after:"검수 15분",note:"생성 자동\xb7검수만 사람"}],datamap:[{data:"상품별 매출\xb7전환",source:"로거™\xb7GA4",usedFor:"최적화 우선순위"},{data:"상황\xb7용도형 내부 검색어",source:"로거™",usedFor:"랜딩 텍스트의 언어"},{data:"AI 인용 현황",source:"GEOcare",usedFor:"공백 확인\xb7추적"},{data:"시즌 트렌드 곡선",source:"Market Signal",usedFor:"준비 타이밍 자동화"}],faq:[{q:"상품이 수천 개인데 콘텐츠 품질이 유지되나요?",a:"모든 상품을 한 번에 하지 않습니다. 매출\xb7전환 데이터로 우선순위를 정하고, 상위 상품부터 생성-검수-발행 사이클을 돌립니다. 생성은 상품 실데이터(소재\xb7사이즈\xb7용도)만 소스로 사용합니다."},{q:"쇼핑몰 솔루션(카페24 등)을 쓰고 있어도 되나요?",a:"네. 상품 GEO 랜딩은 별도 경로로 서빙되고 구매는 기존 쇼핑몰로 연결되며, 구조화 데이터 송출도 기존 사이트 수정 없이 적용됩니다."},{q:"가격이 자주 바뀌는데 구조화 데이터가 틀리면요?",a:"상품 데이터 변경이 구조화 데이터에 자동 반영되도록 파이프라인이 연결되어 있어, 수동 갱신 누락으로 인한 불일치를 방지합니다."}],pack:{url:"https://hub.bmp.ai/share/commerce-pack",label:"커머스 패키지 — 발표용 자료 열기",audience:"쇼핑몰 운영자용",note:"상품은 늘고 사람은 그대로일 때 무엇을 넘길 수 있는지를 주제별로 정리한 마이크로사이트입니다. 만들 사람이 없다 \xb7 영상은 엄두가 안 난다 \xb7 채ë„

1ë§ˆë‹¤ 다시 만든다 \xb7 상품이 많아 손이 안 닿는다 \xb7 광고를 끄면 멈춘다 \xb7 뭐가 효과인지 모른다 — 여섯 가지 문제마다 브리핑과 실제 산출물\xb7데모가 붙어 있습니다."}}];w.map(e=>e.slug);var E=a(9443),N=a(340);let j="bmp-theme";function F(e){let{className:t=""}=e,[a,i]=(0,s.useState)("light");return(0,s.useEffect)(()=>{let e="undefined"!=typeof localStorage&&localStorage.getItem(j);"dark"===e||"light"===e?i(e):i(document.documentElement.classList.contains("dark")?"dark":"light")},[]),(0,r.jsx)("button",{type:"button",onClick:function(){let e="dark"===a?"light":"dark";i(e);try{localStorage.setItem(j,e)}catch(e){}document.documentElement.classList.toggle("dark","dark"===e)},"aria-label":"dark"===a?"라이트 테마로 전환":"다크 테마로 전환",className:"inline-flex h-9 w-9 items-center justify-center rounded-full border border-gray-200 text-gray-500 transition-colors hover:text-gray-900 hover:bg-gray-50 "+t,children:"dark"===a?(0,r.jsx)(E.Z,{className:"h-[18px] w-[18px]"}):(0,r.jsx)(N.Z,{className:"h-[18px] w-[18px]"})})}let R=[{heading:!0,label:"데이터 소스 계열 — 신호\xb7측정\xb7데이터"},...C.filter(e=>"data"===e.kind&&v(e)).map(e=>({href:"/services/".concat(e.slug),label:e.name,sub:e.tagline})),{heading:!0,label:"액션 계열 — 생산\xb7집행"},...C.filter(e=>"action"===e.kind&&v(e)).map(e=>({href:"/services/".concat(e.slug),label:e.name,sub:e.tagline}))],L=[{href:"/how",label:"새로운 방식",isActive:e=>e.startsWith("/how")},{href:"/cases",label:"활용예시",isActive:e=>e.startsWith("/cases"),children:w.map(e=>({href:"/cases/".concat(e.slug),label:e.industry,sub:e.title}))},{href:"/services",label:"솔루션 도구",isActive:e=>e.startsWith("/services"),children:R},{href:"/hub",label:"hub.bmp.ai",isActive:e=>e.startsWith("/hub")}];

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