아모레퍼시픽의 오설록은 블루닷 인텔리전스의 첫번째 커머스 고객이었습니다. 약 4개월 동안 블루닷 인텔리전스 GEO 컨설팅 프로그램에 참여했고, 프로젝트가 마무리될 때 성과도 높은 고객이었습니다. 이번에 한국경제신문이 오설록을 GEO 성공의 대표 사례로 소개를 했네요. 아모레퍼시픽이 운영하는 ‘오설록’의 자사몰은 지난해 4분기 난데없이 트래픽이 급증했다. 챗GPT, 제미나이 등 생성형 인공지능(AI)을 통해 유입되는
AI 에이전트 시대 대비 'API 경제' 전략 본격화…"커머스 최적화 시장 선점" AI 검색 최적화 전문 기업 블루닷에이아이가 2026년 사업 방향을 'GEO(생성형 엔진 최적화)'에서 'MCO(Machine Customer Optimization, 기계 고객 최적화)'로 확장하며 새로운 도약을 준비하고 있다. 블루닷에이아이는 최근 발표한 2026년 신년 계획에서 "지난해 GEO라는 키워드로 시장의 주목을
어쩌면 올해의 마지막 글이 될 수도 있겠군요. 저희가 전망하는 커머스 산업 그리고 그 변화를 추동하고 있는 대규모실행모델, 그리고 최적화의 과제를 포괄적으로 담고 있는 글로 2025년 마무리하고자 합니다. AI 분야에서 대규모언어모델(LLM)이 텍스트 생성을 자동화하고, 멀티모달 형태로 다양한 미디어를 다룰 수 있게 된 것처럼, 이제 대규모실행모델(Large Action Model)은
오랜만에 블루닷CMS 업데이트 소식을 전해드립니다. 서버 이전 이후 안정화까지 꽤 오랜 시간이 걸렸습니다. 보안 안정성, 결제 안정성 등을 마무리하는 데 많은 노력이 필요했습니다. 긴 시간 불편함을 드린 점 다시 한번 사과의 말씀드립니다. 안정화 작업으로 인해 블루닷CMS 업데이트가 다소 지체된 측면이 있었습니다. 이제 본격적으로 다시 업데이트 주기에 따라 새 기능들을 소개해
GEO(Generative Engine Optimization)은 서서히 SEO를 포괄하는 영역으로 확장되고 있습니다. GEO와 SEO를 구분짓는 게 더이상 유효하지 않아서입니다. SEO는 이제 GEO로 확장 및 진화했다고 보는 것이 타당하다고 생각합니다. 키워드 매칭 기반의 검색 방식이 위력이 잃어가고 있지만, 궁극적으로 신뢰도가 높고 품질이 뛰어는 문서를 찾아내기 위한 기법과 과정이라는 측면에선 다르지 않기 때문입니다.
블루닷 인텔리전스 대시보드를 부분적으로 업데이트 했습니다. 핵심은 경쟁사 순위 비교입니다. 블루닷 인텔리전스는 '브랜드 가시성', '도메인 인용률', '가시성 인용률 갭'을 중요한 지표로 측정하고 있는데요. 이 지표를 중심으로 경쟁사와 현황을 비교할 수 있는 표를 대시보드에 추가했습니다. 블루닷 인텔리전스 대시보드의 문제와 업데이트 내역블루닷 인텔리전스 대시보드 블루닷 인텔리전스는 내부 측정 및 컨설팅 용도로
수많은 시간과 노력을 들여 제작한 콘텐츠가 검색 결과에 나타나지 않는다면 좌절감을 느낄 수 있습니다. 특히 '크롤링되었으나 현재 색인 생성되지 않음'이라는 메시지는 검색 엔진이 콘텐츠를 제대로 인식하지 못하고 있음을 시사합니다. 이러한 상황에서 콘텐츠의 가시성을 확보하기 위한 핵심 요소가 바로 '색인 생성(Indexability)'입니다. 색인 생성은 검색 엔진이 웹페이지를 분석하고 저장하여 관련
AI 에이전트 시대, 리테일러의 제품 노출 방식 근본적 재편 요구 ChatGPT 쇼핑 리서치 화면ChatGPT의 쇼핑 리서치 기능이 'Generative Engine Optimization(GEO)'이라는 개념을 더욱 부상시키며, 유통업체들이 AI 에이전트에게 자사 제품을 노출하는 방식에 중대한 변화를 예고하고 있습니다. 이는 기존의 검색 엔진 최적화(SEO)를 넘어선 기술적 접근성과 정보의 신뢰성을 핵심으로 하는
자율 AI 에이전트가 검색, 랭킹 로직, 최적화 전략을 재편하며 가시성의 새로운 시대를 열다 인공지능(AI) 기술의 발전은 검색 엔진 최적화(SEO) 분야에 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 특히 챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 자율 AI 에이전트의 등장은 기존의 SEO 전략을 근본적으로 재편할 잠재력을 지니고 있습니다.
AI검색최적화(GEO / AEO)와 관련한 새로운 논문 한 편(Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search)이 발표됐습니다. Generative Engine Optimization을 제목에 내건 두 번째 논문인 듯합니다. 이 논문은 AI 기반 검색 엔진(Generative AI Search)과 전통적인 웹 검색 엔진(Google Search) 간의 정보 소싱 방식 차이를 정량화하기
GEO(Generative Engine Optimization) 혹은 AEO(Answer Engine Optimizaion)에서 성과를 내려고 하는 분들이 많습니다. 실제로 저희에게 문의도 많이 들어오는 편입니다. 하지만 약간 혼란스러워 하는 분들도 많은 것 같아 정리를 해보고자 합니다. 커머스를 위한 AI검색최적화 분석 및 액션 엔진 '블루닷 인텔리전스'에서 얻은 인사이트로 그 방법과 절차를 공유해 드리도록 하겠습니다. GEO
많은 분들이 착각하는 게 있습니다. 'AI 검색은 레딧을 선호한다', 'AI 검색은 위키피디아를 좋아한다' 는 등의 이야기입니다. 이러한 주장이 틀린 건 아닙니다. 하지만 중요한 조건 하나가 누락돼 있습니다. 어떤 프롬프트(사용자 질문)로 수집했는지에 대한 데이터가 비어있습니다. 이 조건이 붙어있지 않은 상황에서 '어떤 사이트가 인용률이 높더라'라고 하는 건 데이터 왜곡으로 비칠
![[보도자료] 블루닷에이아이, 2026년 GEO 넘어 MCO 인프라 기업 도약 선언](https://cdn.media.bluedot.so/bluedot.mediasphere/2026/01/tuk3iy_202601070505.jpeg)
![[업데이트] 블루닷 인텔리전스 대시보드에 '경쟁사 비교' 추가 등](https://cdn.media.bluedot.so/bluedot.mediasphere/2025/12/1j9nlu_202512090331.03.png)
