Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

2023년에 AI 지식 기반 소프트웨어를 설정하는 방법은 무엇인가요?

the importance of integrating an AI knowledge base into your customer support ecosystem cannot be ignored.

진화하는 고객 서비스 분야에서
78%
의 업계 리더가 셀프 헬프 포털 및 AI 기반 챗봇 어시스턴트 기능과 같은 셀프 서비스 솔루션에 대한 투자를 늘리고 있는 상황에서 AI 지식 기반 소프트웨어를 고객 지원 에코시스템에 통합하는 것의 중요성은 무시할 수 없습니다.

사용 비즈니스용 AI 는 고객이 상호 작용하는 방식을 완전히 혁신하여 고객이 필요할 때 정확한 정보를 제공할 수 있는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 하지만 이를 최대한 활용하려면 신중하게 계획하고 꾸준히 관리해야 합니다. 이 블로그에서는 고객 서비스 경험을 개선하기 위해 적절한 AI 지식창고를 만드는 전략을 제공합니다.

AI 지식창고란 무엇인가요?

AI 지식창고는 인공지능(AI) 기술을 통해 정리, 관리 및 액세스할 수 있는 정보 및 데이터의 디지털 저장소입니다. 일반적으로 구조화되고 검색 가능한 형식으로 지식을 저장, 검색 및 공유하기 위한 중앙 집중식 리소스입니다.

AI는 지능형 검색, 콘텐츠 추천, 자연어 처리 및 사용자 경험을 개선하는 기타 기능을 활성화하여 지식창고의 기능을 향상시키는 데 사용됩니다.

다음은 AI 지식창고의 몇 가지 주요 특징과 구성 요소입니다:

1. 정보 저장소

여기에는 기사, 문서, FAQ, 제품 정보, 교육 자료 및 조직이나 플랫폼에서 사용자에게 제공하고자 하는 기타 데이터를 포함한 광범위한 콘텐츠가 포함됩니다.

2. 구조화된 조직

지식창고의 콘텐츠는 일반적으로 카테고리, 주제, 태그 및 계층 구조를 사용하여 구조화된 방식으로 구성되어 사용자가 관련 정보를 효율적으로 탐색하고 찾을 수 있도록 도와줍니다.

3. AI 기반 검색

자연어 처리와 같은 AI 기술은 검색 기능을 향상시키는 데 사용됩니다. 사용자는 자연어로 검색어를 입력하면 AI 시스템이 이를 이해하고 관련 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

4. 콘텐츠 추천

AI는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 콘텐츠를 추천하고, 사용자가 관심을 가질 만한 기사나 리소스를 제안할 수 있습니다.

5. 챗봇 및 가상 비서

많은 AI 지식창고는 챗봇이나 가상 어시스턴트를 통합하여 실시간 지원을 제공하고 사용자 문의에 답변합니다. 이러한 챗봇은 AI를 사용하여 사용자 문의를 효과적으로 이해하고 응답할 수 있습니다.

6. 자연어 처리(NLP)

NLP는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 사용되므로 사용자가 지식창고와 더 쉽게 상호 작용하고 관련 정보를 얻을 수 있습니다.

7. 감정 분석

일부 AI 지식 기반에는 감성 분석을 통합하여 사용자 만족도를 측정하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

8. 콘텐츠 태그 지정 및 분류

AI가 자동으로 콘텐츠에 태그를 지정하고 분류할 수 있어 정보를 더 쉽게 관리하고 검색할 수 있습니다.

9. 분석 및 보고

지식창고에는 페이지 조회 수, 검색어, 사용자 피드백 등 사용자 참여를 추적하기 위한 툴이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이 데이터는 지식창고의 콘텐츠와 구조를 개선하는 데 유용합니다.

10. 액세스 제어 및 보안

AI 지식창고에는 특정 콘텐츠를 권한이 부여된 사용자로 제한하는 액세스 제어 기능이 포함될 수 있으며, 민감한 정보를 보호하기 위한 보안 조치를 구현합니다.

AI 지식 기반은 고객 지원, 회사 내부 지식 관리, e-러닝 플랫폼, 온라인 문서화 등 다양한 영역에서 널리 사용되고 있습니다. 조직은 AI의 기능을 활용하여 지식 액세스 및 검색을 개선함으로써 사용자에게 적시에 정확한 정보를 제공하고, 지원 비용을 절감하며, 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

성공적인 AI 지식 기반 소프트웨어를 설정하기 위한 체크리스트는 무엇인가요?

AI 지식창고를 설정하려면 체계적이고 접근하기 쉬운 방식으로 정보를 정리 및 저장하고, 인공지능을 사용하여 해당 정보를 효과적으로 검색하고 제시해야 합니다. 다음은 AI 지식창고를 설정하기 위한 전체 체크리스트입니다:

목표와 목적 정의하기

지식창고의 목표와 목적을 명확히 하는 것부터 시작하세요.

  • 어떤 정보를 저장하고 검색하고 싶으신가요?
  • 지식창고의 목적은 무엇인가요?
  • 대상 고객은 누구인가요?

지식창고 플랫폼 선택하기

지식창고를 호스팅할 플랫폼 또는 소프트웨어를 선택합니다. 다양한 옵션에는 맞춤형 솔루션, 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 및 지식창고 소프트웨어(예: Confluence, Zendesk 또는 KnowledgeOwl)가 포함됩니다.

콘텐츠 구성 및 구조화

콘텐츠를 논리적으로 분류하고 구조화하세요. 주제, 카테고리 및 하위 카테고리의 분류 체계 또는 계층 구조를 만듭니다. 이렇게 하면 사용자가 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

콘텐츠 생성 및 입력

관련 콘텐츠로 지식창고를 채우세요. 이 콘텐츠에는 기사, FAQ, 문서, 동영상 및 잠재고객에게 유용한 기타 모든 정보가 포함될 수 있습니다.

검색 및 탐색 기능 구현

관련 콘텐츠를 빠르게 검색할 수 있는 강력한 검색 엔진을 구현하세요. 또한 사용자가 지식창고를 쉽게 탐색할 수 있도록 명확한 탐색 메뉴와 링크를 제공하세요.

AI 기술 구현

AI 기술을 통합하여 지식창고의 기능을 강화하세요. 다음은 고려해야 할 몇 가지 AI 기능입니다:

자연어 처리(NLP)

NLP는 검색, 쿼리 이해, 콘텐츠 추천에 도움을 줄 수 있습니다.

챗봇 및 가상 비서

사용자 지원 및 일반적인 질문에 대한 답변을 위해 챗봇을 배포하세요.

콘텐츠 추천을 위한 머신 러닝

머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사용자 행동에 따라 관련성 높은 기사를 추천합니다.

콘텐츠 태그 지정 및 분류

AI 알고리즘을 사용하여 콘텐츠에 자동으로 태그를 지정하고 분류합니다.

감정 분석

사용자 피드백과 댓글을 분석하여 사용자 만족도를 측정하고 개선이 필요한 부분을 파악합니다.

사용자 친화적인 디자인

지식창고의 사용자 친화적이고 반응이 빠른 디자인을 보장합니다. 다양한 장치와 화면 크기에서 액세스할 수 있어야 합니다.

정기적인 업데이트 및 유지 관리:

정기적으로 새 콘텐츠를 추가하고, 기존 콘텐츠를 수정하고, 오래된 정보를 폐기하여 지식창고를 최신 상태로 유지하세요.

사용자 피드백 및 분석

사용자 피드백을 수집하고 애널리틱스를 분석하여 사용자가 지식창고와 어떻게 상호작용하는지 파악하세요. 이 데이터를 사용하여 개선하세요.

교육 및 모니터링

특히 자연어 처리와 챗봇의 경우, AI 모델을 지속적으로 학습하고 모니터링하여 정확도와 성능을 개선하세요.

보안 및 액세스 제어

민감한 정보를 적절히 보호하고 특정 콘텐츠에 대한 액세스를 권한이 있는 사용자로 제한합니다.

홍보 및 교육

조직 내 또는 대상 고객에게 지식창고를 홍보하세요. 사용자가 지식창고를 최대한 활용할 수 있도록 교육 및 리소스를 제공하세요.

확장 및 발전

조직이 성장하고 사용자의 요구가 변화함에 따라 그에 따라 AI 지식창고를 확장하고 발전시킬 준비를 하세요.

AI 지식창고를 설정하는 것은 복잡한 작업일 수 있지만 정보 접근성, 사용자 지원 및 생산성과 관련하여 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 구체적인 구현은 조직의 고유한 요구 사항과 리소스에 따라 달라질 수 있습니다.

AI 지식 기반 소프트웨어를 위한 고품질 콘텐츠를 제작하는 방법은 무엇인가요?

잠재 고객의 요구와 행동을 분석하고, 콘텐츠를 체계적으로 구성하고, 시각적 지원을 활용하여 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 양질의 콘텐츠를 만드는 것은 성공적인 AI 지식창고의 기본입니다. 콘텐츠가 체계적이고 관련성이 높으며 유용한 정보로 가득 차 있으면 고객 지원의 수준이 한 단계 더 높아집니다. 이 섹션에서는 최고의 콘텐츠를 만드는 방법에 대해 알아보세요.

잠재 고객에 대해 잘 알기

고객의 요구 사항과 직면한 과제를 정확히 파악하는 것부터 시작하세요. 고객이 원하는 솔루션이 될 수 있도록 콘텐츠를 디자인하세요. 오디언스를 이해하는 것은 진정으로 공감할 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 있어 핵심입니다.

모든 기술적인 내용을 다룰 때는 고객이 전문 용어에 빠져들지 않도록 하세요. 단순하게 유지하세요. 복잡한 용어를 사용해야 하는 경우에는 쉬운 용어로 풀어쓰세요. 이해하기 쉽게 만드는 것이 목표입니다.

예를 들어 기술 지원 AI 지식창고를 운영한다고 가정해 보겠습니다. 청중이 기술에 능숙한 사람과 그렇지 않은 사람을 모두 포함한다면 균형을 맞추는 것이 좋습니다. ‘RAM’과 같은 것을 설명할 때 다음과 같이 말할 수 있습니다:

“랜덤 액세스 메모리의 약자인 RAM은 컴퓨터의 단기 메모리와 같습니다. 컴퓨터를 사용하는 동안 정보를 임시로 저장하여 컴퓨터가 원활하게 작동하도록 도와줍니다. 빠르게 액세스할 수 있는 저장 공간이라고 생각하면 되며, 컴퓨터를 끄면 깨끗하게 지워집니다.”

이렇게 하면 기술 용어인 ‘RAM’을 단순화하여 모든 유형의 사용자가 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

명확하고 체계적인 정리

AI 지식창고용 콘텐츠를 만들 때는 명확성과 간결함을 고려하세요. 글머리 기호와 소제목을 활용하여 가독성을 높이고 고객이 정보를 더 쉽게 흡수할 수 있도록 하세요. 길고 무거운 텍스트는 청중에게 거부감을 줄 수 있다는 점을 명심하세요.

일반적인 Wi-Fi 문제 해결에 관한 지식창고 문서를 만든다고 가정해 보겠습니다. 긴 단락을 작성하는 대신 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

제목: Wi-Fi 연결 문제 해결

문제 1: 느린 인터넷

  • 연결된 디바이스 수를 확인합니다.
  • 라우터를 재시작합니다.
  • 라우터에 더 가까이 이동합니다.

문제 2: Wi-Fi 연결 없음

  • 장치를 다시 시작합니다.
  • 라우터 전원을 확인합니다.
  • Wi-Fi 비밀번호를 다시 입력합니다.

이러한 방식으로 글머리 기호와 부제목을 사용하면 독자의 정보 접근성이 훨씬 향상되고 정보에 대한 부담감이 줄어듭니다.

시각 보조 자료 통합

고객에게 더 명확하게 설명하려면 이미지, 다이어그램 또는 동영상을 추가하는 것이 좋습니다. 이러한 시각적 보조 자료는 복잡한 개념을 단순화하거나 단계별 지침을 제공하는 데 있어 획기적인 역할을 합니다. 이를 통해 이해도를 크게 향상시키고 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

사용자에게 소프트웨어 설치 방법을 안내하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 프로세스를 시각적으로 안내하는 단계별 동영상을 사용하면 사용자가 훨씬 쉽게 따라하고 설치를 완료할 수 있습니다.

AI 지식창고 소프트웨어 설정 시 업데이트된 콘텐츠 유지 관리

지식창고가 항상 정확한 최신 정보를 제공하도록 하려면 지식창고를 최신 상태로 유지하는 것이 필수입니다. 제품 변경 사항, 정책 업데이트 및 고객 피드백에 대한 최신 정보를 받아보세요. 정기적으로 콘텐츠를 다시 확인하여 최신 상태로 유지하세요. 다음은 콘텐츠를 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다:

고객 의견에 귀 기울이기

고객의 반응, 질문, 불만 사항 등 고객의 의견에 집중하세요. 이를 통해 콘텐츠의 부족한 부분이나 문제를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 피드백을 통해 개선이 필요하거나 다뤄야 할 새로운 주제를 제안할 수 있습니다. 지식창고 시스템의 내부 툴을 최대한 활용하여 계속 주시하고 피드백을 요청하세요.

이커머스 웹사이트를 운영하면서 고객 문의를 처리하기 위해 AI 지식창고를 설정했다고 가정해 보겠습니다. 고객 상호작용을 모니터링하면 많은 사용자가 반품 정책에 대해 질문하지만 지식창고에 이 주제가 잘 문서화되어 있지 않다는 것을 알 수 있습니다.

이 고객 피드백은 콘텐츠의 잠재적인 격차를 강조합니다. 이 문제를 해결하기 위해 반품 정책 전용 종합 문서 또는 FAQ 섹션을 만들 수 있습니다.

기존 콘텐츠를 주기적으로 확인

지식창고 콘텐츠를 정기적으로 검토하여 정확성과 관련성을 확인하는 것은 좋은 습관입니다. 고객이 항상 최신 정보를 확인할 수 있도록 업데이트 및 수정합니다. 일부 AI 도구는 오래된 콘텐츠를 발견하는 데 도움을 주어 팀의 소중한 시간을 절약할 수 있습니다.

예를 들어 지식창고에 회사의 제품이나 서비스에 대한 정보가 포함되어 있고 최근에 새 버전을 출시했거나 기능을 업데이트한 경우에는 돌아가서 문서에 이러한 변경 사항이 반영되어 있는지 확인해야 합니다.

콘텐츠 효과 평가

콘텐츠 분석을 주시하여 고객이 좋아하는 글이나 토픽이 무엇인지, 어떤 글이나 토픽에 대한 개선이 필요한지 파악하세요. 사용자 참여와 상호작용을 연구하면 콘텐츠를 더욱 개선하는 방법에 대한 귀중한 단서를 얻을 수 있습니다. 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하기 위해 커튼 뒤에서 들여다보는 것과 같습니다.

예를 들어 일반적인 기술 문제 해결에 관한 특정 문서에 많은 조회수와 긍정적인 댓글이 달렸다면 고객이 해당 문서가 도움이 되었다는 분명한 신호입니다.

반면에 복잡한 프로세스에 대한 글의 참여도가 낮다면 단순화하거나 추가 설명이 필요하다는 신호일 수 있습니다. 콘텐츠 분석을 모니터링하면 잠재 고객과 지속적으로 피드백을 주고받으며 콘텐츠를 미세 조정하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

자세히 알아보기: AI 기반 지식창고 봇은 어떻게 작동하나요?

비즈니스를 위한 AI 지식 베이스 소프트웨어, 코디를 만나보세요.

고객 서비스의 핵심은 사람만이 제공할 수 있는 개인적인 접촉과 공감에 있습니다. 하지만 AI는 강력한 지식 기반을 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI 지식 기반은 일상적인 쿼리를 처리하여 고객 서비스 상담원을 지원함으로써 사람이 공감과 판단이 필요한 복잡하고 민감한 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 효율성과 개인화된 관리의 조합은 탁월한 고객 서비스 경험을 보장합니다. 다음은 완벽한 예입니다:

코디를 만나려면 여기를 클릭하세요!

2023년 가장 인기 있는 7가지 HR AI 도구 [SaaS Version]

HR SaaS AI tools and software are cloud-based solutions that leverage artificial intelligence (AI) to enhance various aspects of human resources management.

인공지능(AI)은 인적 자원 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. 이상
73%
에 투자할 계획이 있는 기업의 비즈니스용 AI 채용 자동화에 투자할 계획이 있다고 답했으며, 85% 이상의 HR 전문가가 채용 프로세스에서 AI의 역할을 예상하는 등 HR AI 도구가 SaaS 업계에서 이러한 변화를 광범위하게 주도하고 있습니다.

SaaS용 HR AI 도구란 무엇인가요?

HR AI 도구는 인공 지능(AI)을 활용하여 인적 자원 관리의 다양한 측면을 개선하는 클라우드 기반 SaaS 솔루션입니다. 이러한 도구와 소프트웨어는 HR 프로세스를 간소화하고, 의사 결정을 개선하며, 데이터 기반 인사이트를 제공하여 조직이 인력을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

2023년 최고의 SaaS용 HR AI 도구는 무엇일까요?

2023년에 버킷 리스트에 꼭 추가해야 할 HR용 SaaS AI 도구 7가지를 소개합니다:

1. Effy AI

저희가 가장 추천하는 제품은 Effy AI입니다. AI를 기반으로 하는 성과 평가 및 360도 피드백 도구입니다. 바로 사용 가능한 템플릿과 AI가 생성한 보고서를 통해 직원 검토를 가장 빠르게 수행할 수 있는 방법을 제공합니다. 이제 막 검토 프로세스를 개발하기 시작한 기업이나 불규칙적으로 검토를 수행하는 기업에게 적합합니다.

주요 이점

  • 성과 검토 지원을 위한 도구
  • 응답을 사용하여 AI가 생성한 리뷰 요약
  • 여러 평가 설문지
  • 역할에 따른 맞춤형 탐색 메뉴 구조
  • 재미있는 이모티콘 스티커와 동물 아바타

가격

  • 최대 10개의 리뷰에 대해 무료
  • 최대 30개의 리뷰에 월 $75
  • 최대 300개의 리뷰에 월 $100
  • 기업용 고정 가격 $10,000부터 시작

평가

4.9/5

2. 작업 가능

Workable은 특정 검색 기준에 대한 정교한 AI 인식과 4억 개 이상의 프로필에 대한 철저한 부울 검색을 제공합니다. AI 채용 담당자가 직무 설명을 검토한 다음, 기존 및 잠재 고객 중 가장 높은 잠재 고객을 검색합니다. 게시하기 전에 주요 후보 목록을 확인할 수 있습니다.

주요 이점

  • 자동화를 통한 보다 원활한 후보자 선별
  • Facebook 및 Instagram에서 후보자를 위한 광고 캠페인 실행
  • AI 알고리즘을 활용하여 최적의 패시브 후보 찾기
  • 데이터 기반 의사 결정을 위한 실시간 분석 정보 얻기
  • 뛰어난 지원을 제공하는 예측 채용 모델 사용

가격

  • 스타터: 최대 50명의 직원에 월 $149
  • 표준: 월 $299부터 시작
  • 프리미어: 월 599달러부터 시작

평가

4.6/5

3. 패러독스 AI

팀이 처리할 시간이 없는 작업을 자동화하는 Paradox AI 덕분에 지원자를 더 빠르게 채용할 수 있습니다. 대규모 채용 관리자와 후보자를 위해 채용 프로세스를 간소화하고 신속하게 처리할 수 있는 풍부한 기능의 대화형 ATS를 제공합니다.

주요 이점

  • 간편한 인터뷰 예약
  • 매력적인 제안과 포괄적인 온보딩 자료 제공
  • 채용 공고를 관리하고 신입 사원을 위한 간편한 온보딩 프로세스를 시작하세요.
  • 문자 메시지 앱으로 지원자의 지원 절차를 간소화하세요.

가격

가격 책정을 위한 데모 예약

평가

4.7/5

4. 리나 AI

AI 기능을 갖춘 리나 AI의 대화형 플랫폼은 기업이 훌륭한 직원 경험을 창출할 수 있도록 지원합니다. 직원 문제를 신속하게 해결하고, 직원의 질문에 즉시 응답하며, 일상적인 HR 프로세스를 간소화하고, 직원 요청을 관리합니다. 또한 다음이 있습니다. AI 직원 참여 소프트웨어는 대화형 주기적 설문조사를 통해 직원의 경력 전반에 걸친 참여도를 측정하고 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

주요 이점

  • HR 워크플로와 프로세스를 개선하여 채용 및 온보딩과 같은 작업을 보다 효율적으로 수행하세요.
  • FAQ 응답을 자동화하여 수동 지원의 필요성 감소
  • 원격 온보딩을 통해 원격 근무 시 신입 사원의 통합 지원
  • 다양한 업무용 소프트웨어와의 통합을 통해 시스템이 함께 작동합니다.

가격

가격 책정을 위한 데모 예약

평가

4.5/5

5. AI 가져오기

지원자를 소싱하고, 채용 프로세스를 자동화하고, 자격을 갖춘 관심 있는 인재를 받은 편지함으로 바로 전달하기 위한 Fetcher의 풀서비스 플랫폼은 이러한 작업을 신속하게 처리합니다. 이 AI 기반 플랫폼은 비즈니스의 후보자 선호도를 학습한 후 특히 귀사에 가장 적합한 후보자를 찾아냅니다. 이메일 홍보 캠페인도 소프트웨어에 의해 자동화되어 여러분과 여러분의 팀을 위해 지원자와의 인터뷰를 확보할 수 있습니다.

주요 이점

  • 자동화를 통한 인재 확보 간소화
  • 동료 벤치마킹을 위한 AI 기반 인재 프로파일링
  • 사용자 지정 가능한 자동화된 성과 검토 및 팀 피드백 루프
  • KPI 및 목표의 중앙 집중식 추적

가격

가격 책정을 위한 데모 예약

평가

4.7/5

6. UKG Pro

비즈니스의 전략적 인사 결정을 위해 UKG Pro는 강력한 데이터를 사용하여 실시간으로 의미 있는 보고서를 생성합니다. 강력한 AI 및 예측 분석을 통해 직원을 파악하고 개발하는 데 사용할 수 있는 맞춤형 보고서와 데이터 시각화를 지원합니다.

주요 이점

  • 즉각적인 핵심 성과 지표(KPI)
  • 맞춤형 인력 보고서
  • 실행 가능한 인사이트를 제공하는 통합 분석
  • 향상된 데이터 시각화

가격

가격 책정을 위한 데모 예약

평가

4.2/5

7. 조호 리크루트

조호 리크루트의 강력한 AI 채용 도구를 사용하면 최고의 인재를 찾고 지원자의 행동을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소스 부스터는 채용 프로세스를 간소화하는 강력한 채용용 AI 도구입니다. 직무 사양만 입력하면 됩니다. 조호 리크루트는 이력서 라이브러리, 넥스트, 몬스터, 커리어 빌더, 다이스 등의 채용 게시판에서 요구사항에 맞는 지원자 프로필을 즉시 검색합니다. 또한 이력서 구문 분석기 매핑 도구를 사용하면 구문 분석된 이력서의 구조를 표준화하고 회사에서 허용하는 형식과 일치시킬 수 있습니다.

주요 이점

  • 100개 이상의 채용 게시판에 자동화된 채용 공고를 통해 채용을 더욱 원활하게 진행하세요.
  • 효율적인 프로세스로 채용 시간 단축
  • 지원자 중심의 챗봇 어시스턴트 Zia의 커뮤니케이션
  • 미리 알림, 회의 등을 위한 기본 제공 자동화를 통해 생산성 향상
  • 구성 가능한 인재 분석으로 실시간 인사이트를 얻고 머신 러닝을 사용하여 예측하세요.

가격

  • 15일 무료 평가판 사용 가능
  • 평생 무료 요금제 사용 가능
  • 표준: $25/월
  • 전문가: $50/월
  • 엔터프라이즈: $75/월

평가

4.4/5

[Checklist] SaaS 비즈니스를 위한 최고의 HR AI 도구를 선택하는 방법은 무엇일까요?

SaaS에 가장 적합한 HR AI 도구를 선택하려면 신중하고 체계적인 선택 프로세스가 필요합니다. 올바른 선택을 하는 데 도움이 되는 단계는 다음과 같습니다:

요구 사항과 목표 정의

조직의 HR 요구 사항, 목적, 목표를 명확하게 정의하세요. AI 도구로 개선하고자 하는 특정 HR 프로세스를 결정하세요.

예산 고려 사항

HR SaaS AI 도구에 대한 예산을 설정합니다. 조직의 재무 역량에 맞는지 확인하세요.

확장성

조직의 성장에 따라 도구를 확장할 수 있는지 고려하세요. 현재와 미래의 인력 규모와 요구 사항을 수용할 수 있는지 확인합니다.

사용자 친화성

이 도구는 HR 전문가와 직원 모두에게 사용자 친화적이어야 합니다. 직관적인 인터페이스와 긍정적인 사용자 경험을 제공해야 합니다.

통합 기능

HR SaaS 도구가 기존 시스템(예: 급여, 시간 추적, ERP)과 통합되어 데이터 교환을 용이하게 하고 중복성을 줄일 수 있는지 확인하세요.

사용자 지정

특정 HR 프로세스 및 정책에 맞게 사용자 지정할 수 있는 도구를 찾아보세요.

AI 기능

도구의 AI 기능 및 성능을 평가합니다. 어떤 AI 기술(머신 러닝, 자연어 처리, 예측 분석)을 사용하는지, 그리고 이러한 기술이 HR 프로세스에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 고려하세요.

데이터 보안 및 규정 준수

특히 민감한 HR 데이터를 다루는 경우, 도구가 데이터 보안 모범 사례를 준수하고 관련 규정을 준수하는지 확인하세요.

공급업체 평판

공급업체의 평판, 고객 리뷰, 사례 연구를 조사하세요. 참고 자료를 요청하거나 도구를 사용한 조직에 문의하세요.

지원 및 교육

공급업체가 제공하는 고객 지원 및 교육 수준을 평가합니다. 필요할 때 도움을 받을 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

평가판 기간

가능하면 평가판 기간이나 데모를 활용하여 조직 내에서 도구를 테스트하세요. 이를 통해 기능을 직접 체험할 수 있습니다.

피드백 및 의견

인사 전문가 및 기타 관련 이해관계자를 선발 과정에 참여시킵니다. 고객의 의견과 피드백을 수집하여 도구가 고객의 요구사항에 부합하는지 확인하세요.

ROI 분석

투자 수익률(ROI) 분석을 수행하여 도구가 HR 프로세스에 어떤 영향을 미치는지, 비용을 정당화할 수 있는지 판단하세요.

장기적인 생존 가능성

공급업체의 장기적인 생존 가능성과 제품 개발 및 업데이트에 대한 노력을 고려하세요. 기술 및 업계 트렌드에 따라 진화하는 도구가 필요합니다.

계약 조건

구독 기간, 가격 구조, 해지 조항을 포함한 계약 조건을 주의 깊게 검토하세요.

구현 계획

공급업체와 구현 프로세스에 대해 논의하세요. 온보딩 및 교육에 대한 명확한 계획이 있는지 확인합니다.

데이터 마이그레이션

기존 HR 시스템에서 전환하는 경우, 도구가 원활한 데이터 마이그레이션을 지원하는지 확인하세요.

사용자 피드백 루프

최종 사용자와의 정기적인 피드백 및 평가를 계획하여 도구의 사용을 지속적으로 최적화하고 우려 사항이나 문제를 해결하세요.

자세히 보기: 2023년 마케팅을 위한 상위 11가지 AI 도구

결론

2023년에는 혁신적인 인력 관리 솔루션을 제공하는 7가지 HR AI 도구가 선두를 차지할 것입니다. Effy AI를 통한 성과 평가부터 Fetcher AI를 통한 인재 소싱, Leena AI를 통한 직원 경험 향상에 이르기까지 이러한 도구는 채용 프로세스를 더욱 원활하게 만들고 데이터 기반 인사이트를 제공하여 HR 관행을 긍정적으로 변화시키고 있습니다.

여기를 확인하세요: 코디 AI가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있나요?

2023년 부동산을 위한 AI: 이점, 사용 사례 및 예시

The advantages of AI for real estate are on the rise, with new use cases being introduced in the infrastructure market.

부동산 업계는 인공지능(AI) 혁명에 익숙하지 않습니다. 실제로 부동산용 AI 시장은 2029년까지 1,358억 9,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 다음과 같이 크게 증가할 것으로 전망됩니다.
35%
.

다양한 이점을 제공하는 AI는 상업용 부동산을 사고 팔고 투자하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이 블로그에서는 AI가 부동산에 가져다주는 모든 좋은 점과 혁신적인 사용 사례 및 영감을 주는 사례를 살펴봅니다.

부동산 업계에서 AI의 이점은 무엇인가요?

사용 비즈니스용 AI 를 사용하면 부동산 업계에 종사하는 모든 사람의 수익성이 향상됩니다. 이 제품이 시장에 제공하는 환상적인 이점을 살펴보세요:

워크플로 자동화

부동산 회사는 주택을 매물로 내놓고, 모든 서류 작업을 처리하고, 거래가 올바르게 이루어지도록 보장하기 위해 AI 기반 솔루션을 사용합니다. 자동화된 데이터 입력, 문서 관리 및 커뮤니케이션을 통해 오류의 여지가 줄어들고 효율성이 향상되며 번거로움이 줄어듭니다.

연중무휴 고객 지원

부동산 정보부터 일반적인 쿼리까지, AI 챗봇 어시스턴트 또는 가상 어시스턴트가 모든 질문에 즉시 답변해 드립니다! 이를 통해 고객 만족도와 참여도가 향상됩니다. 이러한 실시간 지원은 시간이나 계절에 관계없이 잠재적 구매자 또는 임대인에게 원활한 경험을 제공합니다.

홈 검색 개선

집을 구할 때는 보통 위치, 가격, 크기 등을 기준으로 온라인에서 집을 검색하죠? 편리하고 쉽습니다. 하지만 때로는 선택의 폭이 너무 넓어서 좋은 숙소를 놓칠 수도 있습니다. AI는 사용자가 검색하는 방식을 학습하여 더 정확한 검색을 위해 무엇을 원하는지 판단합니다. 이렇게 하면 AI가 매물 검색을 덜 어렵게 만들어 주택 구매 경험을 개선할 수 있습니다.

자동화된 투자

효율적인 구매 전략과 정기적인 자산 관리를 통해 AI 기반 지능형 CRM(고객 관계 관리) 시스템은 부동산 중개인이 오류를 줄이고 자산 투자를 더 스마트하게 할 수 있도록 지원합니다. 데이터 입력을 자동화하고 임대료를 얼마나 받을 수 있는지 예측하여 부동산 관리 및 투자의 다양한 측면을 간소화할 수 있습니다. 따라서 자산과 투자를 훨씬 쉽게 관리할 수 있습니다.

더 나은 고객 리드 식별

인공지능 AI 어시스턴트 는 이상적인 고객을 찾는 부동산 중개인의 파트너가 될 수 있습니다. 예를 들어 Zillow를 생각해 보세요. 데이터 분석을 통해 진성 구매자와 윈도우 쇼핑객을 구분합니다. 자연어 처리(NLP)는 가치가 높은 상호 작용을 분리하여 하이퍼 로컬 전문가가 틈새 고객을 선택할 수 있도록 도와줍니다. Zillow의 프리미엄 브로커 플렉스와 같은 머신러닝 솔루션은 중개인을 찾는 고객을 정확하게 식별하고 거래 성사 시 요금을 청구합니다.

거래 프로세스 개선

AI는 빠른 마감 시간, 혁신적인 모바일 앱, 철저한 규정 준수 확인, 상세한 보고 기능을 제공합니다. 자동 입력이 가능한 데이터 필드를 사용하면 데이터 입력 오류가 줄어들어 사용자가 전체 프로세스를 원활하게 진행할 수 있습니다. AI의 스마트하고 상세한 보고서는 중개인과 팀이 성과를 평가하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

부동산에서 AI의 활용 사례는 무엇인가요?

부동산 분야에서 AI의 주요 사용 사례는 다음과 같습니다:

숙소 검색 및 가격 책정

머신러닝 알고리즘은 부동산 세부 정보, 위치, 시장 동향, 이전 매매 기록 등 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 이러한 모든 정보를 바탕으로 AI 기반 플랫폼은 부동산의 정확한 가치를 알려줄 수 있습니다. 구매자와 판매자가 거래 대상을 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어
질로우의 제스티메이트
고용 비즈니스용 AI 을 사용하여 부동산 가치를 추정하여 사용자에게 신뢰할 수 있는 부동산 거래 시작점을 제공합니다.

가상 부동산 투어

비즈니스에서의 AI 는 매물을 확인하는 방식을 변화시켰습니다. 몰입형 3D 투어는 잠재 구매자에게 집을 떠나지 않고도 사실적인 경험을 제공합니다. AI 카메라가 이미지를 캡처하고 합성하여 탐색 가능한 가상 투어를 생성합니다. 모든 사람의 시간을 크게 절약하고 직접 방문 횟수를 줄일 수 있습니다.

사기 탐지 및 예방

부동산 거래가 사기의 희생양이 되어 금전적 손실과 법적 분쟁으로 이어지는 경우가 있습니다. AI는 거래를 모니터링하고 이상 징후를 식별하여 사기 행위를 식별하고 예방하는 데 도움을 줍니다. 머신러닝 알고리즘은 금융 거래의 불규칙성을 감지하고, 신원을 확인하며, 비정상적인 패턴을 추적하여 부동산 거래에서 사기 위험을 줄일 수 있습니다. 특히 부동산 거래에는 큰 금액이 수반되는 경우가 많기 때문에 AI는 추가적인 보호 계층을 추가합니다.

리스팅 설명 생성

An 비즈니스용 AI 비서는 GPT-3.5 및 GPT-4와 같이 독립적으로 상세하고 설득력 있는 속성 설명을 작성할 수 있습니다. 에어비앤비는 숙소와 주변 지역, 시장에서 일어나는 모든 상황을 살펴본 다음 숙소의 본질을 파악할 수 있는 리스팅을 작성합니다. 이를 통해 부동산 중개인의 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 매물 설명의 일관성과 품질을 보장할 수 있습니다.

리드 생성

예측 분석 모델은 온라인 행동, 인구 통계 정보, 부동산 플랫폼과의 이전 상호 작용 등의 데이터를 평가합니다. 사용 비즈니스용 AI 는 잠재 구매자에게 개인화된 메시지와 콘텐츠를 전송하여 리드 육성을 자동화하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 부동산 전문가의 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 매번 일관성 있는 최고 수준의 부동산 설명이 제공됩니다.

부동산용 AI의 3가지 주요 사례

부동산 회사들이 활용하고 있는 비즈니스의 AI 기능을 개선할 수 있습니다. 이 업계의 거물들이 어떻게 하는지 알아보세요:

Zillow의 AI 기반 자연어 검색


“침실이나 욕실과 같이 필터링하기 쉬운 기준 외에도 구매자는 자신의 고유한 라이프스타일에 맞는 다른 많은 특정 기능을 고려하고 있습니다.”라고 말했습니다.


Jenny Arden

Zillow의 최고 디자인 책임자. “이 새로운 도구는 쉽고 현대적인 검색 방식을 통해 때때로 길고 스트레스가 많은 집을 구하는 과정을 단축하고 관련 검색 결과를 간단하고 깔끔한 방식으로 제공하기 때문에 홈쇼핑의 판도를 바꿀 것입니다.”

Zillow는 주택 검색을 간소화하는 AI 기능을 제공합니다. 이제 검색창에 “뒷마당이 있는 로스앤젤레스에 있는 1,000달러 미만의 주택을 보여줘”와 같은 질문을 입력하기만 하면 됩니다. Zillow의 AI는 수백만 개의 매물을 스캔하여 관련성 높은 결과를 제공하는 동시에 자연어 쿼리에 대한 응답을 개선합니다. 검색 내용을 저장하고 새 숙소에 대한 알림을 받을 수도 있습니다.

매터포트의 가상 투어 플랫폼

매터포트의 제네시스는 다양한 실제 공간에서 학습한 제너레이티브 AI를 사용합니다. 이 기능을 사용하면 모든 것을 3D로 정확하게 유지하면서 방을 스캔하고, 가구를 옮기고, 평면도를 변경할 수 있습니다. 또한 에너지 절약, 유지보수 예측, 보안 평가 및 다양한 인테리어 디자인 애플리케이션에 도움이 될 수 있습니다.

부동산 앱의 챗봇 및 AI 어시스턴트

Zillow의 알파 단계 ChatGPT 플러그인을 통해 사용자는 OpenAI의 챗봇 비서인 챗봇 어시스턴트. OpenAI는 부정확성을 줄이고 부적절한 응답을 방지하기 위해 안전장치를 구현했습니다. 이 혁신적인 도구는 비즈니스를 위한 AI 부동산을 기반으로 합니다.

마무리

Zillow의 자연어 검색, Matterport의 Genesis, ChatGPT의 부동산 플러그인 등 많은 부동산 업체가 AI에 투자하고 있는 가운데, AI가 부동산에 미치는 영향은 실감할 수 있습니다.

워크플로 자동화부터 연중무휴 고객 지원 제공까지, AI는 완벽한 집을 찾고 잠재적 구매자를 찾는 일을 더 쉽게 만들어줍니다. 또한 거래를 더 쉽게 처리하고 사기를 감지하는 동시에 정확한 리스팅 설명을 생성합니다. 경쟁력을 유지하기 위해 부동산 전문가는 업계의 미래를 재편하는 AI를 수용해야 합니다. 부동산 비즈니스를 위한 엔드투엔드 AI 솔루션으로 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 알아보세요.

2023년 SEO를 위한 상위 10대 AI 도구 [With Latest Features]

If you're also looking to use AI Tools for SEO, this blog will guide you to a number of AI-powered solutions to improve your SEO strategies.

2023년 이전에는 마케터의 10%만이 SEO(검색 엔진 최적화) 콘텐츠 생성을 위해 AI 도구를 사용했습니다. 하지만 올해는,
58%
에 투자할 계획이 있다고 답한 비율 비즈니스용 AI 콘텐츠 및 SEO 전략. 이는 상당한 도약입니다!

SEO에 AI를 활용하고자 하는 경우, 이 블로그에서 SEO 전략을 개선할 수 있는 다양한 AI 기반 솔루션에 대해 안내합니다. 최적화된 콘텐츠 제작에 사용할 수 있는 가장 강력한 AI 도구를 알아보세요!

1. SurferSEO

이 목록의 1위는 SurferSEO입니다. 비즈니스용 AI 어시스턴트 는 사용자가 선택한 키워드에 대한 상위 순위 웹사이트를 분석하여 타겟팅된 온페이지 추천을 제공합니다. 키워드 밀도부터 시맨틱 분석까지, 데이터 기반 추천 기능을 제공하여 작성하는 콘텐츠의 품질을 높여줍니다. SurferSEO는 작가보다 7배 저렴한 비용으로 20분 이내에 기사를 작성할 수 있다고 주장합니다!

주요 기능

  • 페이지 내 SEO 최적화
  • 웹사이트의 백링크 제안
  • 키워드 밀도 분석

가격

  • Essentials 요금제: 월 $69
  • 고급 요금제: 월 $149
  • 최대 요금제: 월 $249
  • 엔터프라이즈 요금제: 맞춤 견적
  • 서퍼 AI: 문서당 $29
  • 감사 애드온: 월 $49
  • SERP(검색 엔진 결과 페이지) 분석기 애드온: 월 $29
  • 화이트 라벨 애드온: 월 $49
  • API 애드온: 월 $29

평점: 4.8/5

이 목록에서 1위를 차지한 SurferSEO는 사용자가 선택한 키워드에 대해 상위 순위 웹사이트를 분석하고 타겟팅된 온페이지 추천을 제공하는 비즈니스 SEO용 AI 도구입니다.

2. SEMrush

키워드 조사부터 경쟁사 동향 모니터링에 이르기까지 SEMrush는 다양한 AI 기반 서비스를 제공합니다. 여기에는 많은 것이 포함됩니다. AI 어시스턴트 검색 결과에서 웹사이트의 순위를 모니터링하고 개선 기회를 파악하며 사람들이 무엇을 찾고 있는지 파악할 수 있는 도구입니다.

도메인과 타겟 키워드를 입력할 수 있습니다. SEMrush는 Google 검색 결과의 첫 페이지를 검토하여 단 15분 만에 키워드를 제안합니다!

주요 기능

  • 상세 키워드 데이터
  • 백링크 프로필 평가
  • 실시간 콘텐츠 최적화 제안

가격

  • 무료 평가판 사용 가능
  • 사용자 지정 요금제 사용 가능
  • 프로 요금제: 월 $129.95
  • 전문가 요금제: 월 $249.95
  • 비즈니스 요금제: 월 $499.95

평점: 4.5/5

키워드 조사부터 경쟁사 동향 모니터링에 이르기까지 다양한 인공지능 기반 서비스를 제공하는 SEO용 인공지능 도구인 SEMrush를 사용해 보세요.

3. 키워드 인사이트

키워드 인사이트는 다음을 기반으로 하는 직관적인 SEO 도구입니다. 비즈니스용 AI 간단한 쿼리로 키워드를 생성하고 자연어 처리(NLP)를 사용하여 키워드를 자동으로 그룹화할 수 있는 콘텐츠 기획 도구입니다.

주요 기능

  • 시드 용어, 위치 및 언어를 기반으로 한 빠른 키워드 생성
  • 관련 클러스터링 인사이트
  • 검색 엔진 결과 페이지에서 머신 러닝 기반 키워드 검색 의도 식별 및 분류

가격

  • 가격 정보를 사용할 수 없습니다.

평점: 4.9/5

키워드 인사이트는 비즈니스 콘텐츠 기획을 위한 AI 기반의 직관적인 SEO 도구로, 간단한 쿼리로 키워드를 생성하고 자연어 처리(NLP)를 사용하여 자동으로 키워드를 그룹화할 수 있습니다.

4. 클리어스코프

클리어스코프는 인공지능을 사용하여 해당 분야에서 가장 많이 읽은 기사를 분석하여 콘텐츠의 키워드와 주제를 제안합니다. 콘텐츠를 사용자 목적에 맞게 조정하면 더 완전하고 관련성이 높은 기사를 만들 수 있습니다.

주요 기능

  • AI 기반 상위 랭킹 기사 분석
  • 키워드 및 구문 제안
  • 콘텐츠 도구와 통합

가격

  • Essentials 요금제: 월 $170
  • 사업 계획: 맞춤 견적
  • 엔터프라이즈 요금제: 맞춤 견적

평점: 4.9/5

클리어스코프는 인공지능을 사용하여 해당 분야에서 가장 많이 읽힌 기사를 분석하여 콘텐츠의 키워드와 주제를 제안합니다.

5. 프레이즈

프레이즈는 사용자 친화적인 SEO AI 어시스턴트 콘텐츠를 구성, 제작, 최적화할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 글 제목을 입력하면 상위 경쟁자의 콘텐츠가 자동으로 검토됩니다. 또한 아이디어를 떠올리고 콘텐츠 작성 프로세스를 신속하게 진행할 수 있도록 AI 작가 기능이 이미 통합되어 있습니다.

주요 기능

  • SEO 분석
  • 경쟁사 분석 도구
  • 직관적인 사용자 인터페이스

가격

  • 솔로 요금제: 월 $14.99
  • 기본 요금제: 월 $44.99
  • 팀 요금제: 월 $114.99
  • 엔터프라이즈 요금제: 맞춤 견적
  • 무제한 AI 콘텐츠를 위한 프로 애드온: 월 $35

평점: 4.9/5

프레이즈는 콘텐츠 구성, 제작, 최적화를 위한 간단한 인터페이스를 갖춘 사용자 친화적인 SEO AI 어시스턴트입니다.

6. 6. 서프스탯

Serpstat은 키워드 조사, 백링크 분석, AI 알고리즘을 사용한 사이트 감사 등의 서비스를 제공합니다. 경쟁사의 B2B 콘텐츠 전략에 대한 인사이트를 제공하고 웹사이트에서 개발할 부분을 강조함으로써 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

주요 기능

  • 상세 키워드 데이터
  • 특정 키워드에 대한 검색 엔진 순위 추적
  • 로컬 SEO 전략

가격

  • 무료 평가판 사용 가능
  • 사용자 지정 요금제 사용 가능
  • 개인 요금제: 월 $59
  • 팀 요금제: 월 $119
  • 대행사 요금제: 월 $479

평점: 4.6/5

Serpstat은 키워드 조사, 백링크 분석, AI 알고리즘을 사용한 사이트 감사 등의 서비스를 제공합니다.

7. SE 랭킹

탄탄한 온페이지 및 오프페이지 최적화 계획을 개발하기 위해 SE랭킹은 소셜 미디어 플랫폼 및 경쟁사, 검색 트래픽, 경쟁사의 성과를 분석할 수 있는 심층적인 툴킷을 제공합니다. 또한 화이트 라벨 솔루션과 함께 API 기반 SEO 보고서도 제공합니다. 또한 리드 생성기 위젯은 전환율을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

주요 기능

  • 경쟁사 및 내 콘텐츠에 대한 SEO 성능 모니터링
  • 핵심 웹 지표, 크롤링된 페이지 및 상태 점수를 위한 단일 대시보드입니다.
  • 웹 페이지 인덱싱

가격

  • 14일 무료 평가판 사용 가능
  • 사용자 지정 요금제 사용 가능
  • 필수 요금제: 월 $55
  • 프로 요금제: 월 $109
  • 비즈니스 요금제: 월 $239

평점: 4.8/5

탄탄한 온페이지 및 오프페이지 최적화 계획을 개발하기 위해 SE랭킹은 소셜 미디어 플랫폼 및 경쟁사, 검색 트래픽, 경쟁사의 성과를 분석할 수 있는 심층적인 툴킷을 제공합니다.

8. 워드 리프트

비교적 최근에 출시된 SEO 도구인 WordLift는 다음을 사용하여 구조화된 데이터를 생성하는 데 사용되는 맞춤형 지식 그래프 도구입니다. 비즈니스용 AI. HTML 파일의 메타 설명을 새 텍스트로 업데이트합니다. 제안된 콘텐츠 조정은 웹사이트 방문자의 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

주요 기능

  • 이커머스 웹사이트 순위 향상을 위한 설계
  • Google 쇼핑에서 더 잘 표시되도록 콘텐츠 구성
  • Data Studio와 통합

가격

  • 무료 평가판 사용 가능
  • 사용자 지정 요금제 사용 가능
  • 스타터 요금제: 월 €59
  • 프로페셔널 요금제: 월 €99
  • 비즈니스 + 전자 상거래 요금제: 월 €249

평점: 4.7/5

비교적 최근에 출시된 SEO 도구인 WordLift는 비즈니스용 AI를 사용하여 구조화된 데이터를 생성하는 데 사용되는 맞춤형 지식 그래프 도구입니다.

9. 마켓뮤즈

MarketMuse는 SEO 전략과 콘텐츠 인텔리전스를 관리하기 위한 도구 세트를 제공합니다. 개별 페이지 및 ‘콘텐츠 클러스터’에 대한 피드백을 제공하여 여러 페이지 모음에서 주제의 관련성과 권위를 평가합니다. 다음을 사용할 수 있습니다. AI 어시스턴트 를 사용하여 콘텐츠를 기획하고, 클러스터링하고, 경쟁사와 비교 분석하고, 콘텐츠 개요를 검토하고, 최적화할 수 있습니다.

주요 기능

  • 상세한 SERP 분석
  • 콘텐츠 요약 생성기
  • 콘텐츠 기획 도구

가격

  • 7일 무료 평가판 사용 가능
  • 표준 요금제: 월 $149
  • 팀 요금제: 월 $399
  • 프리미엄: 맞춤 견적

평점: 4.6/5

MarketMuse는 SEO 전략과 콘텐츠 인텔리전스를 관리하기 위한 일련의 AI 도구를 제공합니다.

10. 재스퍼

재스퍼는 제너레이티브 분야의 초기 승자로 간주됩니다. 비즈니스용 AI. 이를 통해 업계와 타겟 시장에 가장 적합한 콘텐츠 프롬프트를 만들 수 있습니다. 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물, 웹사이트 카피에 회사의 브랜드 보이스를 반영하는 흥미롭고 독특한 콘텐츠를 제작하는 동시에 웹사이트 순위를 높일 수 있습니다.

주요 기능

  • 브랜드 메시지를 위한 브랜드 보이스 트레이닝
  • 숏폼 및 롱폼 콘텐츠 제작
  • SurferSEO 통합
  • 25개 언어 지원

가격

  • 7일 무료 체험
  • 크리에이터 요금제: 월 $49
  • Teams 플랜: 월 $125
  • 비즈니스: 맞춤 견적

평점: 4.7/5

재스퍼는 비즈니스용 제너레이티브 AI의 초기 승자로 꼽힙니다. 이를 통해 업계와 타겟 시장에 가장 적합한 콘텐츠 프롬프트를 만들 수 있습니다.

비즈니스에 가장 적합한 AI SEO 도구를 선택하는 방법은?

비즈니스에 가장 적합한 AI SEO 도구를 선택하는 것은 디지털 마케팅과 SEO 전략에 큰 영향을 미칠 수 있는 중요한 결정입니다. 정보에 입각한 선택을 하려면 다음 요소를 고려하세요:

1. 워크플로우와 통합

AI SEO 도구가 현재 사용 중인 콘텐츠 제작 워크플로, 프로젝트 관리 솔루션 및 기타 도구와 얼마나 잘 통합되는지 평가하세요. 원활한 통합을 통해 효율성을 높이고 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

2. 데이터 소스 및 인사이트

AI SEO 도구의 데이터 소스를 검토하여 제안을 하고 콘텐츠를 생성하세요. 다양한 데이터에 액세스하는 도구는 보다 정확한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 도구가 특정 산업 또는 틈새 시장에 적합한지 확인하세요.

3. 작업 자동화

AI SEO 도구가 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 자동화하는지 확인하세요. 키워드 조사, 콘텐츠 최적화, 실적 추적을 자동화하는 기능을 찾아보세요. 자동화를 통해 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

4. 사용자 친화적인 인터페이스

플랫폼이 SEO 프로세스를 어떻게 안내하는지 고려하세요. 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 학습 곡선을 줄이고 시행착오를 최소화할 수 있습니다. 이는 사용자로 구성된 팀이 있는 경우 특히 중요합니다.

5. 협업 기능

AI SEO 도구가 협업 작업 환경을 지원하는지 평가하세요. 여러 팀원이 SEO 작업을 공동 작업하고 인사이트를 공유하며 진행 상황을 추적할 수 있어야 합니다. 대규모 프로젝트에서는 협업이 매우 중요합니다.

6. 콘텐츠 최적화 기능

콘텐츠 최적화 기능을 제공하는 AI SEO 도구를 찾아보세요. 여기에는 콘텐츠를 분석하고 개선 사항을 제안하는 머신 러닝과 콘텐츠의 품질을 향상시키는 자연어 처리(NLP)가 포함됩니다. AI 텍스트 생성도 SEO 친화적이어야 합니다.

7. 키워드 연구 기능

도구에 강력한 키워드 조사 기능이 있는지 확인하세요. 여러 검색 엔진에서 실적이 잘 나올 만한 주제를 찾는 데 도움이 됩니다. 키워드 조사는 성공적인 SEO의 초석입니다.

8. 평가판 기간 또는 데모

가능하면 AI SEO 도구 제공업체에서 제공하는 체험 기간이나 데모를 활용하세요. 이를 통해 실제 시나리오에서 도구를 테스트하고 비즈니스 요구 사항에 대한 적합성을 평가할 수 있습니다.

9. 고객 지원 및 교육

도구 제공업체가 제공하는 고객 지원 및 교육 수준을 고려하세요. 튜토리얼, 문서 및 신속한 고객 지원에 대한 액세스는 원활한 도입 프로세스에 매우 유용할 수 있습니다.

10. 리뷰 및 사용 후기

AI SEO 도구를 사용한 다른 비즈니스의 리뷰와 추천글을 살펴보세요. 이를 통해 실제 성능과 효과에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

자세히 보기: 2023년 마케팅을 위한 상위 11가지 AI 도구: 궁극적인 마케터를 위한 스택

현명한 SEO용 AI 도구 선택

SEO에 AI를 활용하는 사례가 빠르게 증가하고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. AI 기반 도구를 사용하면 시간을 절약하고 검색 엔진 결과 페이지에서 높은 순위를 차지할 가능성이 높은 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

SEO용 AI를 처음 사용하는 경우 SurferSEO 또는 SEMrush와 같은 AI 어시스턴트로 시작할 수 있습니다. 이러한 도구는 키워드 조사, 경쟁사 분석, 페이지 내 SEO 최적화 등 다양한 기능을 제공합니다. AI가 SEO에 어떻게 활용될 수 있는지 더 잘 이해했다면, 프레이즈나 마켓뮤즈와 같은 보다 전문적인 도구를 살펴볼 수 있습니다.

2023년 마케팅을 위한 상위 11가지 AI 도구: 궁극적인 마케터를 위한 스택

Choose the best AI tools for marketing strategy and business in 2023

전문가들은 2028년까지 비즈니스 마케팅에서 AI가 차지하는 비중이 1, 075억 달러 이상으로 급증할 것으로 예상합니다. 실제로 시장에는 이미 마케팅을 위한 최첨단 AI 도구가 넘쳐나고 있습니다. 비즈니스 및 마케팅을 위한 고급 AI 도구를 살펴보기 전에 그 의미와 중요성을 이해해 보겠습니다.

마케팅을 위한 AI 도구란 무엇인가요?

마케팅 AI 도구는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 마케팅의 다양한 측면을 개선하고 간소화하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 머신 러닝, 마케팅 분석 및 예측 알고리즘을 활용하여 마케팅 작업을 자동화, 최적화 및 강화함으로써 궁극적으로 비즈니스와 마케팅 담당자가 데이터 기반의 의사 결정을 내리고 마케팅 전략을 개선할 수 있도록 지원합니다.

반복 작업 자동화

AI 마케팅 도구는 머신 러닝, 마케팅 분석 및 예측 알고리즘을 활용하여 데이터 분석, 보고서 생성, 이메일 마케팅 및 소셜 미디어 게시와 같은 작업을 자동화합니다. 이러한 자동화를 통해 마케터는 캠페인의 보다 전략적이고 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다.

고객 인사이트

AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객 행동, 선호도, 트렌드에 대한 인사이트를 확보합니다. 이러한 인사이트는 마케터가 특정 타겟 오디언스에 맞게 캠페인을 맞춤화하여 보다 효과적이고 개인화된 마케팅 활동을 펼치는 데 도움이 됩니다.

예측 분석

AI 마케팅 도구는 예측 알고리즘을 사용하여 트렌드와 고객 행동을 예측함으로써 마케터가 B2B 콘텐츠 전략, 타이밍, 채널에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 궁극적으로 참여도와 전환율을 높일 수 있습니다.

챗봇 및 가상 비서

AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트가 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공하며 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다. 고객 만족도를 높이고 응답 시간을 단축합니다.

개인화

AI 도구는 동적 콘텐츠 제작 및 개인화를 지원하므로 마케터는 개별 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 고객 참여를 개선하고 전환을 유도할 수 있습니다.

추천 엔진

이커머스 및 콘텐츠 기반 플랫폼은 사용자의 과거 상호 작용과 선호도를 기반으로 사용자에게 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 제안하는 추천 엔진의 이점을 누릴 수 있습니다.

광고 최적화

AI는 최적의 광고 게재 위치, 입찰 전략, 광고 콘텐츠를 결정하여 디지털 광고 캠페인을 최적화하고 ROI를 극대화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

콘텐츠 생성

AI는 블로그 게시물, 제품 설명, 소셜 미디어 업데이트와 같은 서면 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 비주얼 및 동영상 제작에도 사용할 수 있습니다.

리드 점수

AI 도구는 전환 가능성에 따라 리드를 자동으로 점수화하여 영업팀이 가장 유망한 리드에 우선순위를 지정할 수 있도록 지원합니다.

A/B 테스트

AI 기반 A/B 테스트는 다양한 마케팅 자료를 테스트하여 어떤 것이 가장 효과적인지 결정하는 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

성능 분석

AI 분석 도구는 실시간 성과 분석을 제공하여 마케터가 캠페인의 성과를 파악하고 필요에 따라 조정할 수 있도록 도와줍니다.

크로스 채널 통합

많은 AI 마케팅 도구가 다양한 마케팅 채널에 원활하게 통합되어 이메일, 소셜 미디어, 웹 등에서 마케팅에 통합된 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

1. Jasper.ai

Jasper는 OpenAI에서 생성한 GPT3 모델을 사용하여 광고, 이메일, 랜딩 페이지, 기사 및 소셜 미디어 게시물의 텍스트를 생성합니다. 브랜드 이름 또는 제품을 제출하면 사본이 자동으로 생성됩니다. 이 AI 마케팅 도구는 몇 번의 클릭만으로 제목과 메타 설명은 물론 제품 글머리 기호나 설명도 생성할 수 있습니다.

주요 기능

  • 콘텐츠 생성
  • 톤 설정
  • 표절 검사기
  • 사용자 지정 가능한 템플릿

가격

  • 7일 무료 평가판 사용 가능
  • 스타터 $40(20,000단어)
  • 보스 모드(50,000단어) $82

평점: 4.7/5

Jasper는 OpenAI에서 생성한 GPT3 모델을 사용하여 광고, 이메일, 랜딩 페이지, 기사 및 소셜 미디어 게시물의 텍스트를 생성합니다.

2. 2.

애드버니티를 사용하면 모든 마케팅 지표를 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 모든 채널의 캠페인을 포함하여 다양한 소스의 모든 마케팅 데이터를 중앙 집중화하여 쉽게 분석할 수 있습니다. AI 직원 팀은 이러한 방식으로 트렌드와 인사이트를 파악하여 더 현명한 의사결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

주요 기능

  • 코딩 전문 지식 없이도 플랫폼을 사용할 수 있도록 사전 빌드된 커넥터와 노코드 템플릿 제공
  • 한 곳에서 모든 데이터를 제어하세요.

가격

  • 14일 무료 평가판 사용 가능
  • 표준 요금제: 월 500유로부터 시작
  • 프로페셔널 요금제: 월 2,000유로부터 시작

평점: 4.5/5

애드버니티를 사용하면 모든 마케팅 지표를 한 곳에서 확인할 수 있습니다. 모든 채널의 캠페인을 포함하여 다양한 소스의 모든 마케팅 데이터를 중앙 집중화하여 쉽게 분석할 수 있습니다.

3. 플릭

비즈니스용 플릭 소셜 미디어 AI 어시스턴트는 아이디어를 떠올리고, 게시물을 작성하고, 소셜 미디어 콘텐츠를 더 쉽게 준비할 수 있는 마케팅 도구입니다. 간단한 설정과 24시간 연중무휴 지원을 제공합니다.

주요 기능

  • AI 캡션 작성(브랜드 내)
  • AI 아이디어 브레인스토밍
  • 사후 예약
  • 자동 추천 해시태그
  • 해시태그 검색 및 관리자

가격

  • 7일 무료 평가판 사용 가능
  • 무료 요금제 사용 가능
  • 솔로 요금제: 월 £11부터 시작
  • 프로 요금제: 월 £24부터 시작
  • 대행사 요금제: 월 £55부터 시작

평점: 4.7/5

비즈니스용 플릭 소셜 미디어 AI 어시스턴트는 아이디어를 떠올리고, 게시물을 작성하고, 소셜 미디어 콘텐츠를 더 쉽게 준비할 수 있는 마케팅 도구입니다.

4. Predis.ai

프레디스는 간단한 단어 입력만으로 인스타그램 릴부터 단일 이미지 게시물까지 모든 것을 생성할 수 있는 비즈니스용 AI 어시스턴트입니다. 철저한 경쟁사 연구를 통해 경쟁사가 마케팅에 이 AI 도구를 사용하는 이유를 더욱 깊이 있게 파악할 수 있습니다.

주요 기능

  • 내장된 AI 채팅 기능으로 텍스트 생성
  • 소셜 미디어에서 일관성을 유지할 수 있도록 게시 목표를 설정하세요.

가격

  • 솔로 요금제: 월 $29
  • 스타터 요금제: 월 $59
  • 대행사 요금제: 월 $139부터 시작

평점: 4.8/5

프레디스는 간단한 단어 입력만으로 인스타그램 릴부터 단일 이미지 게시물까지 모든 것을 생성하는 비즈니스용 AI 어시스턴트로 작동합니다.

5. 5. 드리프트

Drift의 AI 기능은 대화형 마케팅에 가장 적합합니다. 중요한 계정에 VIP 경험을 제공하거나 챗봇 어시스턴트가 관리할 수 있는 간단한 질문을 처리하는 데 과중한 업무에 시달리는 지원 담당자의 업무를 덜어줄 수 있습니다.

주요 기능

  • 팝업 채팅
  • 타겟 이메일
  • 인앱 메시지
  • 실시간 채팅
  • 사용자 지정 인터페이스

가격

  • 프리미엄 요금제: 월 $2500부터 시작
  • 고급 및 엔터프라이즈 요금제: 사용자 지정 견적

평점: 4.4/5

Drift의 AI 기능은 대화형 마케팅에 가장 적합합니다.

6. 6. 성장 막대

그로스바는 비즈니스용 GPT-3 AI를 사용하여 콘텐츠 제작을 자동화합니다. 이 마케팅용 AI 도구는 특정 단어 수, 링크, 사진, 키워드 등을 추천할 수 있습니다. 블로그 게시물 콘텐츠 개요를 작성하고 포괄적인 백링크를 제공하는 것은 그로스바의 몇 가지 기능입니다. 또한 Chrome 애드온을 제공합니다.

주요 기능

  • 검색 엔진 최적화
  • 단락 생성기
  • 메타 생성기
  • AI 블로그 도구

가격

가격을 공개적으로 공개하지 않음

평점: 4.8/5

그로스바는 비즈니스용 GPT-3 AI를 사용하여 콘텐츠 생성을 자동화합니다. 특정 단어 수, 링크, 사진, 키워드 등을 추천할 수 있습니다.

7. Brand24

브랜드는 Brand24의 고급 AI 소셜 미디어 모니터링 플랫폼을 통해 비즈니스에 대한 긍정적인 소셜 미디어 댓글과 부정적인 소셜 미디어 댓글을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 비즈니스용 AI 어시스턴트처럼 작동하며 회사, 제품, 경쟁사에 대한 온라인 토론을 조사합니다.

주요 기능

  • 토론량 차트
  • 데이터 내보내기
  • 감정 점수
  • 소셜 측정

가격

  • 무료 평가판 사용 가능
  • 개인 요금제: 월 $79
  • 팀 요금제: 월 $149
  • 프로 요금제: 월 $199
  • 엔터프라이즈 요금제: 월 $399

평점: 4.6/5

브랜드는 Brand24의 고급 AI 소셜 미디어 모니터링 플랫폼을 통해 비즈니스에 대한 긍정적인 소셜 미디어 댓글과 부정적인 소셜 미디어 댓글을 모두 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

8. Phrasee

Phrasee는 “브랜드 언어 최적화”를 전문으로 합니다. 이 마케팅용 AI 도구는 비즈니스 카피의 브랜드 언어를 향상시킵니다. 자연어 처리 시스템과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이메일, Instagram, Facebook 또는 푸시 알림용 사본을 생성할 수 있습니다.

주요 기능

  • 콘텐츠 관리
  • 예측 분석
  • 동적 콘텐츠
  • 참여 지표

가격

맞춤 견적

평점: 4.8/5

Phrasee는

9. 마켓뮤즈

MarketMuse는 이메일, 판매 카피, 랜딩 페이지, 에세이 등 최적화된 긴 형식의 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 됩니다. 콘텐츠 요약과 KPI가 지침으로 포함되어 있습니다. 사용자는 AI의 추천에 따라 기본 제공 편집기를 사용하여 사본을 추가로 편집할 수 있습니다.

주요 기능

  • 분류
  • SERP 순위 추적
  • 데이터 시각화
  • 경쟁사 분석

가격

  • 무료 버전 사용 가능
  • 표준 요금제: 월 $149
  • 팀 요금제: 월 $399
  • 프리미엄 요금제: 맞춤 견적

평점: 4.6/5

MarketMuse는 이메일, 판매 카피, 랜딩 페이지, 에세이 등 최적화된 긴 형식의 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 됩니다.

10. 옵티무브

옵티무브의 챗봇 어시스턴트인 옵티봇은 제공되는 모든 소비자 데이터를 검색하고 평가하여 유용한 인사이트를 제공합니다. 이 AI 어시스턴트는 손실에 따라 특정 마케팅 이니셔티브를 중단하도록 조언하거나 과도한 회사 커뮤니케이션을 수신했을 가능성이 있는 고객에게 경고를 보낼 수 있습니다.

주요 기능

  • 캠페인 인사이트
  • 하이퍼 세분화
  • A/B 테스트
  • 멀티채널 추적

가격

맞춤 견적

평점: 4.6/5

옵티무브의 챗봇 어시스턴트인 옵티봇은 제공되는 모든 소비자 데이터를 검색하고 평가하여 유용한 인사이트를 제공합니다.

11. 허브스팟 AI

Hubspot의 AI 기능을 사용하면 조직을 지원할 뿐만 아니라 고객 서비스에도 도움이 되는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 고품질 콘텐츠를 개발하기 위해 모든 HubSpot 도구와 통합됩니다. AI 직원 팀은 별도의 애플리케이션 사이를 오갈 필요 없이 Hubspot의 대화 인텔리전스 및 기타 도구를 사용하여 블로그 기사, 랜딩 페이지 등을 작성할 수 있습니다.

주요 기능

  • 캠페인 어시스턴트 및 콘텐츠 어시스턴트를 사용하여 이메일 및 소셜 미디어 카피에서 메타 설명 및 소셜 미디어 캡션에 이르기까지 서면 콘텐츠를 작성합니다.
  • 독립형 앱으로 사용할 수 있는 GPT 기반의 스마트 CRM 챗봇 어시스턴트 ChatSpot

가격

  • 무료 데모 사용 가능
  • 마케팅 허브: 무료
  • 마케팅 허브 스타터: 월 $18부터 시작
  • 마케팅 허브 프로: 월 $800부터 시작

평점: 4.4/5

Hubspot의 AI 기능을 사용하면 조직을 지원할 뿐만 아니라 고객 서비스에도 도움이 되는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

마케팅을 위한 최고의 AI 도구를 선택하는 방법은?

마케팅에 가장 적합한 AI 도구를 선택하려면 마케팅 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 고객 인게이지먼트 개선, 광고 캠페인 최적화, 데이터 분석 강화 등 AI 도구를 통해 달성하고자 하는 목표를 결정하세요. 명확한 목표를 세우는 것은 도구 선택을 안내하는 데 필수적입니다.

타겟 고객 이해

타겟 오디언스의 특성과 선호도를 고려하세요. 잠재고객의 행동과 니즈에 따라 B2B 마케팅에 더 적합한 AI 도구가 다를 수 있습니다. 타겟 고객에 대한 이해는 타겟 시장에 맞게 도구를 조정하는 데 있어 매우 중요합니다.

예산 평가

AI 도구에 대한 예산을 결정하세요. 일부 도구는 무료이거나 기본 버전을 제공하는 반면, 다른 도구는 구독 또는 대규모 투자가 필요합니다. 도구 비용과 마케팅 활동의 잠재적 투자 수익률 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

연구 옵션

철저한 조사를 통해 마케팅에 사용할 수 있는 AI 도구를 탐색하세요. 성공 사례가 입증된 평판이 좋은 도구를 찾아보세요. 리뷰, 사례 연구 및 사용자 피드백을 읽으면 그 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다.

호환성 및 통합

선택한 AI 도구가 CRM, 이메일 마케팅 플랫폼, 분석 도구 등 기존 마케팅 스택과 원활하게 통합될 수 있는지 확인하세요. 호환성은 마케팅 운영의 효율성을 위해 매우 중요합니다.

특징 및 기능

각 AI 도구의 구체적인 특징과 기능을 평가합니다. 데이터 분석, 개인화, 자동화 및 보고와 같은 요소를 고려하세요. 선택 사항은 구현하려는 마케팅 전략과 일치해야 합니다.

평가판 기간

가능하면 AI 도구 제공업체에서 제공하는 체험 기간이나 데모를 활용하세요. 이를 통해 도구를 테스트하고 실제 시나리오에서 얼마나 잘 작동하는지 확인한 후 약정할 수 있습니다.

사용자 친화성

AI 도구의 사용자 친화성을 평가합니다. 마케팅 팀이 직관적이고 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. 복잡한 도구는 더 많은 교육과 지원이 필요할 수 있으며, 이는 운영 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 보안 및 규정 준수

특히 민감한 고객 데이터를 취급하는 경우 AI 도구가 데이터 보안 및 개인정보 보호 규정을 준수하는지 확인합니다. 고객과의 신뢰를 유지하려면 GDPR, CCPA 또는 기타 관련 법률을 준수하는 것이 필수적입니다.

지원 및 교육

도구 제공업체가 제공하는 지원 및 교육 수준을 고려하세요. 튜토리얼, 문서 및 신속한 고객 지원에 대한 액세스는 원활한 도입 프로세스에 매우 유용할 수 있습니다.

확장성

비즈니스에 맞춰 확장할 수 있는 AI 도구를 선택하세요. 마케팅 요구사항이 변화할 수 있으므로 함께 성장할 수 있는 도구를 사용하면 잦은 도구 교체를 피하는 데 유리합니다.

측정 결과

AI 도구를 구현한 후에는 그 성과와 마케팅 활동에 미치는 영향을 면밀히 모니터링하세요. 메트릭과 핵심 성과 지표(KPI)를 활용하여 효과를 측정하고 마케팅 목표를 달성하기 위해 필요에 따라 조정하세요.

더 읽어보기: 2023년 SEO를 위한 상위 10가지 AI 도구 [With Latest Features]

AI가 수익 마케팅에 중요한 이유는 무엇인가요?

AI는 보다 타겟팅되고 효율적이며 고객 중심적인 방식으로 수익 마케팅을 혁신하고 있습니다:

더 스마트한 타겟팅 광고

AI는 빅데이터를 활용하여 타겟에 맞는 광고를 제작합니다. 고객 패턴과 선호도를 이해하면 더 많은 공감을 불러일으키는 캠페인을 만들어 전환율을 높이고 매출을 높일 수 있습니다.

정교한 검색 전략

AI는 검색 전술을 개선하여 마케팅 활동이 중요한 곳에 집중될 수 있도록 합니다. 이러한 정확성은 마케팅 비용을 절감할 뿐만 아니라 수익 마케팅의 초석인 더 높은 수익을 창출합니다.

초개인화

개인의 취향에 맞게 콘텐츠를 맞춤화하는 AI의 능력은 참여도와 충성도를 높입니다. 이러한 개인적인 접촉은 장기적인 고객 관계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 하며, 지속적인 매출 성장의 중추적인 역할을 합니다.

자동화된 고객 서비스

챗봇과 AI 기반 도구는 고객과의 상호작용을 간소화하여 전반적인 경험을 향상시킵니다. 이러한 효율성은 고객을 유지할 뿐만 아니라 구매 결정에 긍정적인 영향을 미쳐 매출을 촉진합니다.

고객 여정 개선

  • 인지도 단계에서는 AI가 상세한 고객 페르소나를 구축하여 참여 가능성이 가장 높은 고객을 타겟팅합니다.
  • 고려 단계에서는 AI 기반 타겟팅 광고를 통해 고객이 관련 상품을 더 쉽게 발견할 수 있습니다.
  • 구매 단계에서는 AI가 개인화된 상향 판매와 교차 판매를 제안하여 평균 주문 가치를 높입니다.
  • 구매 후 리텐션 단계에서는 AI가 맞춤형 오퍼를 생성하여 재구매를 유도합니다.
  • 또한 AI는 리뷰와 추천을 위한 홍보 활동을 개인화하여 만족한 고객을 브랜드 옹호자로 전환합니다.

고객 여정 전반에 걸쳐 AI를 통합하면 기업은 신규 고객을 유치하고 기존 관계를 강화하여 안정적인 수익원을 확보하고 마케팅 이니셔티브에 대한 ROI를 높일 수 있습니다.

마케팅을 위한 AI 도구로 경쟁 우위 확보

콘텐츠 생성부터 분석 중앙 집중화, 소셜 미디어 전문성, 대화형 마케팅, 브랜드 언어 최적화에 이르기까지 이러한 도구는 비즈니스 마케팅에서 AI를 재정의합니다. 비즈니스에 AI를 사용하는 것은 단순한 트렌드가 아니라 혁명이라는 점을 기억하세요. 끝없이 펼쳐지는 이 분야에서 창의력을 발휘해 보세요!

자세히 보기: 2023년 상위 6대 AI 도구 디렉토리

RAG API 프레임워크란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate.

데이터를 효율적으로 검색하고 처리하는 능력은 오늘날의 기술 집약적인 시대에 판도를 바꾸고 있습니다. RAG API가 데이터 처리를 어떻게 재정의하는지 살펴보겠습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)의 뛰어난 성능과 검색 기반 기술을 결합하여 데이터 검색을 혁신적으로 개선합니다.

대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM)은 검색 증강 세대(RAG) API의 기반이 되는 고급 인공 지능 시스템입니다. LLM은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같이 매우 정교한 언어 기반 AI 모델입니다. 광범위한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 다양한 애플리케이션에 없어서는 안 될 필수 요소입니다.

RAG API의 맥락에서 이러한 LLM은 데이터 검색, 처리 및 생성을 향상시키는 데 중심적인 역할을 하며, 데이터 상호 작용을 최적화하는 다재다능하고 강력한 도구로 활용됩니다.

RAG API의 개념을 간단히 설명해 드리겠습니다.

RAG API란 무엇인가요?

RAG(검색 증강 생성)는 제너레이티브 AI를 최적화하기 위해 설계된 프레임워크입니다. AI가 생성하는 응답이 입력 프롬프트와 관련성이 높을 뿐만 아니라 정확하도록 하는 것이 주요 목표입니다. 정확성에 대한 이러한 초점은 RAG API 기능의 핵심 측면입니다. GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이라는 초스마트 컴퓨터 프로그램을 사용하여 데이터를 처리하는 획기적인 방식입니다.

이러한 LLM은 앞의 단어를 이해하여 문장에서 다음에 나올 단어를 예측할 수 있는 디지털 마법사와 같습니다. 수많은 텍스트를 통해 학습했기 때문에 매우 인간적으로 들리는 방식으로 글을 쓸 수 있습니다. RAG를 사용하면 이러한 디지털 마법사를 사용하여 맞춤형 방식으로 데이터를 찾고 작업할 수 있습니다. 데이터에 대해 모든 것을 알고 있는 똑똑한 친구가 도와주는 것과 같습니다!

RAG API와 미세 조정: 차이점은 무엇인가요?

측면 RAG API 미세 조정
접근 방식 데이터베이스의 컨텍스트로 기존 LLM을 보강합니다. 특정 업무에 특화된 LLM
컴퓨팅 리소스 더 적은 컴퓨팅 리소스 필요 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요함
데이터 요구 사항 소규모 데이터 세트에 적합 방대한 양의 데이터 필요
모델 특이성 모델에 구애받지 않고 필요에 따라 모델 전환 가능 모델에 따라 다르며 일반적으로 LLM을 전환하는 것은 매우 지루한 작업입니다.
도메인 적응성 도메인에 구애받지 않고 다양한 애플리케이션에서 활용 가능 다른 도메인에 맞게 조정해야 할 수 있습니다.
환각 감소 환각을 효과적으로 감소시킵니다. 세심한 튜닝 없이는 더 많은 환각을 경험할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례 QA(질문-응답) 시스템, 다양한 애플리케이션에 이상적 의료 문서 분석과 같은 전문 작업 등

벡터 데이터베이스의 역할

벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성(RAG) 및 대규모 언어 모델(LLM)에서 중추적인 역할을 합니다. 데이터 검색, 컨텍스트 증강 및 이러한 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 중추적인 역할을 합니다. 다음은 벡터 데이터베이스의 주요 역할에 대한 설명입니다:

구조화된 데이터베이스의 한계 극복

기존의 구조화된 데이터베이스는 경직되고 사전 정의된 특성으로 인해 RAG API에서 사용할 때 종종 부족합니다. 컨텍스트 정보를 LLM에 제공하는 데 필요한 유연하고 동적인 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 한계를 해결하기 위해 도입되었습니다.

벡터 형식의 효율적인 데이터 저장

벡터 데이터베이스는 숫자 벡터를 사용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데 탁월합니다. 이 형식을 사용하면 다양한 다차원 데이터 표현이 가능합니다. 이러한 벡터를 효율적으로 처리하여 고급 데이터 검색을 용이하게 할 수 있습니다.

데이터 관련성 및 성능

RAG 시스템은 벡터 데이터베이스를 활용하여 관련 컨텍스트 정보에 빠르게 액세스하고 검색할 수 있습니다. 이러한 효율적인 검색은 LLM이 응답을 생성하는 속도와 정확성을 향상시키는 데 매우 중요합니다.

클러스터링 및 다차원 분석

벡터는 다차원 공간에서 데이터 포인트를 클러스터링하고 분석할 수 있습니다. 이 기능은 컨텍스트 데이터를 그룹화하여 관련성을 파악하고 일관성 있게 LLM에 제시할 수 있도록 하는 RAG에 매우 유용합니다. 이를 통해 이해도가 향상되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

시맨틱 검색이란 무엇인가요?

시맨틱 검색은 검색 증강 생성(RAG) API와 대규모 언어 모델(LLM)의 초석입니다. 정보에 액세스하고 이해하는 방식에 혁명을 일으킨다는 점에서 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

기존 데이터베이스 그 이상

시맨틱 검색은 동적이고 유연한 데이터 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪는 구조화된 데이터베이스의 한계를 뛰어넘습니다. 대신 벡터 데이터베이스를 활용하여 RAG 및 LLM의 성공에 필수적인 보다 다양하고 적응력 있는 데이터 관리가 가능합니다.

다차원 분석

시맨틱 검색의 주요 강점 중 하나는 숫자 벡터 형태의 데이터를 이해하는 능력입니다. 이러한 다차원 분석은 컨텍스트를 기반으로 데이터 관계에 대한 이해를 높여주므로 보다 일관성 있고 컨텍스트를 인식하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

효율적인 데이터 검색

데이터 검색, 특히 RAG API 시스템의 실시간 응답 생성에 있어 효율성은 매우 중요합니다. 시맨틱 검색은 데이터 액세스를 최적화하여 LLM을 사용한 응답 생성의 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다. 의료 분석부터 복잡한 쿼리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 다목적 솔루션으로, AI 생성 콘텐츠의 부정확성을 줄여줍니다.

RAG API 쿼리의 3가지 요소는 무엇인가요?

RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분석할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할, 사용자 쿼리입니다. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 복잡성에 대해 자세히 살펴보면, RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분해할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할 및 사용자 쿼리. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

The 컨텍스트 는 필수 정보가 있는 지식 저장소 역할을 하는 RAG API 쿼리의 기초를 형성합니다. 기존 지식창고 데이터에 시맨틱 검색을 활용하면 사용자 쿼리와 관련된 동적 컨텍스트를 얻을 수 있습니다.

The 역할 는 RAG 시스템의 목적을 정의하여 특정 작업을 수행하도록 지시합니다. 이 모델은 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 생성하고, 설명을 제공하고, 쿼리에 답변하거나, 정보를 요약할 수 있도록 모델을 안내합니다.

The 사용자 쿼리 는 사용자의 입력으로, RAG 프로세스의 시작을 알리는 신호입니다. 이는 사용자와 시스템의 상호 작용을 나타내며 사용자의 정보 요구 사항을 전달합니다.

RAG API 내의 데이터 검색 프로세스는 시맨틱 검색을 통해 효율적으로 이루어집니다. 이 접근 방식을 사용하면 다차원 데이터 분석이 가능하므로 컨텍스트에 기반한 데이터 관계에 대한 이해도가 향상됩니다. 간단히 말해, 시맨틱 검색을 통해 RAG 쿼리와 데이터 검색의 구조를 파악하면 이 기술의 잠재력을 발휘하여 효율적인 지식 액세스와 문맥 인식 콘텐츠 생성을 촉진할 수 있습니다.

프롬프트의 연관성을 개선하는 방법은 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 특정 도메인에 맥락에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중추적인 역할을 합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 컨텍스트 활용 능력은 매우 강력하지만, 컨텍스트를 제공하는 것만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않습니다. 여기서 프롬프트의 개념이 등장합니다.

잘 만들어진 프롬프트는 LLM의 로드맵 역할을 하여 원하는 응답으로 안내합니다. 일반적으로 다음 요소가 포함됩니다:

컨텍스트 관련성 잠금 해제

검색 증강 생성(RAG)은 컨텍스트를 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 단순한 컨텍스트만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 프롬프트는 특정 도메인에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

사용 사례에 맞는 봇 역할을 구축하기 위한 로드맵

잘 구조화된 프롬프트는 로드맵 역할을 하여 LLM이 원하는 응답을 하도록 안내합니다. 일반적으로 다양한 요소로 구성됩니다:

봇의 정체성

봇의 이름을 언급하면 대화 내에서 봇의 정체성을 확립하여 대화를 더욱 친밀하게 만들 수 있습니다.

작업 정의

LLM이 수행해야 하는 작업 또는 기능을 명확하게 정의하면 정보 제공, 질문 답변 또는 기타 특정 작업 등 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

톤 사양

원하는 어조나 응답 스타일을 지정하면 공식적이든, 친근하든, 유익한 정보를 제공하든 상호 작용에 적합한 분위기를 조성할 수 있습니다.

기타 지침

이 카테고리에는 링크 및 이미지 추가, 인사말 제공, 특정 데이터 수집 등 다양한 지시문이 포함될 수 있습니다.

컨텍스트 관련성 만들기

프롬프트를 신중하게 작성하는 것은 RAG와 LLM의 시너지 효과를 통해 문맥을 인식하고 사용자의 요구 사항과 관련성이 높은 응답을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 향상시키기 위한 전략적 접근 방식입니다.

왜 코디의 RAG API를 선택해야 하나요?

이제 RAG의 중요성과 핵심 구성 요소에 대해 알아봤으니 이제 RAG를 실현하기 위한 최고의 파트너인 코디를 소개해드리겠습니다. Cody는 효율적인 데이터 검색 및 처리에 필요한 모든 필수 요소를 결합한 포괄적인 RAG API를 제공하므로 RAG 여정을 위한 최고의 선택이 될 것입니다.

탁월한 활용성

Cody의 RAG API는 다양한 파일 형식을 효율적으로 처리하고 텍스트 계층 구조를 인식하여 최적의 데이터 구성을 지원하는 등 놀라운 다재다능함을 보여줍니다.

고급 데이터 세분화

메타데이터를 포함한 포괄적인 데이터 세분화를 지원하는 고급 청킹 알고리즘을 통해 탁월한 데이터 관리를 보장하는 것이 가장 큰 특징입니다.

비교할 수 없는 속도

인덱스 수에 관계없이 선형 쿼리 시간으로 대규모의 데이터 검색을 초고속으로 보장합니다. 데이터 요구 사항에 대한 신속한 결과를 보장합니다.

원활한 통합 및 지원

Cody는 널리 사용되는 플랫폼과의 원활한 통합과 포괄적인 지원을 제공하여 RAG 환경을 개선하고 효율적인 데이터 검색 및 처리를 위한 최고의 선택으로 입지를 굳혔습니다. 기술적 전문 지식이 전혀 필요하지 않은 직관적인 사용자 인터페이스를 보장하여 모든 기술 수준의 개인이 접근하기 쉽고 사용자 친화적이며 데이터 검색 및 처리 환경을 더욱 간소화합니다.

데이터 상호 작용을 향상시키는 RAG API 기능

검색 증강 생성(RAG)에 대한 탐구 과정에서 대규모 언어 모델(LLM)을 시맨틱 검색, 벡터 데이터베이스, 프롬프트와 통합하여 데이터 검색 및 처리를 향상시키는 다용도 솔루션을 발견했습니다.

모델에 구애받지 않고 도메인에 구애받지 않는 RAG는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Cody의 RAG API는 유연한 파일 처리, 고급 청킹, 빠른 데이터 검색, 원활한 통합과 같은 기능을 제공하여 이러한 약속을 실현합니다. 이 조합은 데이터 참여에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다.

이러한 데이터 혁신을 받아들일 준비가 되셨나요? Cody AI로 데이터 상호 작용을 재정의하고 데이터 처리의 새로운 시대를 개척하세요.

자주 묻는 질문

1. RAG와 대규모 언어 모델(LLM)의 차이점은 무엇인가요?

RAG API(검색 증강 생성 API)와 LLM(대규모 언어 모델)은 자연어 처리의 고유한 구성 요소입니다.

RAG API는 검색 메커니즘과 생성 언어 모델이라는 두 가지 중요한 요소를 결합한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스입니다. 주요 목적은 데이터 검색 및 콘텐츠 생성을 개선하여 상황 인식 응답에 중점을 두는 것입니다. RAG API는 종종 질문 답변, 콘텐츠 생성, 텍스트 요약과 같은 특정 작업에 적용됩니다. 사용자 쿼리에 대해 상황에 맞는 응답을 제공하도록 설계되었습니다.

반면 LLM(대규모 언어 모델)은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같은 더 광범위한 언어 모델 범주를 구성합니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 사전 학습되어 다양한 자연어 처리 작업을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 검색 및 생성을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 번역, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 애플리케이션으로 확장할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다.

본질적으로 RAG API는 특정 애플리케이션에서 컨텍스트 인식 응답을 위해 검색과 생성을 결합한 전문 도구입니다. 반면 LLM은 다양한 자연어 처리 작업의 기반이 되는 기본 언어 모델로, 검색 및 생성 외에도 더 광범위한 잠재적 응용 분야를 제공합니다.

2. RAG와 LLM – 무엇이 더 낫고 그 이유는 무엇인가요?

RAG API와 LLM 중 어떤 것을 선택할지는 특정 요구 사항과 수행하려는 작업의 성격에 따라 달라집니다. 다음은 상황에 따라 어떤 것이 더 나은지 결정하는 데 도움이 되는 고려 사항의 분석입니다:

RAG API If를 선택합니다:

상황 인식 응답이 필요합니다

RAG API는 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 탁월합니다. 질문에 답하거나, 콘텐츠를 요약하거나, 상황에 맞는 응답을 생성하는 작업이라면 RAG API가 적합합니다.

구체적인 사용 사례가 있는 경우

애플리케이션이나 서비스에 컨텍스트 인식 콘텐츠가 필요한 사용 사례가 잘 정의되어 있는 경우 RAG API가 더 적합할 수 있습니다. 컨텍스트가 중요한 역할을 하는 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었습니다.

세밀한 제어가 필요한 경우

RAG API를 사용하면 미세 조정 및 사용자 정의가 가능하므로 프로젝트에 특정 요구 사항이나 제약이 있는 경우 유용할 수 있습니다.

LLM을 선택합니다:

다목적성이 필요한 경우

LLM은 GPT 모델과 마찬가지로 매우 다재다능하며 다양한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있습니다. 여러 애플리케이션에 걸쳐 요구 사항이 있는 경우 LLM은 유연성을 제공합니다.

맞춤형 솔루션을 구축하려는 경우

맞춤형 자연어 처리 솔루션을 구축하여 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정하거나 기존 워크플로에 통합할 수 있습니다.

사전 언어 이해 훈련이 필요합니다

LLM은 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습된 상태로 제공되므로 언어에 대한 이해도가 높습니다. 대량의 비정형 텍스트 데이터로 작업해야 하는 경우 LLM은 귀중한 자산이 될 수 있습니다.

3. 자연어 처리에서 GPT 모델과 같은 LLM이 인기 있는 이유는 무엇일까요?

LLM은 다양한 언어 작업에서 탁월한 성능을 발휘하기 때문에 널리 주목을 받고 있습니다. 일관성 있고 문맥에 적합하며 문법적으로 정확한 텍스트를 이해하고 생산할 수 있습니다. 또한 사전 학습된 LLM의 접근성 덕분에 더 많은 사람들이 AI 기반 자연어 이해 및 생성에 액세스할 수 있게 되었습니다.

4. LLM의 일반적인 활용 분야에는 어떤 것이 있나요?

LLM은 다음과 같은 광범위한 언어 작업에서 응용 분야를 찾습니다:

자연어 이해

LLM은 감성 분석, 명명된 엔티티 인식, 질문 답변과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 강력한 언어 이해 기능을 갖추고 있어 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 유용합니다.

텍스트 생성

챗봇 및 콘텐츠 생성과 같은 애플리케이션을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성하여 일관성 있고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

기계 번역

기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 놀라운 수준의 정확성과 유창함으로 언어 간 텍스트를 번역할 수 있습니다.

콘텐츠 요약

이들은 긴 문서나 녹취록을 간결하게 요약하는 데 능숙하여 방대한 콘텐츠에서 핵심 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제공합니다.

5. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 어떻게 LLM을 최신 상태로 유지할 수 있을까요?

LLM의 최신성과 유효성을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 계속 업데이트하기 위해 몇 가지 전략을 사용합니다:

데이터 증강

오래된 정보로 인한 성능 저하를 방지하려면 지속적인 데이터 보강이 필수적입니다. 새롭고 관련성 높은 정보로 데이터 저장소를 보강하면 모델의 정확성과 관련성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

재교육

새로운 데이터로 LLM을 주기적으로 재교육하는 것은 일반적인 관행입니다. 최근 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하면 변화하는 트렌드에 적응하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

능동적 학습

능동적 학습 기법을 구현하는 것도 또 다른 접근 방식입니다. 여기에는 모델이 불확실하거나 오류가 발생할 가능성이 있는 인스턴스를 식별하고 이러한 인스턴스에 대한 주석을 수집하는 작업이 포함됩니다. 이러한 주석은 모델의 성능을 개선하고 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다.