10λ KPI λ μ΄λ μ°¨νΈ + κ°μ /μ½μ /μ¦μ κ°μ κ°λ₯ μμ
10λ KPI λ μ΄λ μ°¨νΈ
10λ KPI λ²λ‘ β κ° νλͺ© 50λ¨μ΄ μ€λͺ
λ μ΄λ μ°¨νΈμ κ° μΆμ΄ 무μμ μλ―Ένλμ§ + κ°μ€μΉλ₯Ό νμΈνμΈμ
KPIλ³ μ μ + μ§λ¨ μΈμ¬μ΄νΈ + KPI 4 (AI μΈμ©)μλ ai_writing 5μ νΈ μΈλΆ ν¨λ
μΉλͺ
μ λ¬Έμ + μ¦μ μ€ν μ ν° ν¨κ³Όλ₯Ό λ³Ό μ μλ κΈ°ν μμ
μ
κ³ νκ· / μμ 10% κΈ°μ
λλΉ κ·μ¬ μμΉ
κΆμ₯ κ²½λ‘ μλ νμ + 4 Phase μ‘μ
+ 견μ
πΈοΈ AXOS μ¨ν¨λ‘μ§ μΈκ³Ό λΆμ
λ¨λ
νμ΄μ§ β
10 KPI + 5 ai_writing μ νΈ + μΈνλΌ μ νΈμ AXOS 8λ
Έλ/9κ΄κ³ μΈκ³Ό κ·Έλν + Root Cause μλ μΆμ
μλΉμ κ²°μ μ μκ°(CEP) λ°κ΅΄ + νμ μ½ν
μΈ μμ΄λμ΄
μ§λ¨λ μ½μ μ νΈλ₯Ό μλ 보κ°νμ¬ GEO Score 90μ μ΄μμ κΈλ‘ μ¬μμ±
νμ¬ ννμ΄μ§μ νκ³μ + 90μ λλ¬ κ²½λ‘ + μ
κ·Έλ μ΄λ vs μ κ· κ°λ° μλ νλ¨ + Claude Code λ°μ΄λΈ μ½λ© λ§μ€ν° ν둬ννΈ μλ μμ±
μλ’°μμκ² κ·Έλλ‘ μ λ¬ κ°λ₯ν λΉμ¦λμ€ μ μμ β ν΅μ¬ λ¬Έμ μ Β· λΆμμ© Β· ν΄κ²° λ°©μ Β· κΈ°λ ν¨κ³Ό Β· νλ μ λ (κΈ°μ μ©μ΄ μμ΄ λΉμ¦λμ€ κ°μΉ μ€μ¬)
μ§κΈ μμνμ§ μμΌλ©΄
κ²½μμ¬μκ² AI μΈμ©&μΆμ² μμ₯μ λΊκΉλλ€
GEO-AIO μ루μ
μΌλ‘ 3κ°μ λ΄ AI μΆμ² κΈ°μ
μΌλ‘ μ ννμΈμ.