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eBook AI 노출 마케팅 전략
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소개

목차

프롤로그
· 당신의 브랜드는 AI에게 뭐라고 설명될까
1부. 왜 지금 AI 노출인가
· 고객은 더 이상 검색하지 않는다
· 검색에서 추천으로 바뀐 시장
· GEO와 AI Visibility 이해
2부. AI는 어떻게 브랜드를 추천하는가
· AI 시대 브랜딩의 재정의
· AI가 브랜드를 인식하는 원리
· AI가 언급하고 인용하는 방식
· 추천받는 브랜드의 조건
3부. 질문을 설계하라
· 질문형 검색과 Q-MAP 개념
· 고객 질문 설계의 기초
· AI 답변 최적화의 논리
4부. 신뢰를 증명하라
· Trust Cluster와 신뢰 신호
· 홈페이지 GEO의 원칙
· 뉴스·리뷰·SNS 증거의 힘
5부. 콘텐츠로 실행하라
· 질문형·FAQ·Q&A 콘텐츠 설계
· AI 노출 진단의 기준
· AI Visibility Score 이해
6부. 측정하고 개선하라
· 경쟁사 AI 분석과 측정 체계
· AI 추천 성과를 데이터로 읽는 법
· AI 노출 개선의 반복 루프 만들기
에필로그
· 추천받는 브랜드로 살아남는 법

저자 소개

마이클 테오 리는 AI 검색과 추천 환경에서 브랜드가 어떻게 발견되고 선택되는지를 연구하고 실행하는 AI 노출 마케팅 전략가이자 기업인이다. 그는 브랜드가 사람의 검색을 넘어 AI의 답변 안에서 어떻게 설명되고 추천되는지에 주목하며, AI 노출 마케팅과 AI Visibility 전략, 그리고 GEO(생성형 엔진 최적화) 구축을 중심으로 활동해 왔다. 성공 사례를 관찰한 사람이 아니라, 직접 기업을 세우고 운영하며 전략을 시장에서 검증해 온 실무자의 시선이 그의 강점이다.
현재 그는 TableFlip의 CEO이며, LLL Group과 NiL Global의 공동창업자(Co-Founder)로서 여러 브랜드의 성장과 글로벌 확장을 이끌고 있다. 이전에는 EverMoreSecurity 미국 지사장(USA Branch Head)으로 기술 프로젝트 관리를 총괄하며, 크로스보더 사업개발과 글로벌 비즈니스의 최전선을 경험했다. 브랜드 마케팅에서 글로벌 사업개발까지, 서로 다른 시장과 언어를 넘나들며 브랜드가 어떻게 발견되고 선택받는지를 몸으로 익혔다.
그는 영국 런던정치경제대학교(LSE)와 런던대학교 로열홀러웨이(Royal Holloway, University of London)에서 수학하며, 데이터와 구조로 시장을 읽는 분석적 사고의 토대를 다졌다. 이 책 『AI 노출 마케팅 전략』은 그가 현장에서 거듭 마주한 하나의 질문에서 출발했다. 검색되지 않고 추천되는 브랜드가 되려면, 무엇을 어떻게 바꿔야 하는가.

관련 분류

품목정보

발행일
2026년 07월 10일
이용안내
  •  배송 없이 구매 후 바로 읽기
  •  이용기간 제한없음
  •   TTS 가능 ?
  •  저작권 보호를 위해 인쇄 기능 제공 안함
지원기기
크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
파일/용량
PDF(DRM) | 26.92MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 222쪽 ?
ISBN13
9791124785003

출판사 리뷰

“검색 1페이지에 올라도 소용없다. AI가 세 곳만 추천하는 순간, 네 번째부터는 존재하지 않는 것과 같다.”
이 책은 SEO 책의 개정판이 아닙니다. 규칙 자체가 바뀌었기 때문입니다. 고객이 검색창에서 키워드를 고르던 시대에는 ‘순위’가 전부였습니다. 그러나 고객이 AI에게 맥락을 담아 질문하고 AI가 답을 대신 골라주는 시대에는, 경쟁의 단위가 순위에서 ‘AI가 당신을 답으로 언급하느냐’로 옮겨갑니다. 이 책은 바로 그 이동의 지도를 그립니다.
핵심은, AI의 추천이 운이 아니라 구조라는 사실입니다. AI는 아무 브랜드나 답에 올리지 않습니다. 학습된 지식과 실시간으로 끌어오는 근거, 신뢰할 만한 출처와 일관된 신호를 종합해 ‘설명하기 좋은 브랜드’를 고릅니다. 이 책은 그 판단의 뒷면을 열어, 언급과 인용의 차이, 답변에 채택되는 콘텐츠의 구조, 홈페이지가 1차 신뢰 출처가 되는 이유, 그리고 흩어진 진단을 하나의 지표로 묶는 AI Visibility Score까지?추천을 만들어내는 요소들을 손에 잡히게 분해합니다.
그리고 이 분해를 해낸 사람이 연구실의 이론가가 아니라, 직접 기업을 세우고 글로벌 현장에서 브랜드를 성장시켜 온 실무자라는 점이 이 책에 무게를 더합니다. 무엇이 브랜드를 발견되게 하고, 무엇이 예산을 낭비하게 하는지를 몸으로 통과한 사람의 시선입니다. 그러므로 이 책의 방법은 공허하지 않고, 조언은 곧장 실행으로 이어집니다.
지금은 임계점입니다. AI 답변이라는 새 진열대에는 아직 빈자리가 많지만, 한 번 그 자리를 점유한 브랜드는 모델이 갱신되어도 계속 추천되는 경향을 갖습니다. 먼저 구조를 이해하고 먼저 자리를 잡는 브랜드가 다음 몇 년의 발견과 선택을 가져갑니다. 이 책을 덮는 순간 독자가 얻는 것은 트렌드에 대한 감상이 아니라, 검색되지 않아도 추천받는 브랜드로 자신을 재설계하는 실행 순서입니다.

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