고객과 직원이 실제로 쓰는 AI 서비스를 만듭니다.고객과 직원이실제로 쓰는 [AI 서비스|]를 만듭니다.

모으고 나누기

홈페이지 · 내부 문서 · 상담 기록 · 운영 자료를 한자리에 모읍니다. 공개 · 내부 · 제한 세 가지로 나눠, 어디에 무엇이 있고 누구에게 열 수 있는지부터 정리합니다.

다듬고 통일

중복되거나 서로 어긋나는 내용, 지난 버전을 걸러냅니다. 용어 · 명칭 · 수치 · 기준일을 하나로 맞춰 어느 자료를 봐도 같은 말이 나오게 합니다.

질문으로 쪼개기

긴 문서를 질문 하나 · 답변 하나 · 근거 하나 단위로 다시 짭니다. 고객 유형에 따라 달라지는 질문까지 함께 엮어 둡니다.

뜻과 관계로 잇기

말이 달라도 같은 뜻이면 찾히도록 처리합니다. 브랜드 · 상품 · 서비스 · 전문가 · 사례를 서로 이어, 하나를 물으면 관련된 것이 함께 나옵니다.

검수하고 저장

공식 근거인지, 지금도 맞는 내용인지, 공개해도 되는지 확인합니다. 사람이 승인한 것만 Knowledge Hub에 들어갑니다.

적용하고 유지

공개 채널·고객 안내·내부 업무지원 서비스에 반영합니다. 바뀐 내용과 새로 들어온 질문을 계속 따라 붙여 최신 상태를 유지합니다.

자료 목록

어디에 무엇이 있고 누구에게 열 것인지 정리한 표입니다. 빠진 자료와 겹치는 자료가 한눈에 드러납니다.

통일된 기준

용어 · 명칭 · 수치 · 기준일이 하나로 정리된 문서입니다. 이후 만드는 모든 답변이 이 기준을 따릅니다.

질문 · 답변 단위

고객이 실제로 묻는 형태로 쪼갠 지식 묶음입니다. 질문마다 답변과 근거가 한 벌로 붙어 있습니다.

관계 데이터

상품 · 서비스 · 전문가 · 사례가 서로 이어진 구조입니다. AI가 맥락까지 따라올 수 있는 형태입니다.

승인 기록

누가 언제 무엇을 승인했는지 남는 이력입니다. 잘못된 답변이 나가도 어디서 비롯됐는지 되짚을 수 있습니다.

공개 채널

AI와 검색엔진이 읽어 가는 자리입니다. 기존 홈페이지는 그대로 두고 따로 엽니다.

진단 · 설계

지금 자료가 어떤 상태인지 진단하고, 먼저 답해야 할 질문의 범위와 순서를 확정합니다. 무엇을 공개하고 무엇을 내부에만 둘지도 이때 정합니다. 끝에 범위와 우선순위를 고객사가 승인합니다.

지식 구축

질문 · 답변 · 근거를 만들고, 뜻과 관계로 이어 검색될 수 있는 형태로 바꿉니다. 항목 단위로 검수하며 진행하기 때문에 마지막에 몰아서 확인할 일이 없습니다.

서비스 구축

공개 채널과 운영 도구를 붙이고, 담당자가 직접 고칠 수 있는 환경을 만듭니다. HTML이나 AI가 읽는 표시를 직접 쓸 필요가 없도록 준비합니다.

검수 · 공개 · 이관

항목 단위로 승인받아 공개하고, 운영 기준과 계정을 고객사에 넘깁니다. 교육과 인수 확인까지 마쳐야 끝난 것으로 봅니다.

읽히는가

AI 수집 로봇이 공개 채널에 실제로 들어오는지 접속 기록으로 확인합니다. 막혀 있으면 아무리 잘 만들어도 발견되지 않습니다.

이해되는가

고객이 쓸 법한 질문을 실제로 넣어 보고, 승인된 답변이 제대로 나오는지 점검합니다. 어긋나는 질문은 다시 지식으로 돌려보냅니다.

인용되는가

외부 AI 답변에서 우리 근거가 출처로 잡히는지 주기적으로 추적합니다. 사전에 보장하지는 않지만, 나오는지 안 나오는지는 기록으로 남깁니다.

이어지는가

유입과 문의로 연결되는지 대시보드에서 함께 봅니다. 인용이 늘어도 문의가 늘지 않으면 어디가 끊겼는지 찾습니다.