BaRam의 분석 프로세스
복잡한 기술 용어 없이, 어떤 원리로 작동하는지 3단계로 쉽게 설명합니다.
데이터 분석
AI가 어떤 답변을 제공하는지 실시간으로 모니터링하여 변화하는 검색 패턴과 답변 선호도를 정확히 파악합니다.
AI 선호도 모델링
분석된 데이터를 바탕으로, AI가 어떤 형태의 정보와 표현을 선호하는지 핵심 패턴을 찾아냅니다.
개선안 생성
찾아낸 패턴과 현재 웹사이트를 비교 분석하여, 가장 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 맞춤 개선안을 도출합니다.
데이터 기반 신뢰성
모든 분석과 개선안은 실제 AI 답변 데이터를 기반으로 합니다. 추측이나 가정이 아닌 검증된 데이터 패턴을 통해 신뢰할 수 있는 개선 전략을 제공합니다.
정기 보고서란?
데이터 기반 분석
정기 보고서는 모니터링 데이터를 바탕으로 실행 가능한 개선 방안을 제시하는 AI 기반 분석 보고서입니다. 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 액션 아이템으로 변환하여 즉시 실행할 수 있도록 도와줍니다.
실행 가능한 전략
추측이 아닌 실제 데이터를 바탕으로 한 개선 전략을 수립하고, 이론이 아닌 즉시 실행할 수 있는 구체적인 액션 아이템을 제공하여 브랜드의 AI 답변 내 노출을 체계적으로 향상시킵니다.
작동 방식
종합적 분석
정기 보고서는 브랜드의 홈페이지 내용, 모니터링 데이터, 경쟁사 분석 등 다양한 정보를 종합적으로 분석하여 작성됩니다. AI가 수집한 모니터링 데이터와 웹사이트 분석 결과를 바탕으로, 브랜드가 AI 답변에서 더 잘 노출될 수 있는 구체적인 개선 방안을 제시합니다.
즉시 실행 가능
보고서 작성 과정에서는 먼저 브랜드의 현재 상태를 종합적으로 평가하고 웹사이트 콘텐츠, 사용자 경험 등 각 영역별로 개선이 필요한 부분을 찾아 실행 가능한 액션 아이템으로 변환하여 제공합니다.
이메일 알림 서비스
새로운 정기 보고서가 준비되면 자동으로 이메일로 알려드립니다. 매주 정기적으로 업데이트된 분석 결과와 실행 가능한 개선 방안을 받아보실 수 있어, 놓치지 않고 지속적으로 브랜드 개선에 집중할 수 있습니다.
인사이트를 성과로: 실제 개선 사례
막연한 약속이 아닌, 손에 잡히는 구체적인 결과물을 보여줌으로써 서비스의 가치를 명확하게 증명합니다.
문제 상황
우리 웹사이트는 제품의 '기능'만 나열하고 있습니다.
BaRam의 개선 제안
"AI는 '이 제품이 고객의 어떤 문제를 해결하는지'에 대한 답을 찾고 있습니다."
페이지 상단에 '이런 문제를 겪는 분들을 위한 해결책'이라는 문구를 추가하고 관련 내용을 보강하세요.
기대 효과
AI가 우리 제품을 '문제 해결사'로 인식하여, 관련 질문에 우리 브랜드를 추천할 확률이 높아집니다.
실행 가능한 액션 아이템
분석 결과를 바탕으로 즉시 실행할 수 있는 구체적인 개선 방안을 제시합니다.
웹사이트 콘텐츠 수정
AI 답변에서 더 잘 노출되도록 콘텐츠를 최적화합니다.
구체적 예시:
제품/서비스 설명을 더 구체적이고 상세하게 작성
사용자 질문에 대한 답변을 FAQ 형태로 정리
브랜드 스토리와 가치 제안을 명확히 전달
기술적 용어를 일반인이 이해하기 쉽게 설명
메타데이터 최적화
검색 엔진과 AI가 이해하기 쉽도록 메타데이터를 개선합니다.
구체적 예시:
페이지별 고유하고 매력적인 title 태그 작성
검색 의도에 맞는 meta description 최적화
Open Graph 및 Twitter Card 메타데이터 설정
구조화된 데이터(Schema.org) 마크업 추가
정기 보고서 미리보기
데이터 기반의 실행 가능한 인사이트를 담은 상세한 정기 보고서를 확인해보세요.
