한국어 Technical GEO 관점을,
가장 먼저 기록합니다.
UX · AX·AI · SEO·AEO·GEO를 3:4:3 비율로 배분해 월 2-3편을 발행합니다. NCG가 직접 설계하고 부딪히며 남긴 기록입니다.
Technical GEO란 무엇인가 - SEO·AEO와의 차이
생성형 검색은 페이지를 나열하는 것이 아니라 답변을 합성합니다. 랭킹이 아니라 인용, 클릭이 아니라 채택이 평가 축이 되는 시대, 금융 브랜드의 콘텐츠는 어떻게 달라져야 할까요.
Read article →금융 브랜드가 ChatGPT에 인용되는 법
ChatGPT가 "A은행의 마이데이터 정책"을 설명할 때 어느 페이지를 인용할까요? 인용의 조건은 놀라울 만큼 단순하지만, 한국 금융 웹사이트의 98%는 그 조건을 비켜 가고 있습니다.
llms.txt 제대로 쓰는 방법 - 금융사 케이스
llms.txt는 2024년 말부터 비공식 표준으로 자리잡은 파일입니다. "우리 사이트의 핵심 페이지는 여기입니다"를 LLM에게 직접 안내하는 이 파일을 금융사 맥락에서 어떻게 설계할지 다룹니다.
Schema.org로 금융 콘텐츠 마크업하기
생성형 검색이 가장 신뢰하는 구조화 데이터 표준은 여전히 Schema.org입니다. 금융 콘텐츠에 가장 필요한 세 가지 타입을, 실제 JSON-LD 코드와 함께 다룹니다.
금융 서비스에 LLM을 안전하게 도입하는 법 - RAG 아키텍처
금융에서 LLM의 환각은 규제 위반이 됩니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 환각을 구조적으로 줄이는 설계입니다. 실제로 어떻게 구성하고, 어떤 실패 모드를 대비해야 하는지 다룹니다.
생성형 AI 시대, 금융 UX가 달라져야 하는 이유
금융 앱의 홈 화면은 20년 동안 비슷했습니다. 상품 배너, 계좌 잔액, 거래 내역. 그러나 사용자가 "ChatGPT에 물어보면 바로 답이 나오는데"라고 느끼는 순간, 이 구조는 무너집니다.
Crawlift 측정 자동화 파이프라인 설계기
GEO의 핵심 지표 - 인용 채택률 - 을 매일 자동으로 측정하려면 어떤 파이프라인이 필요한가. 수십 개 쿼리를 여러 LLM에 던지고, 응답에서 인용된 URL을 파싱하고, 시계열로 적재하는 실무를 공유합니다.
증권 MTS의 정보 계층 설계 - 19년의 학습
MTS 한 화면에는 보통 60개 이상의 숫자가 들어갑니다. 그 숫자들이 읽히는 순서가 곧 UX입니다. 19년간 증권사 프로젝트를 하며 배운 정보 계층의 원칙을 정리합니다.
마이데이터 온보딩 UX 패턴
마이데이터는 "연결만 하면 마법"이지만, 연결까지 가는 길은 수렁입니다. 12개 화면, 3개 인증, 15개 체크박스 - 그 구간에서 한국 마이데이터 서비스는 평균 64%의 사용자를 잃습니다.
금융 상품 정보의 AI 친화적 구조화 가이드
상품 페이지 하나를 AI가 "이 상품은 이런 것이다"라고 요약할 수 있게 만들려면, 콘텐츠 구조 자체가 달라야 합니다. Financial UX와 GEO가 만나는 지점에서의 실무 가이드입니다.
NCG 사이트의 GEO 진단 결과 공개 - 2026 상반기
NCG가 Technical GEO를 가르치고 있다면, 우리 자사 사이트는 얼마나 잘 되어 있을까요? Crawlift로 측정한 Citation Share, Top-1 Rate, Coverage를 공개합니다. 잘된 것과 못한 것을 같이 적습니다.
월 2회, 금융 UX와 AX에 대한 우리의 관점
현장에서 쌓인 학습과 새로운 실험을 정제해 보내드립니다. 스팸은 없습니다.