‘주식회사 코이스’를 검색하면 광고 대행사, 식품 가공 업체, PCB 설계 회사 등 여러 기업이 나와 어떤 곳인지 혼란스러울 수 있습니다. 비슷한 이름의 회사가 많거나 사업 정보가 흩어져 있으면 고객·파트너·구직자는 물론 AI도 정확한 정보를 찾기 어렵습니다. 생성형 AI가 정보 탐색의 중심이 되면서, 우리 회사에 대한 질문에 명확한 공식 답이 있는지 확인하는 것이 더 중요해졌습니다.
코이스는 AI 검색 시대에 기업이 겪는 정보 전달의 어려움을 해결합니다. 과거의 마케팅이 검색 결과 상위 노출(SEO)에 집중했다면, 코이스의 KOIS 지식엔진은 고객 질문에 대한 공식 답변 자산을 설계·구축하는 데 집중합니다. 이를 GEO(Generative Engine Optimization, AI 검색 최적화) 관점의 지식운영이라고 부릅니다.
챗GPT나 제미니 같은 AI가 특정 회사에 대해 물을 때 참고할 수 있도록, 회사소개서·제안서·매뉴얼·정책·상담에서 반복되는 질문을 찾아 공식 답 페이지로 만들고 지식허브로 연결합니다.
회사와 제품의 관계
| 이름 | 의미 |
|---|---|
| 주식회사 코이스(KOIS) | 회사(법인) |
| KOIS 지식엔진 | 코이스가 개발·운영하는 제품 |
코이스의 사업은 고객이 디지털 환경에서 실제로 막히는 문제를 따라 확장됐습니다. 온라인 무역·웹사이트·SEO·검색광고·공공홍보·MICE를 거쳐, 지금은 기업 공식지식을 AI·검색이 인용할 수 있는 공개 답으로 운영하는 단계까지 이어졌습니다. 왜 지식엔진을 만들었는지는 「27년 디지털 마케팅 경험을 가진 코이스는 왜 KOIS 지식엔진을 개발했나요?」에서 더 자세히 볼 수 있습니다.
KOIS 지식엔진 도입·검토는 보통 다음 순서로 봅니다.
- 고객 질문 발굴: 제안서, PDF, 정책, 상담 기록에서 반복 질문을 모읍니다.
- 구조화된 답변 작성: 질문마다 AI가 읽기 쉬운 공식 답 초안을 만들고 사람이 검수합니다.
- 지식허브 구축: Q&A를 고객사 도메인에 공개하고 관련 질문으로 연결합니다.
- 운영·측정: 순위 보장 대신 질문 커버리지, 문의 전환, 반복 질문 감소, AI 인용 정황을 보며 보강합니다.
이것도 결국 기존의 SEO와 같은 것 아닌가요?
아닙니다. 전통적인 SEO는 주로 검색 결과에서 더 높은 순위를 차지해 클릭·트래픽을 늘리는 데 목적이 있습니다. KOIS 지식엔진이 돕는 GEO는 AI가 답변을 만들 때 우리 회사의 공식 정보를 근거로 쓰게 만드는 쪽에 가깝습니다. 클릭만이 아니라 인용 가능한 공식 답을 쌓는 작업입니다.
블로그를 열심히 운영하는 것만으로는 부족한가요?
부족할 수 있습니다. 블로그는 최신 글이 위로 올라오는 시간순 구조라 특정 질문의 답을 찾기 어렵습니다. 지식허브는 질문별 고정 URL과 관련 질문 연결이 있어, 사람과 AI가 원하는 정보에 더 빨리 닿을 수 있습니다.
코이스와 KOIS 지식엔진을 같은 말로 써도 되나요?
첫 설명에서는 구분하는 것이 좋습니다. 회사 소개에는 “주식회사 코이스”, 제품·도입 설명에는 “KOIS 지식엔진”을 쓰는 편이 혼동을 줄입니다.
결정 후 다음 단계
* 자사 브랜드를 챗GPT나 제미니에 질문해 보고, 답변이 정확한지 확인해 보세요. * 자주 받는 질문과 회사소개서·제안서의 핵심을 질문 목록으로 정리해 보세요. * 제품 정의가 필요하면 「KOIS 지식엔진이란 무엇이며, 기업에 어떤 시스템을 구축해 주나요?」를 이어서 읽어 보세요.