제4절 · 제작 사례

제작 사례

클라이언트 제작 사례와 자체 구축·운영 시스템을 함께 기재합니다. 자체 시스템은 제안 기술을 사전에 검증하는 실운영 환경으로, 모든 사례는 과업 배경 · 수행 내용 · 사용 기술 · 산출물 구조로 기술합니다.

C-01 클라이언트 수행 서울 소재 영상 전문 교육기관 (2026)

영상 전문 교육기관 AI 검색 최적화 진단·웹사이트 재구축

과업 배경

웹빌더로 제작된 기존 사이트가 교육과정 안내 등 핵심 콘텐츠를 이미지로 처리하고 있어, 검색엔진과 AI가 내용을 읽을 수 없는 상태였습니다. AI 검색 답변에서 기관이 인용되지 않는 원인을 진단하는 과업으로 시작되었습니다.

수행 내용

AI 검색 노출 진단으로 문제 지점을 특정한 뒤, 기존 디자인·톤앤매너는 유지한 채 내부 마크업 구조를 전면 재구현했습니다. 8개 페이지 규모의 정적 렌더링 사이트로 재구축하고, 교육과정·수강 후기·FAQ를 구조화 데이터(JSON-LD)로 노출했습니다.

성과

이미지에 잠겨 있던 교육과정·후기·FAQ 콘텐츠가 검색엔진과 AI 크롤러가 읽고 인용할 수 있는 텍스트와 구조화 데이터로 전환되었습니다.

사용 기술

Next.js
Tailwind CSS
JSON-LD (Organization·Course·FAQPage·Review)
Vercel

산출물

AI 검색 노출 진단 보고서
재구축 웹사이트 (8페이지)
AI 크롤러 대응 robots.txt·sitemap 구성

C-02 클라이언트 수행 온라인 서비스 기업 (2026)

AI 검색 노출도 진단 보고서 (기업 브랜드)

과업 배경

자사 브랜드가 ChatGPT 등 AI 검색 답변에서 어떻게 언급되는지, 경쟁사 대비 어느 위치에 있는지 확인할 수단이 없는 상태에서 진단을 의뢰받았습니다.

수행 내용

ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude·Grok 5개 AI 엔진에 업종 관련 질의 프롬프트 50개를 실행하여 브랜드 노출도를 측정하고, 경쟁사 대비 언급 순위와 AI가 인용하는 소스 URL을 분석했습니다.

성과

엔진별 노출도 점수(0~100점)와 경쟁사 비교 근거를 담은 진단 보고서, 우선순위가 정리된 30일 개선 액션플랜을 납품했습니다.

사용 기술

Algotraction (자체 진단 플랫폼)
5개 AI 엔진 질의 자동화
LLM 응답 분석

산출물

엔진별 노출도 진단 보고서 (0~100점 스코어)
경쟁사 비교 분석
30일 개선 액션플랜

S-01 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~)

나라장터 입찰공고 수집·적합도 분석 시스템

과업 배경

나라장터에는 매일 다수의 신규 입찰공고가 올라오지만, 사람이 전부 읽고 수행 적합성을 판단하기는 어렵습니다. 참여 가능한 공고를 놓치지 않기 위해 자체 시스템으로 구축했습니다.

수행 내용

조달청 나라장터 입찰공고 API에서 매일 신규 공고를 자동 수집하고, LLM으로 공고별 수행 적합도와 낙찰 가능성을 평가하여 우선순위를 산출합니다. 평가 가중치는 설정 파일로 분리해 기준이 바뀌어도 코드 수정 없이 조정할 수 있는 구조입니다.

성과

일 단위 자동 수집·평가·텔레그램 발송 체계로 운영 중입니다. 클라이언트 과업에 제안하는 수집·분석 기술을 사전에 검증하는 실운영 환경이기도 합니다.

사용 기술

Python
나라장터 OpenAPI
Anthropic Claude API
PostgreSQL
텔레그램 Bot API

산출물

일 단위 자동 수집 파이프라인
LLM 적합도 스코어링 엔진
랭킹 대시보드·텔레그램 다이제스트

S-02 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~) gigamapai.com ↗

국가 전략산업 투자 추적 플랫폼 GigaMap

과업 배경

반도체·AI 데이터센터 등 국가 전략산업의 투자 동향은 기업 공시, 경제 통계, 정부 발주 정보가 기관별로 흩어져 있어 한눈에 파악하기 어렵습니다.

수행 내용

DART 전자공시, 한국은행 ECOS 경제통계, 통계청 KOSIS 국가통계, 나라장터 발주 데이터 4종을 통합 수집하고, 단일 모멘텀 지수로 가공하여 공개 대시보드로 제공합니다.

성과

서로 다른 4개 공공 데이터 소스를 하나의 지수와 대시보드로 통합해 운영 중인, 복수 소스 통합 가공 과업의 실운영 레퍼런스입니다.

사용 기술

Next.js
DART OpenAPI
ECOS API
KOSIS API
나라장터 OpenAPI
PostgreSQL (Neon)

산출물

4개 공공 API 통합 수집 파이프라인
모멘텀 지수 산출 로직
공개 웹 대시보드

S-03 자체 구축·운영 자체 개발·운영 SaaS (2026~) algotraction.com ↗

AI 검색 노출 진단 플랫폼 Algotraction

과업 배경

AI 검색이 브랜드를 어떻게 언급하는지 측정하는 작업은 수작업으로 반복 수행하기 어렵습니다. AEO 컨설팅의 진단 과정을 동일 기준으로 반복할 수 있도록 SaaS로 개발했습니다.

수행 내용

ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude·Grok 5개 AI 엔진에 대한 질의 실행, 응답 분석, 95개 항목 AEO 체크리스트 감사, 개선 가이드 생성까지 전 과정을 자동화했습니다.

성과

AEO 컨설팅 과업의 진단 엔진으로 사용 중이며, 개선 전후를 동일한 질의 세트와 기준으로 재진단해 수치로 비교할 수 있습니다.

사용 기술

React
FastAPI
Supabase (PostgreSQL)
5개 AI 엔진 API
Railway·Vercel

산출물

AI 노출도 자동 진단 엔진
95항목 AEO 감사 체크리스트
엔진별 스코어 대시보드

클라이언트 사례는 계약상 비밀유지 조건에 따라 기관·기업명을 익명 처리하여 기재하였습니다. 발주 검토 목적의 상세 확인은 사업 문의로 요청해 주시기 바랍니다.