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Wittgenhaus

2026년 6월 12일 금요일

AI 시대, 당신을 더욱 스마트하게

마케팅미검

AI 시대 제휴 마케팅·SEO 협력 전략

인공지능(AI) 시대에 기업은 AI를 업무 효율성을 높이는 도구로 활용하며 브랜드 가치를 재정의해야 합니다. 특히 제휴 마케팅과 검색 엔진 최적화(SEO) 부서 간의 긴밀한 협력은 AI 기반 검색 결과에서 가시성을 확보하고 고객 전환율을 높이는 핵심 전략입니다. 새로운 보상 체계와 링크 관리 방안을 통해 장기적인 브랜드 성공을 도모해야 합니다.

2026년 5월 12일

주장AI가 업무를 대체할 것이라는 우려가 커지는 가운데, 전문가들은 AI를 경쟁자가 아닌 업무 효율성을 높이는 도구로 활용해야 한다고 강조합니다. 기업은 AI 시대에 맞춰 자신의 역할을 재정의하고 브랜드 가치를 높이는 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

팩트제휴 마케팅은 인플루언서, 블로거, 쿠폰 사이트 등을 활용하여 브랜드를 홍보합니다. 이러한 활동은 대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 수집하고 브랜드의 특성을 파악하는 핵심 데이터 소스가 됩니다. 검색 엔진 최적화(SEO)는 브랜드 언급과 콘텐츠를 통해 검색 엔진 및 AI 결과물에서 가시성을 확보하는 역할을 합니다.

주장대규모 언어 모델(LLM)은 사용자의 소득 수준, 성별, 위치, 언어 습관 등 개인화된 데이터를 기반으로 검색 결과를 다르게 제시합니다. 이에 따라 브랜드는 목표 고객에게 적합한 핵심 메시지를 명확하고 간결하게 전달하여 AI가 자사를 우선 추천하도록 유도해야 합니다.

팩트검색 엔진 최적화(SEO) 전문가는 브랜드가 검색 결과에 노출되지 않는 지점을 파악합니다. 제휴 마케팅 관리자는 이 정보를 바탕으로 제휴사에 리뷰나 목록 형식의 콘텐츠에 해당 판매 포인트를 반영하도록 요청할 수 있습니다. 이러한 협력은 검색 엔진의 지식 기반을 강화하고 고객의 구매 전환율을 높이는 데 기여합니다.

주장기존의 판매 기반 수수료 모델은 고객의 생애 가치나 다양한 전환 경로를 충분히 반영하지 못합니다. 따라서 미디어 구매, 링크 구축, 홍보(PR) 등 여러 채널을 통합하여 장기적인 브랜드 성공을 목표로 하는 새로운 보상 체계 도입이 필요합니다.

팩트검색 엔진 최적화(SEO) 전문가는 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 개요에서 자주 인용되는 제휴사를 식별합니다. 제휴 마케팅 관리자는 이들과의 관계를 강화하여 브랜드가 자연스러운 언어로 언급되도록 유도해야 합니다. 이는 단순한 광고를 넘어, 실제적이고 편향되지 않은 콘텐츠를 통해 AI의 신뢰를 확보하는 전략입니다.

교차검증유료 배치를 통한 콘텐츠 노출은 단기적인 효과를 가져올 수 있습니다. 그러나 향후 검색 엔진의 정책 변화에 따라 위험 요소로 작용할 가능성이 있습니다. 따라서 편집의 독립성을 유지하고, 부정적인 의견까지 포함하는 솔직한 콘텐츠를 지향해야 합니다.

팩트제휴 링크는 일반적으로 307 리다이렉트나 자바스크립트를 사용합니다. 이로 인해 검색 엔진은 이를 자연스러운 백링크로 간주하지 않습니다. 검색 엔진 최적화(SEO) 전문가는 제휴 마케팅 관리자와 협력하여 유해한 링크 프로필을 정화하고, 고품질의 자연스러운 링크를 유지하도록 관리해야 합니다.

주장검색 엔진 최적화(SEO)와 제휴 마케팅 부서가 링크 목록을 공유하면, 기존의 유해한 링크를 제휴 프로그램으로 전환하여 수익화 기회를 창출할 수 있습니다. 이는 검색 엔진 최적화(SEO) 측면에서 링크 손실을 방지하고, 제휴 마케팅 관리자 측면에서 새로운 파트너를 확보하는 상생 전략이 됩니다.

출처본 기사는 Search Engine Journal의 'Ask An SEO' 칼럼(https://www.searchenginejournal.com/ask-an-seo-3-actionable-ways-affiliate-managers-seos-can-keep-relevant/573607/)을 교차 검증했습니다.

본 기사는 전문가의 분석과 공개 자료를 기반으로 AI가 작성 후 다른 AI의 검증을 거쳐 작성됐으며 정보의 정확성과 완전성을 보장하지 않습니다. 기사 내용은 특정 투자·의사결정의 권유가 아니며, Wittgenhaus는 이를 근거로 한 행위의 결과에 책임을 지지 않습니다.

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RELEASES

LangChainlangchain==1.3.8

langchain==1.3.8

langchain 1.3.8 릴리즈에서는 문서 문자열 내 이중 백틱을 제거하고, `create_agent`에 오버로드를 추가했습니다. 또한, 비동기 미들웨어 데코레이터 타이핑을 지원하고 구조화된 출력 모델의 폴백을 개선했습니다.

10시간 전

meta-llama/llama-stackv1.1.0

v1.1.0

이번 릴리즈에서는 라이브러리 클라이언트의 요청 빌드 전 헤더 정리, CI 환경에서 테스트 픽스처가 메인 서버 로그를 덮어쓰는 문제 수정, OpenAI 응답 스키마 드리프트 검사기 추가 등 다양한 수정 사항이 포함되었습니다. 또한, 라우터의 헬스 체크 및 벡터 스토어 팬아웃 병렬 처리, 비-OpenAI 모델을 위한 5단계 토크나이저 해석 체인 추가, pgvector에서 psycopg2를 asyncpg로 마이그레이션하는 등의 성능 개선 및 기능 추가가 이루어졌습니다. Anthropic Message Batches API가 추가되었으며, 여러 프로바이더의 비동기 안전성 개선 및 비밀 처리 강화 등 전반적인 안정성 향상에 초점을 맞추었습니다.

1일 전

LangChainlangchain-core==1.4.6

langchain-core==1.4.6

이번 릴리즈에서는 추적 메타데이터에 패키지 버전 추적 기능이 추가되었습니다. 또한, v1 스트리밍 도구 호출이 정규화되었으며, 타입 체크 설정이 통합되었습니다.

1일 전

LangChainlangchain-model-profiles==0.0.6

langchain-model-profiles 0.0.6

langchain-model-profiles 0.0.6 버전이 릴리즈되었습니다. 이번 업데이트에서는 모델 프로필에 `text_inputs` 및 `text_outputs` 필드가 추가되었으며, 프로필 생성을 위한 도구가 개선되었습니다. 또한, 여러 종속성이 업데이트되었습니다.

1일 전

LangChainlangchain-core==1.4.5

langchain-core==1.4.5

langchain-core 1.4.5 릴리즈에서는 스트리밍 시 툴 호출 청크 유효성 검사 기능이 추가되었습니다. 또한, 비동기 트레이서의 동기 컨텍스트에서의 대체 동작 및 구조화된 출력 모델의 대체 동작이 개선되었습니다.

1일 전

PAPERS