사이트파이어, 콘텐츠 에이전트로 AI 검색 최적화 자동화

Sitefire는 모니터링과 콘텐츠 최적화를 자동화하여 브랜드의 AI 검색 가시성을 향상시키는 플랫폼입니다. 공동 창업자인 Vincent와 Jochen은 스탠퍼드 대학에서 RL/최적화 분야와 소프트웨어 엔지니어링 경력을 쌓았습니다.

Sitefire 작동 방식

시스템은 다단계 프로세스를 통해 작동합니다:

• 사용자는 모니터링할 프롬프트를 정의합니다. 이는 SEO 키워드와 월간 검색량을 기반으로 생성된 합성 프롬프트입니다.
• Sitefire는 이러한 프롬프트를 매일 ChatGPT, Gemini, Google AI Mode 등에 제출하고 답변을 캡처하여 확장 쿼리, 소스 페이지, 인용, 브랜드 언급을 추출합니다.
• 각 주제에 대해 에이전트는 어떤 웹 페이지가 가장 자주 소싱되고 인용되는지, 그리고 그 이유를 분석하는 동시에 클라이언트가 이미 보유한 유사 페이지도 고려합니다.
• 이 진단을 바탕으로 콘텐츠 에이전트는 개선안을 초안 작성하거나 새로운 페이지를 만들어 클라이언트의 CMS에 직접 푸시합니다.
• 플랫폼은 클라이언트 네트워크 로그 및 Google Analytics와 통합되어 AI 봇 요청 및 인간 유입의 증가를 모니터링합니다.

기술적 접근 방식

창업자들은 Google이 단일 검색을 수행하는 반면, AI 검색 엔진은 사용자 프롬프트를 3-10개의 확장 쿼리로 확장한다고 지적합니다. 소싱된 페이지는 Reciprocal Rank Fusion(RFF)과 유사한 분류 알고리즘을 사용하여 순위가 매겨지며, LLM은 페이지를 훑어 어떤 스니펫을 인용할지 결정합니다. Sitefire는 브랜드가 이 깔때기를 통과할 콘텐츠를 보유하도록 보장하는 것을 목표로 합니다.

결과 및 위험 완화

블로그를 최적화한 한 클라이언트의 경우, AI 최적화된 기사로 인해 AI 봇 요청이 10일 만에 약 200회/일에서 약 570회/일로 증가했습니다. 창업자들은 AI 생성 콘텐츠가 '잡동사니'가 될 위험을 인정하고, 이를 완화하기 위해 구체적이고 독특한 정보, 즉 실제 제품 기능, 실제 가격, 정직한 비교에 초점을 맞춥니다. 클라이언트는 콘텐츠가 브랜드와 일치하는지 확인하기 위해 모든 페이지가 라이브되기 전에 검토합니다.

구현 모델

일부 클라이언트는 플랫폼을 직접 사용하는 반면, 다른 클라이언트의 경우 Sitefire는 진행하면서 단계를 자동화하는 에이전시와 같은 역할을 합니다. 목표는 Sitefire가 대부분 독립적으로 운영되고, 클라이언트가 Slack, Claude 또는 CMS를 통해 변경 사항을 승인하도록 하는 것입니다.

차별화

Profound나 Airops와 같은 경쟁사에 대해 질문받았을 때, 창업자들은 해당 도구들은 기존 마케팅 팀을 대상으로 하는 반면, Sitefire는 사용자가 전담 팀이 필요 없도록 더욱 손을 떼는 것을 목표로 한다고 말합니다. 그들은 Peec를 주로 콘텐츠 생성 조치를 아직 취하지 않는 분석 솔루션으로 설명합니다.