AI 콘텐츠 생산·관리 파이프라인 — GEO 결합 콘텐츠 운영
마스터 스토리에서 시즌·에피소드를 뽑아 채널별로 리믹스하고, Information Gain과 Fact Density 기준으로 AI 검색 인용을 노리는 콘텐츠 파이프라인.
핵심 요약
- Story→Season/Episode→Remix→Human Gate의 4단계 생산 흐름
- Information Gain·Fact Density 두 기준으로 콘텐츠 설계
- Answer-first·FAQ·스키마 구조로 AI 검색 인용 지향
- 규제·민감 콘텐츠는 발행 전 사람 승인 필수
- content.bmp.ai·creatives.gmp.ai로 실제 운영 검증
생산 흐름 4단계
01 Story(마스터 스토리 정의) → 02 Season/Episode(시즌·에피소드 구조화) → 03 Remix(채널별 톤·포맷 자동 변환) → 04 Human Gate(발행 전 사람 검수, 규제·민감 콘텐츠는 필수 승인).
GEO/AEO 결합
단순 발행이 아니라 AI 검색(ChatGPT·Perplexity·Gemini)이 인용하기 좋은 Answer-first·FAQ·스키마 구조로 생산한다.
콘텐츠 설계 기준 2가지
Information Gain(기존 웹에 없던 새로운 정보를 더하는 정도, 구글 특허 개념)과 Fact Density(같은 분량에 검증 가능한 사실이 촘촘한 정도) 두 관점으로 콘텐츠를 구체적으로 설계한다.
운영 중인 실물
콘텐츠 런처(content.bmp.ai)와 AI 광고 소재·영상 자동생성(creatives.gmp.ai)을 실제로 운영하며, 브랜드 프리셋 하나로 이미지·카피·짧은 영상(약 10초 TVC)까지 자동 제작한다.
자주 묻는 질문
콘텐츠는 어떤 흐름으로 생산되나요?
Story·Season/Episode·Remix·Human Gate 4단계로 생산됩니다.
AI 검색에 인용되려면 어떤 구조가 필요한가요?
Answer-first·FAQ·스키마 구조와 Information Gain·Fact Density가 높은 콘텐츠가 필요합니다.
발행 전 검수는 누가 하나요?
사람이 검수하며, 규제·민감 콘텐츠는 승인이 필수입니다.
실제 운영 중인 도구가 있나요?
콘텐츠 런처(content.bmp.ai)와 AI 광고 소재 생성(creatives.gmp.ai)을 운영합니다.
Information Gain이란 무엇인가요?
기존 웹에 이미 있는 내용을 반복하지 않고 새로운 정보를 얼마나 더하는지를 뜻하는 구글의 개념입니다.