SearchOps AI

검색엔진과 생성형 AI가 동시에 콘텐츠를 평가하는 시대에, SEO·AEO·GEO 최적화는 보통 LLM에 통째로 맡겨진다. 문제는 그 결과가 매번 달라진다는 점이다. 같은 페이지를 같은 기준으로 검사해도 출력이 흔들리면, 의료·뷰티처럼 규제가 빡빡한 버티컬에서는 "왜 이 작업지시가 나왔는가"를 설명하거나 재현할 수 없다.

SearchOps AI는 이 흔들림을 설계 단계에서 제거한다. 크롤부터 분석, 작업지시, 재검까지 이어지는 폐루프의 핵심 판단을 룰엔진 기반의 결정론적 코어가 맡고, LLM은 언제든 교체 가능한 ai-core 레이어로 격리한다. AI는 거들 뿐 결과의 재현성을 좌우하지 않으며, SEO·스키마·GEO·의료 컴플라이언스·AEO 룰이 같은 루프 안에서 함께 돈다.

엔지니어링 관점에서 주목할 부분은 구조 자체에 규율을 박아 넣은 점이다. 모듈러 모노레포는 apps→packages 단방향 의존만 허용해 결합도를 강제로 낮추고, GSC·GA4·PageSpeed·CMS 같은 외부 연동은 명시적 커넥터 경계 뒤로 밀어낸다. 규제를 사후 검수가 아니라 파이프라인의 구조적 제약으로 다루려는 일관된 접근이다.