에이치브릿지 · H-Bridge
어디가 막혔나요?
10년 넘게 스타트업과 IT·AI 회사에서 퍼포먼스 마케팅과 성장 문제를 풀어 왔고, 지금은 그 일을 AI와 자동화로 고칩니다.
풀어 본 문제
문제를 만나 직접 설계해 본 일들입니다. 회사와 고객 이름은 뺐고, 화면은 같은 구조를 가상 데이터로 다시 만든 재연입니다. 실명 사례는 상담에서 보여 드립니다.
작동 예시 화면(가상 데이터): 기사 후보 3건을 메신저로 받고, 사람은 번호 1 하나로 답장. 봇이 요약해 소식란에 게시 완료
HB-04 · 보도 모니터링
홈페이지 소식란이 몇 달째 멈춰 있었다
기사 찾기·요약·게시는 알아서 돌고, 사람은 번호 하나로 답장만 합니다.
어떻게 풀었나
상황홈페이지의 언론 보도 모음이 몇 달째 멈춰 있었습니다. 기사를 찾고 고르고 요약해 올리는 일이 모두 사람 몫이라 밀렸습니다.
설계주 2회 기사를 모아 정해 둔 기준(회사가 주인공인 기사인지, 같은 소식이면 더 알려진 언론사인지)으로 후보를 추려 메신저로 보냈습니다. 담당자가 번호로 답장하면 요약해 사이트에 올리고, 중복 게시 방지와 긴급 정지 장치를 겹겹이 달았습니다.
결과사람이 하는 일이 후보 중 하나를 골라 답장하는 것 하나로 줄었습니다.
흐름도 자동과 사람의 몫을 나눈 흐름 — 사람은 번호 하나로 답장 작동 예시 화면(가상 데이터): 메일 3통 중 키워드 규칙이 제외한 «지난번 샘플 관련» 메일을 AI 판정이 진짜 문의로 잡음
HB-04 · 문의 분류
진짜 문의가 메일함에 묻혔다
구매 표현이 없어도 진짜 문의를 골라 담당자에게 올립니다.
어떻게 풀었나
상황메일로 들어오는 문의를 키워드 규칙으로 거르자, 규칙을 느슨하게 하면 가짜 후보가 쏟아지고 조이면 구매 표현이 없는 진짜 문의를 놓쳤습니다.
설계규칙으로 후보를 넓게 모은 뒤 AI가 «진짜 문의인가»를 판정하게 하고, 정답 목록과 먼저 대조해 본 뒤 붙였습니다. 담당자가 비었거나 응답이 없는 건은 알림으로 다시 올라오게 했습니다.
결과규칙만으로는 두 가지를 함께 잡을 수 없다는 것을 한 달 치 실제 메일로 확인하고, 판정을 AI에 맡기는 구조로 바꿨습니다.
흐름도 규칙으로 넓게 모으고 AI가 가려내는 깔때기 작동 예시 화면(가상 데이터): 광고 3건 대조표. 디스플레이 광고 한 줄이 광고 화면에는 전환 없음인데 문의 기록에는 문의 있음 — 클릭 식별값으로 찾음
HB-05 · 광고 데이터
광고 숫자와 실제 문의가 맞지 않았다
광고 화면이 놓친 문의까지 찾아, 어떤 광고·어떤 글이 문의를 만드는지 봅니다.
어떻게 풀었나
상황광고 화면의 전환 숫자와 실제 문의 기록이 맞지 않아, 어떤 광고와 어떤 글이 문의로 이어지는지 알 수 없었습니다.
설계방문 분석 도구, 광고 데이터, 문의 폼 기록을 함께 내려받아 세 곳을 맞춰 봤습니다. 분석 도구의 전환 기록은 중복되고 연락처가 없어 문의 수는 폼 기록을 기준으로 삼고, 광고와 문의는 광고 클릭 식별값으로 이었습니다.
결과조회수가 높은 글과 문의로 이어지는 글이 다르고, 광고 화면이 실제 기여를 절반쯤만 잡고 있었다는 것을 확인했습니다.
흐름도 세 곳의 데이터를 맞춰 광고와 실제 문의를 이은 구조 작동 예시 화면(가상 데이터): 같은 질문 두 개를 AI 서비스 A·B·C에 던진 주간 비교표. 한 질문에 출처까지·언급만·없음이 나란히 — 서비스마다 다름
HB-02 · AI 검색 노출
AI 답변에 우리 브랜드가 나오는지 잴 방법이 없었다
AI 서비스마다 우리 브랜드가 어떻게 나오는지, 매주 한 표로 봅니다.
어떻게 풀었나
상황사람들이 검색 대신 AI에게 묻기 시작했지만, 그 답에 브랜드가 나오는지 잴 도구가 마땅치 않았습니다. 기존 검색 점검 도구로는 한국어 AI 답변을 잴 수 없었습니다.
설계같은 질문 묶음을 여러 AI 서비스에 똑같이 던지고, 답변 속 언급과 출처 인용을 단계별로 나눠 주간 보고서로 만들었습니다. 처음에는 API로 모았지만 비용과 개인화 문제 때문에 브라우저 화면에서 모으는 방식으로 바꿨습니다.
결과AI 서비스마다 브랜드가 드러나는 방식이 다르다는 것을 한 표에서 비교할 수 있게 됐고, 사람 손 없이 매주 도는 것까지 확인했습니다.
흐름도 같은 질문을 여러 AI에 던져 한 표로 비교하는 구조 작동 예시 화면(가상 데이터): 월요일 아침 점검 봇 메시지. 점검 5건 중 3건은 AI가 이미 고쳤고 2건만 사람 확인 요청
HB-04 · 검색 최적화
매주 쌓이는 점검 결과를 아무도 열어 보지 않았다
쌓이기만 하던 점검 결과가 월요일마다 «고칠 목록»으로 옵니다. 쉬운 건 AI가 직접 고칩니다.
어떻게 풀었나
상황점검 도구는 사이트 문제를 쌓아 두지만, 누군가 열어 보고 정리하지 않으면 아무 일도 일어나지 않았습니다.
설계점검 데이터를 API로 매주 모아 알림과 주간 보고 양식으로 잇고, 문제마다 어떻게 고칠지 AI가 정리하게 했습니다. 간단한 항목은 AI가 사이트를 직접 고치게 하고, 판단이 필요한 항목만 사람이 봤습니다.
결과점검 결과가 쌓이기만 하지 않고 매주 수정까지 이어졌습니다.
흐름도 매주 월요일 아침, 점검부터 수정까지 이어지는 흐름 작동 예시 화면(가상 데이터): 작업 기록 4줄. 프로젝트 열기·역할 배정·산출물 검수는 완료, 외부 발송 전 사람 확인은 대기 — 발송·삭제·돈은 사람이 결정
HB-01 · 홈페이지 · AI 업무 시스템
이 사이트도 그 시스템으로 만들었습니다
여러 프로젝트를 AI 에이전트 팀으로 굴리는 개인 업무 시스템
어떻게 풀었나
상황여러 일을 동시에 오가다 보니 작업을 새로 열 때마다 맥락이 끊기고, 자동화가 늘수록 무엇이 어디서 도는지 기억할 수 없었습니다.
설계일을 규칙·자동 실행·역할별 AI 에이전트로 나누고, 프로젝트마다 기록 파일을 두어 새 작업이 그 파일부터 읽고 이어 가게 했습니다. 사람은 외부 발송·삭제·돈이 걸린 지점에서만 결정하고, 결과물은 다른 회사의 AI가 따로 검수합니다.
흐름도 사람은 결정만, 일은 기록 파일을 중심으로
고치는 방식
먼저 지우고, 마지막에 자동화합니다.
- 01
상황 확인
무엇이 언제, 어디서 막히는지 실제 기록으로 봅니다.
- 02
설계
없애도 되는 일을 먼저 지우고, 남은 일만 자동화합니다. 사람은 결정하는 지점에만 둡니다.
- 03
작동 확인
사람 손 없이 도는지 실제로 돌려 본 뒤에 넘겨 드립니다.
하지 않는 일
- 로고·브랜드 디자인
- 앱 개발
- 노출만 노리고 글을 찍어 내는 일
검색과 AI 답변 노출은 잠깐 띄우지 않습니다. 정확한 정보와 오래 읽히는 글로 천천히 쌓습니다.
맡기는 방법
- HB-01홈페이지 리뉴얼진행 순서·비용 보기 →
- HB-02AEO 대행진행 순서·비용 보기 →
- HB-04반복 업무 자동화상담 후 범위 결정 →
- HB-05광고·문의 숫자 대조상담 후 범위 결정 →
- HB-06광고 운영 대행 (운영 자동화·소재 제작 포함)상담 후 범위 결정 →
- HB-07제품 가이드·광고 영상 제작상담 후 범위 결정 →