AI와의 '채팅'은 그만하세요. 엔지니어링 시작: Google의 PASEC 프레임워크

TL;DR: 대부분의 사람들은 AI를 대화처럼 취급하기 때문에 어려움을 겪습니다. AI는 대화가 아니라 시스템 입니다. 구글은 최근 모호한 요청을 정확한 지침으로 변환하는 PASEC 프롬프트 프레임워크를 강조했습니다. 이 프레임워크를 분석해 보면 시스템적 디자인 과 동일하다는 것을 알 수 있습니다. 프롬프트는 이제 더 이상 예술이 아니라 요구 사항 엔지니어...

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2025. 12. 31.

James Huang

"클릭-옵스"의 종말: 클로드 4.5 오푸스가 n8n 코스 산업을 죽인 이유

TL;DR: n8n(워크플로우 자동화)을 가르치는 강좌 시장이 곧 붕괴될 것 같습니다. 최근에 복잡한 워크플로우 생성에 대해 Claude 4.5 Opus 를 테스트했는데 결과는 놀라울 정도로 좋았습니다. 단순히 제 작업을 복제하는 것이 아니라 리팩토링까지 해줬어요. 제가 수작업으로 40개의 노드를 구축하는 데 밤잠을 설쳐야 했던 복잡한 SEO 워크플로우를 ...

LLM SEO Large Language Model Large Language Models Llama Mercury Technology Solutions SEO Analytics SEO For Growth SEO Optimization SEO Strategies SEO 과제

2025. 12. 28.

James Huang

바이브 코딩은 함정입니다. "코덱스"가 필요합니다

TL;DR: "바이브 코딩"(AI가 소프트웨어를 구축하도록 자연스럽게 안내하는 방법)이 유행하고 있습니다. 하지만 구조가 없으면 필연적으로 '컨텍스트 드리프트'와 스파게티 코드로 이어질 수밖에 없습니다. AI로 엔터프라이즈급 소프트웨어를 구축하려면 엄격한 컨텍스트 아키텍처 가 필요합니다. Mercury에서는 이를 "코덱스 프로토콜"이라고 부르며, 이는 문서...

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2025. 12. 26.

James Huang

"답변 자산"이란 무엇인가요? 개인 권한의 엔진

TL;DR: AI가 생성하는 콘텐츠의 시대에는 단순히 전문성을 주장하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 방어 가능한 경력과 강력한 개인 브랜드를 구축하기 위한 핵심은 부인할 수 없고 검증 가능한 실력을 증명하는 단일 고품질 프로젝트 또는 리소스인 "답변 자산" 을 만드는 것입니다. 고유한 경험을 바탕으로 구축된 이러한 자산은 개인 브랜드를 한순간의 ...

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2025. 11. 18.

James Huang

90%의 착각: '전통적인' SEO 트래픽이 자산이 아닌 부채가 되는 이유

TL;DR: 검색 트래픽의 90%가 '전통적인' Google에서 발생한다는 것은 권위가 구축되는 방식의 근본적이고 돌이킬 수 없는 변화를 간과하는 허영심에 찬 지표입니다. 현재의 볼륨을 미래의 생존 가능성으로 착각하고 있는 것입니다. 현실은 다음과 같습니다. 1) Google의 핵심 알고리즘은 '이미' 인공지능입니다. 2) AI 오버뷰가 1위 순위의 가치를...

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2025. 11. 10.

James Huang

AI 권위 변화: 가시성에서 인용으로 - LLM 지배를 위한 청사진

TL;DR: 검색의 세계가 근본적으로 바뀌었습니다. 사용자들은 기존의 파란색 링크를 우회하여 확실한 답을 얻기 위해 대화형 AI로 눈을 돌리고 있습니다. 이러한 새로운 환경에서는 단순한 가시성은 더 이상 유효하지 않으며, '정답의 원천'이 되는 것이 전략적으로 필수적입니다. 이 가이드에서는 Mercury의 마스터 프레임워크인 현대 SEO의 4대 기둥 과 특...

LLM LLM SEO Large Language Model Large Language Models Mercury's Context Injection Framework™ SEO Optimization SEO Strategies SEO 과제 SEvO SLA Commitment

2025. 11. 1.

James Huang

검증 가능한 '신뢰 계층'을 구축하고 AI의 주요 소스가 되는 방법

TL;DR: 새로운 '답변 엔진' 시대에는 클릭이 아니라 인용으로 성공 여부를 측정합니다. AI의 주요 소스가 되려면 브랜드는 깊고 검증 가능한 "신뢰 계층"을 구축해야 합니다 이는 구식 링크 구축이 아니라 세 가지 기둥을 기반으로 하는 총체적인 전략입니다: 공신력 있는 공동 인용 , 인간 중심의 커뮤니티 검증 , 생태계 전반의 데이터 통일성 . 당사의 S...

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2025. 10. 24.

James Huang

한 줄 쿠데타: 구글이 AI 해자를 구축하여 SEO의 '장기적 환상'을 끝낸 방법

TL;DR: Google이 최근 "num=100" URL 매개변수를 제거한 것은 단순한 기술 업데이트가 아니라 계산된 전략적 쿠데타였습니다. 이 한 번의 조치로 Google은 세 가지 중요한 목표를 달성했습니다: 1) AI 경쟁업체(예: ChatGPT 및 Claude)의 데이터 스크래핑 비용을 대폭 인상하여 막강한 AI 해자를 강화했습니다. 2) SEO 업...

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2025. 10. 22.

James Huang

AI 메모리의 미래: 긴 맥락과 글로벌 혁신 격차에 대한 딥시크의 비전적 접근 방식

TL;DR: AI의 확장 법칙이 한계에 부딪히면서 무차별 연산이 아닌 아키텍처 혁신이 발전을 정의하는 시대가 열리고 있습니다. 문맥의 '시각적 압축'을 지원하는 딥시크의 최근 딥시크-OCR은 획기적인 변화를 나타냅니다. 긴 텍스트 대화를 "사진 같은" 메모리 조각으로 변환함으로써, 딥시크는 AI의 중요한 긴 맥락 문제를 해결하고 컴퓨팅을 최적화하는 동시에 ...

AI AI arms race AI 아키텍처(기술) Ai Optimization Engine Ai Transformation LLM Large Language Model Large Language Models SEO Optimization SEO Strategies

2025. 10. 21.

James Huang

P.R.I.S.M. 프레임워크: AI 검색에서 기본 추천이 되는 방법

TL;DR: AI 답변은 마케팅 퍼널을 압축합니다. 이 새로운 현실에서 귀하는 명명된 추천을 받거나 보이지 않는 존재가 됩니다. LLM SEO의 새로운 게임은 순위가 아니라 공학적 신뢰에 관한 것입니다. 핵심은 강력한 P.R.I.S.M. 프레임워크 , 즉 존재, 검색, 신원, 실체 및 유지에 중점을 둔 5계층 전략을 구축하여 AI 모델을 위한 기본 소스가 ...

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2025. 10. 17.

James Huang

T.R.U.S.T. 프레임워크: 인공지능 시대의 새로운 랭킹 신호

TL;DR: 백링크는 잊어버리세요. CTR은 잊어버리세요. 기존의 순위 신호는 더 이상 유효하지 않습니다. 새로운 AI 검색의 시대에서 승리하려면 대규모 언어 모델(LLM)로 신뢰를 구축해야 합니다. 핵심은 T.R.U.S.T. 프레임워크 로, 투명성, R 고급성, U 균일성, S 구조 및 T 트랙션을 중심으로 하는 새로운 시그널 세트입니다. 순위를 매기지 ...

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2025. 10. 7.

James Huang

키워드를 넘어서: AI 검색 시대의 권위 구축을 위한 머큐리 청사진

TL;DR: AI 시대에서 승리하려면 새로운 청사진이 필요합니다. 전략 는 마스터 프레임워크인 '현대 SEO의 4가지 기둥'을 기반으로 구축되었으며, 이는 독점적인 F.I.N.D.S. 운영 방법론을 통해 실행됩니다. 그런 다음 콘텐츠 제작부터 기업 거버넌스에 이르기까지 특정 과제를 해결하기 위해 I.D.E.A.S. , A.C.I.D., P.A.C.E.D. ...

GAIO LLM LLM SEO Large Language Model Large Language Models Large Language Models Ai SEO SEO Strategies SEO 과제 SEvO

2025. 10. 7.

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