데이터를 넘어, 실행하는 AI 엔진과 에이전트
24년간 축적한 데이터를 기반으로, 현재는 AI 에이전트가 상담과 콘텐츠 제작, 진단, 운영 업무를 직접 수행합니다.
기업 지식 기반 상담·지원 에이전트
bizspring.ai는 비즈스프링·growthplatform.ai·gmp.ai·bmp.ai·entrench-consulting.com 5개 사이트의 콘텐츠를 하나로 통합해 답하는 대화형 AI 상담 홈입니다. 상담사 8종이 질문에 맞는 근거 문서를 함께 제시합니다.
사람이 채팅으로 묻는 화면과, 검색엔진·AI가 그대로 읽는 서버렌더 지식센터가 한 쌍으로 움직입니다. 비즈스프링이 파는 GEO 방법론을 비즈스프링 사이트에 먼저 적용한 사례이기도 합니다.
업무자동화 AX: 데이터 전처리와 에이전트 연동(MCP/API)
비즈스프링은 광고·전환·GEO 데이터를 정리해 Claude, ChatGPT 같은 외부 AI 에이전트가 직접 질의하고 활용할 수 있는 형태로 개방합니다. BizSpring DaaS는 그 데이터를 상품 단위로 이용할 수 있게 만든 서비스입니다.
사내에서도 같은 방식을 씁니다. 이 페이지의 기획 자료 역시 상품 카탈로그와 프로젝트 데이터를 에이전트가 직접 조회하는 자체 MCP로 조사했습니다.
에이전트에도 등급이 있습니다. 데이터를 조회하는 수준, 이상 징후를 진단하고 대안을 추천하는 수준, 그리고 사람의 승인을 받은 뒤 매체에 직접 실행하는 수준으로, 자동화 범위를 이 3단계로 나눠 안전하게 넓혀갑니다.
소재·콘텐츠 생성 에이전트: 광고소재, 상품상세, 숏폼영상
광고 소재는 배너·SNS 카피와 이미지를 자동 생성하는 AMP™ 내 AI 소재 자동생성으로, 쇼핑몰 상품 콘텐츠는 커머스 스튜디오로 만듭니다.
커머스 스튜디오는 상품 사진 한 장으로 연출컷, 상세페이지, 판매 문구는 물론 9:16 세로 규격의 짧은 홍보 영상까지 만들어 줍니다. 영상은 상품 소개형·사용방법형·신상품 안내형·프로모션형·후기형 5종 템플릿으로 5~20초 분량을 자동 제작하며, 이미 상용화되어 계약 고객에게 제공 중입니다.
GEO 사이트 분석 & SoM(AI 언급도) 평가
GEOcare.ai는 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity 등 생성형 AI가 브랜드를 얼마나, 어떻게 언급하는지 정기적으로 측정합니다(SoM, Share of Mind). 사이트의 콘텐츠 신뢰도(EEAT)를 진단하고, 구조화 데이터(JSON-LD)를 자동으로 만들어 사이트에 반영합니다.
한 패션 브랜드는 '하객룩·세레모니웨어'처럼 소비자가 실제로 AI에 묻는 질문에서 브랜드가 원산지 중심으로만 설명되는 문제를 안고 있었습니다. 구조화 데이터와 콘텐츠를 보강한 뒤, 엔진마다 반응 속도가 다르다는 것을 3개월간 정기 측정으로 직접 확인하며 대응했습니다.
AI 자동화 대시보드 & 백엔드 데이터 엔지니어링
mDP(미디어데이터플랫폼)는 GA4의 원본 이벤트 데이터를 BigQuery 데이터마트로 자동 변환하고, 5종의 기여분석 모델과 AI 인사이트를 더해 BizSpring Lift™ 대시보드로 제공합니다. GA4 SaaS·SmartDash.ai는 각각 GA4 데이터, 다수 광고주를 관리하는 에이전시를 위한 대시보드로 이어집니다.
한 뷰티·생활용품 그룹사는 자사몰 4곳의 광고 데이터와 판매 데이터가 따로 흩어져 있었습니다. 광고 매체 데이터와 자사몰 판매 데이터를 하나의 대시보드로 통합하고, 매일 오전 핵심 성과를 Slack으로 자동 전달하는 리포팅 체계를 구축했습니다.
이전부터 쌓아온 데이터 처리 기술
고객 세분화를 위한 군집화, 이탈·전환 예측, 한국어 자연어 처리, 콘텐츠 추천 같은 머신러닝 기반 엔진은 비즈스프링이 오래전부터 운영해 온 기술입니다. 지금은 이 기술들이 독립된 기능이 아니라 mDP의 오디언스 분석과 AI 에이전트의 추천·인사이트 엔진 안으로 흡수되어 계속 쓰이고 있습니다.
그 경험으로 뉴스 서비스의 맞춤형 콘텐츠 추천, 광고 성과 예측 및 자동 알람, 이탈 예측 모델링 등 다양한 실적을 쌓아왔습니다. 아래 사례에서 확인할 수 있습니다.
관련 사례 및 연구
비즈스프링 블로그에 올라온 관련 사례와 기술 자료입니다.
