AI 개발, SEO/GEO, 그리고 더 나은 제품을 만드는 방법에 대한 인사이트를 공유합니다.
이 글은 MVP 외주 개발이 왜 실제 출시 직전에서 멈추는지 설명하고, 출시까지 이어진 팀들이 공통적으로 적용한 선택 기준을 정리합니다. 범위 설정, 기획-디자인-개발의 연결, 프로덕션 수준의 품질, 출시 후 개선과 검색 노출, 의사결정 중심 커뮤니케이션이 핵심 기준으로 제시됩니다.
Soha AI의 기획, 제품 디자인, 프론트엔드 개발, 그리고 SEO/GEO 전략까지 end-to-end로 수행해 AI 검색 시대에 맞는 브랜드 가시성 추적 플랫폼을 두 달 만에 출시한 과정을 소개합니다.
수십 명의 AI 에이전트와 시니어 개발자 한 명이 만드는 개발 프로세스가 기존 에이전시 팀과 어떻게 다른지, 비용과 품질 측면에서 비교합니다.
비개발자가 AI로 만든 코드가 왜 실제 서비스에서 문제를 일으키는지, 그리고 엔지니어링 전문성이 왜 여전히 중요한지 분석합니다.
전통적인 SEO와 새롭게 부상하는 GEO(생성형 엔진 최적화)의 차이점, 그리고 두 가지를 동시에 공략하는 전략을 소개합니다.
피드, 탐색, 랭킹, 마크다운 에디터, RSS, 통계 기능을 갖춘 until 블로그 플랫폼을 제품 경험과 콘텐츠 발견 구조 중심으로 설계한 과정을 소개합니다.
인증, 결제, 대시보드, API까지 — AI 에이전트 팀이 SaaS 제품을 어떻게 엔드투엔드로 만들어내는지 실제 프로세스를 공개합니다.
페이지 속도, Core Web Vitals, 결제 UX 최적화 등 기술적 관점에서 커머스 전환율을 극적으로 개선한 사례를 공유합니다.
초기에 저렴하게 만든 코드가 장기적으로 얼마나 큰 비용을 발생시키는지, 그리고 처음부터 제대로 만드는 것이 왜 중요한지 이야기합니다.