일 잘하는 마케터가 하는 일을,
시스템이 매일 합니다
hub.bmp.ai는 거창한 AI 이론이 아니라, 좋은 마케터의 하루를 그대로 옮긴 시스템입니다. 시장을 듣고, 할 일을 찾아내고, 콘텐츠를 만들고, 내보내고, 결과를 확인합니다. 이 페이지에서 그 과정을 순서대로 보여드립니다.
먼저, 듣습니다 — 다섯 가지 신호
브랜드가 어떤 상황인지 알려주는 신호는 이미 사방에 있습니다. hub.bmp.ai는 이 다섯 가지를 매일 자동으로 수집합니다.
AI·검색 진단
GEOcareChatGPT·Gemini 같은 AI가 우리 브랜드를 언급하는지, 경쟁사만 인용하는지 매일 확인합니다.
웹사이트 로그
로거™·GA4방문자가 어디서 와서, 무엇을 보고, 어디서 이탈하는지. 25년째 다뤄온 우리의 본업입니다.
유입·내부 검색어
고객이 검색창에 적는 단어는 고객의 언어 그 자체입니다. 사이트 안 검색창까지 포함해서요.
경쟁사 메시지
경쟁사 메인 페이지의 캐치프레이즈가 바뀌면, 시장의 싸움터가 바뀐 것입니다. 자동으로 감지합니다.
검색어 트렌드
Market Signal시장 전체에서 떠오르는 키워드와 계절 신호를 모니터링합니다.
다섯 신호 → 한 테이블 → 세 가지 산출
다섯 신호가 실제 시나리오에서 어떻게 겹쳐 읽히는지는 ‘우리가 일하는 방식’에서 가상 시나리오로 설명합니다.
예전엔 왜 힘들었고, 왜 이제 가능한가
정성 데이터는 사람이 읽어야 했습니다
경쟁사 홈페이지의 문구, 고객 리뷰의 뉘앙스, 검색어 뒤에 숨은 질문 — 이런 ‘맥락’은 숫자로 떨어지지 않아서, 결국 사람이 하나하나 읽고 해석해야 했습니다. 시간과 비용이 많이 들었고, 그래서 대부분의 회사는 트래픽·전환율 같은 정량 리포트에서 멈췄습니다. 리포트는 쌓이는데, ‘그래서 다음에 뭘 만들지’는 여전히 회의실의 감에 맡겨졌습니다.
AI가 맥락을 읽습니다
이제 AI는 경쟁사 메인 카피가 어떤 고객을 노리는지, 리뷰에 반복되는 불만이 무엇인지, ‘당뇨 간식’이라는 검색어 뒤에 어떤 걱정이 있는지를 읽어냅니다. 정성 데이터가 정량 데이터와 같은 테이블 위에 올라온 것입니다. 다섯 신호를 종합해 ‘지금 무엇을 만들어야 하는지’까지 도출하는 일이, 사람 팀 없이도 매일 돌아갑니다.
분석이 어려웠던 게 아닙니다. 읽을 게 너무 많았을 뿐입니다. 이제 읽는 일은 AI가 합니다.
그리고 이것을 프레임워크로 정리해, B-TCR이라고 이름 붙였습니다
AI가 어떤 브랜드를 인용할지 고를 때 보는 기준은 세 가지로 정리됩니다. 저희가 만든 어려운 이론이 아니라, AI 검색의 작동을 관찰해 정리한 상식에 가깝습니다.
이 브랜드 말을 믿어도 되는가 — 출처·전문성·일관된 정보
질문의 상황에 맞는 답인가 — 고객의 언어로 쓰인 콘텐츠
AI가 인용하기 좋은 형태인가 — 구조화된 데이터·명확한 문장
B-TCR은 광고의 Quality Score처럼, 점수로 진단하고 점수를 올리는 방식으로 운영됩니다. 홈의 프레임워크 소개에서 세 축의 점수 구조를 볼 수 있습니다.
이 기준 위에서, 다섯 단계가 반복됩니다
진단·분석
다섯 신호를 모아 지금 브랜드의 위치를 점수로 확인
전략·지침
격차와 기회에서 '이번 주 할 일'을 도출
콘텐츠 제작
블로그·위키·SNS·영상·광고 소재를 AI가 초안 생성, 사람이 검수
배포·송출
채널별 발행 + AI가 읽는 구조화 데이터(JSON-LD) 송출
성과 증명
인용 변화 → 유입 → 전환 → 매출, 증분 기여까지
전부 자동이라고 말하지 않겠습니다. 판단과 승인은 사람의 일로 남겨두는 것이 저희 설계 원칙입니다.