Jianrun Tech · 크로스보더 이커머스를 위한 AI 도입, 전 과정을 빠짐없이

어느 단계에서 막혀 있습니까

크로스보더 이커머스는 하나의 일이 아니라 아홉 가지 일이 이어진 사슬입니다. 모든 단계에 AI로 일을 가볍게 만든 사람이 있고, 도구를 사 놓고 쓰지 않은 사람도 있습니다. 아래는 저희가 납품할 수 있는 범위입니다. 아홉 단계는 각각 따로 발주하고 따로 검수할 수 있습니다. 발표 자료의 아홉 장이 아닙니다. 아홉 개를 다 할 필요는 없습니다. 가장 아픈 곳부터.

상품 리서치 플랫폼을 뒤지며 트렌드를 찾다 보면 오전이 다 간다

현재신상품 담당자는 매일 오전 베스트셀러를 훑고, 경쟁사를 보고, 데이터를 뽑고, 공급업체와 연락합니다. 결정은 감과 흩어진 스크린샷에 기대고 있어서, 담당자가 바뀌면 그 판단이 통째로 사라집니다.

AI로'플랫폼 훑기'를 시스템에 맡깁니다. 카테고리 베스트셀러와 트렌드를 정기 수집하고, 핵심 SKU의 가격과 상품 페이지 변동을 모니터링하며, 귀사의 공급망 조건을 반영한 후보 보고서를 냅니다. 시스템이 알아서 돌고, 이상이 있을 때만 사람에게 넘깁니다. 사람은 '화면 조작'에서 '공급업체 협상'으로 옮겨 갑니다.

직무 실습 과정 · 상품 리서치 모듈
맞춤 워크플로 · 일일 상품 리포트
모의 훈련 · 지정 시장에서 전 과정 수행

상품 페이지와 다국어 다섯 개 스토어의 문안, 번역만 하고 아무도 관리하지 않는다

현재상품 페이지는 스토어마다 다시 쓰고, 외주나 기계 번역 그대로 올리며, 키워드는 사이트마다 따로, 제목 수정은 관리자 페이지에서 하나씩. 고쳐도 나아졌는지 알 수 없습니다.

AI로먼저 사람의 노하우를 기계가 이해하는 업무 필드(카테고리, 셀링 포인트, 타깃 시장, 프로모션, 콘텐츠 방향)로 쪼개고, 프롬프트·템플릿·검증 단계를 파이프라인으로 잇습니다. 인기 검색어와 기존 제목을 자동 대조해 빠진 키워드를 찾아냅니다. 이것은 공정 개조입니다. 일괄 처리하고 되돌리고 비교할 수 있는 산출물이 됩니다.

직무 실습 과정 · 상품 페이지 모듈
워크숍 · 상품 페이지 전면 개편
맞춤 워크플로 · 다국어 일괄 리라이팅

비주얼과 크리에이티브 디자인 일정을 기다리느라 연출 이미지 한 장에 사흘

현재상품 이미지는 외주나 디자인 대기열에 달려 있습니다. 신상품 하나에 누끼, 연출, 사이즈, A+ 모듈이 필요하고 각각 몇 번씩 오가며, 성수기에는 소재가 늘 부족합니다.

AI로'어떤 이미지 생성 모델을 고를까'에서 멈추지 마세요. 생성을 기존 상품·소재 흐름에 붙여서, 만든 이미지가 개인 PC가 아니라 회사 소재 자산으로 쌓이게 합니다. 일관성을 검수 기준에 명시합니다: 인물, 의상, 장면 세 가지 일관성에 재현도와 상업적 사용 가능 여부까지 하나도 양보하지 않습니다. 용도별로 허용 오차를 나눠, 수명이 짧은 피드 광고는 느슨하게, 상세 페이지는 엄격하게.

직무 실습 과정 · AI 이미지 생성 모듈
워크숍 · 소재 공장 구축
맞춤 구축 · 콘텐츠 공장

광고 집행 예산이 어디서 새는지 모르고, 입찰가 조정은 관리 화면을 지켜보는 게 전부

현재광고는 사람이 지켜보며 운영합니다. 리포트를 보고, 성과 나쁜 광고 그룹을 멈추고, 좋은 것에 예산을 더하고, 입찰가를 바꿉니다. 매일 두세 시간, 밤과 주말에는 끊깁니다.

AI로'지켜보기'를 규칙과 알림으로 바꿉니다. 성과가 나쁘면 자동 중지하거나 담당자에게 넘기고, 좋으면 자동으로 예산을 더하며, 순위가 움직이면 입찰가를 조정하고, 일일 광고 리포트는 자동으로 나옵니다. 그다음은 단계 간 연동입니다. 특정 SKU 재고가 일정 수준 아래로 떨어지면 시스템이 그 광고를 줄이거나 멈춥니다. 재고가 거꾸로 광고 결정에 영향을 주기 시작합니다.

직무 실습 과정 · 광고 모듈
맞춤 워크플로 · 광고 모니터링과 최적화
연간 자문 · 전략 리뷰

고객 응대와 고객 경험 다국어 고객 응대, 부정 리뷰는 올라온 뒤에야 안다

현재고객 응대는 시간대별 교대로, 비영어 스토어는 기계 번역으로 버티고, 부정 리뷰와 반품은 사람이 번역하며, 피드백이 상품 기획과 소싱까지 가는 데 한참 걸립니다.

AI로'챗봇'을 만들지 않고 계층 시스템을 만듭니다. 업무 프로세스 계층이 경로를 고정하고(언어 감지 → 문의 → 핵심 정보 수집 → 케이스 카드 작성 → 담당자 인계), 모델이 마음대로 행동하지 못하게 합니다. 모델은 정보 추출, 언어 일관성, 맥락 복구, 예외 처리만 맡습니다. 그다음 언어별로 전환율을 쪼갭니다. 흔히 트래픽이 가장 많은 시장의 리드 효율이 가장 낮은데, 이 층위가 보이지 않으면 예산 배분이 계속 어긋납니다.

직무 실습 과정 · 고객 응대 모듈
맞춤 워크플로 · 부정 리뷰 원인 분석 피드백
표준 교육 · 전 직원 AI 기초

공급망과 물류 재입고는 경험에 의존, 과잉 재고와 품절이 번갈아 온다

현재재입고는 과거 판매량과 경험으로 정합니다. 성수기 전에 쌓아 두고 안 팔리면 처분. 물류 옵션과 관세는 사람이 계산하고, 통관 서류는 반복해서 보완합니다.

AI로재고 알고리즘을 새로 만들지 않습니다.귀사의 재입고 로직은 그대로 두고, 시스템이 그 규칙대로 보충할 SKU와 주기, 수량을 계산합니다. 사람은 '계산하는 사람'에서 '승인하는 사람'이 됩니다. 물류 서류와 사진은 먼저 인식과 자동 입력을 거치고 사람은 최종 확인만 합니다. 사람이 확인하는 단계는 없애지 않습니다.

직무 실습 과정 · 공급망 모듈
맞춤 워크플로 · 재입고 제안
워크숍 · 서류와 컴플라이언스 템플릿

콘텐츠 마케팅 TikTok을 해야 하는 건 알지만, 할 사람이 없다

현재숏폼, 인플루언서, 자사몰 콘텐츠를 해야 한다는 건 다 알지만, 실제로는 대표가 재촉할 때 한 번에 몰아서 만들 뿐입니다. 안정적인 생산력도, 쌓이는 자산도 없습니다.

AI로콘텐츠를 영감이 아니라 생산 라인으로 다룹니다. 상품 셀링 포인트와 인플루언서 콘텐츠 속성으로 1차 선별해 BD에게 더 정확한 명단을 주고, '인플루언서 특성 + 상품 셀링 포인트 + 히트 사례'를 조합해 선택할 수 있는 촬영 대본 몇 개를 인플루언서에게 줍니다. 인플루언서에게도 이로운 일이지, 저희 효율만 챙기자는 게 아닙니다. 진행 독촉은 시스템이 맡습니다. 샘플을 못 받은 사람, 마감이 가까운 사람에게 먼저 자동 알림을 보내고, 움직임이 없으면 담당자에게 넘깁니다.

직무 실습 과정 · 콘텐츠 모듈
해외 고객 확보 시나리오 패키지 · 월간 산출
맞춤 구축 · 콘텐츠 공장

AI 검색 가시성 해외 바이어는 이미 AI로 공급업체를 찾는다. 귀사는 그 답변 안에 있는가

현재홈페이지와 자사몰은 전통적인 SEO 방식으로 만들어져 있습니다. AI 검색에서 인용되는지는 아무도 보지 않고, 보는 방법도 모릅니다. 전통적인 SEO 방식은 이 새로운 규칙 앞에서 거의 무력합니다.

AI로먼저 접근 권한 지도를 그립니다. 크롤러의 논리대로 접근 규칙을 다시 돌려 누가 들어오고 누가 막히는지 봅니다(AI 크롤러는 세 종류입니다. 답변에 쓰는 것, 생태계를 유지하는 것, 학습 데이터만 가져가는 것. 통과시켜야 할 것까지 함께 막으면 안 됩니다). 그다음 0~100 기준값을 다시 측정하고, '발견될 수 있는가'라는 층위부터 고쳐서 한 달 뒤 항목별 점수 차이를 냅니다. 채점 기준은 GitHub에 공개돼 있고, 스크립트는 의존성 없이 명령어 한 줄로 돌아가니 저희가 매긴 점수를 직접 검증할 수 있습니다.

지표이 채점 기준의 이름은 geo-score입니다. 무엇을 재는지, 왜 세 개의 게이트가 점수 상한을 만드는지, 유명 사이트 314곳의 실측 결과가 그 페이지에 다 있습니다. 기준은 공개돼 있고, 저희가 매긴 모든 점수는 검증할 수 있습니다.

AEO 진단 · AIV 기준값과 30일 목록
AEO 부트캠프 · 2일
AEO 구축 시스템 · 전 과정 동반 지원

조직과 업무 프로세스 도구를 샀는데 아무도 안 쓰고, 써도 남는 게 없다

현재도구는 잔뜩 샀는데 쓸 줄 아는 사람은 몇 명뿐. 만들어 놓은 프롬프트와 프로세스는 개인 PC에 있어서 사람이 나가면 사라집니다. 대표는 계속 투자해야 할지 판단이 서지 않습니다.

AI로먼저 프로세스를 정리하고, 그다음 에이전트를 만듭니다.순서가 바뀌면 새 도구를 낡은 프로세스에 끼워 넣는 것일 뿐입니다. 먼저 기초 교육으로 인식을 맞추고, 실무자가 이 일이 실제로 어떻게 돌아가는지, 예외는 어디에 있는지, 언제 사람이 판단해야 하는지 설명하게 합니다. 이걸 끌어내지 못하면 위에 무엇을 세워도 빈 껍데기입니다. 그 뒤에야 프롬프트, 과제 카드, 테스트 세트가 지식 베이스에 들어가고, 검수는 현장의 분위기가 아니라 테스트 세트로 합니다.

경영진 이해 과정 · 반나절
직무별 실습 교육 · 하루
연간 자문 · 외부 AI 책임자

어느 단계부터? 세 가지 기준, 둘 이상이면 착수

모든 단계에 AI를 먼저 넣을 가치가 있는 건 아닙니다. 지금 해야 할지는 세 가지로 판단합니다.

빈도가 충분한가: 일주일에 다섯 번 이상. 일 년에 두 번 하는 일은 자동화해도 수지가 맞지 않습니다.
입력을 구조화할 수 있는가: 정해진 표, 이미지, 파일 형식이 있는가. 입력이 전적으로 사람의 즉석 판단에 달려 있으면 AI가 받아낼 수 없습니다.
결과를 객관적으로 평가할 수 있는가: 옳고 그름의 기준이 있어 테스트 세트로 쓸 수 있는가. '느낌상 괜찮다'로만 검수할 수 있다면, 해 놓고도 효과가 있었는지 말할 수 없습니다.

적용법셋 다 해당되면 바로 진행. 둘이면 사람이 확인하는 지점을 끼워 넣어 설계. 하나 이하면 대표가 지목했더라도 일단 미룹니다. 진단 과정에서 9개 단계를 이 기준으로 함께 걸러 드립니다.

9개를 다 사야 하나요

아닙니다. 대부분 한두 단계로 시작해 돌아가면 넓힙니다. '매일 아프고 측정 가능한' 단계부터 시작하시기를 권합니다. 그게 돌아가면 팀이 알아서 다음 단계를 물어옵니다.

첫 프로젝트로 권하지 않는 것: 구매와 생산 계획. 마찰이 외부(공급업체)나 규제에 있어 바꾸기 어렵고, 생산 계획은 설비, 공정, 재고, 납기, 책임까지 얽혀 위험이 큽니다. 첫 프로젝트로는 맞지 않습니다.

AI 검색에서 먼저 발견되기

9개 단계 중 하나를 따로 떼어 깊이 다룹니다. 해외 바이어는 점점 더 AI에게 '이걸 누가 만들 수 있나'를 묻습니다. 저희 AEO(답변 엔진 최적화, GEO라고도 부릅니다) 방법론은 AI 가시성을 AIV 점수라는 하나의 숫자로 바꾸고, 그 숫자를 끌어올립니다. 채점 기준은 공개돼 있어, 저희가 어떻게 점수를 매겼는지 누구나 검증할 수 있습니다.

이 채점 기준의 이름은 geo-score이고 MIT 라이선스입니다. 무엇을 재는지, 왜 세 개의 게이트가 점수 상한을 만드는지, 유명 사이트 314곳의 실측 결과가 그 페이지에 있습니다. 기준은 공개돼 있고, 저희가 매긴 모든 점수는 검증할 수 있습니다.

지표가 어떻게 채점하는지 보기 314곳 공개 순위표

AIV의 다섯 축

AIV 가중치 구성 JR-AIV / 02

다섯 가중치의 합은 100점입니다. 인용 가능한 콘텐츠 하나가 35점으로 나머지 넷의 합에 가깝습니다. 페이지가 있느냐보다 AI가 귀사를 인용하려 하느냐가 더 중요합니다.

실측: 사이트 안쪽만 4주 손봤더니 AI 엔진이 연간 유입 1위가 되다

실측 기록 · 창업자 자체 제품 · 2026년 1–9월 JR-LOG / 01

지표	측정값	비교	기준
연간 방문자 중 AI 엔진 비중	43%	자연 검색 20%	PostHog 채널 분류, 2.83만 방문자
AI 엔진 유입 방문자	12,238	검색 5,597	검색의 2.2배
단일 유입 도메인 chatgpt.com	3,809	google.com 3,671	Google보다 많음
핵심 페이지 · 단 한 페이지	11,207	홈페이지 10,277	사이트 내 1위
소셜·영상 · 연간	40	—	광고비 0
AIV 점수 · 공개 루브릭 v1.1	81	314개 사이트 중앙값 56	2026-09-16 재측정

참고창업자가 직접 개발한 제품의 연간 데이터이며 고객 사례가 아닙니다. 방문자 기준이지 가입 기준이 아니며, 직접 유입 38%는 출처가 확인되지 않아 성장 전부를 AEO 성과로 보지 않습니다. AI 엔진이 인용할지는 경쟁과 질문 의도에 달려 있어 외부 진단으로는 알 수 없습니다. 저희는 측정 가능한 준비도를 약속할 뿐, 트래픽은 약속하지 않습니다.

제품 라인업

출발점 일회성 역량 구축

1
AEO 진단
- AIV 기준값 보고서
- 해외 경쟁사와의 격차
- 30일 실행 목록
118만 원부터
2
AEO 부트캠프 · 대표 과정
- 교육생 사이트에서 실제 산출
- AIV 실측 상승
- 모니터링 대시보드
579만 원부터 / 2일

월간 동반 지원 지속 성장

3
해외 고객 확보 시나리오 패키지
- 자사몰 AEO
- 전환으로 이어지는 AI 고객 응대
- 콘텐츠 공장
138만 원부터 / 월
4
AEO 구축 시스템 · 분기 단위
- 시나리오 패키지 전체 기능 포함
- 전 과정 동반 지원
- AIV 대시보드 구독
780만 원부터 / 3개월

진단 비용은 동반 지원 첫 달 요금에서 차감됩니다. 시나리오 패키지는 패키지 단위로 추가·재구매할 수 있고, 구축 시스템은 패키지 전체 기능과 AIV 대시보드 구독을 포함합니다. 가격은 위안화 기준을 현재 환율로 환산해 반올림한 금액입니다. 연간 계약은 귀사의 단계와 규모에 맞춰 설계하며, 별도로 견적합니다.

크로스보더 이커머스와 하드테크, 두 가지 전략

해외 고객이 귀사를 찾아오는 경로가 다르면, 파는 방식과 하는 말도 달라야 합니다. 해외 진출 유형에 따라 시나리오 패키지와 납품 기준을 맞춥니다.

크로스보더 이커머스 · 브랜드 고객 확보. 문제: 자사몰과 상품 페이지가 AI 검색에서 존재감이 없고 다국어 커버리지가 부족. 방안: 자사몰 AEO + 전환으로 이어지는 AI 고객 응대 + 콘텐츠 공장 + 해외 인플루언서 소재.
하드테크 · 문의 확보. 문제: 기술 콘텐츠가 AI에 전문적인 언어로 인용되지 않고 문의 경로가 하나뿐. 방안: 기술 콘텐츠 AEO + ABM 타깃 고객 + 문의 전환 시스템.

공통 추적 지표　이커머스: 트래픽 · 리드 · 전환율 · 반품률　｜　하드테크: 문의 · 파이프라인 · 성사(허수 트래픽은 보지 않음). 검수는 AIV 점수 기준이며, 사업 지표는 추적만 하고 검수 조건으로 삼지 않습니다.

AIV 점수 활용법

크롤링 가능, 이해 가능, 인용 가능한 콘텐츠, 브랜드 신뢰도, 질문 적합도. 이 다섯 가지가 AIV 점수의 평가 차원입니다. 어떤 사이트든 0~100으로 채점하고, 격차를 짚고, 개선안을 낼 수 있습니다. 진단은 바로 이 기준값 보고서를 산출합니다. 채점 기준은 v1.1, 구간 채점 항목 21개이며 오픈소스 저장소는 GitHub, 설명은 geo-score 페이지에 있습니다.

대규모 맞춤 구축2,010만~1억 원 / 프로젝트

해외 고객 확보 시스템 / 하드테크 문의 시스템. 프로젝트별 개별 견적·개별 계약이며 월간 유지보수를 포함합니다.

AI를 매일의 업무에 넣기

기업에 부족한 것은 AI 도구가 아니라 도구를 실제 업무에 넣는 방법입니다. 저희가 가르치는 것은 후자입니다.

다섯 가지 과정

공개 강연 / 세미나무료

여러 기업이 함께 듣는 공개 세션이고, 비용은 없습니다. 저희가 직접 돌려 본 방법만 이야기합니다. 들어 보시고 다음 이야기를 할지 정하시면 됩니다.

경영진 AI 이해 과정 · 반나절178만~319만 원

경영진의 인식을 맞추고, 현장에서 AIV 진단을 실행하며, 귀사의 90일 도입 로드맵과 피해야 할 함정 목록을 산출합니다.

포함　사전 설문 · 현장 3~4시간 · 교육 핸드북과 프롬프트 템플릿 · 교육 후 30일 온라인 질의응답

전 직원 직무별 실습 교육 · 하루319만~600만 원

직무별 맞춤. 모두가 실제 과제를 가지고 들어와, 직접 만든 결과물과 과제 카드 한 장을 가지고 나갑니다.

포함　교육생 인터뷰와 시나리오 정리 · 현장 실습 6~7시간 · 1인 1장 과제 카드 · 시나리오 목록 + 테스트 세트 검수 · 교육 후 30일 질의응답

직무별 워크숍 · 2일620만~1,200만 원

한 직무를 깊이 다듬어 과제 카드 세트와 직무 프롬프트 라이브러리를 만듭니다.

연간 자문 · 외부 AI 책임자2,010만~6,020만 원 / 연

월간 재교육, 새 시나리오 설계, 사내 AI 책임자 양성. 역량을 강사가 아니라 기업 안에 남기기 위한 것입니다.

교육 한 회차의 순환

납품 흐름 / JR-CLS 01

사전 진단시나리오 목록 산출
실습 훈련실제 과제를 가지고 참여
결과물 가져가기1인 1장 과제 카드
교육 후 질의응답30일

재교육 / 연간 자문 · 역량을 기업 안에 남기기

크로스보더 이커머스: SOP로 만들 수 있는 고빈도 시나리오 네 가지

AI 이미지 워크플로: 메인/연출 이미지 일괄 생성, 프롬프트 템플릿 + 컴플라이언스 점검.
상품 자동 등록: 상품 페이지 생성, 다중 플랫폼·다국어 등록, 필드 검증과 일괄 제출.
운영 효율화: 경쟁사 모니터링, 주간 보고, 상품 리서치 요약, 고객 응대 이메일 초안과 어조 템플릿.
광고 모니터링: 집행 데이터 모니터링과 이상 알림, 예산 조정 제안.

네 가지 모두 교육 가능한 SOP와 과제 카드로 만들어 자체 팀이 납품합니다. 외주는 없습니다.

납품 방식

무료 강연부터 연 단위 자문까지 일곱 가지 형태. 이들은 하나의 길로 이어집니다. 대부분의 고객은 공개 강연이나 진단으로 들어와 한 단계를 돌려 본 뒤 다음으로 갈지 결정합니다. 첫 미팅에서 가장 비싼 옵션을 제안하는 일은 없습니다.

공개 강연 / 세미나

비용 없음. 저희가 어떻게 생각하고 어떻게 일하는지 한 번 보시고, 더 이야기할지 결정하시면 됩니다.

무료

진단

9개 단계를 세 가지 기준으로 걸러 기준값 보고서를 냅니다. 어느 단계를 먼저 해야 하는지, 지금 어디가 부족한지, 고치면 어디까지 갈 수 있는지. AEO 라인의 진단은 AIV 점수와 30일 목록을 산출하며, 진단 비용은 이후 동반 지원 첫 달 요금에서 차감됩니다.

118만 원부터

표준 교육

반나절에서 하루. 기존 과정 모듈을 귀사 업종에 맞게 가볍게 바꿉니다. 전 직원의 인식을 맞추거나, 한 직무를 먼저 돌리기에 적합합니다.

178만 원부터

맞춤 교육 · 하루

귀사의 단계와 직무에 맞춰 깊이 설계하고, 귀사의 자료로 연습합니다. 모두가 실제 과제를 가지고 들어와 직접 만든 결과물과 과제 카드 한 장을 가지고 나갑니다.

319만 원부터

직무별 워크숍 · 2일

이틀 동안 팀과 함께 구체적인 일 하나를 끝냅니다. 상품 페이지 전면 개편, 소재 공장 구축, 광고 모니터링 가동 같은 것. 과제 카드 세트와 직무 프롬프트 라이브러리를 만듭니다.

620만 원부터

맞춤 워크플로

교육 뒤, 어떤 단계를 매일 돌아가는 시스템으로 만들 가치가 생기면 구축을 맡습니다. 프로젝트별 개별 견적·개별 계약이며 교육에 묶어 팔지 않습니다.

2,010만~1억 원 / 프로젝트

연간 자문 · 외부 AI 책임자

연 단위 계약으로, 고문 변호사 같은 관계입니다. 시나리오 판단을 계속 이어 가고, 도구 업데이트와 새 단계 도입을 지원하며, 분기마다 한 번 회고와 우선순위 재조정을 합니다.

2,010만~6,020만 원 / 연

가격을 공개하는 이유

크로스보더 셀러는 직접 계산하고 비교합니다. 이 바닥에서는 정보 차이로 돈을 벌 수 없습니다. 그래서 가격을 페이지에 올렸습니다. 같은 옵션은 누구에게나 같은 가격이고, 예산이 빠듯하면 흥정하지 마시고 한 단계 낮은 옵션을 고르시면 됩니다.

따라서검수도 측정 가능해야 합니다. AEO 라인은 AIV 점수의 기준값과 상승폭, 교육 라인은 테스트 세트와 교육 후 30일 시점의 사용률, 결과물 수, 소요 시간 단축. 측정할 수 있는 부분만 약속하며, 트래픽, 문의, 매출은 함께 추적하되 검수 조건에는 넣지 않습니다.

하지 않는 것

운영 대행은 하지 않습니다.계정 육성, 배송, 일상 광고 운영 같은 무거운 납품은 플랫폼 계정이 한 번 정지되면 그 손실은 저희가 감당할 수 없습니다. 이 영역은 건드리지 않습니다.
ROI 기반 수수료는 받지 않습니다.수수료를 받으려면 장부를 감사하고 기여도 기준을 계산해야 하는데, 초기에는 정확히 산출할 수 없습니다. 계약서에 넣으면 양쪽 모두에게 무책임합니다.
인력 대체를 약속하지 않습니다.교육은 효율에 관한 것이지 감원이 아닙니다. 직원을 적으로 돌리면 이 모든 것이 귀사에서 굴러가지 않습니다.

교육 후에 남는 것

일반적인 AI 교육은 어디서나 받을 수 있습니다. 드문 것은 교육이 끝난 뒤에도 기업 안에 남는 것입니다. 저희는 현장에서 계속 쓰이는 산출물 세 가지를 남깁니다.

산출물 샘플

과제 카드1인 1장

경쟁사 가격 모니터링 · 운영 직무

언제　매주 월요일 오전, 주간 보고 전
입력　경쟁사 목록 + 지난주 가격표(비식별)
점검　3건을 뽑아 관리자 원본 데이터와 대조
중지　가격 차이 > 20% → 운영 책임자에게 보고

시나리오 목록우선순위순

크로스보더 이커머스 · 시나리오 12개

A 경쟁사 모니터링 보고서　개인 사용 가능 → 시스템화 가능
A 고객 응대 이메일 초안　개인 사용 가능
B 상품 트렌드 요약　지식 정리 필요
C 공급망 예측　　조건 미성숙

검수 기준시연에 의존하지 않음

테스트 세트로 검수

방식　교육 후 산출물을 테스트 세트로 채점
기준　정착률 / 결과물 수 / 소요 시간 단축
예비　고객이 별도 검수 문항을 준비할 수 있음
근거　시연은 연습할 수 있지만 테스트 세트는 그럴 수 없음

일반적인 AI 교육과의 차이

Jianrun 방식과 일반적인 AI 기초 교육의 5개 항목 비교
항목	일반적인 AI 기초 교육	Jianrun 방식
교육 내용	강사 자신의 워크플로를 동일한 사례로 강의. 배경이 다른 교육생은 적용하기 어려움	직무별 맞춤, 고객 자체 자료로 연습. 범용 모듈은 20%뿐
교육생 상태	강사가 두 시간 시연하고 직원은 지켜보기만 함	노트북과 실제 과제를 가지고 참여, 입력·생성·점검·납품을 스스로 완료
교육 후 남는 것	발표 자료 한 부와 프롬프트 몇 개, 금세 잊힘	과제 카드, 시나리오 목록, 핸드북, 자리로 돌아가 바로 재사용
검수 방식	현장 시연으로 겉으로 보이는 효과만 확인	테스트 세트로 채점, 정착률과 산출물 품질을 약정. 이익은 약속하지 않음
이후	교육이 끝나면 관계도 끝	시나리오 목록이 쌓임, 필요에 따라 재교육이나 맞춤 구축으로

사례 공동 제작 자리

초기 한정 자리JR-SEAT / 01

정가는 그대로, 사례로 결제

Jianrun은 이제 막 시작했고, 아직 공개할 수 있는 고객 사례가 없습니다. 위의 숫자는 창업자가 직접 개발한 제품의 측정값이지 고객 실적이 아닙니다. 그래서 첫 5석을 엽니다. 정가는 한 푼도 깎지 않습니다. 대신 아래 네 가지로 값을 전액 대신하실 수 있습니다.

돈이 아니라 사례로 결제하시는 것입니다.할인이 아닙니다. 정가와 납품 기준은 그대로이고, 결제 수단만 바뀝니다. 한 장짜리 합의서에 권리와 책임을 적고, 양쪽 모두 진지하게 임합니다.

첫 5석 · 5석 남음

네 가지 대가

사례 공개 허가 — 비식별 처리 가능, 회사명과 구체적 수치는 바꿀 수 있음
100자 내외의 서면 후기
회고 미팅 녹화와 현장 사진
30일 뒤 재측정 허가, 효과가 유지되는지 검증용

AEO 진단과 부트캠프에 적용됩니다. 자리가 차면 전부 정가입니다. 대가로 결제해도 납품 기준은 바뀌지 않습니다. 공동 제작 고객과 유료 고객이 받는 것은 완전히 같습니다.

납품 방식: 여섯 가지 원칙

진단 우선: '무엇을 배우고 싶은가'가 아니라 '어느 단계에 시간이 가장 많이 드는가'를 묻습니다. 시간이 가장 많이 드는 단계가 대개 가장 값어치 있는 단계입니다.
직무별 시나리오: 같은 AI 역량이 영업에는 큰 가치가 있고 재무에는 맞지 않을 수 있습니다. 범용 모듈은 20%뿐입니다.
실습 훈련: 강사가 먼저 시연하고, 교육생이 곧바로 입력·생성·점검·납품을 스스로 완료합니다.
과제 카드로 정착: 언제 AI를 쓰는지, 어떤 자료를 주는지, 어떤 기준으로 점검하는지, 어떤 경우 사람에게 넘기는지.
결과로 측정: 교육 후 30일 시점에 데이터를 확인합니다. 자발적 사용률, 결과물 수, 과제당 소요 시간 단축.
경계와 보안: 민감한 데이터는 비식별 자료나 테스트 환경을 쓰고, 업로드 금지 범위를 명시합니다. 공공기관·국유기업은 중국산 모델 사용 가능.

이 일을 하는 사람들

저희가 먼저 성과를 냈습니다. 크로스보더 이커머스 다국적 기업에서 11년을 일하고 해외용 제품 두 개를 직접 만들어 낸 실무자입니다. 몇 년째 AI를 말해 온 강사가 아닙니다.

Duozhu창업자 · 수석 강사

Amazon 5년 · Shopee 3년 · Coupang 3년, 개발자 → 시니어 기술 전문가 → 기술 총괄.

두 달 만에 해외용 제품 두 개 출시, 한 제품은 가입자 1만 명 돌파. AEO 방법론은 거기서 검증됐습니다.

중국전자과기대학교(동문, 현 창업 멘토) · 조지아 공과대학교 석사 · AI 트레이너 자격(고급) · Shopify 공식 파트너 · AWS, Google Cloud 등 AI 클라우드 인증 · Google Speaker · 여러 유명 기업 디지털 마케팅 자문

Yuhan콘텐츠와 디자인

ZTE, Huawei 등 대기업에서 콘텐츠 운영과 디자인 경력. AI 영상 편집과 소셜 콘텐츠, 그리고 AI 이미지 워크플로와 콘텐츠 공장의 실제 납품을 담당합니다.

직접 납품, 외주 없음: 크로스보더 고객이 가장 중요하게 여기는 AI 이미지 생성과 콘텐츠 공장은 자체 팀이 수행합니다. 수정이 빠르고 비용이 낮습니다.

가격 책정 방식

가격은 공개되어 있고 옵션별로 정해져 있습니다. 이 페이지의 숫자가 곧 견적입니다.

세 가지 시작 옵션

가장 흔한 시작점

해외 고객 확보 · AEO

118만 원부터 / AEO 진단

AIV 점수로 측정합니다. 진단 보고서에서 시작하고, 진단 비용은 동반 지원 첫 달 요금에서 차감됩니다.

제품 라인업 보기

경영진부터 맞추기

경영진 이해 과정

178만 원부터 / 반나절

경영진의 인식을 맞추고, 현장에서 AIV 진단을 실행하며, 90일 도입 로드맵을 산출합니다.

일정 문의

실제로 쓰게 만들기

하루 직무 실습

319만 원부터 / 일

모두가 실제 과제를 가지고 들어와, 직접 만든 결과물과 과제 카드 한 장을 가지고 나갑니다.

무료 점검

각 옵션에 포함되는 것

경영진 이해 과정: 사전 설문, 현장 3~4시간, 교육 핸드북과 프롬프트 템플릿, 교육 후 30일 온라인 질의응답.
하루 직무 실습: 교육생 인터뷰와 시나리오 정리, 현장 실습 6~7시간, 1인 1장 과제 카드, 시나리오 목록 + 테스트 세트 검수, 교육 후 30일 질의응답.
해외 고객 확보 · AEO: 진단 118만 원부터(동반 지원 비용에서 차감), 부트캠프 579만 원부터 / 2일, 시나리오 패키지 138만 원부터 / 월, 구축 시스템 780만 원부터 / 3개월 (연간 계약은 별도 견적).

가격 범위 읽는 법

교육 가격은 범위로 표시합니다. 기존 모듈을 쓰면 하한, 귀사의 직무와 자료에 맞춰 깊이 맞춤화하면 상한이며, 지역에 따라 약간 달라집니다. 대규모 맞춤 구축은 프로젝트별로 2,010만~1억 원에서 개별 견적합니다. 가격은 위안화 기준을 현재 환율로 환산해 반올림한 금액입니다.

예산이 빠듯하면 범위를 먼저 줄이세요. 한 단계만, 또는 반나절 과정부터. 저희와 맞지 않으면 적합한 강사를 소개해 드립니다.

자주 묻는 질문: 어디서 시작하나, 얼마나 걸리나, 안전한가

여기에 없는 내용은 한 번 이야기하면 대개 정리됩니다.

9개 단계 중 어디서부터 시작해야 하나요?

세 가지 기준으로 보세요. 일주일에 다섯 번 이상 하는 일인가, 입력을 구조화할 수 있는가, 결과를 객관적으로 평가할 수 있는가. 셋 다 해당되면 바로 진행합니다. 둘이면 사람이 확인하는 지점을 끼워 넣어 설계합니다. 하나 이하면 일단 미룹니다. 여러 단계가 셋 다 해당되면 매출에 가까운 것부터 합니다. 상품 리서치, 상품 페이지, 광고, 콘텐츠 마케팅은 매출에 가깝고, 고객 응대, 공급망, 조직은 멉니다. 한 단계가 돌아가기 시작하면 팀이 알아서 다음 단계를 물어옵니다. 확신이 없다면 먼저 무료 점검부터 받아 보세요. 9개 단계를 함께 훑어 드립니다.

AEO는 효과가 나타나기까지 얼마나 걸리고, 무엇으로 측정하나요?

경우가 세 가지입니다. 첫째, 게이트 문제(크롤러 차단, 스크립트뿐인 페이지)는 며칠짜리 기술 작업이고, 고친 당일 지표를 다시 실행하면 게이트를 통과했는지 확인할 수 있습니다. AI가 언제 다시 크롤링하러 올지는 저희가 정할 수 없습니다. 둘째, AI가 자주 받는 질문 하나에 답하는 페이지는 색인과 크롤링을 기다려야 해서, AI가 인용하는지 알기까지 몇 주가 걸립니다. 셋째, 검색 순위로 카테고리 대표 키워드를 놓고 경쟁하는 일은 달 단위이고, 대개 반년에서 1년이 걸립니다. 검수 기준에는 AIV 점수의 기준값과 상승폭만 적습니다. 트래픽, 리드, 문의는 함께 추적하되 검수 조건에는 넣지 않습니다. 초기에는 기여도를 따질 기준선이 없습니다. 기준선도 없이 사업 지표를 검수 조건에 넣는 것은 양쪽 모두에게 무책임합니다. 순위도, 허수 트래픽도 약속하지 않습니다.

직원들의 AI 수준이 제각각입니다. 교육 하나로 다 커버되나요?

안 됩니다. 그래서 모든 세션은 수준 파악으로 시작합니다. 같은 자리에 Claude로 코드를 짜는 엔지니어와 ChatGPT를 열어 본 적 없는 사무직이 함께 있을 수 있습니다. 원칙은 먼저 모두를 같은 출발선에 세운 뒤 깊이 들어가는 것이고, 실습은 직무별로 다른 과제로 진행합니다.

교육에 회사 데이터를 쓰나요? 보안은 어떻게 지키나요?

교육 전에 계정, 외부망 접속, 데이터 범위를 확인합니다. 민감한 정보가 있으면 비식별 처리된 자료나 테스트 환경을 쓰고, 업로드 금지 범위를 계획서에 명시합니다. 공공기관과 국유기업 고객은 중국산 모델로 진행할 수 있습니다. 현장 효과를 위해 보안 경계를 넘는 일은 하지 않습니다.

“GEO는 만들어낸 말이고 Google도 '결국 SEO'라고 한다”는 말이 있습니다. 어떻게 보시나요?

절반은 맞습니다. Google 공식 문서에는 AI 검색 결과에도 기존 SEO 방식이 그대로 적용되며 별도 파일이나 추가 마크업이 필요 없다고 적혀 있습니다. 하지만 그 문서는 Google 하나만 다룹니다. 창업자가 직접 만든 제품의 연간 데이터에서는 chatgpt.com 한 도메인에서 들어온 방문자가 이미 google.com보다 많습니다. 해외 진출 기업에 가장 중요한 엔진은 그 문서 밖에 있습니다. 나머지 절반은 이렇습니다. GEO라 부르든 SEO라 부르든 이름의 문제일 뿐, 해야 할 일은 같습니다. 유명 사이트 314개를 실측했더니 네 곳 중 한 곳은 AI에 인용될 자격조차 없었습니다. 크롤러 차단, 스크립트만 있는 페이지, 아예 오류. 중국 시장을 겨냥한 사이트는 중앙값 40점으로 나머지보다 19점 낮습니다. 이런 사이트는 이름이 무엇이든 먼저 고쳐야 합니다. 그래서 저희는 이름이 아니라 검증 가능한 것으로 말합니다. 오픈소스 루브릭, 공개된 314개 사이트 순위표, 다시 재면 ±5점 안쪽은 노이즈로 보는 규칙, 트래픽이 아니라 측정 가능한 준비도만 약속하는 것. GEO를 못 믿겠다면 가장 빠른 방법은 공개 루브릭으로 자사 사이트를 직접 돌려 보는 것입니다. 그 점수는 저희가 아니라 직접 계산하신 값입니다.

시스템 구축도 하나요, 교육만 하나요?

교육이 주업입니다. 검증된 시나리오를 실제로 돌아가는 시스템(지식 베이스, 워크플로, 에이전트, 해외 고객 확보 시스템)으로 만들 가치가 있을 때는 맞춤 구축으로 진행하며, 프로젝트별로 별도 견적·별도 계약입니다.

AEO는 스스로 좋다고 말하는 것으로는 부족하고 남이 언급해 줘야 하는데, 그건 어떻게 해결하나요?

맞습니다. 자기 주장은 증거가 되지 않습니다. 지표에서 브랜드 신뢰도는 18점이고, 그중 12점은 제3자만 줄 수 있습니다. 독립적인 언급(독립 보도나 리뷰가 있어야 3점, 여러 곳에서 꾸준히 인용돼야 4점), 제3자 플랫폼 등재(5곳 이상이어야 만점), 지식 그래프 항목(Wikidata 같은 공개 지식 베이스에 항목이 있어야 점수, 없으면 0점). 더 중요한 점은, 사이트 밖 검색이 필요한 두 항목은 기계가 실행할 수 없을 때 분모에서 제외한다는 것입니다. 자기 점수를 부풀리는 도구라면 이 둘을 통과로 처리할 겁니다. 저희는 총점에서 아예 뺍니다. 직접 돌려 보시면 확인됩니다. 그래서 진단의 진짜 가치는 '크롤러가 아예 읽지 못한다'와 '읽을 수는 있지만 아무도 언급하지 않는다'를 구분하는 데 있습니다. 전자는 며칠짜리 기술 작업이고 후자는 몇 달이 걸리며, 해결 방법이 전혀 다릅니다.

지표가 오픈소스인데, 왜 굳이 무료 점검을 요청해야 하나요?

지표는 숫자만 내놓을 뿐, 판단은 내놓지 않기 때문입니다. 직접 실행해서 얻는 점수와 저희가 내는 점수는 같습니다. 그게 공개한 이유이고, 저희가 매긴 모든 점수는 검증할 수 있습니다. 무료 점검이 더해 주는 것은 지표가 못 하는 세 가지입니다. 첫째, 결과 읽기: 다시 실행하면 점수가 ±5쯤 자연스럽게 흔들리고, 게이트 항목은 사이트의 봇 차단 정책에 따라 뒤집히기 때문에 진짜 결함과 노이즈를 사람이 가려야 합니다. 둘째, 비즈니스에 대입하기: 9개 단계 중 무엇을 먼저 고쳐야 하는지, 지표는 귀사가 무엇을 파는지 모릅니다. 셋째, 고칠 가치가 있는지와 작업량 판단: 채점은 공개했고, 고치는 것은 저희 일입니다. 명령어를 실행할 줄 아신다면 직접 하세요. 모르시거나, 실행했는데 다음에 뭘 해야 할지 모르시겠다면 저희에게 문의하세요. 비용은 없습니다.

무료 점검을 먼저 받고,
그다음 결정하세요

자사몰이나 홈페이지 주소를 보내 주세요. 공개된 AIV 지표를 실행한 뒤, 지표가 못 하는 부분을 합니다. 어떤 결함이 귀사 비즈니스에 진짜 문제이고 어떤 것은 무시해도 되는지, 어느 단계를 먼저 고칠지, 고칠 가치가 있는지. 아직 사이트가 없다면 최근 3개월 동안 어떤 일에서 사람이 부족하다고 느꼈는지만 말씀해 주세요. 9개 단계에 대한 1차 판단을 드립니다. 48시간 내 답변, 맞지 않으면 솔직히 말씀드립니다.

점검 답변은 이런 모습입니다 · 예시

example.com
AIV 46 / 100 · 초기
가장 큰 결함 세 가지
 +9  첫 문단이 단독으로 인용될 수 없음
 +6  최신성 신호 없음
 +5  llms.txt 없음
먼저 할 단계: AI 검색 가시성
판단: 세 가지 모두 며칠짜리 기술 작업, 먼저 고칠 가치 있음

Telegram@cyberfisherman텔레그램으로 연락

이메일hello@jianruntech.com

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크로스보더 이커머스를 위한 AI 도입,전 과정을 빠짐없이