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증분 수집과 재분석: 매번 전체 사이트를 읽어야 하는가?
변경된 페이지와 영향을 받는 질문을 중심으로 재분석 범위를 줄이는 패턴입니다. 전체 재수집은 단순하지만 작은 수정도 모든 비용을 다시 발생시킵니다. 반대로 너무 좁은 변경 판단은 관련 FAQ와 비교표의 불일치를 놓칠 수 있습니다.
SAG TECHNOLOGY FRONTIER
We do not follow the curve.
SAG builds what comes next.
SAG(sag.ai.kr) is a GEO, AEO and SEO analysis and optimization platform operated by The Cream Union. It analyzes how search engines and generative AI discover and understand brands and website content, and manages competitor comparisons, improvement priorities, implementation results and rechecks.
SAG / ARCHITECTURE NOTES
Five principles behind SAG today
From discovery and evidence to data boundaries, reliable execution and delivery—see how each engineering choice works.
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수집·진단·관측: 세 종류의 성공 상태를 왜 분리해야 하는가?
자료 확보, 내부 분석 완료와 외부 노출 확인을 서로 다른 상태로 모델링하는 원칙입니다. HTTP 200은 요청 성공을 뜻할 뿐 AI 답변에서 브랜드가 등장했다는 뜻이 아닙니다. completed만 표시하면 고객은 결과 품질과 실행 상태를 혼동합니다.
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수집기 SSRF 방어: 고객이 등록한 URL을 왜 그대로 요청하면 안 되는가?
사용자 제공 주소가 내부 서비스나 허용하지 않은 네트워크로 요청을 유도하지 못하게 하는 통제입니다. 정상처럼 보이는 주소도 리디렉션이나 이름 해석 후 내부 주소에 닿을 수 있습니다. 분석 편의성을 위해 네트워크 경계를 열면 테넌트 전체의 신뢰가 흔들립니다.
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사이트맵 발견과 수집 범위: URL 목록은 어떻게 분석 계획이 되는가?
사이트맵의 주소 목록을 승인된 도메인의 수집 후보로 전환하는 과정입니다. URL 목록은 곧 분석 결과가 아닙니다. 언어별 중복, 제외 페이지와 다른 호스트를 정리하지 않으면 작업량은 늘지만 비교 가능한 근거는 부족해집니다.
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HTML 정규화: 페이지를 점수보다 먼저 비교 가능한 자료로 만드는 법
서로 다른 HTML에서 제목, 본문, 링크와 메타 신호를 공통 구조로 추출하는 과정입니다. 메뉴·푸터가 긴 사이트는 제품 설명보다 반복 문장이 더 많이 잡힐 수 있습니다. 구조를 구분하지 않으면 문장 수가 제품 근거의 충분함으로 잘못 해석됩니다.