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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.
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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검색·답변·생성 최적화 운영체계: SAG의 기술적 관점
Discovery Engineering의 정의와 필요성, 작동 원리, SAG 아키텍처 적용 기준과 실무 체크리스트를 연구·공식 문서 근거로 설명합니다.
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질의 재작성과 분해: 복잡한 질문을 검색 가능한 단위로
질의 분해의 정의와 필요성, 작동 원리, SAG 아키텍처 적용 기준과 실무 체크리스트를 연구·공식 문서 근거로 설명합니다.
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관측 코호트: 서로 다른 엔진의 순위를 섞지 않는 기준은 무엇인가?
질문, 엔진·모델, 지역·언어·기기 조건이 같은 관측을 묶는 비교 단위입니다. 같은 문장도 모델과 시장이 달라지면 답변이 달라질 수 있습니다. 조건을 삭제한 평균은 계산하기 쉬워도 무엇이 변했는지 설명하기 어렵습니다.
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DPR과 bi-encoder: 대규모 문서를 빠르게 찾는 의미 검색
DPR의 정의와 필요성, 작동 원리, SAG 아키텍처 적용 기준과 실무 체크리스트를 연구·공식 문서 근거로 설명합니다.
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고정 경쟁사 기준점: 월별 변화와 기준 대비 격차를 함께 보는 법
첫 등록한 경쟁 자료를 고정해 자사 월별 자료와의 차이를 추적하는 비교 방식입니다. 매월 비교 대상과 질문이 바뀌면 자사 개선인지 기준 변경인지 분리하기 어렵습니다. 일정한 기준점은 작업 방향을 유지하는 데 도움을 줍니다.