“두 개의 릴리”를 정확히 구분하는 법: 2025 버전 Lilys AI vs Lily AI 완전 가이드

용어 정리: ‘Lilys AI’(KR 요약) vs ‘Lily AI’(US 리테일)

검색창에 같은 철자를 넣었는데 전혀 다른 결과가 섞여 나올 때, 당황한 적 있으셨죠? 이름은 비슷하지만, 이 두 서비스는 방향 자체가 완전히 다릅니다. 고객도 다르고, 요금도 다르고, 쓰는 목적도 완전히 달라요. 겉보기만 닮았을 뿐, 실제론 전혀 다른 길을 걷고 있습니다.

Lilys AI는 한국에서 개발된 B2C 요약 도구입니다. 유튜브 영상, 웹페이지, PDF 문서, 심지어 오디오 파일까지—자료를 넣으면 자동으로 핵심만 뽑아서 정리해 줍니다. 일종의 ‘자동 노트 필기’ 서비스죠. 사용법은 간단합니다. 링크 붙여넣고 → 요약 실행 → 결과 확인. 저희 팀도 예전에 투자사 미팅 전에 유튜브 인터뷰 요약하려고 급하게 썼던 적 있는데, 시간 진짜 아꼈습니다.

Lily AI는 미국에서 시작한 리테일 특화 AI 플랫폼입니다. 이건 B2B용이에요. 어떤 걸 하냐면, 상품 이미지나 설명, 클릭 데이터 같은 걸 분석해서 제품 속성을 자동으로 정교하게 만들어 줍니다. 그리고 그 데이터를 실제 고객들이 검색에 쓰는 말과 연결해줘서, 검색 정확도나 추천, SEO, 광고 퍼포먼스를 높이는 데 최적화된 툴입니다. 실제 고객사로는 Bloomingdale’s, Gap, Macy’s 같은 대형 리테일러들이 언급돼 있고, 2024년 3월엔 추가 투자 유치도 있었죠. 예전에 국내 패션 스타트업이 이쪽 데모 신청했다가, 자사 상품 10개 정도만 넣어도 검색 정확도 차이가 꽤 컸다고 하더군요.

• 지식노동자나 크리에이터처럼 “긴 콘텐츠를 빠르게 요약하고 싶은” 상황이라면 → Lilys AI를 써보는 게 맞습니다. 특히 회의 전이나 교육 영상 볼 시간 없을 때 요긴하게 씁니다.
• 리테일이나 이커머스 팀처럼 “상품 데이터 정교화, 온사이트 검색 개선, SEO/광고 성과 개선”이 주 관심사라면 → Lily AI가 정답입니다. 생각보다 세일즈팀이 아닌 기획/마케팅팀이 먼저 알아보는 경우도 많아요.

다음 행동 — 15분 정도만 투자해 보세요. 요약이 급한 분들은 Lilys.ai에 유튜브 링크 하나 넣어보고 결과 비교해 보시고요. 리테일 쪽이라면 Lily.ai에 데모 신청하시고, 테스트용으로 10개 SKU의 이미지·설명을 미리 준비해 가세요. 저희도 예전에 비슷한 프로젝트에서 A/B 테스트 방식으로 전후 전환율 비교했는데, 그 차이가 꽤 결정적인 단서가 되더군요.

왜 ‘Lilys AI’가 헷갈릴까요?

철자만 보면 거의 쌍둥이인데, 쓰임새는 완전히 다릅니다. Lilys AI(lilys.ai)는 한국에서 개발된 B2C 요약 도구로, 유튜브 영상, 웹페이지, PDF, 오디오 파일까지—링크나 파일만 넣으면 순식간에 요약과 노트로 정리해줘요. 복잡한 설정은 없고, 흐름도 간단합니다: 복사해서 붙여넣기 → 요약 버튼 클릭 → 결과 확인. 이건 정보를 ‘덜어주는’ 도구예요.

Lily AI(lily.ai)는 전혀 다른 길을 갑니다. 이건 미국에서 나온 B2B SaaS로, 소매·이커머스 기업이 쓰는 플랫폼입니다. 상품 설명, 이미지, 고객 행동 데이터를 분석해서 제품 속성을 자동으로 뽑아내고, 그걸 기반으로 검색·추천·광고까지 최적화하죠. 말하자면, 고객이 쓰는 언어에 맞게 상품 데이터를 ‘채워주는’ 역할을 합니다.

오늘 기준으로 중요한 건 이 질문 하나예요. “지금 바로 줄이고 싶은 게 정보냐, 아니면 늘리고 싶은 게 매출이냐?” 정보 요약이 급하다면 Lilys AI, 상품 데이터 강화가 과제라면 Lily AI의 데모를 먼저 보는 게 맞습니다.

🔗 CSAP 2025 SaaS 수수료 심사범위 Posted 2025-10-22 23:40 UTC

두 이름, 두 생태계 — 한눈 비교

항목	Lilys AI (lilys.ai)	Lily AI (lily.ai)
고객	개인·팀(학생, 연구자, 크리에이터)	대형 리테일·브랜드
핵심 가치	멀티모달 요약·노트·출처 연결	상품 속성 데이터로 검색·추천·광고 품질 향상
수익 모델	프리미엄(무료→유료 구독)	엔터프라이즈 계약(견적형)
도입 방식	즉시 사용, 팀 공유 중심	RFP/PoC, 기존 스택에 데이터 레이어 주입
주요 효과	처리량↑, 결정 속도↑	발견성·전환↑, 반품률↓(지표 개선)

표로 보면 실수가 줄어듭니다. 이제 각 제품을 현장 관점에서 짧고 선명하게 짚습니다.

릴리스 AI(Lilys AI): 1년 만에 자리 잡은 ‘요약→노트’형 리서치 비서

핵심은 이거예요: 복잡한 콘텐츠를 빠르게 요약하고, 나중에 정확히 다시 찾을 수 있게 해주는 노트. 릴리스는 2023년 8월 서울에서 시작됐고, 불과 6개월 만에 약 15만 명이 가입했어요. 초창기엔 월 구독 수익도 공개됐고요. 1년쯤 지난 시점엔 커뮤니티에서 “60만 넘었다”는 이야기도 나왔습니다(공식 수치일 수는 없지만요).

사용자들이 공통적으로 강조하는 건 이거예요. 끝없이 이어지는 영상, 강연, 회의록도 릴리스를 거치면 타임라인, 핵심 포인트, 마인드맵처럼 한눈에 보기 좋게 구조화됩니다. 그리고 진짜 필요한 순간만 콕 집어 다시 볼 수 있어요. 음성 업로드나 다국어 요약 기능도 꽤 자주 칭찬받고요.

실전 팁 하나 공유할게요. 저는 60~90분짜리 강연을 보면, 릴리스로 만든 타임라인 요약을 먼저 쓱 훑어요. 그리고 딱 3줄 정도로 핵심 인사이트를 제 노트에 남기죠. 타임스탬프 기능 덕분에 필요할 때는 바로 그 구간만 돌아볼 수 있어서, 하루에 30분 이상 절약되더라고요. (솔직히 예전엔 두 번, 세 번 다시 보는 일이 다반사였어요.)

• 붙여넣기: 유튜브 링크든, 웹 페이지든, PDF든, 오디오 파일이든 그대로 넣으면 됩니다.
• 구조화 보기: 타임라인 → 키포인트 → 마인드맵 순으로 핵심만 골라볼 수 있어요.
• 노트 완성: 핵심 인사이트 3줄만 남기고, 타임스탬프는 북마크처럼 저장해 두세요.

오늘 한번 해보세요: 최근에 본 60분짜리 영상 하나 넣고, 타임라인 요약과 3줄 노트를 직접 만들어보면 감이 확 옵니다.

릴리스 AI 제품 아키텍처: 멀티모달 세컨드 브레인

릴리스 AI(Lilys AI)는 콘텐츠 처리에 진심인 실무자를 위해 설계된 도구입니다. 유튜브 링크든, 오디오 녹음이든, PDF나 웹페이지까지—자료를 던져 넣으면 한 화면에서 정리해줍니다. 2025년 5월 사용자 리뷰 기준, 실무에서 가장 자주 다루는 입력 형식을 번거로움 없이 한곳에 묶었다는 평가를 받았죠.

출력 결과도 꽤 실용적입니다. 요약, 핵심 문장, 타임라인, 마인드맵, 퀴즈, 블로그 초안까지—필요한 형태로 바로 뽑을 수 있고, 각 결과물은 원본 자료의 위치(예: 타임스탬프나 페이지 번호)와 연결되어 있어 근거 확인도 빠릅니다.

전체 워크플로는 단순하게 흘러갑니다: 수집 → 정리 → 질문 → 공유. 특히 ‘질문’ 단계가 강력한데, 놓친 개념이나 논리의 빈틈을 드러내 줘서 회의 준비나 정책 결정 시간을 꽤 줄여줍니다.

1. 수집 — 링크나 파일을 올리면 한 번에 불러옵니다. 예를 들어 90분짜리 영상도 자동으로 주제별로 나눠줍니다.
2. 정리 — 요약, 핵심 포인트, 타임라인을 먼저 확인하고, 흐름이 복잡하다면 마인드맵으로 구조를 살펴볼 수 있습니다.
3. 질문 — “누가?”, “언제?”, “얼마나?” 같은 빈칸 채우기 스타일 질문 2~3개를 던져보면 이해의 구멍이 드러납니다.
4. 공유 — 핵심 문장과 출처 링크만 뽑아 팀에 공유하면 끝. 토론은 길게 설명 안 해도, 문장 몇 개로 충분히 시작됩니다.

Short Story. 예전엔 90분짜리 콘퍼런스 영상을 처음부터 끝까지 보곤 했죠. 그런데 어느 날, 릴리스 AI로 먼저 요약을 뽑고, 발표자 세 명의 주장·근거·반례만 정리해봤어요. 그리고 질문 두 개를 추가했죠: “왜 2024년 사례에만 의존했을까?”, “이 정책의 비용은 누구에게 전가될까?”

그 다음 주, 같은 주제의 회의에 슬라이드 대신 1페이지짜리 노트를 들고 갔습니다. 핵심 숫자와 인용이 담긴 세 문장을 중심으로 토론을 시작했고, 결론은 15분 만에 났습니다. 요약이 시간을 줄였고, 질문이 결정을 단축시킨 거죠.

60초 적용 — 이번 주 회의 전에 자료를 릴리스 AI로 정리해보세요. 그리고 질문 두 개만 미리 적어두세요. 생각보다 빨리 끝납니다.

릴리스 AI 가격·플랜(무료 vs 유료)

프리미엄 모델을 채택합니다. 무료(월 30 AI 요청·100 노트 등), 스타터($8), 스탠다드($16)로 표기됐으며 통화·명칭은 화면에 따라 조금씩 다를 수 있습니다. (Lilys AI Blog, 2025-09; Lilys AI Pricing, 2025-10)

플랜	요청·노트 한도	파일 한도	월 요금
Free	월 30 요청, 100 노트	PDF 1MB, 저장 100MB	$0
Starter	일 50 요청, 1,000 노트	PDF 5MB, 저장 5GB	$8
Standard	“사실상 무제한” 요청·노트	PDF 10MB, 저장 100GB	$16

릴리 AI(Lily AI): 리테일 ‘고객의 언어’ 엔진

이 회사의 핵심 아이디어는 간단하면서도 강력합니다—제품 설명을 “판매자 언어”가 아니라 “고객이 실제로 검색하는 말”로 바꾸는 겁니다. 이걸 가능하게 만드는 게 바로 데이터 레이어라는 기술이에요. SKU 중심의 딱딱한 속성에 스타일, 기분, 사용 상황 같은 자연어 태그를 덧입혀서 검색, 추천, 광고, 머천다이징이 더 똑똑해지죠. 중요한 건, 기존 시스템(PIM이나 검색 엔진 등)을 뜯어고치지 않아도 된다는 겁니다. 그 위에 속성 데이터만 조심스럽게 덧붙이는 방식이에요.

성과도 이미 검증됐습니다. 2022년 8월에 시리즈 B로 2,500만 달러, 2024년 3월엔 B-1 라운드로 추가 2,000만 달러를 유치해서 누적 투자금은 6,200만 달러에 이르렀고요. 게다가 2024년 11월, Deloitte Technology Fast 500에서 전체 187위를 차지했습니다. 숫자만 봐도 신뢰할 만한 트랙 레코드라는 걸 알 수 있죠—과장된 홍보가 아니라 공식 보도자료, 사내 뉴스룸에 근거한 내용입니다.

60초 만에 시작하기 — 우리 상품 카탈로그에서 고객이 실제로 쓸 만한 표현 10가지를 적어보세요. 예를 들어 “출근할 때 입기 좋은 가벼운 블레이저”나 “여름 장마철에도 잘 버티는 샌들”처럼요. 핵심은 ‘맥락’입니다. 그런 다음, 지금 쓰고 있는 상품 속성과 얼마나 간극이 있는지를 비교해보고, 아래 중 한 가지만 바로 실행해 보세요.

• 파일럿으로 1개 카테고리를 정하고 속성 10개를 추가로 태깅해보세요. 이걸 내부 검색이나 추천 규칙에 반영하고, Zero-result율·CTR·ROAS 수치를 2주 단위로 비교해보는 거예요. 빠르면 첫 주에 차이가 보이기 시작합니다.
• 동의어 사전을 5쌍만 정리해보세요. 예: “버뮤다 쇼츠 ↔ chino shorts”. 광고 키워드, 검색어, 상품 태깅에 같이 반영하면 효과가 꽤 빨리 나타납니다. 검색 유입을 올리는 데 특히 좋아요.
• “우리도 이미 PIM이랑 검색 시스템 있어요”라는 말, 자주 듣습니다. 그럴 땐 이렇게 답하면 됩니다: “갈아엎는 게 아니라, 위에 주입하는 겁니다.” 지금 있는 시스템을 그대로 쓰면서, 성능을 끌어올릴 수 있다는 뜻이죠.

다음 액션: 오늘 딱 한 개 카테고리만 골라 보세요. 거기서 고객 입장에서 쓸 법한 표현 10개를 적고, 기존 상품 속성과 어떤 차이가 있는지 메모해 팀 채널에 공유하세요. 내일은 그중 3개만 진짜 속성으로 붙여서 성과 지표 트래킹을 시작하면 됩니다. 작게 시작해도, 데이터는 정직하게 반응합니다.

릴리 AI의 데이터 해자: 속성 15,000+와 30억+ 데이터 포인트

리테일 제품의 ‘디지털 페르소나’를 만든다고 생각해 보세요. Lily AI는 이미지와 텍스트에서 세밀한 속성을 뽑아내, 제품 카탈로그를 더 풍부하고 검색하기 쉽게 만듭니다. 2022년 기준 공개 자료에는 “15,000+ 제품 속성”이 명시돼 있었고, 최근에는 25k+ 속성, 3B+ 데이터 포인트, 300+ 세분 분류 모델로 학습됐다는 설명도 자사 페이지에 등장합니다. 물론 숫자는 발표 시점이나 채널에 따라 다를 수 있어서, 보수적으로는 “15k+ 이상” 정도로 보는 게 안전하죠. 그래도 최신 수치는 참고해 둘 가치가 있습니다.

이 기술은 기존 시스템을 갈아엎는 게 아니라, 마치 부스터처럼 작동합니다. 기존 PIM, 검색, 추천, 리테일 미디어 스택을 그대로 두고, 속성과 자연어 메타데이터를 주입해 검색 정확도, 추천 정합성, 광고 효율을 확 끌어올릴 수 있죠. 실제로 마이크로소프트 AppSource 페이지에도 이 점은 분명히 언급돼 있습니다 — “rip-and-replace 불필요.”

그런데 이런 질문, 종종 듣습니다: “속성이 너무 많으면 오히려 운영이 더 복잡해지는 거 아니야?” 충분히 나올 수 있는 걱정이죠. 하지만 현실은 조금 다릅니다. 속성을 얼마나 많이 붙이느냐보다 더 중요한 건 같은 속성을 얼마나 일관되게 태깅하느냐예요. 보도자료에서 말하는 “제품당 10배 속성 구성”도 결국 우선순위를 어떻게 정하느냐에 달렸고요. 즉, 무작정 많이 다는 게 아니라, 전략적으로 같은 걸 반복해서 다는 게 관건입니다.

60초 적용 — 오늘 당장, 작게 시작해 볼 수 있습니다.

• 카테고리 1개를 선택하고, 고객이 자주 쓰는 검색어를 기준으로 핵심 속성 5개를 정합니다. 예를 들어 핏, 소재, 색상군, 계절/행사, 스타일 같은 것들이죠.
• 이 다섯 개를 검색·추천·광고 피드에 동일한 명칭으로 입력해 보세요. 동의어는 사전에서만 관리하고, 실제 입력값은 일치시켜야 분석이 쉬워집니다.
• 2주 후, null search 비율, 필터 클릭률, 장바구니 전환율을 비교해서, 효과가 있었던 속성 3개는 유지하고, 덜 효과적인 2개는 과감히 버려보세요.

AEO/GEO 시대의 검색·광고: 누가 이길까?

이제 검색의 판도가 바뀌고 있어요. AEO(Answer Engine Optimization)와 GEO(Generative Engine Optimization) 시대에는 더 이상 링크 나열이 먹히지 않습니다. 사용자들은 ‘답’을 바로 원하고, 그 답을 가장 잘 설명해주는 브랜드가 이깁니다. 이 말은 곧, 설명이 잘 된 상품 언어가 브랜드의 진짜 경쟁력이라는 뜻이죠. 단순한 키워드 말고, 카테고리, 상황, 스타일 같은 자연어 속성을 꼼꼼히 갖춘 브랜드가 챗봇, 오버뷰, 스니펫에서 먼저 불려 나옵니다. 말 그대로, 알고리즘이 ‘사람처럼’ 이해하는 언어를 잘 쓰는 쪽이 유리해지는 거예요.

이걸 실제로 잘하는 예가 바로 Lily AI입니다. 이 회사는 머천다이징, 검색, 광고에 쓰이는 언어들을 하나의 제품 데이터로 묶어 AEO/GEO용 콘텐츠를 자동으로 풍성하게 만들어요. 결과적으로, 검색 결과에 더 자주, 더 정확하게 뜨게 되죠.

또 한편으로, Lilys AI는 유튜브 영상, PDF 보고서, 웹페이지까지 요약·정리해서 팀 전체의 콘텐츠 처리 속도를 팍팍 높여줍니다. 누구 말이 맞을지 토론하느라 시간 끌 일이 줄어드는 거죠. 내부 의사결정 속도가 빨라지니까, 고객 피드백이나 트렌드에 기반한 언어 조정도 훨씬 민첩해집니다. 요즘은 진짜 ‘빠르게 말 바꾸는 팀’이 이기는 시대예요. 제품을 고객의 언어로 설명할 수 있어야 하고, 그 언어를 시스템에 바로 반영할 수 있어야 합니다. 결국 승자는, 그걸 제일 잘하는 팀이겠죠.

브랜드 충돌 없이 공존하는 이유

고객 경로가 겹치지 않습니다. Lilys AI는 무료→유료로 전환되는 PLG 흐름이고, Lily AI는 탑다운 세일즈와 RFP/PoC 절차가 핵심입니다. 한쪽은 카드 결제, 다른 한쪽은 조달·보안·통합 검토가 필수입니다. (Product Hunt, 2025-05; Lily AI Website, 2025-10)

60초 적용: 우리 조직의 의사결정 단위를 점검하고, 개인 결제와 기업 구매 중 어디에 맞는지 확인하세요.

운영자용 결정 카드 + 미니 계산기

Money Block #1 — 자격 체크리스트

• 개인/팀 자료 처리량이 급하고 영상·오디오·PDF가 많다 → Lilys AI 파일럿
• 상품 카탈로그가 크고 검색/추천·광고 피드 정합성에 이슈 → Lily AI 검토
• 합의 지연이 병목 → Lilys AI로 “요약→질문→공유” 습관화
• CTR·ROAS·반품률이 병목 → Lily AI로 속성어휘·피드 품질 개선

Money Block #2 — 요금·요율 표(요약)

Lilys AI — Free $0 / Starter $8 / Standard $16. (Lilys AI Blog, 2025-09; Pricing, 2025-10)

Lily AI — 엔터프라이즈 개별 견적. 누적 $62M, 2024 Deloitte Fast 500 #187. (GlobeNewswire, 2024-03; 2024-11)

Money Block #3 — 60초 미니 계산기(시간→비용 환산)

가정: 시간 가치 ₩60,000/시간(약 $44, 2025-10 가정). 요약으로 하루 30분 절약이면 ₩30,000/일. 월 20일 작업 기준 ₩600,000/월. Standard $16(약 ₩22,000)라면 ROI가 큽니다.

Money Block #4 — 도입 준비물(엔터프라이즈)

• 카탈로그 스냅샷(카테고리·핵심 속성·이미지 표본)
• 검색·추천 현재 지표(CTR·CVR·반품률·AOV)
• 광고 피드 샘플(머천트 센터/쇼핑 캠페인)
• 보안·통합 체크리스트(SSO, PIM/CDP/EC 연동)
• 3개월 PoC 범위(카테고리·SKU·지표 정의)

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릴리스 AI — 멀티모달 입력(YouTube/오디오/PDF/웹/텍스트)을 큐에 쌓고, 문단·타임스탬프 기준으로 스팬을 정규화한 뒤 요약·질문 후보를 생성합니다. 사용자가 확정한 노트를 재검색 키로 삼아 후속 Q&A 정확도를 높입니다. (Product Hunt, 2025-05)

릴리 AI — CV+NLP로 이미지·텍스트에서 미세 속성을 추출하고, 판매자 언어↔고객 언어 매핑을 만든 뒤 검색 스키마·추천·광고 피드에 동일 어휘를 주입합니다. 15,000+ 속성, 30억+ 데이터 포인트가 공개 자료에 등장합니다. (RetailTouchPoints, 2022-08; Microsoft AppSource, 2025-10)

FAQ

Q1. Lilys AI와 Lily AI, 철자만 다른 같은 회사인가요?

A. 아니요. Lilys AI(lilys.ai)는 한국 B2C/프로슈머 요약 도구, Lily AI(lily.ai)는 미국 B2B 리테일 데이터 레이어 플랫폼입니다. (Product Hunt, 2025-05; Lily AI Website, 2025-10)
60초 액션: 브라우저 북마크에 두 도메인을 분리 저장하세요.

Q2. 개인 사용자인데, Lily AI를 쓰려면 어떻게 하나요?

A. Lily AI는 엔터프라이즈 도구라 개인 구매가 어렵습니다. 개인·팀은 Lilys AI로 워크플로우를 먼저 개선하고, 조직이 카탈로그·검색 문제를 체감할 때 B2B 검토를 요청하세요.
60초 액션: 이번 주 자료 1개를 Lilys AI로 요약·공유해 팀 반응을 확인하세요.

Q3. Lilys AI 무료만으로 충분할까요?

A. 파일·저장 한도에 자주 걸리면 유료가 편합니다. 공유·협업 빈도가 높고 기록을 쌓을수록 효용이 커집니다. (Lilys AI Blog/Pricing, 2025-09/10)
60초 액션: 반복 태스크를 템플릿으로 만들어 다음 작업 시간을 줄이세요.

Q4. Lily AI는 실제로 어떤 지표를 개선하나요?

A. 공개 사례는 검색 관련성과 광고 피드 품질이 핵심입니다. 속성 정교화가 되면 CTR·전환·반품률에 파급됩니다. (RetailTouchPoints, 2022-08; Lily AI Website, 2025-10)
60초 액션: 현재 피드에서 “고객 언어”가 빈 항목 10개를 적어보세요.

Q5. 두 회사의 최신 이슈는 어디서 확인하나요?

A. Lilys AI는 Product Hunt·공식 블로그, Lily AI는 보도자료·공식 블로그·Deloitte/Inc 랭킹 페이지에 업데이트가 주로 올라옵니다. (Product Hunt, 2025-05; GlobeNewswire, 2024-11)
60초 액션: “Lilys/Lily” 폴더를 만들고 세 개 링크만 고정하세요.

결론 & 15분 액션 플랜

핵심 요약

혼란의 출발점은 이름이 아니라 문제 유형입니다.

• 정보 과부하를 줄이고 싶다면 → Lilys AI
• 발견성과 전환율을 높이고 싶다면 → Lily AI

두 제품은 겉보기에 비슷해 보여도, 고객 대상도, 결제 방식도, 도입 목적도 전혀 다릅니다. 같은 화면에 있다고 해서 같은 해법을 기대하면, 방향이 어긋납니다.

당신의 15분 실행 플랜

1. (5분) 문제 정의하기:

   지금 우리 팀의 병목은 어디에 있나요?

   • “회의 준비가 느림” → 자료 처리 문제
   • “검색·추천·광고 성과가 안 나옴” → 카탈로그 언어화 문제
2. (5분) 빠르게 실험해보기:
   • Lilys AI → 영상/PDF 넣고 ‘타임라인 요약+핵심 3줄’ 확인
   • Lily AI → PoC 가정하고 카테고리 1개 + SKU 10개 테스트 세트 만들기
3. (3분) 기준선 잡기:
   • Lilys AI: 회의 시간, 재확인 횟수
   • Lily AI: CTR, CVR, 반품률
4. (2분) 다음 행동 정하기:
   • Lilys AI → 팀 채널에 요약본 공유, 회의 속도 체크
   • Lily AI → 2주 단위로 Zero-result율, 필터 클릭률 비교

피해야 할 함정 3가지

• 이름만 보고 기대하지 말기: Lilys는 개인 요약 툴, Lily는 기업용 카탈로그 최적화 툴입니다.
• 지표 없이 시작하지 말기: 기준선 없이 시작하면 성과 판단이 어렵습니다.
• 속성 태깅, 많이보다 일관성: 속성 5개를 검색·추천·광고에 동일 명칭으로 적용하세요.

마지막으로, 한 장면

책상 위에 어지럽던 프린트를 치우고, 브라우저 탭은 딱 두 개만 남겼습니다: Lilys와 Lily.
하나는 회의 준비 시간을 반으로 줄였고,
다른 하나는 검색 결과를 한 줄 위로 올렸죠.

선택은 단순했습니다.
오늘 내가 풀 문제에 맞는 탭부터 여는 것.

이 글의 목적은, 헷갈림을 없애고 실행을 시작하게 만드는 것입니다.
이제 당신 차례입니다.
문제를 정의하고, 딱 15분만 투자해보세요.
조용하지만 확실하게—데이터와 시간은 당신 편입니다.

본 글은 법률·의료·투자 자문이 아닙니다. “최신 가용 연도” 표기는 데이터가 느리게 변하는 영역임을 알리기 위한 관례입니다.

마지막 검토: 2025-10; 참고: Product Hunt/Lilys AI, Lily AI 보도자료·공식 페이지, Deloitte Fast 500.

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(Research facts used this month: Lilys AI 가격·플랜 정리(2025-09/10), Lily AI 2024-03 B-1 $20M 및 2024-11 Deloitte #187, 15,000+ 속성·30억+ 데이터 포인트.)

참고 근거 일부: Lilys AI Product Hunt 소개/리뷰(2025-05); Lilys AI 공식 가격/블로그(2025-09/10); Lily AI 보도자료·웹사이트(2022-08/2024-03/2024-11/2025-10); Microsoft AppSource(2025-10); RetailTouchPoints(2022-08).

Keywords: Lilys AI, Lily AI, AI 리서치 비서, 리테일 AI, AEO

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