유학 준비 원스톱 중개 플랫폼

프로젝트 개요

유학을 준비하는 과정은 학교 선택, 입학 지원, 항공권 예약, 보험 가입, 숙소 마련 등 수많은 단계가 분산되어 있어 준비자에게 큰 부담이 됩니다. 이 플랫폼은 그 모든 과정을 단일 서비스 안에서 처리할 수 있도록 설계된 유학 특화 중개 플랫폼입니다. 사용자가 입력한 성적, 언어 점수, 희망 국가, 전공, 예산 등의 데이터를 기반으로 DB에 구축된 학교 정보와 매칭하여 맞춤형 학교를 추천합니다. SEO가 핵심 트래픽 채널인 서비스 특성에 맞게 Next.js SSR로 웹을 구축하여 검색 엔진 상위 노출을 확보했으며, WebView 기반 하이브리드 앱으로 iOS·Android 양 플랫폼에 배포했습니다.

주요 기능

• 스펙·선호도 기반 맞춤 학교 추천: 성적, 언어 점수, 희망 국가·전공·예산을 입력하면 DB 매칭 알고리즘이 적합 학교를 우선순위로 추천
• 입학 수속 로드맵 제공: 지원 서류 준비부터 비자 발급까지 단계별 체크리스트와 일정을 시각화하여 안내
• 유학 부가 서비스 연계: 항공권 예약, 유학생 보험 가입, 홈스테이 매칭 등 유학 준비 전 과정을 플랫폼 내에서 원스톱 처리
• Next.js SSR 기반 웹 서비스: 서버 사이드 렌더링으로 검색 엔진 크롤링 최적화 및 초기 로딩 속도 개선
• 표준화된 입시 데이터 스키마: 국가·학교별로 상이한 비정형 입시 정보를 통일된 DB 구조로 설계해 정밀 필터링 지원

해결한 문제

유학 정보 특성상 자연 검색 유입이 비즈니스 핵심이었으나 SPA 방식으로는 검색 엔진 크롤러가 콘텐츠를 제대로 인식하지 못해 SEO 경쟁력 확보가 어려웠습니다. 또한 국가마다, 학교마다 입학 조건·학비·프로그램 기간이 제각각인 비정형 데이터를 하나의 추천 시스템에서 공정하게 비교·필터링할 수 있는 구조로 통합하는 것이 필요했습니다.

솔루션

Next.js의 SSR을 전면 도입하여 학교 상세 페이지, 국가별 유학 정보 등 콘텐츠 중심 페이지를 서버에서 완성된 HTML로 렌더링함으로써 검색 엔진 인덱싱 품질을 높이고 초기 로딩 속도도 개선했습니다. 비정형 입시 데이터는 공통 필드(입학 조건, 학비, 기간, 언어 요건 등)를 도출하고 표준화된 DB 스키마를 설계하여 정밀 매칭 추천 알고리즘을 구현했습니다.

성과

• Next.js SSR 도입으로 주요 유학 정보 페이지의 검색 엔진 상위 노출 달성
• 비정형 입시 데이터 표준화 스키마 구축으로 정밀 필터링 및 추천 기능 구현
• 하이브리드 앱 출시로 iOS·Android 양 플랫폼 동시 지원
• 입학 수속·항공·보험·숙소를 연결하는 원스톱 워크플로우 구현