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01/Playbook

분석 · 진단

브랜드명을 빼고,
물어야 보인다.

질문 세트가 있어도 "왜 이 질문들인가"에 답이 없으면 지표가 움직여도 해석이 안 됩니다. 이 워크플로우는 질문을 상상으로 만들지 않습니다 — 사람들이 실제로 검색창에 친 것(연관검색어·PAA)과 엔진이 실제로 쪼개는 축(팬아웃)에서 가져오고, 표현은 A/B로 실측해 고릅니다. 5단계입니다.

3일 + A/B 실행 1회 셋업·난이도 실무·대상 마케팅 · 브랜드 · 콘텐츠 담당

02/Outcomes

완료하면 남는 것.

보조·비보조가 갈린 질문 세트 — 비보조에 브랜드명이 새지 않은 상태

연관검색어·PAA와 팬아웃 축에서 나온 질문 후보

A/B로 실측해 고른 표현

지역·페르소나·언어 태그가 붙어 세그먼트 탭이 채워진 상태

톤(센티먼트)과 사실(모순)을 구분해서 읽는 습관

03/Steps

5단계 질문 설계.

01

아젠다보다 먼저, 보조인지 비보조인지

질문에 브랜드명이 있으면(보조) 우리가 나오는 건 당연합니다. 실제 경쟁은 브랜드명이 없는 질문(비보조)에서 일어납니다. 그런데 비보조로 분류한 질문에 별칭이라도 섞여 있으면 판정이 전부 참이 되어 노출률이 거짓으로 높아집니다 — 워크스페이스가 이걸 「비보조 질문에 브랜드명」으로 경고합니다.

  • 질문 쿼리 설정에서 아젠다 7개에 질문을 나누되, 비보조 아젠다(인지·탐색·비교 등)에는 브랜드명·별칭이 한 글자도 없게
  • 워크스페이스 히어로 아래 질문 세트 건전성 줄에 경고가 없을 때까지 정리
  • 1건짜리 아젠다는 표본이 아니라 일화 — 아젠다당 최소 3개

실무 팁별칭을 브랜드 정보 관리에 전부 등록하세요. 등록되지 않은 별칭은 언급 탐지에서도 빠지고, 비보조 누출 검사에서도 빠집니다 — 양쪽 다 조용히 틀립니다.

사용 화면 질문 쿼리 설정워크스페이스브랜드 정보 관리

02

질문은 상상이 아니라 두 곳에서 가져온다

사람들이 실제로 친 문장은 키워드 현황의 연관검색어와 PAA(사람들이 함께 묻는 질문)에 있습니다. 엔진이 질문을 어떤 축으로 쪼개는지는 프롬프트 설계의 팬아웃 분석이 추정합니다 — 관측이 아니라 두 모델에게 물어 얻은 추정이고, 두 모델이 같은 축을 낸 「합의 축」이 실제에 가까울 가능성이 높습니다.

  • 키워드 현황 → 후보 발굴에서 연관검색어·PAA를 질문 문장으로 옮기기
  • 키워드 상세의 「이 키워드로 질문 등록」으로 검색 키워드와 AI 관측을 한 루프로
  • 프롬프트 설계 → 팬아웃 분석에 핵심 질문을 넣고 합의 축 확인 — 우리 콘텐츠가 다루지 않는 축이 곧 질문 후보

사용 화면 키워드 현황검색 키워드프롬프트 설계

03

표현은 실측으로 고른다

같은 의도라도 "국산 전기차 추천해줘"와 "전기차 뭐 살까"는 다른 답을 냅니다. 프롬프트 설계의 A/B 테스트는 같은 의도의 여러 표현을 실제로 물어 어느 문장에서 우리가 잡히는지 잽니다. 분석 화면 중 유일하게 실행마다 비용이 들고, 실행 전에 호출 수를 먼저 보여줍니다.

  • 한 의도에 표현 3~5개 — 서로 다른 표현이어야 결과가 뜻을 가집니다
  • 실패한 호출은 노출률 분모에서 빠집니다 — 실패로 안 나온 것을 "이 문장이 나빠서"로 읽지 않기
  • 이긴 표현을 질문 쿼리 설정에 등록해 정식 수집 대상으로

실무 팁재실행은 이전 결과를 지웁니다. 비교하고 싶으면 새 테스트로 만드세요 — 두 실행이 섞이면 분모가 무의미해집니다.

사용 화면 프롬프트 설계질문 쿼리 설정

04

세그먼트는 태그로 — 태그가 없으면 탭이 비어 있다

지역·페르소나·언어 탭은 질문에 붙은 태그로 갈라 봅니다. 태그가 없으면 그 탭은 「미지정」 하나만 보여줍니다. 페르소나는 비보조 질문에만 붙입니다 — 브랜드명이 든 질문에 페르소나를 붙이면 워크스페이스가 경고합니다. "우리 브랜드 어때?"를 묻는 사람의 페르소나는 그 질문에서 갈리지 않기 때문입니다.

  • 질문 쿼리 설정에서 질문마다 지역·페르소나·언어 태그 지정
  • 페르소나는 비보조 질문에만
  • AI 가시성의 지역·페르소나·언어 탭이 「미지정」 외 값으로 채워졌는지 확인

태그 3종 — 어디에 나오고 무엇을 조심하나

태그보이는 곳주의
지역AI 가시성 지역 탭엔진 응답은 질문 언어를 따라가므로 지역보다 언어가 먼저 갈린다
페르소나AI 가시성 페르소나 탭비보조 질문에만 — 보조 질문에 붙이면 경고
언어AI 가시성 언어 탭같은 질문의 번역은 다른 질문이다 — 표본을 나눠 갖는다

사용 화면 질문 쿼리 설정AI 가시성

05

어떻게 묘사되는지 — 톤과 사실을 따로 본다

센티먼트는 "어떤 톤으로 말하는가"이고 사실 오류 감지는 "맞는 말인가"입니다. 친절한 톤으로 틀린 정보가 부정적 언급보다 위험합니다. 사실 판정의 근거는 브랜드 정보 관리의 마스터 6개 항목뿐이라, 그게 비어 있으면 「확인 불가」가 많은 것이 정상이고 그것을 틀렸다고 읽으면 안 됩니다.

  • AI 가시성 센티먼트 탭 — 긍정 몫의 회차별 변화
  • 사실 오류 감지 — 검증 실행(수집과 달리 자동으로 돌지 않음) → 「모순」만 대응, 「확인 불가」는 마스터를 채우는 일
  • 답변 변화 감지 — 서술이 나빠진 지점을 문장 단위로. 엔진의 모델 교체는 하루 사이에 일어나 지표만으로는 무엇이 바뀌었는지 모릅니다
  • AEO 모니터링의 원문 검색 탭 — "우리 제품이 어떤 수식어와 함께 서술되나"는 지표로 잡히지 않고 답변 원문을 읽어야 보입니다. 제품명·경쟁사명으로 회차 원문을 훑어 표현을 모으세요

사용 화면 AI 가시성사실 오류 감지답변 변화 감지AEO 모니터링브랜드 정보 관리

이 편이 끝났다는 신호

  • 워크스페이스의 질문 세트 건전성 줄에 「비보조 질문에 브랜드명」 경고가 없다
  • 아젠다마다 질문이 3개 이상이라 「질문이 1건뿐인 아젠다」 경고가 없다
  • AI 가시성의 지역·페르소나·언어 탭이 「미지정」 외 값으로 채워졌다
  • A/B 테스트에서 이긴 표현이 질문 쿼리 설정에 등록되어 다음 회차에 들어갔다

전부 화면에서 확인할 수 있는 조건입니다. 하나라도 비어 있으면 다음 편으로 넘어가도 그 편의 숫자를 믿을 수 없습니다.

04/FAQ

자주 묻는 질문.

질문은 몇 개부터 시작하나요?

아젠다당 3개, 총 20개 안팎이면 첫 회차를 돌릴 수 있습니다. 1건짜리 아젠다는 그 한 번의 답변이 곧 아젠다 점수가 되어 표본이 아니라 일화입니다. 이후 키워드 현황의 후보 발굴로 보강하세요.

고객 여정 데이터가 없으면요?

키워드 현황의 연관검색어·PAA가 실제 검색 행동의 기록이라 그것으로 시작합니다. 여정 단계 표를 먼저 그리고 질문을 상상하는 것보다, 사람들이 실제로 친 문장에서 출발하는 쪽이 첫 회차부터 맞습니다.

엔진마다 사용자층이 다르지 않나요?

그럴 수 있지만 이 제품은 그것을 가정하지 않습니다. 검증할 데이터가 없기 때문입니다. 대신 같은 질문을 엔진별로 실측해 어디서 약한지를 봅니다 — 가정 대신 질문 × 엔진 매트릭스입니다.

05/More Playbooks

다른 워크플로우.