포카리스웨트 구매 순간 1위 '탈수 증상이 나타나기 시작할 때' 57.2%

01한 장 요약

28,643

월 진입 검색량

2

CEP 수

2

주인 없는 상황

57.2%

최대 CEP 비중 · 탈수 증상이 나타나기 시작할 때

가장 먼저 할 것

1탈수 증상이 나타나기 시작할 때미점유 검색량 16,373아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점
2숙취로 인해 몸이 무거울 때미점유 검색량 12,270아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점

주인 없는 상황 = 이 상황의 검색 여정·검색결과에서 어떤 브랜드도 잡히지 않은 CEP · 미점유 검색량 = 검색량 × (1 − 브랜드 적합성)

02의사결정 요약

무엇부터 할 것인가

우선순위	진입 상황(CEP)	파워	미점유 검색량	브랜드 경쟁	다음 행동
1	탈수 증상이 나타나기 시작할 때	57.2%	16,373	주인 없음	아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점 근거 중
2	숙취로 인해 몸이 무거울 때	42.8%	12,270	주인 없음	아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점 근거 강

열 제목을 누르면 그 기준으로 정렬됩니다 · CEP 이름을 누르면 상세 카드로 이동

파워 = 전체 진입 검색 중 이 상황의 비중(클수록 큰 유입구) · 브랜드 경쟁 = 이 상황의 검색 여정·검색결과에 브랜드가 보이는지 · 근거 = 판단을 뒷받침하는 검색 증거의 강도(강/중/약)

03CEP 발생 시계열파생

언제 늘고 언제 줄었나

진입 수요 전체(모든 CEP 합)전년비(12M)-22%최근 3M 전년비-27%성수기–48 개월 · CEP 2쇠퇴비계절

표의 행을 누르면 위 그래프가 그 CEP로 바뀝니다. 같은 행을 다시 누르거나 맨 위 행을 누르면 전체로 돌아갑니다.

CEP	전년비(12M)	최근 3M 전년비	성수기		질의
진입 수요 전체(모든 CEP 합)	-22%	-27%	–	쇠퇴비계절
탈수 증상↗	-20%	-25%	7·8	안정계절형	3/3
숙취 해소↗	-23%	-29%	–	쇠퇴비계절	3/3

성수기 달력: CEP × 달력 월 지수

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
탈수 증상	1.0	0.9	0.8	0.8	0.9	1.1	1.6	1.5	0.9	0.7	0.7	0.8
숙취 해소	1.1	0.9	1.0	0.8	0.9	0.8	0.8	0.9	1.3	1.1	1.1	1.2

칸 값 = 그 달의 연평균 검색량 ÷ 전체 월평균(1.0 = 평균). 굵은 칸 = 성수기 달.

서베이는 한 시점 스냅샷이라 이 표를 만들 수 없다. 마크로밀이 지적한 '발생 횟수·시계열 변화' 공백을 검색 데이터가 채운다.

규칙: 성장/쇠퇴 = 최근 12개월 합이 직전 12개월 대비 ±20% 이상 / 성수기 달 = 달력 월 지수 ≥1.30 / 계절형 = 최고 월 지수 ÷ 최저 월 지수 ≥1.8. 월별 값은 keyword_info monthly_volume [실측], CEP 시계열은 실측 basket 질의의 합 [파생]. 서베이 CEP 파워(응답자 비율)와 달리 이 빈도는 검색 발생량이다.

04방어·성장·획득파생

어느 상황을 지키고, 키우고, 가져올까

방어 (자사 1위) (0)

–

1위 상황. 이 상황의 검색어·AI 답변에서 자사 노출을 유지하고, 경합이면 2위의 콘텐츠를 추적한다.

성장 (잡히지만 1위 아님) (0)

–

잡히지만 뒤진다. 1위와의 격차가 작은 순서로 콘텐츠·검색 광고를 집중한다(마크로밀 원칙 1: 자사 점유가 낮은 CEP의 링크를 늘린다).

획득 (측정됐으나 자사 없음) (0)

–

측정됐는데 자사가 없다. 파워가 큰 순서로 이 상황의 검색어에 먼저 깔아 링크를 만든다.

빈자리 (브랜드 언급 없음·미측정) (2)

탈수 증상 57.2% 핵심
숙취 해소 42.8% 보조

빈자리는 두 종류다. 측정했는데 브랜드 언급이 없던 상황은 선점 후보이고, 측정하지 못한 상황은 deep 실행·서베이로 확인한 뒤 선점한다.

빈자리는 두 종류다. 측정했는데 브랜드 언급이 없던 상황은 선점 후보이고, 측정하지 못한 상황은 deep 실행·서베이로 확인한 뒤 선점한다. · 경합 = 1위와 2위 격차 ≤10pt(네오마케팅 색규칙) · 분산 = 1위 셰어 <35% · HHI = 셰어 제곱합. 핵심(파워 ≥중앙값)만 채운 원, 나머지는 옅게. 미측정은 점선(경쟁 없음이 아니라 모름).

05CEP 파워

진입 검색에서 각 상황이 차지하는 비중

전체 2 CEP · [파생] P_i = ΣV(basket_i)/ΣΣV

06브랜드 × 진입 상황

점유된 상황과 빈 상황

진입 상황 2개 중 0개에서 브랜드 연결이 측정됨 · 나머지 2개는 기회 등급으로 표시. 셀의 작은 숫자 k/m = 브랜드 등장 표본(m이 작으면 신뢰 낮음).

	브랜드 연결
탈수 증상57.2%	선점 기회 큼: 주인 없는 큰 상황 57.2% · 월 16,373
숙취 해소42.8%	선점 기회 큼: 주인 없는 큰 상황 42.8% · 월 12,270

[파생] · 색 셀=측정된 셰어(k/m 표본) · 초록/호박 행=선점 기회(브랜드 미연결, 상황 크기순) · 회색 행=소형 · "·"=미조회(데이터없음 ≠ 0)

발굴된 카테고리 브랜드(미연결): 포카리스웨트

브랜드 집계 기준: 브랜드명 직접 언급(제품명 매핑 없음).

07카테고리 연결률파생

상황은 크지만 카테고리로 이어지지 않는 CEP

탈수 증상 57.2% 카테고리 성장 후보연결률 2% · 낮음 · 3/200 경로

숙취 해소 42.8%연결률 28% · 보통 · 56/200 경로

연결률 = 이 상황을 지난 검색 경로 중 이후 질의에 카테고리어(이온, 음료)가 나타난 비율 [파생]. 낮음 <20% · 높음 ≥50%. 파워 ≥중앙값이면서 낮음이면 카테고리 성장 후보(마크로밀 원칙 2: 카테고리 점유가 낮은 CEP). 상황 저니(path_finder(상황어))만 쓰고 카테고리 앵커 저니는 제외(구성상 항상 연결). basket 질의 자체에 카테고리어가 든 CEP는 계산하지 않는다.

08W축 분포해석

이 지도의 상황은 어느 축에 몰려 있나

Why 목적·베네핏1 CEP 수 · 파워 합 43%

Who 누구를 위해1 CEP 수 · 파워 합 57%

When 시점·계기0 CEP 수 · 파워 합 0%

Where 장소0 CEP 수 · 파워 합 0%

While 하는 중0 CEP 수 · 파워 합 0%

With whom 누구와0 CEP 수 · 파워 합 0%

Feeling 기분0 CEP 수 · 파워 합 0%

BEP(베네핏 엔트리 포인트): 0 / 2

빈 축: When 시점·계기, Where 장소, While 하는 중, With whom 누구와, Feeling 기분. 조사표(후보 리스트)가 설계자의 가설에 갇혔을 수 있는 자리다. 다음 실행의 확인·수정 단계에서 이 축의 진입 상황 후보를 추가해 보라.

W축은 GMO 5W1H·다이코 W's 6축을 따라 카드 마감 단계에서 LLM이 붙인 [해석]이고, 6W1H 맥락이 있을 땐 코드가 가장 많이 채워진 축으로 대신한다 [파생]. BEP = why·feeling처럼 원하는 결과가 먼저 오는 진입(하라 타쿠야).

09검색자 프로파일실측

상황별 성·연령 분포

	13-19	20-24	25-29	30s	40s	50+	성비
탈수 증상	10	14	15	26	19	16	여 67%
숙취 해소	6	13	16	30	25	10	여 61%

낮음높음칸 안 숫자는 해당 CEP 검색자 중 그 연령대 비중(%)

10검색어 속 대상

누구를 위해 찾는가

검색어에 대상(선물 받는 사람·함께하는 사람·사용자)이 직접 드러난 검색만 모아 월 검색량을 합했다. 검색자의 성·연령이 아니라 검색어가 말하는 대상이며, 성·연령 데이터가 없는 시장에서도 똑같이 측정된다.

대상	대표 검색어	CEP	월 검색량
영유아 아기 · 유아	아기 이온음료 · 유아 이온음료 · 아기 이온음료 추천		905
반려동물 강아지 · 고양이	강아지 이온음료 · 고양이 이온음료		882
임신·출산 임산부	임산부 이온음료		486
어린이 어린이	어린이 이온음료		183
시니어 노인	노인 탈수 증상	탈수 증상이 나타나기 시작할 때	61

실측 검색어 × 고정 사전 분류 [파생]. 한 검색어가 여러 대상에 걸리면 각각 센다.

11근거 등급

정성 속성은 무엇에 근거하는가

세부맥락·KBF·제한·회피·수치 임계·신뢰근거는 네 단계로 라벨을 붙인다. 실측은 그 조건이 실제 검색어로 존재하고 월 검색량이 측정된 것이다. 합의는 구글 SERP·AI Overview가 여러 검색어에 걸쳐 같은 내용을 정리한 것이다. SERP는 그 검색어를 검색한 사람들의 클릭 피드백으로 정렬·요약된 결과이므로, 여러 검색어·여러 출처에서 반복되는 내용은 그 사회가 이 주제에 대해 공유하는 합의로 본다.

실측 33%해석 67%

실측4 · 검색어로 직접 존재, 월 검색량 실측

합의0 · SERP·AIO 2개 이상 검색어(또는 독립 출처 3곳)에서 반복

파생0 · SERP 문장 하나에서 확인

해석8 · 직접 근거 없는 해석

이 리포트의 정성 속성 12개 기준. 속성 하나에 가장 강한 근거 하나만 센다.

검색 수요가 확인된 조건 실측

조건	CEP	대표 검색어	월 검색량	추세
KBF이온음료 효과	탈수 증상이 나타나기 시작할 때	이온음료 효과 · 이온음료 제로 효과	3,197	↓-18%
세부맥락빠른 숙취 해소	숙취로 인해 몸이 무거울 때	빠른 숙취 해소	59	↓-53%
회피과도한 당분	탈수 증상이 나타나기 시작할 때, 숙취로 인해 몸이 무거울 때	당분 없는 음료 · 당분 적은 이온음료	23	↑+81%

속성의 조건이 드러난 실측 검색어의 월 검색량 합. 핵심어가 글자 그대로 든 검색어, 또는 조건을 다른 표현으로 말하는 검색어(조건어 확인·별도 검수 통과)만 쓴다. 같은 검색어 묶음에 걸리는 속성은 한 줄로 합쳤다. 추세는 그 검색어들의 48개월 월별 검색량(최근 12개월 대비 직전 12개월).

12이 리포트가 쓴 검색 데이터

CEP는 검색어 하나가 아니라 여러 검색 데이터가 함께 가리키는 상황이다. 연관 검색어·검색 경로·검색 군집·SERP 본문·PAA·AI Overview를 얼마나 모았고, 그중 어느 것이 CEP의 장면(언제·어디서·왜·누구와)과 세부맥락·KBF·제한·회피의 근거로 쓰였는지다.

데이터	수집	CEP 근거로 쓰인 곳
연관 검색어	250	CEP 0/2개의 근거 자료에 포함
검색 경로	경로 699개 (심화 측정 경로 0개 포함)	CEP 0/2개의 근거 자료에 포함
검색 군집	군집 0개 · 검색어 0개	CEP 0/2개의 근거 자료에 포함
SERP(구글 검색 결과)	0	CEP 0/2개의 근거 자료에 포함
AI Overview	0	CEP 0/2개의 근거 자료에 포함
PAA(사람들이 묻는 질문)	0	–

CEP마다 어디서 드러났나

CEP는 주제와 상황에 따라 드러나는 곳이 다르다. 어떤 상황은 검색 경로에서, 어떤 상황은 군집·연관 검색어에서, 어떤 상황은 AIO·PAA에서 보인다. 왼쪽은 그 CEP의 실측 검색어가 각 데이터에 들어 있던 검색량 비중(발견), 오른쪽은 장면 7W·속성의 근거로 실제 쓰인 횟수다. '없음'은 그 데이터가 이 CEP에 닿지 않았다는 뜻이다.

CEP	발견(검색량 비중)						근거로 쓰인 곳(횟수)
CEP	연관 검색어	검색 경로	검색 군집	AIO	PAA	경로·군집·AIO에서 채굴	CEP 검색어	검색 경로	검색 군집	연관 검색어	AIO	PAA	상위 노출
탈수 증상이 나타나기 시작할 때	–	100%	–	–	–	–	·	·	·	·	·	·	·
숙취로 인해 몸이 무거울 때	–	100%	–	–	–	–	·	·	·	·	·	·	·

13CEP 상세 카드

CEP 1목적CEP

탈수 증상이 나타나기 시작할 때

Macro명시 CEP

파워 57.2% 파생 · 월평균 검색량 16,373 · 추세(3M) +38%

W축 Who빈자리 전년비(12M) -20% · 성수기 7·8월안정계절형카테고리 연결 2%

상황 설명해석

장염 환자나 노인에게 탈수 증상이 나타나기 시작할 때, 몸의 수분 균형이 깨져 불편함을 느낍니다. 탈수 예방을 위해 이온음료 효과를 원하며, 특히 장염 예방을 위해 또는 노인에게 적합한 것을 찾습니다. 이때 과도한 당분은 피하고 싶어 합니다. 이에 '탈수 증상', '장염 탈수 증상', '노인 탈수 증상'과 같은 질의로 정보를 찾아봅니다.

다음 행동아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점 근거 중

투자 우선순위 파생

1순위 투자 후보미점유 검색량 최대 16,373회/월

시장성 100 · 브랜드 적합성 0(경쟁 없음) · 입증가능성 50, 세 축 조합상 최우선 투자처

선택 3축 + 파워·검색량을 규칙으로 종합, 새 계산일 뿐 새 데이터 아님

장면: 이 상황이 갈라지는 미시 CEP

장염으로 탈수 증상이 나타날 때 해석 16,312 · 100% 파생

노인에게 탈수 증상이 나타날 때 해석 61 · 0% 파생

장면 이름은 근거 인용과 결속된 [해석] · 볼륨은 장면 귀속 질의의 실측 합 [파생] · 근거 없는 장면은 코드가 폐기

검색 여정: 이 상황의 직전과 직후 파생

실측 경로 200개에서 인접 전이를 집계, 개인의 시간순 이동이 아니라 집계 그래프의 흐름

메시지 앵글 해석

핵심 메시지“탈수 증상이 나타나기 시작할 때, 이온음료의 효과로 빠르게 수분을 보충하고 활력을 되찾으세요.”

소재 아이디어탈수 증상 초기 대처법 가이드 (이온음료 포함) · 노인, 장염 환자를 위한 이온음료 섭취의 중요성 강조 캠페인 · 이온음료 섭취 후 활력을 되찾는 모습의 짧은 영상 콘텐츠

빠른 회복안심활력

KBF·신뢰근거·감정&스타일·장면 6W1H를 종합해 생성

근거 9개 펼치기근거 접기

증거 쿼리 실측

탈수 증상 15,696실측장염 탈수 증상 616실측노인 탈수 증상 61실측

세부맥락(Nano Intent)

장염 예방을 위해 ‹장염 예방법›해석

장면 6W1H

why: 탈수 예방 해석when: 탈수 증상 발생 시 해석with whom: 노인 해석with whom: 장염 환자 해석

KBF(선택 기준)

이온음료 효과 ‹검색 '이온음료 효과' 외 1 · 월 3,197›실측

제한

노인에게 적합한 ‹노인 탈수 증상›해석

회피

과도한 당분 ‹검색 '당분 없는 음료' 외 1 · 월 23›실측

대체 해결수단(카테고리 밖·편익경쟁)

전해질 음식 ‹전해질 음식›해석

선택 3축(시장성·적합성·입증)

시장성100

브랜드 적합성0

입증가능성50

검색자 프로파일

부가 참고: AI 검색 노출

AI 추적 질문 후보 해석

1“탈수 증상이 나타날 때 어떤 음료를 마셔야 할까요?”기존 프롬프트

2“장염으로 탈수 증상이 있을 때 추천하는 음료는?”

3“노인에게 적합한 탈수 예방 음료는 무엇인가요?”

이 상황의 소비자가 AI에게 물을 법한 질문, AI 응답 노출을 추적할 때 쓴다

AI 검색(AI Overview·챗봇) 노출을 관리할 때만 보면 되는 참고 블록. 상황 이해와 마케팅 판단에는 위 블록들이면 충분하다.

CEP 2목적CEP

숙취로 인해 몸이 무거울 때

Macro명시 CEP

파워 42.8% 파생 · 월평균 검색량 12,270 · 추세(3M) -18%

W축 Why빈자리 전년비(12M) -23%쇠퇴비계절카테고리 연결 28%

상황 설명해석

숙취 발생 시 몸이 무거움을 느끼며, 특히 위스키 숙취로 힘든 경우가 있습니다. 빠른 숙취 해소를 위해 숙취 해소 음료 효과를 원하며, 위스키 숙취에 적합한 것을 찾습니다. 사용자 후기를 신뢰하며, 과도한 당분은 피하고 싶어 합니다. 이에 '숙취 해소', '숙취 해소 음료', '위스키 숙취 해소'와 같은 질의로 해결책을 찾아봅니다.

다음 행동아직 어떤 브랜드도 안 보이는 큰 상황 → 이 상황의 검색어에 콘텐츠·광고를 먼저 깔아 선점 근거 강

투자 우선순위 파생

2순위 투자 후보미점유 검색량 최대 12,270회/월

시장성 75 · 브랜드 적합성 0(경쟁 없음) · 입증가능성 67(근거 확보 쉬움), 세 축 조합상 최우선 투자처

선택 3축 + 파워·검색량을 규칙으로 종합, 새 계산일 뿐 새 데이터 아님

장면: 이 상황이 갈라지는 미시 CEP

숙취 해소 음료를 찾을 때 해석 12,250 · 100% 파생

위스키 숙취로 힘들 때 해석 20 · 0% 파생

장면 이름은 근거 인용과 결속된 [해석] · 볼륨은 장면 귀속 질의의 실측 합 [파생] · 근거 없는 장면은 코드가 폐기

검색 여정: 이 상황의 직전과 직후 파생

실측 경로 200개에서 인접 전이를 집계, 개인의 시간순 이동이 아니라 집계 그래프의 흐름

메시지 앵글 해석

핵심 메시지“숙취로 몸이 무거울 때, 사용자 후기로 검증된 숙취 해소 음료의 효과로 안도감을 느끼고 가벼워지세요.”

소재 아이디어실제 사용자들의 숙취 해소 경험담을 담은 인터뷰/리뷰 콘텐츠 · 숙취로 무거웠던 몸이 가벼워지는 과정을 시각적으로 보여주는 Before & After 영상 · 숙취 해소 음료 섭취 후 상쾌하게 하루를 시작하는 모습의 캠페인

안도감상쾌함활력

KBF·신뢰근거·감정&스타일·장면 6W1H를 종합해 생성

근거 11개 펼치기근거 접기

증거 쿼리 실측

숙취 해소 7,640실측숙취 해소 음료 4,610실측위스키 숙취 해소 20실측

세부맥락(Nano Intent)

빠른 숙취 해소 ‹검색 '빠른 숙취 해소' · 월 59›실측

장면 6W1H

why: 숙취 해소 해석when: 숙취 발생 시 해석feeling: 몸이 무거움 해석

KBF(선택 기준)

숙취 해소 음료 효과 ‹숙취 해소 음료›해석

제한

위스키 숙취에 적합한 ‹위스키 숙취 해소›해석

회피

과도한 당분 ‹검색 '당분 없는 음료' 외 1 · 월 23›실측

신뢰 근거

사용자 후기 ‹숙취해소제 추천›해석

감정&스타일

안도감 ‹숙취 해소›해석

대체 해결수단(카테고리 밖·편익경쟁)

숙취해소제 ‹동일 근거 ↑›해석

선택 3축(시장성·적합성·입증)

시장성75

브랜드 적합성0

입증가능성67

검색자 프로파일

부가 참고: AI 검색 노출

AI 추적 질문 후보 해석

1“숙취로 몸이 무거울 때 어떤 음료가 좋을까요?”기존 프롬프트

2“위스키 숙취 해소에 좋은 음료는?”

3“숙취 해소를 위한 음료 추천 부탁드립니다.”

이 상황의 소비자가 AI에게 물을 법한 질문, AI 응답 노출을 추적할 때 쓴다

AI 검색(AI Overview·챗봇) 노출을 관리할 때만 보면 되는 참고 블록. 상황 이해와 마케팅 판단에는 위 블록들이면 충분하다.

14브랜드 요약

행동적 MMS 프록시 · 폭×깊이

	MMS proxy [파생]	지명 검색량 [실측]	폭(연결 CEP 수)	깊이(평균 순위)
포카리스웨트	–	88,746	0	–

15포컬 브랜드 대응 우선순위

강점 (1위, 지킨다)

–

찬스 (근소 열세, 친다)

–

약점 (큰 격차·큰 시장)

–

열세/보류

–

규칙: 강점=측정 CEP 내 1위 / 찬스=1위와 격차 ≤5pt & 파워 ≥중앙값 / 약점=격차 >15pt & 파워 ≥중앙값, 임계값 명시형 규칙 분류(알고리즘 등급 아님). 브랜드 연결 미측정 CEP 2개는 판정 제외: 탈수 증상이 나타나기 시작할 때, 숙취로 인해 몸이 무거울 때

16한계

이 지도가 말하지 않는 것

브랜드 셰어·브랜드 대응 우선순위 등 '브랜드가 어떻다'는 판정은 그 CEP에서 브랜드 연결이 실측됐을 때만 성립한다, 실측 비율은 바로 아래 증거 준비도에서 확인할 것. 미측정 CEP이 많으면 브랜드 관련 결론은 잠정치로 볼 것
검색은 상기율(비보조 인지)보다 친숙도·구매 고려 단계를 더 강하게 반영한다, 개인 단위 검증에서 인지 단독의 검색 유발력은 1.22배(거의 없음)에 그친 반면, 친숙·고려 단계는 뚜렷이 컸고 긍정 태도 5개를 모두 보유한 경우 7.0배(스마트폰)·5.3배(자동차)까지 올라갔다(Dotson et al., Google). 이 상관에는 브랜드 크기 교락(대형 브랜드는 여러 지표가 동시에 커짐)이 섞여 있고, 검증도 브랜드 총량 단위에서 이뤄졌다
기존·습관 구매자는 검색에서 사라지지 않는다, 같은 연구에서 브랜드 보유자는 비보유자보다 오히려 2.5~3.5배 더 그 브랜드를 검색했다(Dotson et al., Google). 다만 니즈를 표현하지 않는 형태(브랜드 지명·내비게이셔널·A/S 질의)가 많아, 이 지도의 니즈 CEP 분포는 신규 진입·전환 검토 수요 쪽으로 기운다
브랜드 셰어는 측정 집합 내 상대치, 미조회 브랜드·CEP 조합은 0이 아니라 [데이터없음]
경로는 집계 그래프 흐름(개인의 시간순 이동 아님), '전이'는 모델 통계
CEP파워의 분모는 사람이 아니라 분류된 질의 수다, 서베이 CEP파워(분모=사람)와 단위가 달라 직접 비교할 수 없다(동일인의 질의 10회는 이 지도에서 10표로 계산됨)
브랜드·원산지를 지명해 고르는 질의는 상황이 아니라 검색 모드에 가까워 다른 CEP과 성격이 다르다, need-CEP 오염을 막기 위해 별도로 묶어 두었으니, '진입 상황 개수'를 셀 때는 이 항목과 미분류 롱테일을 제외하고 볼 것을 권장한다
예산·자원 배분 같은 의사결정 전에는 서베이 기반 상기 측정(사람 단위 CEP파워·상기셰어)을 병행할 것을 권고한다
LLM 제안 중 근거 없는 항목 7건을 코드가 폐기함 (증거 강제)
정성 속성 12개 중 실측 4개(33%), 합의 0개(0%), 파생 0개, 해석 8개. 실측은 조건이 검색어로 존재한다는 뜻이지 그 조건이 구매를 좌우한다는 뜻은 아니다. 합의는 구글이 정리한 사회적 통념이며 사실 검증은 아니다.

증거 준비도: PARTIAL · CEP 2개 중 2개 실측 basket · 브랜드 연결 측정 0개, 나머지는 동반질의 매트릭스/트리거 확장(deep) 필요

17재현성

커넥터 호출	params	cost
intent_finder/keyword_list	이온 음료 +3 / kr / limit 250	620
path_finder	이온 음료 / kr / limit 300	5890
keyword_info	12 / kr / ads_info	12
path_finder	탈수 증상 / kr / limit 200	6850
path_finder	숙취 해소 / kr / limit 200	5810
keyword_info	265 / kr / ads_info	265
keyword_info	4 / kr / ads_info	4
intent_finder/keyword_list	포카리스웨트 +0 / kr / limit 80	190
keyword_info	80 / kr / ads_info	80
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llm	gemini-2.5-flash (S0 grounded + S3 synthesis)	0

cost 0 = 반환 데이터 없음(과금 없음)

소모 크레딧 합계: 19766 [실측] · source: listeningmind-data-api · rendered by cep-radar/render_cep_map.py (deterministic)

CEP Finder 2.1 실행, 입력 '포카리스웨트' (토픽: 구강 케어), depth=quick
볼륨은 volume_avg(최근 3개월 월평균) [실측]. 파워 분모는 CEP로 분류된 질의 집합
브랜드 셰어 방법은 CEP별 단일: path_transition(경로 그래프) · co_query(동반질의 실측) · serp_presence(카테고리 한정 상황의 SERP·AI Overview 브랜드 등장), 혼합 없음
CEP는 '사람'이 아니라 '상황/장면' 단위, 침투(penetration) 관점: 진입 상황이 많을수록 미고객·라이트 유저 유입구가 넓어짐
브랜드 연결 미측정 CEP 2개, deep 실행으로 확장 가능
입력 '포카리스웨트'을(를) 제품명으로 인식, 카테고리 '이온 음료' 기준으로 분석하고 포컬 브랜드 '센소다인'을 자동 지정함