저장된 런 120개 · 크레딧 0 · 2026-10-23 23:56 · 메인으로
| 비교한 런 쌍 / 키워드 | 52 / 22 |
| CEP 매칭률 (basket 질의 겹침 ≥ 0.2) | 32% |
| 재현된 파워 비중 | 21% |
| 매칭 CEP의 파워 순위 상관 (Spearman) | 0.98 |
| 상위 3개 CEP 재등장 | 33% |
| basket 질의 전체 겹침 (Jaccard) | 10% |
| 월 진입 검색량 차이 | 41% |
모두 중앙값. 수집은 같은 데이터원을 쓰지만 CEP 설계(LLM)가 매번 조금씩 다르게 묶으므로, '같은 이름'이 아니라 '같은 검색어 묶음'으로 대조했다.
| 검증 런 (브랜드 4개 이상 측정) | 56 |
| 브랜드 크기 ↔ 멘탈 침투율 순위 상관 (중앙값) | 0.37 |
| 브랜드 크기 ↔ MMS 순위 상관 (중앙값) | 0.35 |
| 상관이 양(+)인 런 비율 | 73% |
| 런 내 상대값 풀링 상관 | 0.25 |
Ehrenberg·Romaniuk의 이중위험 법칙: 규모가 큰 브랜드일수록 더 많은 CEP에 연결된다. 검색 기반 멘탈 지표가 이 법칙을 따르면, 서베이 없이도 같은 구조를 잡고 있다는 구성 타당도 근거가 된다.
| 검증 CEP (48개월 시계열) | 1075 |
| '성장' 판정 → 다음 12개월 증가 | 35% (n=94) |
| '쇠퇴' 판정 → 다음 12개월 감소 | 86% (n=311) |
| 기준선: 전체 CEP 중 다음 12개월 증가 비율 | 17% |
| 성수기 지수 재현 (앞 2년 ↔ 뒤 2년 상관, 중앙값) | 0.58 |
| 정점 달 일치 | 38% |
앞 36개월만으로 추세를 판정하고 마지막 12개월로 채점했다. 기준선보다 높으면 판정이 정보를 준다.
| 적용 런 | 117 |
| 실측 (검색어로 존재, 월 검색량 측정) | 4,135 (31%) |
| 합의 (여러 검색어의 SERP·AIO에서 반복) | 4,556 (34%) |
| 파생 (SERP 문장 하나) | 4,218 (31%) |
| 해석 (직접 근거 없음) | 518 (4%) |
| 이전(2.1 라벨) 실측 / 해석 | 0% / 17% |
| 시장 jp: 실측·합의 / 속성 수 | 72% / 1,954 |
| 시장 kr: 실측·합의 / 속성 수 | 64% / 11,112 |
| 시장 us: 실측·합의 / 속성 수 | 51% / 361 |
같은 속성을 이전 라벨과 비교했다. 속성 하나는 가장 강한 근거 하나로만 센다.
키워드 하나(카테고리·제품·서비스·브랜드)를 넣으면 실제 검색 경로, 연관 검색어, 검색량, 검색 결과와 AI 개요로 카테고리 진입 상황(CEP)을 찾아 우선순위를 매긴 리포트를 만든다. 마케터와 브랜드 담당자가 캠페인 상황과 메시지를 정할 때 쓴다. 데이터는 ListeningMind DaaS 검색 행동 데이터와 Google 검색 결과이며 한국·일본·미국 시장을 지원한다.
핵심 개념CEP · 구매 상황검색 여정검색량과 48개월 추이검색 결과 화면 (SERP)AI 개요