이 결과를 어떻게 읽나
이 도구는 한 토픽에 대해 사람들이 실제로 검색한 것과 그 검색어의 구글 검색결과 지면을 읽어, 실체 · 의사결정 · 지식 세 층의 그래프를 만듭니다. 노드 타입은 25종, 관계는 25종입니다.
중요한 것은 그래프가 예쁘게 나왔는지가 아니라 이 실행으로 어디까지 말해도 되는가입니다. 모든 노드에는 증거 라벨이 붙어 있고, 결과 화면 맨 위의 축별 준비도가 그 경계를 미리 알려 줍니다. 아래 순서로 읽으면 그 경계를 넘지 않습니다.
- 축별 준비도부터 봅니다. 종합 등급 하나로 읽지 마세요 — 축마다 허용되는 발언이 다릅니다.
- 증거 라벨로 문장을 고릅니다. 실측·도출은 쓰고, 가정은 쓰지 않거나 가정이라고 밝히고 씁니다.
- 층을 나눠 읽습니다. 의사결정층은 전략, 지식층은 카피, 실체층은 목록입니다.
- 내보내기로 넘깁니다. 사람이 읽을 것과 기계가 읽을 것이 다른 파일로 나뉘어 있습니다.
축별 준비도 — 어디까지 말해도 되는가
준비도는 세 축으로 따로 채점됩니다. 한 축이 충분해도 다른 축이 불충분하면, 불충분한 축의 결론은 쓸 수 없습니다.
| 축 | 충분 | 제한적 | 불충분 |
|---|---|---|---|
| 수요 · 구조 | 시장 규모 · 경쟁 구도 · CEP/KBF 골격을 서술할 수 있습니다. | 구조는 읽을 수 있으나 규모는 범위를 명시해서만 말하세요. | 일반화 금지 — 시드 · 데이터를 넓혀 다시 수집하세요. |
| 지식층 | 경험칙 · 함정 · 상충을 인용과 함께 제시할 수 있습니다. | 채워진 타입만 쓰세요. 빈 타입은 근거 없음으로 두고 지어내지 마세요. | 지식층 결론 금지 — 이 산출물은 실체 · 의사결정 층까지입니다. |
| 관계 | 관계 이름의 표준 정의를 인용해도 됩니다. | 일부 관계가 규격과 다르게 쓰였습니다 — 그 관계는 이름값을 믿지 마세요. | 관계 이름의 표준 정의를 인용하지 마세요. 이 실행은 관계를 체계적으로 다르게 씁니다. |
노드마다 붙는 네 가지 라벨
| 라벨 | 뜻 | 어떻게 붙나 | 쓸 수 있나 |
|---|---|---|---|
| 실측 | 리스닝마인드 검색 데이터에서 직접 관측 | 근거 검색어가 검색량이 측정된 실제 질의이거나, 근거 문장이 수집된 검색결과 본문에 그대로 있을 때 | 그대로 쓸 수 있습니다 |
| 도출 | 관측된 데이터에서 구조화 · 추론 | 근거 검색어가 실제 질의이긴 하나 검색량이 없을 때 (연관검색어 · PAA 질문 포함) | 쓸 수 있으나 수치로 말하지 마세요 |
| 가정 | 검색 데이터 근거 없이 모델 지식으로 보완 | 근거 검색어도 본문 근거도 없을 때 | 가정이라고 밝히지 않으면 쓰지 마세요 |
| 수반 | 규칙(공리)이 다른 사실에서 도출 | 이행성·대칭성·속성 사슬 공리를 규격 안의 관계에 적용해 새 관계가 생겼을 때. 어떤 공리가 어떤 관계에서 도출했는지가 함께 기록됩니다 | 입력 관계를 믿는 만큼 믿을 수 있습니다. 그래프에서 보라색 점선입니다 |
| 결측 | 근거 없음 | 값이 비어 있을 때 | 0이 아닙니다. "없다"가 아니라 "모른다"입니다 |
세 개의 층
층은 쓰임이 다릅니다. 의사결정층은 전략 문서의 뼈대, 지식층은 카피와 콘텐츠의 문장, 실체층은 그 둘이 가리키는 목록입니다.
의사결정층 — 사람이 무엇을 놓고 고르는가
지식층 — 그 시장에서 통용되는 명제
실체층 — 구조를 채우는 것들
토픽 · 카테고리 · 엔티티 · 브랜드 · 제품 · 속성 · 대상 · 채널 · 대안 · 콘텐츠 요구 — 열 종류입니다. 가장 눌러서 그립니다. 구조를 채우는 실체이지 주인공이 아니기 때문입니다.
비슷해 보이지만 쓰임이 다른 것들
quantified_by로 이어집니다.선이 말하는 것
관계는 25종이고 가족별로 색이 다릅니다. 여정(청록) · 의사결정(주황) · 부정(빨강) · 근거(초록) · 대조(보라) · 사용(파랑) · 구조(회색). 구조선은 뜻보다 위치를 말하므로 흐리게 그립니다.
| 가족 | 관계 | 읽는 법 |
|---|---|---|
| 여정 | triggers · precedes · leads_to | 실제 검색 순서에서 온 흐름. 진입에서 결정으로 가는 경로. |
| 의사결정 | resolved_by · judged_by · narrowed_by · recommends | 무엇이 무엇으로 풀리고, 무엇으로 판단되는가. 전략 문서의 뼈대. |
| 부정 | rejected_due_to · warns_about · trades_off_with | 이탈과 반대 이유. 반론 · FAQ · 리스크 문단의 재료. |
| 근거 | supported_by · quantified_by · expected_of | 왜 믿어야 하나에 답하는 자리. 좋다를 몇으로 바꾸는 연결. |
| 대조 | compared_with · alternative_to | 비교표의 축. |
| 사용 | used_with · used_for · applies_to · suitable_for | 누구에게 · 무엇과 함께 · 어떤 상황에. |
| 구조 | is_a · part_of · has_attribute · offered_by · found_on · related_to | 무엇이 무엇의 하위인가. 뼈대이므로 흐리게 그립니다. |
실제 검색 여정과 맞춰 본 결과
이 도구는 관계를 만든 뒤, 같은 토픽의 실측 검색 여정과 대조합니다. 모델이 그렸다는 것과 사람들이 실제로 그 순서로 검색했다는 것은 다르기 때문입니다.
| 판정 | 뜻 | 어떻게 읽나 |
|---|---|---|
| 지지됨 | 여정에서 같은 순서가 관측됨 | 가장 센 근거입니다. 인용해도 됩니다. |
| 반박됨 | 여정이 반대 순서를 보임 | 모델의 구조를 의심하세요. |
| 미관측 | 대조할 여정이 없었음 | 틀렸다는 뜻이 아닙니다. 확인되지 않았을 뿐입니다. |
| 해당 없음 | 여정으로 확인할 수 있는 종류가 아님 | 개념 사이의 관계는 질의 순서로 확인되지 않습니다. |
내보내기 — 사람이 읽을 것과 기계가 읽을 것
| 형식 | 무엇 | 언제 씁니다 |
|---|---|---|
| Agent Pack | 결론과 근거만 남긴 압축 JSON | 다른 AI 에이전트에게 이 토픽을 통째로 넘길 때. 전체 JSON보다 훨씬 작습니다. |
| Claims JSONL | 명제 한 줄 = 한 레코드, 인용 출처 URL 포함 | 사실 확인 · 인용 검증 · 콘텐츠 팩트체크 파이프라인에 넣을 때. |
| JSON-LD | schema.org 어휘로 감싼 그래프 | 웹 페이지에 구조화 데이터로 심을 때. |
| Turtle (RDF) · RDF/XML · N-Triples | 표준 RDF — 같은 트리플을 세 문법으로 | 트리플 스토어(Jena · GraphDB · Virtuoso)에 적재할 때. 대량 적재·diff 는 N-Triples. |
| TriG · N-Quads | 데이터 · 스키마 · 검증 규격을 이름 붙은 그래프 셋으로 | 검증 입력을 통째로 넘길 때 — 받는 쪽이 세 파일을 맞출 필요가 없습니다. |
| OWL 합본 | TBox + 이 실행의 개체를 한 온톨로지 문서(RDF/XML)로 | Protégé 에서 바로 열 때. |
| SKOS | 개념 체계 — prefLabel · altLabel · broader · related | 시소러스 · 검색 사전 · 태깅 사전에 넣을 때. 관계 이름은 related 로 접힙니다(note 에 보존). |
| TBox · SHACL | 스키마 정의와 검증 규격 | 이 실행이 규격을 지켰는지 직접 검사할 때. |
| GraphML · GEXF · DOT | 그래프 도구 형식 | Gephi · yEd · Graphviz 에서 레이아웃을 다시 잡거나 그림을 만들 때. 타입 · 층 · 근거 · 규격 판정이 속성으로 들어 있어 필터 · 색칠이 바로 됩니다. |
| Neo4j import | nodes.csv · relationships.csv · import.cypher · README | 그래프 DB 에 적재할 때. neo4j-admin 헤더 규약이라 LOAD CSV 와 admin import 둘 다 됩니다. |
| CSV 트리플 · Excel | 주어 · 관계 · 목적어 세 칸 / 노드 · 관계 · 실행 · 범례 네 시트 | 스프레드시트에서 정렬 · 피벗 · 검토할 때. |
| 마인드맵 MD | 계층 마크다운 | 문서 초안의 목차로 바로 붙일 때. |
| 전체 묶음 (ZIP) | 위 모든 형식 + manifest.json(파일별 sha256 · 스키마/규격 지문) + README | 다른 팀에 통째로 넘길 때. 받은 쪽이 파일이 바뀌지 않았는지, 어느 판의 규격인지 확인할 수 있습니다. |
형식마다 무엇이 빠지는지는 데이터 · 내보내기 탭이 실제 결과물에서 실측으로 셉니다(노드 · 관계 보존, 빠지는 필드). 형식 칩을 누르면 내보낼 내용이 그대로 보입니다.
토픽은 어디서 합쳐지나
실행 하나는 토픽 하나의 그래프입니다. 실행이 쌓이면 세 곳에서 합쳐집니다.
① 실행 기록 → “합의 N회” — 같은 토픽의 실행들을 겹쳐 노드·관계별 재현 횟수를 표로 보여줍니다. 3회 이상이면 수반 사실을 도출하고, 각 사실을 저장된 실측 검색어·SERP 원문에 다시 대조합니다. 자식 토픽 실행은 부모의 합의에 자동으로 들어갑니다.
② 통합 그래프 탭 — 위의 합의를 그림으로 봅니다. 기준 토픽에 연관 토픽(동일성 키를 공유하는 토픽)을 묶으면 여러 토픽의 실행이 하나의 그래프로 겹쳐집니다. 노드 크기는 재현 횟수, 보라 테두리는 원문에서 확인된 수반, 점선 관계는 규격 밖입니다.
③ API — /api/consensus?topic=A&topics=B,C(합의·수반 사실·수반 관계), /api/topics/related?topic=A(연관 토픽), /api/xindex?q=(전체 실행에서 개념 찾기).
합치는 기준은 동일성 키(node_key — 타입 + 정규화한 라벨), 라벨 토큰 겹침 60% 이상, 근거 검색어 겹침 50% 이상의 순서입니다. 재현은 참의 증명이 아니므로 원문 확인을 거친 것만 수반입니다.
이렇게 만들었습니다
구글 검색결과 지면을 씁니다
인텐트 기반 소비자 분석에 쓰는 지면은 구글입니다. AI Overview · 사람들이 함께 찾는 질문(PAA) · 상위 결과 · 연관검색어를 읽습니다. 네이버는 검색량만 사용합니다 — 네이버 검색결과 페이지는 구글처럼 인텐트에 기반한 소비자 분석이 가능한 수준이 아니고, 일본 · 미국에서는 사용할 수 없기 때문입니다. 한국에서 전 국민의 절반이 쓰는 구글의 지면 요소를 쓰는 것으로 충분하며, 이는 세 지역에 같은 방법을 적용하기 위한 설계 선택입니다.
같은 날 같은 입력이면 같은 결과를 지향합니다
모델 온도는 0, 시드는 고정입니다. 다만 온도 0에서도 언어 모델이 같은 답을 보장하지는 않으므로, 재현성은 재계산이 아니라 재생(캐시)으로 얻습니다. 실행 기록의 replayed 표시가 참이면 "같은 결과가 나왔다"를 검증으로 읽으면 안 됩니다.
산출물마다 코드 판이 기록됩니다
파이프라인 핵심 파일들의 지문(code_fingerprint)이 실행에 남습니다. 두 실행을 비교할 때 "코드를 고쳐서 생긴 차이"와 "그냥 흔들린 차이"를 가르기 위해서입니다. 지문이 다른 두 실행의 차이는 변동으로 읽지 마세요.
스키마는 기계가 검사합니다
노드 타입과 관계 정의는 TBox(OWL)로, 인스턴스 규칙은 SHACL로 따로 관리됩니다. Protégé에서 스키마를 열어 고친 뒤 되돌려 차이를 볼 수 있습니다. 다만 OWL 추론기는 스키마 구조 점검에만 씁니다 — 개방 세계 가정 때문에 추론기를 인스턴스에 돌리면 규격 위반을 위반이 아니라 새로운 타입 추론으로 흡수해 버리기 때문입니다.