브랜드 지식
도메인과 브랜드 자료에서 카테고리, 제품 라인업, 경쟁 구도, 자주 나오는 반론을 구조화합니다. 프롬프트가 실제 사업과 어긋나지 않게 하는 기준선입니다.
측정 기반이 되는 프롬프트 세트는
실제 수요를 대표하는 네 갈래의 데이터를 바탕으로 만들어집니다.
도메인과 브랜드 자료에서 카테고리, 제품 라인업, 경쟁 구도, 자주 나오는 반론을 구조화합니다. 프롬프트가 실제 사업과 어긋나지 않게 하는 기준선입니다.
이미 수요가 확인된 표현에서 출발합니다. 키워드 볼륨으로 각 주제의 크기를 확인하고, 연관 검색어로 놓친 영역을 넓힙니다.
검색창에는 키워드를 치지만 AI에는 문장으로 묻습니다. 자동완성과 연관 질문, 커뮤니티 Q&A에서 문장 형태의 수요를 따로 모읍니다.
후보 질문을 실제 AI 엔진에 던져 봅니다. 답이 갈리는 질문만 남기고, 누가 물어도 같은 답이 나오는 질문은 측정 가치가 없으므로 뺍니다.
앞의 네 갈래를 바탕으로, 언어와 시장마다 거기서 실제로 던져질 질문에 맞춰 측정의 기반이 될 프롬프트 세트를 만듭니다.
위 근거를 바탕으로 프롬프트의 기반이 될 정확한 브랜드, 도메인, 시장과 고객 정보를 확보합니다.
그 카테고리 안에서 사람들이 실제로 내리는 결정을 인텐트로 나눕니다. 질문 하나가 아니라 결정 하나가 단위입니다.
각 인텐트를 검색 수요 데이터로 확인하고, 연관 검색어와 자동완성으로 놓친 영역을 넓힙니다.
대표 질문을 실제 엔진에 던져 봅니다. 답이 브랜드마다 갈리는 질문만 남기고, 누가 물어도 같은 답이 나오는 질문은 뺍니다.
같은 인텐트라도 상황과 길이, 어투를 달리해 사람이 실제로 칠 법한 문장으로 다듬습니다. 키워드를 문장처럼 늘여 놓은 것과는 다릅니다.
세트를 확정하고 매일 측정을 시작합니다. 중간에 프롬프트가 바뀌어도 버전으로 기록해, 측정 기준이 흔들리지 않게 합니다.
어떤 상황의 누가 무엇을 결정하려고 묻는지에 따라 질문의 길이와 어투는 달라집니다. Anymorph의 프롬프트 세트는 그 폭을 전부 담도록 설계됩니다.
검색 습관이 남아 있는 첫 질문. 다듬어지지 않았고, 조건이 거의 없습니다.
실제 결정 하나가 들어간 질문. 답을 바꾸는 조건이 한두 개 붙습니다.
구체적인 상황이 들어간 질문. 규모와 예산, 쓰고 있는 도구처럼 답을 좌우하는 제약이 문장에 남습니다.
토픽은 검색 키워드, 제품, 상황 등으로 프롬프트를 묶는 단위입니다.표현이 달라도, 같은 결정으로 이어지는 질문이라면 한 토픽에 들어갑니다.