리스닝마인드 AI 에이전트

리스닝마인드 AI 에이전트란

리스닝마인드 AI 에이전트는 생성형 LLM을 통해 조회 결과의 데이터 기반 해석 및 보조를 제공합니다. 생성되어 있는 Agent를 통한 빠른 데이터 분석 작업 실행 및 직접 커뮤니케이션이 가능합니다.

사용 가능 범위

아래에 해당하는 기능에서는 Agent와 함께 리스닝마인드의 화면을 분석할 수 있습니다.

에이전트명	사용 가능 기능
쿼리파인더 분석가	쿼리파인더
패스파인더 분석가	패스파인더 (패스뷰, 페르소나뷰, 과거/현재 비교, 키워드 비교)
클러스터파인더 분석가	클러스터파인더
페르소나 분석가	페르소나뷰, 클러스터파인더
GEO 프롬프트 빌더	페르소나뷰, 클러스터파인더

더 많은 에이전트들이 각 기능에서 사용될 수 있도록 출시 예정입니다.

화면 설명

에이전트 시작하기

우측 하단 에이전트 카드를 클릭하면 사이드바가 오픈되며, 답변이 시작됩니다.

AI 에이전트는 사용자가 탐색 중인 파인더에 입력된 키워드를 기반으로 답변합니다.

기능 설명

답변을 받는 방식은 두 가지가 있습니다.

1) 서비스에서 직접 추가된 에이전트 사용하기

각 기능별 분석 방향에 맞는 맞춤 분석을 진행합니다.
1. 쿼리파인더 분석가
  1. Top 5 검색 목적
    1. 키워드 데이터를 분석하여 사용자의 핵심적인 검색 의도(Intent) 상위 5가지를 그룹핑하여 제안합니다.
  2. 브랜드/논브랜드 Top 5
    1. 키워드를 브랜드(특정 제품/기업명)와 논브랜드(카테고리/일반 명사)로 구분하여 상위 5개 핵심 엔티티를 추출합니다.
2. 패스파인더 분석가 (패스뷰, 페르소나뷰, 과거/현재 비교, 키워드 비교)
  1. Top 3 경로 추천
    1. 제공된 데이터를 기반으로 그래프를 구축하고, 사용자의 핵심적인 검색 경로 상위 3가지를 탐색하여 제안합니다.
  2. Top 3 구조 분석 (Hub & Branch)
    1. '정보 탐색'에서 '구매 고려'로 전환되거나 '브랜드 중심 탐색'이 시작되는 핵심 분기점(Hub) 3가지를 식별합니다.
3. 클러스터파인더
  1. Top 3 검색 목적 추천
    1. 허브 키워드(Hub Keyword)를 중심으로 유사한 의도를 가진 클러스터들을 그룹핑하여, 사용자의 주요 검색 목적 상위 3가지를 제안합니다.
  2. Top 3 From → To 흐름 분석
    1. 허브 키워드를 통해 관심 맥락이 이동하는 대표적인 경로(전환 흐름) 상위 3가지를 식별합니다.
4. 페르소나 분석가
  1. Top 3 페르소나 도출
    1. 특정 브랜드나 제품에 관심이 쏠린 구체적인 가상의 인물(예: '건강 부작용을 걱정하며 보충제를 처음 찾는 30대 직장인')을 최대 3명까지 도출합니다.
  2. 페르소나 분석 근거 및 상황 요약
    1. 왜 이런 페르소나가 나왔는지, 소비자가 처한 구체적 상황과 핵심 욕구를 핵심 키워드 데이터와 함께 요약해서 설명합니다.
5. GEO 프롬프트 빌더
  1. AI 맞춤형 질문(프롬프트) 생성
    1. 단순한 단어 조합이 아니라, 소비자가 처한 상황, 중요하게 생각하는 구매 조건(KBF), 불안한 감정 등을 모두 녹여내어 "~하려면 어떻게 선택하고 먹어야 하는지 알려줘" 같은 자연스러운 대화형 프롬프트를 3~10개 뽑아냅니다.
  2. 프롬프트 생성 근거 제시
    1. AI가 왜 이런 질문을 유추했는지, 해당 클러스터의 핵심 키워드 검색량과 참조 링크(URL) 등을 제공합니다.

2) 사용자가 직접 질의하기

상단의 추천 질문을 통해 각 에이전트가 파인더에서 할 수 있는 주요 답변을 제공합니다.
각 에이전트를 클릭 후, 해당 내용에 기반하여 추가 질문이 가능합니다.

LLM은 정보 제공 시 실수를 할 수 있습니다. 다시 한번 확인하세요.

서브 에이전트

다음 사항에 대해 답변합니다.

과거/현재 비교 (패스)	키워드 비교 (패스)	과거/현재 비교 (클러스터파인더)
시점별 탐색 경로 분석 과거와 현재를 분리하여, 검색량이 높고 길게 이어지는 가장 핵심적인 탐색 흐름(Top 3)을 도출합니다.	키워드 A와 B의 핵심 탐색 경로 (Top 3) 단순히 하나의 단어만 검색하는 것이 아니라 각 키워드가 이어지는 주요 탐색 흐름을 각각 3개씩 뽑아서 보여주고 숨은 의도를 분석합니다.	과거 및 현재의 검색 목적 (Top 3) 과거의 사용자들이 주로 어떤 의도(예: 정보 탐색)로 검색했는지, 그리고 현재의 사용자들은 어떤 의도(예: 실제 구매나 실천)로 주로 검색하는지를 허브 키워드를 중심으로 분석하여 보여줍니다.
과거 대비 현재의 패턴 변화 과거의 [경로 A]가 현재는 [경로 B]로 변화/확장되었다는 식의 직관적인 변화 양상을 짚어줍니다.	경로 비교 분석 두 그룹 간의 결정적 성향 차이와 인사이트를 도출합니다.	검색 목적 변화 흐름 [과거] 관심사 A 중심 → [현재] 관심사 B 중심의 형태로, 변화의 양상과 그 배경에 숨겨진 소비자들의 심리적 변화를 추론하여 설명해 줍니다.

과거/현재 비교 (패스)

키워드 비교 (패스)

과거/현재 비교 (클러스터파인더)

시점별 탐색 경로 분석

과거와 현재를 분리하여, 검색량이 높고 길게 이어지는 가장 핵심적인 탐색 흐름(Top 3)을 도출합니다.

키워드 A와 B의 핵심 탐색 경로 (Top 3)

단순히 하나의 단어만 검색하는 것이 아니라 각 키워드가 이어지는 주요 탐색 흐름을 각각 3개씩 뽑아서 보여주고 숨은 의도를 분석합니다.

과거 및 현재의 검색 목적 (Top 3)

과거의 사용자들이 주로 어떤 의도(예: 정보 탐색)로 검색했는지, 그리고 현재의 사용자들은 어떤 의도(예: 실제 구매나 실천)로 주로 검색하는지를 허브 키워드를 중심으로 분석하여 보여줍니다.

과거 대비 현재의 패턴 변화

과거의 [경로 A]가 현재는 [경로 B]로 변화/확장되었다는 식의 직관적인 변화 양상을 짚어줍니다.

경로 비교 분석

두 그룹 간의 결정적 성향 차이와 인사이트를 도출합니다.

검색 목적 변화 흐름

[과거] 관심사 A 중심 → [현재] 관심사 B 중심의 형태로, 변화의 양상과 그 배경에 숨겨진 소비자들의 심리적 변화를 추론하여 설명해 줍니다.

결과 화면

하이퍼링크 클릭을 통한 상세 확인

드롭다운을 통해 분석 후 하이퍼링크를 클릭하여 그래프를 비교하며 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

피드백 기능

LLM의 답변을 평가할 수 있습니다. 반영해주신 평가는 답변 개선에 사용됩니다.