브랜드 인식/경쟁 지형도 분석

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자사 및 경쟁사 포지셔닝을 객관화합니다.

한눈에 보기

사용하는 API

Cluster Finder Keyword Info

실측 사례

러닝화·KR, 2026-08-13 실측

실행 비용

8,100 크레딧

실측 완료

리포트 구성

1그래프 인식 구조(커뮤니티 분리)→2브랜드별 검색량 비중(근사)→3포지셔닝 갭 요약

실행 파이프라인

실행 파이프라인 예시실측 완료 · 8,100 크레딧 (러닝화·KR)

1
데이터 호출
카테고리 중심의 관계 그래프와 연관 검색어의 검색량을 가져옵니다. 브랜드 기준 검색어가 아닌 카테고리 기준 검색어가 경쟁 지형을 여는 열쇠입니다(로보락 실측에서 검증).
cluster_finder('러닝화', hop=2, limit=120) + keyword_info · 연관 쿼리 호출은 J5와 공유
2
지표는 알고리즘이 계산
같은 브랜드의 여러 표기(한글·영문·라인명)를 하나로 합친 뒤 브랜드별 검색량 비중을 만듭니다. 같은 입력이면 항상 같은 결과가 나옵니다.
동의어 정규화(26개 브랜드) → 브랜드 귀속 볼륨 합산 → SoV 근사
3
리포트 생성 자동화
리포트 목차를 다음과 같이 구성합니다: 그래프 인식 구조 → 브랜드 검색량 비중 → 포지셔닝 갭.

실측 결과 요약

실측 근거실측 사례 기반 — 러닝화·KR, 2026-08-13 실측

01지명 브랜드 26개 검색 점유율(SoV) 산출 — 온+호카+써코니 신흥 3사 합산 48,477/월이 나이키 34,955/월을 추월(검색량 기준 근사)
02‘계급도·티어’ 검색 38,543/월 — 커뮤니티 서열표가 이 카테고리의 평가 언어
03리포트 1건 생성 비용 8,100 크레딧

결과 리포트 예시

위 파이프라인은 관련 스킬의 방법론을 이 Job 관점으로 재구성한 예시입니다. 검색량은 월간 검색 건수이며, 브랜드 점유는 검색량 기준 근사입니다.

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