- 담당자(IAM): #상품기획자 #AX담당자
- 역할(Role): #제품개선후보정리 #에이전트결과검수
- 업무(Jobs): #니즈·구매요인
선크림 브랜드의 상품기획자가 AI 에이전트(정해진 일을 돌려 초안을 만드는 AI)에게 “선크림 고객 불편을 찾아 줘”라고 요청했다고 가정해 봅시다. 몇 분 뒤 에이전트가 AI 에이전트 스킬(특정 일을 할 때 읽는 작업 설명서와 딸린 파일을 한 폴더에 묶은 것) 하나를 돌려 ‘세안·지우기 부담’, ‘백탁’, ‘눈시림’ 순서의 표가 돌아옵니다. 이 표를 다음 제품 개선 회의에 그대로 올려도 될까요?
에이전트가 낸 표는 숫자 하나를 골라 어느 요청과 조회, 계산을 거쳐 나왔는지 끝까지 되짚을 수 있을 때 회의에 올릴 수 있습니다. 이 글은 리스닝마인드의 공개 AI 에이전트 스킬 하나를 폴더 구조와 여섯 단계로 나눠 보고, 표의 숫자 하나를 요청 기록까지 거꾸로 따라갑니다.
에이전트가 낸 선크림 불편 순위표를 먼저 봅니다
다음 표는 고객 니즈 찾기 스킬이 선크림에 대해 낸 결과물 중, 브랜드 이름이 없는 불편 검색어 상위 5개 항목입니다. 연관 검색어를 불편·기능·속성의 세 축으로 나누고, 항목마다 최근 12개월 검색량과 전년 같은 기간 대비 추세를 붙였습니다.
| 순위 | 불편 항목 | 최근 12개월 검색량 | 불편 축 안의 비중 | 전년 동기 대비 | 판정 | 카테고리 대비 | 대표 검색어 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 세안·지우기 부담 | 66,772~102,412건 | 30% | -29% | 하락 | 약함(상대 -20%) | 선크림 세안 · 무기자차 선크림 세안 · 무기자차 선크림 클렌징 |
| 2 | 백탁 | 61,276건 | 27% | -15% | 보합 | 같이 움직임(상대 -5%) | 백탁없는 선크림 · 선크림 백탁 · 선크림 백탁현상 |
| 3 | 눈시림 | 51,559건 | 23% | -45% | 하락 | 약함(상대 -38%) | 눈시림 없는 선크림 · 선크림 눈시림 · 선크림 눈 시림 성분 |
| 4 | 트러블·모공 막힘 | 15,238건 | 7% | -41% | 하락 | 약함(상대 -34%) | 선크림 트러블 · 모공 안막는 선크림 · 논코메도제닉 무기자차 선크림 |
| 5 | 끈적임 | 14,926건 | 7% | -31% | 하락 | 약함(상대 -22%) | 끈적임 없는 선크림 · 끈적임 없는 선스틱 · 끈적임 없는 선크림 추천 |
주: 작성 예시; 불편 항목 이름과 검색어 배정은 해석(분류 규칙); 검색량은 구글·네이버 합계, 최근 12개월 2025.9~2026.8; 표기만 다른 검색어는 같은 검색일 수 있어 최댓값~합계 범위로 표기(2~5위는 두 값이 같음); 비중은 최댓값 기준; 전년 동기는 2026.5~7과 2025.5~7의 대표 검색어 합계 비교; 판정은 전년 동기 ±20% 밖이면 상승·하락, 안이면 보합; 카테고리 대비는 (1+항목 증감)÷(1+카테고리 증감)−1, ±10% 밖이면 강함·약함; 두 임계는 스킬 기본값(가정); 카테고리 기준선은 검색어 ‘선크림’ 하나의 전년 동기 -11%(같은 뜻의 ‘썬크림’은 +17%, 둘을 합치면 +2%)
자료: 리스닝마인드 DaaS API 연관 쿼리(intent_finder/keyword_list)·키워드 조회(keyword_info); 입력값 선크림 등 시드 7개, 한국; 2026.9.30 조회(데이터 기준월 2026.8)
‘~없는 선크림’처럼 불편을 피하려는 검색도 그 불편으로 셌습니다. 검색량은 관심의 크기이지 불만의 크기가 아닙니다. 표의 다섯 항목은 카테고리 기준선(-11%)보다 더 많이 줄었고, 그중 백탁은 차이가 작아(상대 -5%) ‘같이 움직임’으로 판정됐습니다. 이 표는 개선 과제의 결론이 아니라 회의에서 확인할 후보 목록입니다.
AI 에이전트 스킬 하나는 폴더 하나이고, 여섯 단계로 나뉩니다
이 표를 만든 것은 리스닝마인드가 공개 저장소에 올려 둔 스킬 중 하나인 ‘고객 니즈 찾기(find-customer-needs)’입니다(이번 분석은 v1.2.1로 실행, 현재 공개판 v1.2.3은 분석 절차와 결과 열이 같습니다). 이 스킬의 폴더를 리스닝마인드가 함께 공개하는 [AX 인사이트] 글에서 제안한 AI 에이전트 설계의 여섯 단계(의도·도메인 지식·스킬 실행·계획과 승인·구조화 출력·검증)에 대응시키면 다음과 같습니다.
주: 구성 예시; 폴더 구성은 공개 저장소의 스킬 기준
자료: Ascent AI 작성
- SKILL.md(작업 설명서): 언제 이 스킬을 쓰고 언제 다른 스킬로 넘기는지, 카테고리 경계와 분석을 시작할 검색어를 고르는 법, 비용을 미리 계산하는 식과 실행 순서를 적습니다.
- assets(사전 양식): 불편·기능·속성을 가르는 축 사전의 양식입니다. 품목마다 새로 쓰고 사람이 검토합니다. 회사의 도메인 지식이 들어가는 자리입니다.
- scripts(계산 도구): 시드 확인, 수집 범위 판정, 분류, 조회 대상 선정, 추세 계산을 같은 규칙으로 반복합니다.
- references·evals(규칙과 시험): 데이터의 기준 시점과 함정을 적은 데이터 계약, 사전 형식, 그리고 스킬이 지켜야 할 시험 문항입니다.
폴더가 질문 하나에 답하도록 작게 나뉘어 있어, 다른 품목에 쓸 때는 카테고리 경계·시드·축 사전을 새로 정하고 스크립트와 규칙은 그대로 씁니다.
선크림 요청 하나를 여섯 단계로 따라갑니다
위 표가 나오기까지 에이전트가 거친 단계를 차례로 봅니다. 한 번 해 볼 때는 화면으로, 매달 같은 기준으로 반복할 때는 DaaS API(검색 데이터를 회사 시스템이나 AI 도구로 받아 쓰는 서비스의 연결 방식)로 받습니다.
같은 조회를 화면과 API로 보면
단계마다 쓰는 데이터와 부르는 API, 같은 내용을 볼 수 있는 화면 기능은 다음과 같습니다.
| 단계 | 쓰는 데이터 | API | 화면 기능 |
|---|---|---|---|
| ③ 연관 검색어 확장 | 시드 검색어와 함께 검색되는 연관 검색어 | 연관 쿼리(intent_finder/keyword_list) | 쿼리파인더 |
| ③ 검색량 조회 | 최근 1년 검색량(구글·네이버) | 키워드 조회(keyword_info) | 쿼리파인더 |
| ⑤⑥ 추세 계산 | 월별 검색량 | 키워드 조회(keyword_info) | 쿼리파인더 |
주: 단계 번호는 위 구성도의 여섯 단계; 화면 기능은 같은 데이터를 보는 메뉴
자료: 리스닝마인드 DaaS API 공개 문서; 입력값 선크림 등 시드 7개, 한국; 2026.9.30 조회
아래 단계마다 그 시점의 요청과 응답을 두었습니다. 저장한 기록에서 필요한 부분만 남겼고, "..." 는 줄인 곳입니다.
① 의도: 요청을 세 축의 질문으로 받습니다
“선크림 고객 불편을 찾아 줘”라는 요청을 스킬은 ‘불편·기능·속성의 크기를 비교하는 질문’으로 받습니다. 그리고 질문에 맞는 시드(분석을 시작하는 검색어, 이하 시드)를 축마다 고릅니다. 이번 분석에서는 ‘선크림 추천’처럼 살 제품을 고르는 검색어(구매 탐색어)를 니즈가 아니라고 보고 빼고, 불편을 묻는 검색어를 넣었습니다.
- 카테고리 경계: 얼굴·바디 자외선 차단 제품(선크림·선스틱·선쿠션·톤업 선크림), 태닝·애프터선 제외
- 카테고리 시드: 선크림 · 선스틱
- 기능·속성 시드: 무기자차 선크림 · 톤업 선크림
- 불편 시드: 선크림 백탁 · 선크림 눈시림 · 선크림 트러블
이번 분석에서는 카테고리 경계와 시드를 스킬이 기본값으로 정했고 사람에게 묻지 않았습니다. 결과를 회의에 올리기 전에 담당자가 확인해야 할 값입니다. 나라가 정해지지 않은 요청이면 스킬은 진행 전에 되묻고, 키워드 지도나 변화율이 목적인 요청은 다른 스킬로 넘깁니다.
② 도메인 지식: 축 사전은 품목마다 새로 씁니다
어떤 검색어를 어느 불편으로 셀지는 축 사전이 정합니다. 사전은 스킬 본문이 아니라 별도 파일이라, 다른 품목에서는 시드와 함께 이 파일을 새로 씁니다. 브랜드 사전도 같은 파일에 있어 브랜드 이름이 든 검색어를 따로 셉니다.
{ "category_terms": ["선크림", "선스틱", "자외선차단", "선쿠션", "..."],
"exclude": ["태닝|애프터선"],
"themes": [
{ "name": "Pain:눈시림", "pattern": "눈시림|눈시려|눈이시|눈따가|시림" },
{ "name": "Pain:백탁", "pattern": "백탁" },
{ "name": "Pain:세안·지우기 부담", "pattern": "세안|클렌징|지우는" },
"..." ] }③ 스킬 실행: 연관 검색어를 넓히고 검색량을 붙입니다
시드 7개에서 연관 검색어(함께 검색되는 말, 쿼리파인더 화면의 ‘연관 키워드’)를 받았습니다. 첫 확장에서 새로 찾은 검색어의 검색량 비중이 88.5%로 커서, 스킬 규칙대로 한 번 더 넓혔습니다. 이때는 검색량은 작지만 종류가 많은 불편 검색어를 채우려고 보완 검색어 6개(선크림 끈적임·밀림·단점·건조·모공, 선스틱 단점)를 썼습니다. 다음은 ‘선크림 백탁’으로 받은 요청과 응답입니다.
POST /intent_finder/keyword_list
{ "keywords": ["선크림 백탁"], "gl": "kr", "limit": 100, "sort": "volume_total", "order": "desc", "volume_threshold": 10 }
→ { "result": "OK",
"data": ["백탁없는 선크림", "선크림 백탁", "선크림 백탁현상", "백탁 선크림", "백탁없는 무기자차 선크림", "..."] }모은 검색어 506개에 최근 12개월 검색량을 한 번에 붙였습니다.
POST /keyword_info
{ "keywords": ["선크림", "선스틱", "...", "백탁없는 선크림", "..."], "gl": "kr", "data_type": "ads_metrics" }
→ { "keyword": "백탁없는 선크림",
"ads_metrics": { "volume_total": 23770, "gg_volume_total": 7390, "nv_volume_total": 16380, "...": "..." } }④ 계획·승인: 호출 수와 비용 상한을 먼저 보여 줍니다
스킬은 호출하기 전에 단계별 호출 수와 비용 상한을 계산식으로 미리 냅니다. 이번 분석에서는 담당자가 상한을 정해 승인했고, 실제 호출은 17건으로 그 상한 안에서 끝났습니다.
- 호출 계획: 시드 확인(검색어 7개) → 1차 확장 7회 → 보완 검색어 확인 뒤 보완 확장 6회 → 검색량 조회(검색어 506개) → 추세 조회(검색어 107개)
- 승인: 담당자가 정한 상한 안에서만 실행. 이 계획표가 결과물 표 옆에 남아, 표의 검색어가 몇 번의 조회에서 왔는지 보여 줍니다
⑤⑥ 출력과 검증: 정해진 열로 내고, 값을 따로 검사합니다
결과는 정해진 열의 표로 나옵니다. 열이 정해져 있어 회의 자료나 다른 도구가 같은 모양으로 받습니다. 다음은 ‘백탁’ 한 줄입니다.
{ "axis": "Pain", "need_item": "백탁", "brand_scope": "논브랜드", "keywords": 27,
"volume_12m_lo": 61276, "volume_12m_hi": 61276, "volume_share_in_axis_lo": 0.272,
"yoy_window": "2026-05~2026-07 vs 2025-05~2025-07", "yoy": -0.1507, "trend_call": "보합",
"baseline_yoy": -0.1094, "data_ref_month": "2026-08" }형식이 맞아도 값이 틀릴 수 있어서, 스킬은 출력 뒤에 값을 따로 검사합니다.
- 기준 시점: 데이터의 마지막 달(2026년 8월)을 응답에서 읽어 표에 적습니다. 조회일과 한 달 차이가 있습니다.
- 마지막 달 점검: 최신 달이 덜 집계됐을 수 있어 추세 계산에서 기본으로 뺍니다.
- 표기 중복: ‘선크림’과 ‘썬크림’처럼 표기만 다른 검색어는 같은 검색일 수 있어, 합계와 최댓값을 함께 적습니다.
- 값의 등급: 숫자마다 실제 데이터, 추정, 가정, 데이터 공백 중 하나를 붙입니다. 분류로 만든 항목 이름은 추정입니다.
표의 숫자 하나를 요청 기록까지 되짚습니다
데이터 계보(어떤 숫자가 어떤 요청과 조회, 계산에서 왔는지의 기록)가 남아 있으면 담당자가 숫자 하나를 골라 직접 확인할 수 있습니다. 표의 ‘백탁 61,276건’을 거꾸로 따라가 봤습니다.
주: 표기 그룹은 띄어쓰기·표기만 다른 검색어 묶음, 이 항목은 그룹마다 검색어 1개; 등급은 스킬이 숫자마다 붙인 라벨
자료: 리스닝마인드 DaaS API 연관 쿼리(intent_finder/keyword_list)·키워드 조회(keyword_info); 입력값 선크림 백탁 외, 한국; 2026.9.30 조회(데이터 기준월 2026.8)
- 결과물 표의 칸: ‘백탁’ 61,276건은 ‘백탁’이 든 브랜드 없는 검색어 27개의 최근 12개월 검색량 합계입니다.
- 표기 그룹 합: 가장 큰 것은 ‘백탁없는 선크림’ 23,770건, ‘선크림 백탁’ 8,260건, ‘선크림 백탁현상’ 5,420건입니다.
- 검색량 조회: ‘백탁없는 선크림’ 23,770건은 구글 7,390건과 네이버 16,380건의 합으로, 조회 응답에 그대로 있는 값입니다.
- 연관 검색어 확장: 27개 전부(27개 중 27개)가 시드 ‘선크림 백탁’ 한 번의 확장에서 나온 34개 안에 있고, 그중 25개는 이 확장에서만 나왔습니다(2개는 ‘무기자차 선크림’ 확장에도 있음). 나머지 7개는 브랜드나 판매 채널 이름이 들어 ‘백탁’의 브랜드 범위로 따로 셌습니다.
- 요청 기록: ‘선크림 백탁’은 ①에서 스킬이 불편 시드로 고른 검색어입니다. 이번 분석에서는 사람에게 묻지 않았습니다.
이렇게 되짚으면 ‘백탁’ 항목의 검색어 27개 중 25개가 스킬이 기본값으로 고른 시드 하나의 확장에만 기대고 있고, 그 시드를 사람이 확인하지 않았다는 것이 보입니다. 시드를 바꾸면 순위가 달라질 수 있다는 점을 회의에서 함께 말할 수 있습니다.
데이터로 말할 수 있는 범위를 지킵니다
- 검색은 관심 신호입니다. 검색량은 불만이나 구매의 크기가 아닙니다. 불편 검색이 줄었다고 불만이 줄었다고 단정하지 않고, 카테고리 전체의 변화와 함께 봅니다.
- 항목 이름과 배정은 해석입니다. 사전의 규칙으로 나눈 것이라 규칙이 바뀌면 숫자도 바뀝니다.
- 대표 검색어 선별이 추세를 치우치게 할 수 있습니다. 전년 비교는 지금 검색량이 큰 대표 검색어로 계산해, 최근에 늘어난 말이 더 많이 들어갈 수 있습니다. 큰 변화는 월별 값으로 다시 봅니다.
- 수집 범위 판정을 보류했습니다. 첫 확장에서 시드 4개의 연관 검색어가 받는 개수의 상한(100개)에 닿았습니다. 더 받으면 항목이 늘 수 있습니다.
- 이 글의 숫자는 작성 예시입니다. 2026년 9월 30일에 조회한 기록(데이터 기준월 2026년 8월)을 다시 계산했습니다. 지금 시점의 판단에 쓰려면 다시 조회해야 합니다.
- 월 단위 데이터입니다. 최근 달과 오늘 사이에는 한두 달의 간격이 있습니다. 이 구간의 방향은 구글 트렌드나 네이버 데이터랩 같은 상대 지수 도구로 함께 볼 수 있습니다. 실제 검색량과 더하지 않습니다.
매달 같은 표를 받는다면 데이터 연결을 검토합니다
한 번 볼 때는 쿼리파인더 화면으로 충분합니다. 매달 같은 기준으로 표를 다시 만들고 지난달과 견주려면, 검색 데이터를 사내 AI 도구에 연결하고 위 스킬을 그대로 돌리는 방법을 검토할 수 있습니다. 사람이 확인하고 승인하는 것은 카테고리 경계, 시드, 축 사전, 비용 상한이고, AI는 표와 계보 기록까지 만듭니다. 어떤 항목을 개선 과제로 올릴지는 담당자가 정합니다.
다음 회의 전에 숫자 하나의 계보를 요청해 보십시오
에이전트가 만든 표를 받으면 숫자 하나를 골라 “이 값은 어느 시드에서, 어떤 조회로, 어떤 규칙으로 나왔나”를 물어보십시오. 답이 요청 기록까지 이어지지 않으면 그 표는 아직 회의에 올릴 단계가 아닙니다. 스킬의 폴더와 규칙은 공개 저장소에서 볼 수 있습니다.
매달 같은 기준으로 표와 계보 기록을 받고 싶다면 리스닝마인드 DaaS로 연결하는 방법을 상담해 드립니다. API 서비스 문의
