리스닝마인드 블로그

AI Agent In Intent Finder

인텐트파인더에서 AI는 어떤 데이터를 왜 분석해야 할까요? 방대한 검색 Query 집단 속에서 사용자의 검색 목적과 브랜드 신호를 AI가 어떻게 구조화하고 해석하는지 실제 사례로 설명합니다.

AI Agent In Listening Mind

22년 말 ChatGPT가 세상에 나온 이후에 Tech Industry는 말할 것도 없고 대부분의 산업과 개인의 생활까지 많은 변화가 있었습니다. Listening Mind도 이러한 변화를 적극적으로 수용하면서 서비스에 LLM을 기반으로 한 Feature를 제공해 왔습니다.

소비자들의 ‘숨은 불편’에서 경쟁 없는 브랜드 성장의 기회 찾기

포화 시장에서 벗어나려면 경쟁이 아닌 창조가 답입니다. 검색 데이터로 체념된 ‘숨은 불편’을 찾아 새로운 카테고리를 만들고, CEP(Category Entry Points)로 그 순간을 장악하는 전략을 소개합니다.

[도서] 2026 K-외식 패러다임 대전환: 리스닝마인드 검색 데이터로 읽는 K-외식의 미래

2026년 K-외식 산업의 변화, 트렌드는 어디서 시작될까? 『2026 K-외식 패러다임 대전환』에 담긴 리스닝마인드 검색 데이터를 통해 발견한 시장 인사이트를 미리 살펴봅니다.

우리 기업을 위한 검색 데이터 설계, 어떻게 할 것인가?

AI 시대, 검색 의도(Intent) 데이터를 활용하는 방법

고객 구매 여정(CDJ)으로 살펴본 2026 소비 트렌드 리포트

2026년을 준비하는 브랜드를 위한 선행 인사이트. 검색 데이터 기반으로 분석한 2025 주요 3개 산업군(뷰티, 웰니스, 패션) 시장의 고객 구매 여정과 변화 신호를 담은 내용을 지금 바로 확인해보세요.

AI 성공은 기술이 아니라 기준(Ground Truth)의 문제이다. – 성과 지표와 거버넌스 설계

데이터는 이미 많은데 왜 의사결정은 더 불확실해졌는가?

AI·데이터 인프라는 고도화됐지만 의사결정은 왜 흔들릴까요? 외부 맥락 데이터와 Ground Truth 전략이 필요한 근본적 이유를 담았습니다.

어도비(Adobe), 검색엔진최적화 플랫폼 Semrush 공식 인수, 전략적 의미 분석

어도비가 Semrush를 약 2조 원에 인수한 진짜 이유는 무엇일까요? AI 시대, 소비자 의도 데이터와 GEO를 선점하기 위한 전략적 행보를 분석한 내용을 담았습니다.