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화이트 스페이스와 타겟의 미충족 수요를 발굴합니다.

한눈에 보기
실측 사례
저속노화·KR, 2026-08-13 실측
실행 비용
7,110 크레딧
실측 완료
리포트 구성
1클러스터별 세그먼트 지도(개념·습관 vs 인물 신뢰)→2논브랜드 비중 기준 화이트 스페이스 후보→3검증된 검색량 기준 진입 우선순위

실행 파이프라인

실행 파이프라인 예시실측 완료 · 7,110 크레딧 (저속노화·KR)
  1. 1
    데이터 호출
    연관어 관계 그래프와 검색량, 두 가지만 가져옵니다.
    cluster_finder('저속노화', hop=2, limit=120) + keyword_info(그래프 116개 키워드) · 총 2회 호출 · 실측 7,110 크레딧
  2. 2
    지표는 알고리즘이 계산
    수집한 키워드 관계를 주제별 키워드 묶음으로 묶고, 브랜드가 아직 붙지 않은 수요 순으로 정렬합니다. 같은 입력이면 항상 같은 결과가 나옵니다.
    관계 최대 120개 → 군집화 → 논브랜드 비중 정렬
  3. 3
    리포트 생성 자동화
    리포트 목차를 다음과 같이 구성합니다: 세그먼트 지도 → 화이트 스페이스 후보 → 진입 우선순위.

실측 결과 요약

실측 근거실측 사례 기반 — 저속노화·KR, 2026-08-13 실측
  • 01그래프 116개 키워드 중 상업 브랜드 0건 — 수요가 브랜드보다 먼저 형성된 교과서적 화이트 스페이스
  • 02‘저속노화 제품’ 연결 검색 월 10회 — 개념 검색(8,060/월) 대비 사실상 공백
  • 03리포트 1건 생성 비용 7,110 크레딧

결과 리포트 예시

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

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