AI 답변이 우리 브랜드를 어느 글에서 인용했는지 가려냅니다

• 묶음 기준: verdict
• 한 행: 사유 라벨 · prompt_id + 한 줄 요약(근거 수치 포함)
• 근거 표는 행을 펼쳤을 때 보입니다 (`dataset` / `field` / `value` 열)

화면·코드·면접에서 이 단어를 그대로 씁니다. 키는 출력 스키마의 enum 과 같습니다.

• 자가채점 — 판정 일치 · 정답 60건 기준 수치는 본인이 러너를 돌려 나온 값을 넣습니다. 예측 화면에는 비워 둡니다 — 출처를 댈 수 없는 숫자를 화면에 두지 않기 위해서입니다.
• 출력 스키마 검증 항목을 통과 여부와 함께 상시 노출
• 검증 노트 — 자동 / 수동 / 정직 경계선

• 파일을 올리기 전에는 샘플 데이터로 보기를 켜 화면을 확인합니다.
• 열 이름이 빠지거나 주소 칸이 비면 목록 대신 어느 줄이 왜 걸렸는지 이슈로 보여 주고 나머지 질문은 그대로 판정됩니다.

{"type":"object","properties":{"prompt_id":{"type":"string"},"question_text":{"type":"string"},"asked_at":{"type":"string"},"verdict":{"type":"string","enum":["우리 글이 인용됨","이름만 나오고 출처는 남의 글","경쟁사 글이 대신 인용됨","질문에서 아예 빠짐","엔진마다 답이 갈림"]},"engines_checked":{"type":"integer","minimum":1,"description":"같은 prompt_id·asked_at 으로 기록된 ai_answer 행 수입니다"},"mentioned_engine_count":{"type":"integer","minimum":0,"description":"answer_text 에서 prompt_set.target_brand 의 brand_alias 표기가 하나라도 발견된 ai_answer 행 수입니다"},"owned_cited_count":{"type":["integer","null"],"minimum":0,"description":"cited_urls 가 채워진 행의 주소를 모아 같은 topic_id 의 owned_content.url 과 겹치는 주소 개수입니다"},"competitor_cited_count":{"type":["integer","null"],"minimum":0,"description":"같은 방식으로 competitor_content.url 과 겹치는 주소 개수입니다"},"lost_to_brand":{"type":["string","null"],"description":"겹친 경쟁사 주소가 있으면 그 가운데 competitor_content 에 먼저 실린 줄의 brand 이고, 판정과 무관하게 채웁니다"},"best_brand_position":{"type":["integer","null"],"minimum":1,"description":"answer_text 의 번호 목록에서 다시 읽은 엔진별 순위 가운데 가장 앞선 값이며, 어느 엔진도 부르지 않았으면 비웁니다"},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"dataset":{"type":"string"},"field":{"type":"string"},"agg":{"type":["string","null"]},"value":{"type":["string","number","null"]}},"required":["dataset","field","value"]}},"summary":{"type":"string"},"hedge":{"type":["string","null"]}},"required":["prompt_id","question_text","verdict","evidence","summary"]}

[
  {
    "prompt_id": "Q-1085",
    "question_text": "모공 관리 루틴 추천",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "우리 글이 인용됨",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 3,
    "owned_cited_count": 1,
    "competitor_cited_count": 1,
    "lost_to_brand": "퓨어원",
    "best_brand_position": 1,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "prompt_set",
        "field": "target_brand",
        "value": "모이스트랩"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "1. 모이스트랩 저널의 모공 루틴이 단계별로 가장 자세합니다."
      },
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/pore-routine"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "engine",
        "agg": "count",
        "value": 3
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://pureone.co.kr/guide/pore"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "brand",
        "value": "퓨어원"
      }
    ],
    "summary": "세 엔진이 모두 모이스트랩을 부르고 셋 다 모공 루틴 글을 출처로 답니다. ChatGPT 와 Claude 답변에서는 첫 번째로 불리고, 옆자리에는 퓨어원 모공 가이드가 함께 인용됐습니다.",
    "hedge": null
  },
  {
    "prompt_id": "Q-1096",
    "question_text": "20대 수분크림 추천",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "우리 글이 인용됨",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 3,
    "owned_cited_count": 1,
    "competitor_cited_count": 1,
    "lost_to_brand": "세라뷰",
    "best_brand_position": 1,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/moisture-cream-20s"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "cited_urls",
        "agg": "count",
        "value": 3
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "1. 모이스트랩의 20대 수분크림 글이 성분과 사용감을 함께 정리해 가장 많이 인용됩니다."
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://serabu.com/blog/moisture"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "brand",
        "value": "세라뷰"
      }
    ],
    "summary": "ChatGPT 와 Claude 가 수분크림 글을 출처로 달고 Claude 답변에서는 첫 번째로 불립니다. 다만 그 Claude 답변은 세라뷰 수분 글도 함께 달았고, Gemini 는 이름은 불렀지만 출처 목록이 비어 있어 인용 대조에서 뺐습니다.",
    "hedge": "출처 목록이 빈 응답은 엔진이 출처를 아예 안 준 것인지 수집이 못 읽은 것인지 갈리지 않아, 이 질문의 인용 개수는 두 엔진 기준입니다."
  },
  {
    "prompt_id": "Q-1042",
    "question_text": "여드름 피부 토너 추천",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "이름만 나오고 출처는 남의 글",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 3,
    "owned_cited_count": 0,
    "competitor_cited_count": 0,
    "lost_to_brand": null,
    "best_brand_position": 2,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "prompt_set",
        "field": "target_brand",
        "value": "모이스트랩"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "여드름 토너를 많이 추천되는 순서로 모으면 다음과 같습니다. 1. 닥터스킨 클리어 토너 2. 하루수분 토너 3. 아뜰리에벨 클리어 토너 4. 온뜰 진정 토너 5. 비타비 토너 6. 순수담 토너 7. 그린랩 토너 8. 시카홀릭 토너 9. 피부일기 토너 10. 모이스처밤 토너 11. 청담온 토너 12. MoistLab 판테놀 토너."
      },
      {
        "dataset": "brand_alias",
        "field": "alias",
        "value": "MoistLab"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "cited_urls",
        "agg": "count",
        "value": 6
      },
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/toner-acne"
      }
    ],
    "summary": "세 엔진이 모두 모이스트랩을 부르지만 출처 여섯 건이 전부 외부 블로그와 카페 글입니다. Gemini 는 이름을 MoistLab 으로 적어 별칭 표를 거쳐야 찾히고, 그 답변에서는 열두 번째로 밀려 목록 끝에 붙습니다.",
    "hedge": null
  },
  {
    "prompt_id": "Q-1057",
    "question_text": "저자극 클렌징오일 순위",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "경쟁사 글이 대신 인용됨",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 3,
    "owned_cited_count": 0,
    "competitor_cited_count": 2,
    "lost_to_brand": "세라뷰",
    "best_brand_position": 2,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "순위를 매기면 1. 세라뷰(Serabu) 딥클렌징 오일 2. 하루수분 오일 3. 청담온 오일 4. 모이스트랩 클렌징 오일을 들 수 있습니다."
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://serabu.com/promo/cleansing-oil"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://serabu.com/blog/oil-rank"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "brand",
        "value": "세라뷰"
      },
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/cleansing-oil"
      }
    ],
    "summary": "세 엔진이 단 출처가 모두 세라뷰의 기획전과 순위 글입니다. 같은 주제로 쓴 우리 클렌징오일 글은 어느 답변에도 붙지 않았습니다.",
    "hedge": null
  },
  {
    "prompt_id": "Q-1063",
    "question_text": "민감성 선크림 성분 비교",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "질문에서 아예 빠짐",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 0,
    "owned_cited_count": 0,
    "competitor_cited_count": 2,
    "lost_to_brand": "세라뷰",
    "best_brand_position": null,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "prompt_set",
        "field": "target_brand",
        "value": "모이스트랩"
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "아뜰리에벨 데일리 선크림이 백탁이 적어 민감성 피부에 자주 추천됩니다."
      },
      {
        "dataset": "brand_alias",
        "field": "alias",
        "value": "모이스트 랩"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://serabu.com/blog/suncream"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://atelierbel.kr/story/suncream-list"
      },
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/suncream-ingredient"
      }
    ],
    "summary": "세 엔진 어디에도 모이스트랩이 나오지 않고 순위 칸도 비어 있습니다. 답변을 채운 것은 세라뷰와 아뜰리에벨의 선크림 글입니다.",
    "hedge": "별칭 표에 실린 네 표기를 모두 찾아봐도 답변 원문에 모이스트랩이 없어 순위 칸까지 비었습니다. 표에 없는 새 표기로 불렸을 수 있어 표본을 사람이 한 번 읽습니다."
  },
  {
    "prompt_id": "Q-1078",
    "question_text": "앰플과 세럼 차이",
    "asked_at": "2026-09-08",
    "verdict": "엔진마다 답이 갈림",
    "engines_checked": 3,
    "mentioned_engine_count": 2,
    "owned_cited_count": 1,
    "competitor_cited_count": 1,
    "lost_to_brand": "퓨어원",
    "best_brand_position": 1,
    "evidence": [
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "engine",
        "agg": "count",
        "value": 3
      },
      {
        "dataset": "ai_answer",
        "field": "answer_text",
        "value": "퓨어원 가이드는 앰플을 세럼보다 나중에 쓰라고 적습니다."
      },
      {
        "dataset": "owned_content",
        "field": "url",
        "value": "https://moistlab.co.kr/journal/ampoule-vs-serum"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "url",
        "value": "https://pureone.co.kr/guide/ampoule"
      },
      {
        "dataset": "competitor_content",
        "field": "brand",
        "value": "퓨어원"
      }
    ],
    "summary": "ChatGPT 와 Claude 는 우리 글을 출처로 달았는데 Gemini 는 이름조차 부르지 않고 퓨어원 글만 답니다. 같은 날 같은 질문에서 엔진 사이가 갈린 자리입니다.",
    "hedge": null
  }
]

[자동 검증 · 코드가 판정합니다] 1. verdict 가 enum 다섯 값(우리 글이 인용됨·이름만 나오고 출처는 남의 글·경쟁사 글이 대신 인용됨·질문에서 아예 빠짐·엔진마다 답이 갈림) 중 하나인지 확인합니다. 판정은 대조 규칙이 정하므로 모델이 다른 값을 쓰면 그 응답을 버립니다. 2. prompt_id·question_text·verdict·evidence·summary 다섯 필드가 모두 있는지 확인합니다. 3. engines_checked 와 mentioned_engine_count 가 0 이상인지, best_brand_position 이 1 이상인지 범위를 확인합니다. 4. 브랜드가 불렸는지는 수집기가 붙여 둔 mentioned_brands 를 믿지 않고 answer_text 에서 다시 셉니다. 그 질문의 target_brand 에 걸린 brand_alias.alias 가운데 하나라도 answer_text 에 문자열 그대로 있으면 그 엔진은 브랜드를 부른 것이고, mentioned_engine_count 는 그런 행의 수입니다. 답변이 브랜드를 영문으로 적은 A-7003 은 별칭 표를 거치지 않으면 Q-1042 의 언급 엔진 수가 3 이 아니라 2 로 잘못 나오는 줄입니다. 5. 순위도 brand_position 컬럼을 믿지 않고 answer_text 에서 다시 읽습니다. 답변을 「숫자.」 표지로 잘라 항목을 만들고, target_brand 의 별칭이 처음 들어 있는 항목의 번호가 그 엔진의 순위입니다. 번호 표지가 없거나 어느 항목에도 별칭이 없으면 그 엔진의 순위는 비고, best_brand_position 은 남은 순위 가운데 가장 작은 값입니다. 세 엔진이 모두 비면 best_brand_position 도 비웁니다. 6. owned_cited_count 와 competitor_cited_count 는 cited_urls 를 같은 topic_id 의 url 목록과 대조해 겹치는 주소 개수로 다시 계산합니다. cited_urls 가 비어 있는 엔진은 이 대조에서 뺍니다. 7. lost_to_brand 는 겹친 경쟁사 주소가 하나라도 있으면 채웁니다. 판정이 무엇이든 채우며, 겹친 주소가 둘 이상이면 competitor_content 에 먼저 실린 줄의 brand 를 씁니다. 겹친 경쟁사 주소가 없으면 비웁니다. 8. evidence 의 field 가 prompt_set·ai_answer·owned_content·competitor_content·brand_alias 에 실재하는 컬럼 이름인지 대조합니다. 없는 이름을 인용하면 요약이 지어낸 문장이라는 뜻이라 규칙이 만든 기본 문장으로 되돌립니다. 9. agg 가 없는 evidence 값이 그 컬럼에 수록된 행 값과 같은지 대조합니다. 엔진 여러 대에서 센 수치에는 agg 를 함께 적습니다. 10. summary 와 hedge 가 존댓말로 끝나는 한국어 문장인지 확인합니다. 11. 한 질문에서 target_brand 를 부른 엔진과 부르지 않은 엔진이 둘 다 있으면 엔진마다 답이 갈림으로 둡니다. Q-1078 이 조건이 성립한 경우이고, 세 엔진이 모두 부른 Q-1085 는 성립하지 않은 경우입니다. 12. 판정 순서는 엔진마다 답이 갈림, 질문에서 아예 빠짐, 우리 글이 인용됨, 경쟁사 글이 대신 인용됨, 이름만 나오고 출처는 남의 글 순으로 앞에서 걸리면 뒤를 보지 않습니다. 손을 대야 하는 급한 순서입니다. [평가 러너 · 2주차] 1. 담당자가 답변 원문을 읽고 손으로 정한 판정 60건으로 일치율을 냅니다. 어긋난 건은 주소 대조에서 갈라졌는지 브랜드 이름 대조에서 갈라졌는지 나눠 리포트에 답니다. [수동 검증 · 사람이 봅니다] 1. 이름만 나오고 출처는 남의 글로 뜬 질문의 answer_text 를 표본 20건 열어, 우리 글이 답변 내용과 실제로 같은 이야기를 하는지 확인합니다. 2. 별칭 표에 없는 표기로 브랜드가 불린 답변이 있는지 표본 20건을 읽고, 새로 나온 표기를 brand_alias 에 더합니다. 3. 어떤 질문을 추적 목록에 남길지 담당자와 정합니다. 물어보는 사람이 없는 질문에서 1순위를 잡아도 매출로 이어지지 않습니다.