본 리포트는 GEO와 SEO를 한번에 통합 분석해주는 GEONIQ의 진단 기준에 따라 웹페이지의 구조, 콘텐츠, 기술적 탐색 요소를 종합적으로 분석하고, AI·검색 환경에서 해당 정보가 어떤 방식으로 인식·해석되는지를 정리한 분석 보고서입니다.1) 이번 분석의 관점과 범위이번 리포트는 국내 이동통신 3사 SK텔레콤, KT, LG유플러스를 대상으로 진행했다.통신사 웹사이트에서 요금제는 단순한 상품 정보가 아니라, AI·검색 환경에서는 비교·추천·요약의 대상이 되는 핵심 정보 단위로 작동한다.이번 분석은 요금제가 얼마나 잘 설명되어 있는지를 평가하기보다, AI와 검색엔진이 요금제 정보를 어떤 구조를 통해 수집·비교·선택하는지를 관찰하는 데 초점을 두었다.이를 위해 다음 세 유형의 페이지를 중심으로 진단을 진..

본 리포트는 GEO와 SEO를 한번에 통합 분석해주는 GEONIQ의 진단 기준에 따라 웹페이지의 구조, 콘텐츠, 기술적 탐색 요소를 종합적으로 분석하고, AI·검색 환경에서 해당 정보가 어떤 방식으로 인식·해석되는지를 정리한 분석 보고서입니다. 1) 분석의 관점과 범위이번 리포트는 국내 주요 은행인 KB국민은행, 우리은행, 하나은행, 신한은행, 카카오뱅크를 대상으로 2025년 12월 둘째 주에 진단을 진행했으며, 분석 대상 페이지는 다음 두 유형이다.메인 페이지 은행 브랜드와 서비스 전반을 대표하는 진입 지점금융상품 페이지 대출·예금·상품 안내 등 검색 노출과 AI 답변 인용에 직접적인 영향을 주는 핵심 페이지이번에 다루는 핵심 질문은 다음과 같다.AI와 검색엔진은 은행의 금융상품 정보를 어떤 구조로 이..

제품과 서비스의 근본적인 문제 해결은 사용자와의 만남에서 시작됩니다. 하지만 그 만남에 닿기까지의 여정은 만만치 않죠. UX 리서치 계획 수립부터 대상자 선별, 모집 그리고 질문지 설계에 이르기까지의 모든 과정은 복잡하고 고도의 전문성을 요구합니다. 이로 인해 오랜 시간과 막대한 비용이 투입되기도 합니다. 저희는 리서치가 꼭 필요함에도 쉽게 시도하지 못했던 이유가 바로 여기에 있다고 생각하게 되었어요. 그래서 리서치 준비 과정을 효율화하고, 오로지 사용자 인사이트에 집중할 수 있는 업무 환경을 조성하는 것을 목표로 ReOpsAI(리옵스에이아이)를 준비하고 있습니다. 전문 리서처가 아니어도, 리소스가 충분하지 않은 작은 팀에서도, ‘사용자에 대한 깊은 이해를 원하는 모든 조직’이 고품질의 UX 리서치를 수..

검색에서 답변으로 — pxd가 만든 SEO+GEO 통합 진단 도구 들어가며"우리 사이트, ChatGPT한테는 어떻게 보일까?"요즘 들어 이런 질문을 자주 받습니다. 이제 사람들은 네이버나 구글에 키워드를 입력하기보다, ChatGPT, Gemini, Perplexity 같은 AI에게 질문을 하고 답을 얻는 방식에 익숙해졌습니다. 사용자의 의도를 이해하고 맥락에 맞는 정보를 직접 제공하는 생성형 AI는 이제 새로운 검색의 표준이 되어가고 있죠. 기업과 브랜드는 물론, 개인 역시 자신의 콘텐츠가 AI에게 어떻게 이해되고 평가되는지를 고민해야 하는 시대입니다. 단순히 검색 결과의 상위 노출이 아니라, AI가 신뢰할 수 있는 방식으로 콘텐츠를 설계하고 구현하는 것이 중요해졌습니다.기존의 SEO(Search Eng..

사용자가 '고객의 목소리로부터 빠르게 의미 있는 니즈를 읽고 좋은 인사이트를 얻길 바라는 마음'으로 만들기 시작한 '어피니티버블'은 올해 초 베타 버전을 공개한 이후 지금까지 기능과 성능을 강화해 왔는데요. 9월 1일부터는 방대한 데이터 분석도 가능한 유료 플랜을 제공하게 되었습니다.베타 버전을 운영하는 동안 어피니티버블은 사용자 여러분의 다양한 피드백을 받으며 성장해 왔습니다.수집한 데이터를 함께 분석하고, 새로운 관점들을 제시해 주는 동료 리서처 같은 도구가 되고자 많은 고민을 했는데요. 그 결과로 기본적인 사용 방식을 유지하면서 전문 리서처 분들의 니즈를 반영해 도구를 다듬었습니다.이번 글에서는 그동안 업데이트 또는 추가된 기능들과 함께, 서비스 플랜에 대해 소개하고자 합니다. 베타 버전과는 어떤 ..

안녕하세요! pxd & UXR 밋업 블로깅을 맡게 된 인턴 장예원입니다. 저는 최지호 인턴님과 함께 이번 행사를 도왔는데요. 지난 5월 28일, pxd에서는 사용자 리서치에 관심 있는 분들이 모여 경험을 나누고, 인사이트를 교류하는 pxd & UXR 밋업 행사를 열었습니다."이렇게 리서처들이 많이 모여 있는 걸 처음 보네요."밋업은 자기소개와 함께 각자의 새로운 발견을 한 가지씩 공유하면서 시작됐습니다. 그중 참석자 한 분이 공유해 주신 유쾌한 발견이 특히 인상 깊었습니다! 이처럼 다양한 분야의 UX 리서처, 마케터들이 모인 새롭고 재미있는 자리였습니다. 프로그램은 크게 3개의 섹션으로 진행됐습니다.pxd 전성진 대표팀의 "pxd UXR" 소개pxd 한상택 소장님의 "정성조사의 새로운 패러다임" 발표무신..

유튜브 댓글을 통해 알아보는 OTT 사용자의 니즈와 경험OTT 비교 추천 유튜브 영상에는 많은 댓글이 달려 있었는데요. 저희는 이 날것의 데이터를 통해 사용자들이 어떤 OTT 플랫폼을 선호하고, 왜 그렇게 선택했는지를 분석해 보고자 했습니다.1편에서는 어떻게 주제에 맞는 댓글만 골라낼 수 있는지, 전처리 과정을 중심으로 다뤘습니다. 그리고 이번 글에서는, 정제된 데이터를 바탕으로 어떤 분석을 시작할 수 있을지, 즉 리서처가 '질문'을 어떻게 만들어 나갈 수 있는지를 살펴보려고 합니다.프롬프트에 어떤 질문을 담느냐가 분석 결과에 어떤 영향을 줄까요? 하나의 데이터에 대해 다양한 관점으로 인사이트를 도출하는 방법을 소개합니다. 어피니티 버블 만들기어피니티 버블에서는 분석하고자 하는 데이터의 유형을 선택한 뒤..

유튜브 댓글에서 OTT 사용자 목소리 분석하기우리나라에서 10명 중 9명이 OTT를 본다는 사실, 알고 계셨나요? 2024년 한국콘텐츠진흥원 조사 결과에 따르면 10대에서 70대 이상까지의 OTT 이용률은 89.3%에 달합니다.일상 깊숙이 들어온 OTT 플랫폼 시장은 최근 쿠팡플레이 무료화, 배달의민족과 티빙의 제휴, 네이버페이와 넷플릭스의 제휴 등 변화가 끊이지 않고 있습니다. 이렇게 이슈가 될 때마다 SNS, 유튜브 등에서는 사용자 의견이 쏟아져 나옵니다. 이런 자발적인 의견들은 서비스에서 직접 시행하는 조사보다 더 솔직하고 생생할 수 있죠.하지만 그만큼 방대하고, 중요도를 판단하기도 어려운데요. 어떻게 하면 이런 의견들을 쉽고 빠르게 훑어볼 수 있을까요?이번 포스트에서는 "OTT 플랫폼에 대한 사용..

어피니티버블(Affinity Bubble)은 수집된 ‘다수의 사용자 목소리’로부터 핵심 주제를 추출하여 계층적으로 시각화하고 인사이트 리포트까지 제공하는, pxd 업무툴입니다.* 본문 하단에 있는 URL을 통해 직접 사용해 보실 수 있어요!pxd에서는 사용자 의견으로부터 인사이트를 얻기 위해 어피니티 다이어그램을 사용했는데요. 주로 포스트잇을 활용하는 이 방법은 장시간동안 여러 디자이너들과의 협업이 필요합니다.그에 비해, 어피니티버블은 LLM을 이용하여 보로노이 트리맵 형식으로 한눈에 그리고 빠르게 데이터의 계층구조를 보여주죠. 일상에서 흔히 볼 수 있는 보로노이 구조가 비누거품 모양이라, ‘방법론+시각화’ 를 의미하는 단어들을 조합하여 ‘어피니티버블’이라고 이름 붙였습니다.텍스트 데이터 분석에서 널리 ..

한국어 감정 단어를 정리한 표가 트위터에서 인기를 얻었습니다. 자신의 감정을 표현하는데 적당한 단어가 잘 떠오르지 않는다는 트윗에 인용으로 한국어 감정단어의 목록 작성과 차원 탐색 논문에서 수집한 감정단어 434개 한국어 감정 단어 목록을 공유해 주셨습니다. 요즘 미쳤다라는 표현이 심지어 방송에서도 남용되어 우려하는 목소리가 많은데요. 감정 어휘의 부족이 소통을 피상적으로 만드는 것 같습니다. 감정 어휘가 늘어 날 수록 자신의 감정을 보다 적확하게 표현하는것 뿐 아니라 자기 감정을 정확하게 아는데도 도움이 된다고 합니다. 어피니티 버블다만 가나다 순으로 나열된 이런 표 형태는 한눈에 잘 들어오지 않아 아쉬웠는데요. 우선 비슷한 의미끼리라도 묶어보면 좋을 것 같았습니다.어피니티 버블은 텍스트 임베딩을 이용..

사용자 경험 기반의 상품을 개발하거나 서비스를 구축할 때, 또는 개선할 때 가장 많이 사용하는 방법이 퍼소나(Persona)입니다. 타겟층을 명확히 하고, 그들이 원하는 바를 파악해 상품과 서비스에 녹여내는 것이죠. 그리고 퍼소나를 만들 때 주로 인터뷰, 설문 조사 등 정성적인 방법을 주로 사용합니다. 하지만 이는 적지 않은 시간과 비용이 투입되는 작업이죠. 피엑스디(pxd)는 구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)의 정량 데이터를 바탕으로 사용자를 세분화해서 퍼소나 구축에 활용할 수 있는 ‘데이터 드리븐 퍼소나(Data Driven Persona, DDP)’를 개발하고 있습니다. 이번 글에서는 퍼소나를 구축하기 전에 피엑스디 홈페이지 및 블로그 데이터로 사용자를 분류하는 예시를 보여드리..

AI를 향한 호기심이 당연하게 여겨지는 요즘, 피엑스디(pxd)는 여러 가지를 실험하고 있습니다. AI가 세상의 자료를 학습하는 것처럼 피엑스디도 AI를 학습하고 업무에 도움이 될 작은 도구를 만들어보고 있죠. UX 라이팅 어시스턴트(UX Writing Assistant)는 그 실험의 결과물 중 하나입니다. 원하는 글쓰기 방향성을 용어집과 글쓰기 규칙의 형태로 AI에 제공하면, 이를 바탕으로 AI가 문장을 검토하고 개선안을 제안해 주는 도구입니다.성공적인 UX 라이팅을 위해 각 기업은 글쓰기 전략을 문서로 정리한 가이드라인을 만듭니다. 브랜드에 알맞은 목소리를 지키기 위한 원칙을 정하고 일관된 글쓰기를 위한 규칙을 만들죠. 하지만, 가이드라인이 있다고 하더라도 이를 제대로 지키는 건 쉽지 않습니다. 글에..