Point11
제품

Discovery 캠페인을 소개합니다.

AI 어시스턴트가 브랜드를 얼마나 자주 언급하는지 측정하고, Alpha로 실행에 옮기세요.

Adam Fish

Adam Fish공동 창업자 겸 CEO

읽는 데 4분

Discovery 캠페인은 한 가지 질문에 답합니다. 이런 답변에서 AI 어시스턴트는 얼마나 자주 브랜드를 언급할까요?

다음 고객은 AI 어시스턴트에게 무엇을 살지 묻고 있습니다. 고객이 알게 되는 브랜드는 그 답변에 나오는 브랜드입니다. Point11 Analytics의 세 가지 캠페인 유형 중 하나인 Discovery는 그 브랜드 가운데 자사 브랜드가 얼마나 자주 포함되는지 측정하고, 그 이유를 보여주며, 이런 대화에서 더 자주 선택받도록 돕습니다. 캠페인이 어떻게 작동하는지 소개합니다.

측정 항목#

Discovery는 세 가지 수치를 보고하며, 이 수치는 왼쪽에서 오른쪽으로 하나의 퍼널처럼 읽힙니다.

  • 브랜드 점유율은 어시스턴트가 브랜드를 언급한 대화의 비율입니다.
  • 브랜드 선택률은 어시스턴트가 자사 브랜드를 선택한 대화의 비율입니다. 두 수치 모두 전체 대화를 기준으로 계산하므로 선택률은 점유율보다 높을 수 없습니다.
  • 영향 매출은 Point11이 관찰한 선택 결과와 사업 프로필의 매출 구조를 바탕으로, 브랜드가 선택받은 결과의 가치를 연간으로 추정한 값입니다. 이는 기회에 대한 추정치이며 확정된 매출이 아닙니다.

검색 광고를 집행한다면 앞의 두 수치가 익숙할 것입니다. 브랜드 점유율은 노출 점유율과, 선택률은 클릭 점유율과 비슷하게 작동합니다.

질문하는 어시스턴트#

Discovery는 ChatGPT, Gemini, Claude, Grok에 질문합니다. 캠페인을 설정할 때 이 중 어떤 어시스턴트를 측정할지 선택합니다. 캠페인의 모든 트윈이 선택한 각 어시스턴트에 질문하므로, 어시스턴트마다 브랜드를 어떻게 다루는지도 비교할 수 있습니다.

디지털 트윈이 질문을 만드는 방식#

디지털 트윈은 배경, 선호도, 구매 이유를 가진 모델링된 고객입니다. Point11은 웹사이트를 바탕으로 트윈을 만듭니다. 비즈니스를 파악하고, 고객층을 식별하고, 각 고객층을 대표하는 트윈을 생성합니다. 캠페인은 사이트에 해당하는 모든 적격 트윈 또는 직접 선택한 트윈 중에서 표본을 추출합니다.

질문은 직접 작성하지 않습니다. 각 트윈이 자신의 말과 언어로 첫 질문을 던지며, 이 첫 질문에는 브랜드나 경쟁사의 이름이 나오지 않습니다. 트윈이 무엇을 묻는지는 의사결정의 어느 단계에 있는지에 따라 달라집니다. 어떤 트윈은 추천을 요청합니다. 어떤 트윈은 한 유형의 솔루션을 다른 접근 방식과 비교합니다. 또 어떤 트윈은 솔루션 유형을 전혀 언급하지 않고 자신의 상황을 설명합니다. 두세 차례의 대화에 걸쳐 각 트윈은 자신의 목표와 제약 조건에 따라 실제 고객처럼 후속 질문을 이어갑니다.

트윈의 첫 질문은 처음 질문할 때 고정됩니다. 매달 같은 트윈이 같은 첫 질문으로 다시 묻기 때문에 한 달의 결과를 지난달 결과와 공정하게 비교할 수 있습니다.

오프라인 지점이 있나요? 캠페인을 설정할 때 각 지점을 추가하세요. 지점마다 별도의 트윈 표본이 배정되므로 어디에서 누가 선택받는지 확인할 수 있습니다.

얻을 수 있는 결과#

Point11은 모든 대화를 읽고 어시스턴트가 언급한 각 브랜드, 선택한 브랜드, 선택의 주된 이유, 제기된 주제, 답변의 근거가 된 출처를 기록합니다. 이 기록은 다음과 같은 결과가 됩니다.

  • 개요: 브랜드 점유율, 선택률, 영향 매출과 함께 선택받은 이유와 선택받지 못한 이유를 보여줍니다.
  • 모든 대화: 어떤 트윈이든 열어 전체 대화와 채점 방식을 읽을 수 있습니다.
  • 세부 분석: 오디언스, 주제, 경쟁사, 어시스턴트, 감정, 지역별 결과를 보여줍니다.
  • 맵: 여정 맵은 각 오디언스에서 어시스턴트가 선택한 브랜드까지의 경로를 추적합니다. 브랜드 맵은 자사를 모든 경쟁사와 나란히 놓고, 선택받거나 선택받지 못하는 이유를 직접 비교 화면으로 보여줍니다. 출처 맵은 어떤 출처가 답변에 영향을 주었는지 보여줍니다.
  • 추세: 같은 트윈이 매달 다시 질문하므로 점유율과 선택률의 변화를 지켜볼 수 있습니다.

결과에는 95% 신뢰 수준의 오차 범위가 함께 제공됩니다. 더 정밀한 결과가 필요하면 진행 중인 캠페인에 트윈을 추가하세요. 오차 범위가 좁아집니다.

Alpha와 함께 결과에서 다음 행동으로#

Discovery의 결과는 다음에 무엇을 할지 결정하도록 돕는 Alpha의 기능인 Advisor로 전달됩니다. Advisor는 캠페인의 근거를 우선순위가 매겨진 실행 항목 목록으로 바꾸며, 각 항목은 그 바탕이 되는 대화, 고객 니즈, 경쟁사와 연결됩니다. 목록은 선택에 따라 매주 또는 매월 갱신되며, 팀의 우선순위와 제약 조건을 추가해 방향을 정할 수 있습니다.

실행 항목에서 Ship with Alpha(Alpha로 실행)를 선택하면 Alpha가 해당 항목에 대한 대화를 열고 사용자와 함께 작업을 계획합니다. Alpha는 작업 초안을 만들고 Point11과 연결된 도구에서 작업을 완료하도록 도울 수 있으며, 제안된 작업은 실행 전에 사용자가 검토하고 확인합니다. Advisor 설정에서 Autotracking(자동 추적)을 켜면 Point11이 매주 웹사이트를 확인해 작업이 반영되었는지 살펴봅니다. 실행 항목이 완료되면 이후 갱신 때 전후 근거를 비교해 효과가 있었는지 판단합니다.

첫 캠페인 시작하기#

Point11에서 New campaign(새 캠페인)을 열고 Discovery를 선택하세요. 캠페인 이름을 정하고, 웹사이트를 추가하고, 어시스턴트를 고른 다음 몇 개의 트윈이 질문할지 설정하세요. Campaigns(캠페인) 페이지의 Discovery 카드에서는 설정부터 Alpha까지 캠페인 전 과정을 안내하는 2분 길이의 영상 How it works(작동 방식)도 볼 수 있습니다.

Point11을 처음 사용하시나요? 웹사이트로 계정을 만드세요. 클릭 한 번으로 진행되는 설정이 비즈니스를 파악하고, 트윈을 만들고, 첫 Discovery 캠페인을 대신 실행합니다. 첫 결과는 약 45분 후에 준비될 것으로 예상됩니다. Discovery가 작동하는 모습을 먼저 보려면 Discovery 페이지를 방문하세요.