1. 도입부

1.1 2편에서 남은 과제

2편에서는 MetricForest와 AI 기반 다단계 필터링을 통해 1-depth와 2-depth 계층 구조를 정확하게 탐색할 수 있게 되었습니다. "나의 네이버 유입이 어때?"라는 질문에 "채널별유입비율|naver|광고주"를 정확히 반환할 수 있었습니다.

하지만 실제 서비스를 하기에는 아직 많은 과정이 남아 있습니다.

GPT 판단의 보수성

GPT는 확신이 없으면 지표를 선택하지 않는 보수적 성향을 보였습니다. 특히 복잡한 분석 질문에서는 필요한 지표를 충분히 반환하지 않았습니다.

질문: "우리 사이트의 전반적인 성과를 분석해줘"
기대: 매출, 전환율, 유입 등 다양한 지표
실제: 총매출액 1~2개만 반환

제한된 지표의 활용

우리가 보유한 지표는 한정적입니다. 사용자가 원하는 지표가 없을 때 단순히 "해당 지표가 없습니다"라고 답변하는 것은 좋은 사용자 경험이 아닙니다.

질문: "ROI가 어떻게 돼?"
보유 지표: ROI 없음, ROAS만 있음
기존 방식: "ROI 지표를 찾을 수 없습니다"
개선 방향: ROAS 같은 유사 지표를 함께 제공

1.2 해결 방안: 질문 유형별 전략과 지표 확장

이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 전략을 도입했습니다:

1. 질문 유형 분류 시스템

사용자 질문을 3가지 유형으로 분류하여 각각에 맞는 지표 선택 전략을 적용합니다:

2. 지표 확장 전략

단일 지표만 반환하지 않고, 관련 지표들을 함께 제공하여 더 많은 분석을 가능하게 합니다: