Factto

WHY · HOW IT CHANGES

1. 01

   사실 추출

   이미지와 플레이스 공개 데이터에서 장소·분위기·글자·사물·색감 다섯 관점의 사실을 뽑습니다. 사진으로 알 수 없는 것은 비워 둡니다.

   왜 이 단계가 있나

   글쓰기부터 시작하면 근거가 없습니다. 무엇이 확인된 사실인지 먼저 확정해야, 그 밖을 지어내지 않도록 뒤에서 막을 수 있습니다.

2. 02

   두 모델 독립 분석

   같은 이미지를 서로 다른 두 개의 시각 AI가 완전히 같은 프롬프트로 따로 봅니다. 두 호출은 동시에 나갑니다.

   왜 이 단계가 있나

   한 모델이 잘못 본 것을 그 모델에게 다시 물어봐야 알 수 없습니다. 틀렸는지 알려면 비교할 두 번째 시선이 필요합니다.

3. 03

   코드 레벨 교차검증

   두 결과를 항목별로 대조해 일치도를 계산하고, 이 일치도를 신뢰도로 씁니다. 모델이 스스로 매긴 신뢰도는 쓰지 않습니다. 한쪽이 실패하면 신뢰도 상한을 절반으로 깎습니다.

   왜 이 단계가 있나

   신뢰도까지 환각하면 검증 장치가 통째로 무력해집니다. 그리고 한쪽 실패를 ‘합의’로 오인하면 신뢰도가 부풀어 오릅니다.

4. 04

   종합과 정정

   두 분석을 다시 넣어 의미 기준으로 병합하고, 근거 없는 항목은 비우면서 왜 비웠는지 사유를 남깁니다.

   왜 이 단계가 있나

   1차 분석이 실수해도 되돌릴 기회를 한 번 더 둡니다. 검증은 한 겹으로는 부족합니다.

5. 05

   키워드 분리

   글에 반드시 들어갈 이름(상호·제품명)과 검색량을 볼 수집 키워드(카테고리)를 나눠 다룹니다.

   왜 이 단계가 있나

   상호명으로 검색하면 경쟁 표본이 나오지 않습니다. 글에 들어갈 이름과 시장을 재는 키워드는 역할이 다릅니다. 이걸 구분하지 않으면 통계 자체를 못 모읍니다.

6. 06

   상위 노출 글 통계 수집

   상위 글 다섯에서 열 편을 실제로 방문해 제목 길이, 제목 안 키워드 위치, 본문 키워드 밀도, 이미지 수, 문체를 실측합니다. 본문 텍스트는 저장하지 않고 숫자만 남깁니다.

   왜 이 단계가 있나

   SEO 규칙을 “제목은 30자 정도” 같은 통설로 고정하지 않고, 그 키워드의 지금 상위 글에서 실측해 목표값으로 삼습니다. 무엇이 잘 통하는지는 키워드마다 다릅니다.

7. 07

   이미지 배치 계획

   소제목 앞에 한 장씩 배치하고, 이미지 수가 소제목 수보다 적으면 앞쪽 주요 소제목부터 채웁니다. 이미지가 없으면 마커를 아예 쓰지 않습니다.

   왜 이 단계가 있나

   이미지를 문단 중간에 흩뿌리면 읽는 흐름이 끊깁니다. 섹션이 시작되는 자리에 있어야 사진이 그 단락의 내용과 맞물려 읽힙니다.

8. 08

   글 생성

   사실·상위 글 통계·이미지 배치 계획·SEO 규칙·법적 가드레일을 한 프롬프트로 합쳐 씁니다. 종결어미를 다양하게 쓰고 같은 어미를 세 문장 연속 쓰지 않게 하며, 줄바꿈 정돈은 코드가 후처리합니다.

   왜 이 단계가 있나

   ‘AI 티’는 내용이 아니라 리듬에서 납니다. 같은 어미가 반복되고 “첫째, 둘째”로 나열되면 사람이 쓴 글로 읽히지 않습니다. 형식 정돈은 모델에게 시키지 않고 코드가 맡습니다.

9. 09

   품질 검사와 조건부 재작성

   이미지 마커 수, 글자 수, 사실 일치, 법적 표현, SEO 항목을 자동 검사하고 점수가 낮으면 문제 목록을 넣어 한 번 다시 씁니다. 점수가 올라간 경우에만 교체합니다.

   왜 이 단계가 있나

   재작성이 늘 개선은 아닙니다. 비교하지 않고 바꾸면 더 나쁜 글로 덮어쓸 수 있습니다. 시도 이력은 전부 남겨 나중에 확인할 수 있게 합니다.