ListeningMind Turing

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검색 데이터에 기반한 소비자 인텐트 분석 솔루션

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ChatGPT Bot

Custom bot powered by ChatGPT technology. May behave differently from regular ChatGPT.

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External Connections

This bot may talk to third-party websites. It may interact with the following domains: listeningmind-mcp-api.ascentlab.io

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listeningmind-mcp-api의 Data API의 항목의 목록과 각 항목에 대한 상세 설명을 빠짐없이 진행하고, 이들 데이터를 독자적으로 혹은 복합 분석해서 어떤 문제를 해결하는 인사이트를 얻을 수 있는지를 제시해.
일본과 미국의 "자동차의 첨단 사양에 대한 검색 흐름과 이들 사양에 관심을 가지는 고객 들에 대한 클러스터 분석"을 진행해. (1) 주행보조와 관련된 기능: 스마트크루즈, 어댑티브크루즈, HDA, 고속도로주행보조 (2) 주차보조와 관련된 기능: 어라운드뷰, 서라운드뷰, 원격주차, RSPA. 리스닝마인드 API 데이터를 모두 사용해 조사하고 지역별 특성도 조사해.
‘creora’ 브랜드 중심으로 경쟁 브랜드 대비 검색량, 광고 단가, 검색 의도를 비교해줘. 또한 글로벌 SERP 상위 노출 현황을 확인하고, 효성 브랜드와 경쟁 브랜드의 SEO 격차를 분석해줘. 결과는 마케팅 액션 플랜 보고서로 정리해주되, 섹션은 다음과 같이 해줘: Brand Awareness & Search Demand, Competitor Benchmarking, Digital Visibility Consumer Search Intent, Marketing Recommendations
‘리젠’ 키워드를 대상으로 친환경 관련 검색량과 경쟁도를 분석하고, ‘리사이클 원사’, ‘친환경 패션’, ‘지속가능 소재’ 등과 연결된 소비자 그룹을 찾아줘. 그리고 ‘리젠’을 검색한 소비자들이 추가로 탐색하는 주요 관심사(브랜드, 제품군, 감성 키워드 등)를 정리해줘. 결과는 신제품 기획용 인사이트 리포트 형식으로 정리해주되, 섹션은 다음과 같이 구성해줘: Market Trend Overview Consumer Demand Analysis Emerging Consumer Needs Category Opportunity
PathFinder API로 ‘단백질 보충제’를 검색한 사용자들의 검색 경로를 분석해줘. 유입 시점의 CEP 유형(운동 시작, 다이어트, 회복 목적 등)을 분류하고, 각 유형에 해당하는 대표 검색 키워드와 월간 검색량을 정리해줘. 검색 흐름은 시나리오별로 정리하고 표로 정리해줘.
‘눈 건강 영양제’를 검색한 소비자들의 검색 흐름을 기반으로 연령대별 페르소나를 최소 3가지로 나눠줘. 각 페르소나가 자주 사용하는 키워드, 관련된 고민, 주로 사용하는 표현, 월간 검색량을 정리해줘. 라이프스타일과 연결된 사용 맥락도 간단히 설명해줘.
최근 6개월간 '톤업크림' 관련 검색량 추이를 월 단위로 분석하고, ClusterFinder API를 활용해 키워드 클러스터를 추출해줘. 각 클러스터에 포함된 대표 키워드, 해당 키워드들의 검색량 추이, 그리고 신규로 부상한 키워드를 정리해줘. 브랜드명 언급 키워드가 있다면 함께 분류해서 표 형태로 제공해줘.
다음 조건에 맞춰 'instax'와 'cp1500'의 소비자 페르소나를 각각 2종류씩 분석해. API를 사용하여 각 페르소나마다 단순한 제품명이나 모델명이 아닌, 그 페르소나의 감정, 행동, 라이프스타일이 나타나는 대표적인 키워드를 5개 이상 추출해. 키워드는 클러스터, 서제스트, 관련 검색 키워드, 실제 검색 볼륨 데이터를 모두 참고해. 결과는 다음 테이블 형식으로 정리해. | 브랜드 | 페르소나 | 대표키워드(검색볼륨/월) | 합계(검색볼륨/월) | 이 데이터를 Plotly의 트리맵으로 시각화하고 html파일로 출력해.
클러스터파인더 api를 활용해서 ‘아기 화장품’ 키워드를 검색한 사용자들의 검색어를 분석해 CEP를 유형화해줘. 각 유형에 해당하는 대표 키워드, 월간 검색량, 검색 순서를 기반으로 그룹과 시나리오를 만들어 정리해줘. 그리고 그 결과값을 Plotly로 시각화하고 HTML로 출력해줘.
리스닝마인드 데이터 API를 실제로 호출해서 구강청결제 시장 검색 여정을 분석하고 단계별 주요 키워드와 월평균 검색량을 표로 정리해. 각 단계별로 리스테린, 가그린, 테라브레스 관련 키워드(브랜드명+연관 키워드)의 검색량 및 점유율을 그리고 레이더 차트로 3개 브랜드의 소비자 연상을 시각화해주세요. 퍼셉션 맵을 작성해. 각 제품별 소비자 페르소나도 분석해, 페르소나별 감정/행동/라이프스타일이 반영된 대표 검색키워드(5개 이상)와 합계 검색량을 표로 정리. 최종 데이터를 Plotly를 이용해 가시화하고 결과값을 html로 출력해
스마트폰에 탑재된 ai에 대한 소비자의 관심을 검색데이터를 통해서 확인하고, 특히 스마트폰의 ai를 이용하는 사람들의 검색 경로와 검색 클러스터를 기반으로 스마트폰에 탑재된 ai의 카테고리 엔트리 포인트를 찾아줘.
한국과 미국 소비자의 스마트폰 탑재 AI에 대한 관심도를 최근 1~2년 검색 트렌드로 분석하라. 검색 트렌드 분석: ‘스마트폰 AI’(한국어)와 ‘smartphone AI’(영어)의 최근 12~24개월 검색량 추이 비교. 연관 키워드 추출: 스마트폰 AI를 이용하려는 사용자가 검색하는 주요 키워드(한국·미국 각각) 수집. 검색 경로 분석: 주요 키워드의 이전/이후 검색 흐름 파악. 페르소나 분석: 검색 패턴, 관심사, 의도에 기반한 사용자 페르소나 정의. 클러스터파인더에서 스마트폰 AI로 진입하는 소비자들의 CEP를 찾아