사내 데이터만으로는,
시장의 진짜 의도를 알 수 없습니다.
AI 프로젝트를 가로막는 세 가지 데이터 문제 — 환각, 단절, 지속 불가.
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AI는 환각으로
거짓 정보를 만든다.학습 데이터에 시장의 진짜 의도가 없으면, LLM은
그럴듯한 거짓을 만들어냅니다. RAG·에이전트의
정확도는 곧 입력 데이터의 품질입니다. -
파일럿은 성공해도
운영에 통합되지 않는다.POC는 잘 돌아가지만 실제 CRM·CDP·DW로
데이터 파이프라인이 흐르지 않아 비즈니스
임팩트로 이어지지 않습니다. -
매일 데이터를 수집·정제하는 데
자원이 새고 있다.크롤링 차단, 스키마 변경, ETL 유지보수 —
핵심 비즈니스 로직이 아닌 인프라 운영에
데이터 팀의 시간이 사라집니다.
시장의 진짜 의도,
리스닝마인드에 있습니다.
리스닝마인드 DaaS는 AI가 신뢰할 수 있는 검색 인텐트 데이터를 Ground Truth 수준으로 제공합니다.
수집부터 레이블링, 파이프라인 정합성까지 데이터 품질의 전 과정을 파트너로서 책임집니다.
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AI가 신뢰하는
검증 데이터학습 데이터에 시장의 진짜 의도가 없으면, LLM은 그럴듯한
거짓을 만들어냅니다. RAG·에이전트의 정확도는 곧 입력 데이터의 품질입니다. -
데이터 품질을 함께
책임지는 파트너십POC는 잘 돌아가지만 실제 CRM·CDP·DW로
데이터 파이프라인이 흐르지 않아 비즈니스 임팩트로
이어지지 않습니다. -
의도와 맥락이 살아있는
행동 데이터크롤링 차단, 스키마 변경, ETL 유지보수
— 핵심 비즈니스 로직이 아닌 인프라 운영에 데이터 팀의
시간이 사라집니다.
리스닝마인드의
모방할 수 없는 검색 데이터 스케일
* 2026년 영국·독일 데이터 확장 예정
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3PB+
데이터 자산
(약 3,000TB) -
15억 +
월 수집·분석
검색 데이터 -
3개국
한국 · 일본 · 미국 전수 데이터
2026 영국 · 독일 확장 예정 -
14+
특허·지적재산권
리스닝마인드는 시장과 소비자에 대한,
왜곡 없는 원천 데이터를 제공합니다.
한·일·미 검색 행동에서 도출되는 6 종 데이터가 단일 API로 흐릅니다.
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키워드 데이터
브랜드/논브랜드 키워드, 연관 키워드, 검색경로(시퀀스),
관심 주제 클러스터 -
검색량 데이터
최근 4년간 월간 검색량
(구글·네이버, 최대 48개월) -
검색자 데이터
성별(남/여), 연령별(10대~50대)
검색 비중 -
구글 Ads 데이터
CPC, 광고 경쟁도,
입찰 범위(low~high bid) -
SERP 크롤링 데이터
검색결과 순위, URL, 검색 스니펫,
관련 질문, AI Overview -
고객 여정 데이터
소비자 모먼트 전반의 맥락,
고객여정 지도, 의도 흐름의 연결
AI 에이전트와 코어시스템,
두 갈래로 연결됩니다.
리스닝마인드 DaaS API는 귀사의 기술 환경과 비즈니스 목표에 맞춘 두 가지 엔터프라이즈 연동 방식을 제공합니다.
- for AI Agent
REST API / MCP Server
자체 LLM 플랫폼 또는 AI 에이전트에 MCP 서버를 연결합니다. 복잡한 코딩 없이 AI가 고객의 의도를 즉시 파악하고 대화합니다.
- for Core Sytems
Server-to-Server (S2S)
CRM, CDP, DW 등 코어 시스템을 위한 서버 간 대용량 데이터 파이프라인을 직접 구축합니다. 고객 인텐트 데이터를 적재하고 추천 엔진·BI를 고도화합니다.
기업의 모든 데이터 직군이,
리스닝마인드 DaaS를 활용합니다.
전략·마케터부터 AI 개발자, 데이터 엔지니어, 마테크 솔루션 사업자까지 — 4가지 페르소나를 위한 인텐트 데이터 인프라
The Strategy Engine — 기획·전략팀의 의사결정을 데이터로.
실시간 트렌드와 고객 검색 의도 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 비즈니스 전략을 수립하고, 마케팅 효율(ROI)을 극대화합니다.
- Pain Point 기존 리서치 방식은 비용이 비싸고 느리며, 급변하는 소비자의 ‘진짜 의도’를 파악하기 어려움.
- DaaS API Solution 키워드 클러스터링 데이터로 잠재 소비자 니즈를 발견하고, 트렌드를 조기 포착, 마케팅 활동을 최적화해 업무 효율성과 성과를 향상.
- 시장조사 · 경쟁 분석 · 트렌드 예측
특정 카테고리에서 검색량이 급증하는 ‘토픽’을 발견해 신제품 기획에 반영, 클러스터 분석으로 경쟁 우위 확보
- 시장조사 · 경쟁 분석 · 트렌드 예측
콘텐츠 기획·채널 최적화·광고 집행/퍼포먼스 관리 — Intent Data Collection → LLM Analysis → Auto Creation → Execution 자동화 파이프라인
기업들이 리스닝마인드를 계속 사용하는 이유.
속도와 근거가 달라졌기 때문입니다.
대기업, 에이전시, D2C 브랜드, 플랫폼 기업 등 다양한 업종의 마케팅 리더들이 리스닝마인드를 전략 수립의 기반으로 활용하고 있습니다.
일반 키워드 데이터 API | 리스닝마인드 DaaS | |
|---|---|---|
| 데이터의 깊이 | 키워드 단위 검색량·CPC 위주, 단일 시점 조회 | 의도(Intent) · 탐색 경로(Sequence) · 주제 클러스터까지 – 키워드 너머 맥락 데이터데이터 |
| 데이터의 범위 | 표본 기반, 단일 국가·단일 검색 엔진 | 한·일·미 전수 데이터, 구글·네이버 통합, 4년치 월간 검색량 |
| 연동 방식 | REST API 단일 통로, 자체 ETL 필요 | MCP(LLM)부터 S2S(코어 시스템)까지 두 가지 연동 AI 에이전트와 DW 동시 지원 |
| 거버넌스 | API Key 발급 후 사용자 책임 | 온보딩 · 정기 자문 · SLA 모니터링까지 데이터 활용을 보장하는 엔터프라이즈 파트너십 |
자주 묻는 질문
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리스닝마인드는 어떤 데이터를 분석하나요?
한국·일본·미국 검색 엔진(구글·네이버) 월 15억 건의 검색 쿼리·검색량·SERP 데이터를 수집·분석합니다. -
기존 키워드 도구(Semrush, Ahrefs)와 무엇이 다른가요?
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FGI · 설문조사 대비 어떤 장점이 있나요?
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데이터 분석 경험이 없어도 사용할 수 있나요?
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어떤 산업 · 업종에서 사용하나요?
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GEO(생성형 엔진 최적화) 전략에도 활용 가능한가요?
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무료 트라이얼이 있나요?
어센트 AI와 함께
인텐트 데이터로 AX를 시작하세요.
ASCENT AI transforms consumer intent into autonomous growth.