# 인텐트 인텔리전스: 검색 행동을 사람과 AI가 함께 쓰는 판단 근거로 바꾸는 일

인텐트 인텔리전스는 사람들이 검색으로 남긴 행동을 '무엇을, 왜 찾고, 어떻게 고르는지'라는 구조로 정리해, 사람과 AI 에이전트가 같은 근거로 판단하게 하는 데이터와 방법입니다.

박세용 · 주제 허브 · 2026-10-21 20:46 KST · https://daas.listeningmind.ai/ko/wiki/intent-intelligence

## 검색량만으로는 부족한 이유

검색량은 '얼마나 많이 찾는가'를 알려 줍니다. 하지만 마케팅 판단에 필요한 것은 '왜 찾는가'와 '무엇을 보고 고르는가'입니다. 같은 '제습기'를 검색해도 가격을 비교하는 사람, 장마철 곰팡이를 걱정하는 사람, 고장 원인을 찾는 사람의 의도는 다릅니다.

인텐트 인텔리전스는 검색량에 더해 검색의 순서, 함께 찾는 말, 검색 결과 화면, AI 답변을 함께 읽어 이 차이를 근거 있게 나눕니다.

## 인텐트를 읽는 다섯 가지 데이터

| 데이터 | 알려 주는 것 |
|---|---|
| 검색량과 48개월 추이 | 수요의 크기, 시즌성, 급상승과 장기 하락 |
| [검색 경로](https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary#search-journey) | 어떤 고민을 거쳐 왔고 다음에 무엇을 확인하는지 |
| [검색어 군집](https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary#cluster) | 사람들이 카테고리를 머릿속에서 어떤 덩어리로 나누는지 |
| 검색 결과 화면 | 그 검색어에 검색엔진이 어떤 답을 주는지 |
| [AI 개요](https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary#ai-overview) | 생성형 AI가 어떤 출처를 근거로 답하는지 |

## 15개 인텐트 요소

ListeningMind는 한 토픽을 15개 요소로 정리합니다. 구매 결정을 이루는 8개 의사결정 요소와, 그 분야의 상식을 이루는 7개 지식 요소입니다.

- 의사결정 요소: CEP(구매 상황), 사용 상황, 세부 맥락 의도, KBF(선택 기준), 제약 조건, 수치 임계값, 회피 요인, RTB(신뢰 근거)
- 지식 요소: 경험칙, 관례, 기대 기준, 함정, 상충관계, 정량 관계, 태도

요소마다 검색 근거와 근거 등급이 붙어 있어, 사람이 보고서를 쓸 때와 에이전트가 답할 때 같은 근거를 씁니다. 정의는 [용어 사전](https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary#intent-elements)에 있습니다.

## 시장마다 다른 데이터 범위

한국은 네이버와 구글 검색량을 함께 쓰고, 검색한 사람의 성별과 연령 비율이 붙습니다. 미국과 일본은 구글 데이터를 씁니다. 같은 질문을 세 시장에 같은 방식으로 던질 수 있어, 진출 전에 현지 수요를 한국과 비교할 수 있습니다.

## 어디서 쓰나

- [토픽 라이브러리](https://daas.listeningmind.ai/ko/topics): 미리 만들어 둔 토픽을 15개 요소로 볼 수 있습니다.
- [CEP Finder](https://daas.listeningmind.ai/ko/catalog/apps/cep-finder): 카테고리에 들어오는 구매 상황 지도를 만듭니다.
- [Intent KG](https://daas.listeningmind.ai/ko/catalog/apps/intent-kg): 토픽의 요소와 관계를 그래프로 만듭니다.
- [데이터 API](https://daas.listeningmind.ai/ko/): 같은 데이터를 시스템과 에이전트가 직접 부릅니다. 자세한 내용은 [API 허브](https://daas.listeningmind.ai/ko/wiki/api)에 있습니다.

## FAQ

**검색 데이터로 개인의 의도를 아는 건가요?**

아닙니다. 모든 데이터는 집계된 검색 데이터입니다. 개인을 식별하지 않고, 많은 사람이 남긴 검색의 패턴을 봅니다.

**설문 조사와 무엇이 다른가요?**

설문은 사람에게 묻고 답을 듣습니다. 검색 데이터는 사람들이 묻지 않아도 스스로 남긴 행동입니다. 둘은 서로를 대신하지 않고, 검색 데이터로 가설을 세운 뒤 조사로 확인하는 순서가 효율적입니다.

**AI 에이전트는 이 데이터를 어떻게 쓰나요?**

MCP나 API로 요소와 근거를 받아, 답의 근거로 인용합니다. 근거 등급이 함께 오기 때문에 확실한 사실과 가설을 구분해 답할 수 있습니다.


## Sources

- ListeningMind 가격 https://daas.listeningmind.ai/ko/pricing 2026-10-21
- ListeningMind 용어 사전 https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary 2026-10-21
- ListeningMind 토픽 라이브러리 https://daas.listeningmind.ai/ko/topics 2026-10-21