JEV-BASED NAMING AUDIT
왜 만들었나요?
네이밍의 평가는 가장 개인의 감각이 첨예하게 드러나는 지점이고, 그래서 늘 결정이 네이밍이 가져야 할 전략적 판단 대신 개인의 취향에 좌우되는 경향이 존재합니다. 이러한 점을 보완하기 위해, 브랜드 개발 과정에서 외부 평가를 동원하게 되는 경우가 종종 있으며, 최근에는 생성형 AI로 이를 대체하고자 하는 시도 또한 해 본 바 있습니다. AI를 활용해 네이밍 평가를 하게 될 경우, 가장 객관적이고 평균적인 관점에서 브랜드 네이밍이 지닐 수 있는 의미나 전략 적합성에 대해 파악할 수 있다는 점은 장점이나, 평가의 정확성이나 근거의 유무에 대한 신뢰성 문제가 제기되고 있기도 합니다. 최근 TypeSafe가 발표한 System 1 Thinking 기반 AI 시스템인 Jev는 단순히 생성된 글에 기반한 평가가 아닌, 주어진 판정 요청에 따른 확률을 반환하는 방식으로, 환각이나 척도간 오염 등에 있어서 비교적 자유로울 뿐만 아니라, 기존 사고 및 글 작성 기반 판정 방식에 비해 토큰을 상당히 줄일 수 있다는 장점이 있어, 자동화를 위한 분기 생성이나 평가 등에 강점을 가지고 있습니다. 이러한 지점을 네이밍 평가에 반영하여 AI 기반 네이밍 평가의 신뢰성을 강화하는 방향을 제안하고자 만들어졌습니다.
어떻게 하면 되나요?
브랜드 상황 - 네이밍 브리프를 작성하듯 네이밍이 속한 산업의 카테고리, 컨셉 및 포지셔닝, 타깃 고객, 원하는 연상 이미지(또는 목표하는 브랜드의 , 진출할 시장(국내 / 해외 국가 등) 경쟁 브랜드명, 향후 확장 계획 등을 상세하게 작성해 주시면 됩니다.
네이밍 철학 - 섹션의 12개 문항은 내부에서 선호하는 네이밍 방식(철학)에 대한 설명입니다. 선택에 따라 평가의 가중치가 조정됩니다.
네이밍 후보 - 한글 / 영문 네이밍을 입력하면 7가지 평가 지표에 따른 지표 및 종합 결과가 도출됩니다.
각 결과는 Jev AI가 내린 판정 스코어와 그 스코어의 확신도 수치를 표기합니다. 스코어의 '확신' 수치는 통계에서의 신뢰구간 내 신뢰도와 유사합니다. 예를 들어, 확신도가 60%라면, 100번 중 60번은 해당 스코어와 유사한 스코어를 낼 가능성이 있다는 것을 뜻합니다. 모든 수치에 있어서 높은 신뢰도를 나타내는 것은 아니며, 신뢰도가 낮은 경우 해당 수치에 대한 직접적인 검토가 필요하다는 것을 의미합니다. 각 수치의 의미에 대해서는 간단한 해석이 곁들여져 있으나, 이러한 평가의 상세한 이유에 대해서는 직접 검토 또는 LLM에 기반한 추가 평가 및 상세 해설이 필요합니다.
DISCLAIMER
- 본 평가 시스템은 개인의 API 토큰 사용을 기반으로 하고 있어 일반에 공개되어 있지 않습니다.
테스트가 필요하신 분들은 메일을 보내주시면 테스트 계정 비밀번호를 생성해 드립니다. - 본 평가 시스템은 일반적인 네이밍 평가 기법에 기반해 만들어졌으며, 평가 피드백에 따라 향후 Weight에 조정이 있을 수 있습니다.
- 본 평가 시스템의 결과는 일반의 인식이나 브랜드 전략의 성과를 보장하지 않으며, 보조적 평가로 활용하는 것을 권장드립니다.
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