TASTE INTELLIGENCE
検索行動データから属性→印象→感情→価値の好み構造を実測したレポートです。
引用文・検索語・購買状況の名前・知識グラフ項目は、この市場で実際に使われた韓国語のまま表示します。
Audience Taste：「향수」を検索する消費者の好み構造。クエリ音声と検索者人口の実測に基づく。
全ての数値に根拠ラベルを付けます：実測=データそのまま、一次推論=実測値を検証済みフレームに写像したもの。
Means-End Chain
手段目的連鎖(MEC)の階層的価値マップ(HVM)。ノードの大きさ=そのカードの重み(上の「重みの基準」に従う、濃い部分は消費者の言葉)、実線=同じ文の実測、破線=根拠がない場合の慣例推論。
カテゴリ間の比較は禁止：嗜好ラベルはどのカテゴリでも同じ名前ですが指す対象が違います。ウイスキーの「甘い」はシェリー樽のドライフルーツやバニラ、ワインの「甘い」は残糖です。別カテゴリの同じラベル同士で数値を比較しないでください。
バーの濃い部分は消費者が書いた言葉(検索語・コミュニティ・ソーシャル・ブログ)、薄い部分は市場がつけた言葉(報道・EC・ブランド・AI概要)の割合です。
消費者が自分で書いた言葉(検索語・コミュニティ・ソーシャル・ブログ)だけで描き直したはしごです。カードの大きさ・順序・実線はすべてその文が基準です。コピーはこのはしごで、市場のポジショニングは全体で読んでください。
属性: 見たり測ったりして確かめられる特徴 · 印象: 製品を評価する言葉 · 感情: 人の気分や状態 · 価値: それで叶えたい人生の目標. カードを押すとそのノードの根拠と解釈が開きます。 カードを押すと、そのカードにつながる属性·印象·感情·価値だけが残り、他は薄くなります。 カードの大きさと数値は実測(検索量)です。実線は同じ文に一緒に出た実測リンク(太いほど頻繁)、破線は根拠がなく慣例でつないだ一次推論です。線にマウスを合わせると根拠が表示されます。薄く描いたカードは根拠が1文だけです。 薄い破線は、中間段階(感情または印象)が今回の収集で実測されず飛ばしたつながりです。
シトラス・清涼：清潔で爽やかな活力
このノードは「산뜻한」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 14。
一緒に出た語(文の数):ウッディ・木 11, フローラル・花 9, ムスク・素肌 6, グルマン・甘い香り 3, クリーン・石けん 3, 重厚・残り香 2
価値領域 快楽・感覚 · ブランド個性(Aaker) Excitement
フローラル・花：花の華やかな香り
このノードは「꽃향」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 11 · AI概要の出典・PAA回答 3。
一緒に出た語(文の数):シトラス・清涼 9, ウッディ・木 9, ムスク・素肌 7, グルマン・甘い香り 6, 洗練・シック 4, スモーキー・インセンス 4
価値領域 温かさ・調和 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
ウッディ・木：木と樹脂の深く温かい香り
このノードは「나무」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 13 · 検索結果スニペット 1。
一緒に出た語(文の数):シトラス・清涼 11, フローラル・花 9, ムスク・素肌 5, グルマン・甘い香り 4, 重厚・残り香 3, ほのか・近い 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Ruggedness
ムスク・素肌：素肌のようなほのかな香り
このノードは「비누」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 12 · 関連検索語 1 · AI概要の出典・PAA回答 1。
一緒に出た語(文の数):フローラル・花 7, シトラス・清涼 6, ウッディ・木 5, グルマン・甘い香り 4, やわらかな肌触り 4, ほのか・近い 3
価値領域 温かさ・調和 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
グルマン・甘い香り：バニラ・キャラメルの甘い香り
このノードは「꿀과」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要の出典・PAA回答 7 · AI概要(AIO) 5 · 検索結果スニペット 2。
一緒に出た語(文の数):フローラル・花 6, ムスク・素肌 4, ウッディ・木 4, シトラス・清涼 3, 重厚・残り香 3, ラグジュアリー・ハイエンド 3
価値領域 快楽・感覚 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
ラグジュアリー・ハイエンド：高級素材とブランドの格
このノードは「품격」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要の出典・PAA回答 12 · AI概要(AIO) 2。
一緒に出た語(文の数):洗練・シック 7, ムスク・素肌 3, やわらかな肌触り 3, グルマン・甘い香り 3, ニッチ・ユニーク 3, ビビッド・大胆 3
価値領域 高級・達成 · ブランド個性(Aaker) Sophistication
やわらかな肌触り：肌にやさしい触り心地
このノードは「포근한」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 7 · 検索結果スニペット 5 · AI概要の出典・PAA回答 2。
一緒に出た語(文の数):ムスク・素肌 4, フローラル・花 3, ラグジュアリー・ハイエンド 3, 洗練・シック 3, ほのか・近い 2, シトラス・清涼 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
ほのか・近い：近くでだけ感じるほのかさ
このノードは「차분한」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: AI概要(AIO) 5 · 検索結果スニペット 5 · SERP・PAA 2 · AI概要の出典・PAA回答 1。
一緒に出た語(文の数):ムスク・素肌 3, やわらかな肌触り 2, ウッディ・木 2, ラグジュアリー・ハイエンド 2, クリーン・石けん 2, カジュアル・気軽 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
ニッチ・ユニーク：人と被らない個性
このノードは「특이」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: 検索結果スニペット 6 · AI概要の出典・PAA回答 4 · 関連検索語 3。
一緒に出た語(文の数):ラグジュアリー・ハイエンド 3, スモーキー・インセンス 3, ウッディ・木 2, フローラル・花 2
価値領域 開放・探求 · ブランド個性(Aaker) Excitement
クリーン・石けん：清潔な石けんのような香り
このノードは「클린」のような表現が実際に検出されて生まれました。出典構成: 検索結果スニペット 4 · AI概要(AIO) 3 · AI概要の出典・PAA回答 2 · 関連検索語 1。
一緒に出た語(文の数):シトラス・清涼 3, ムスク・素肌 2, ミニマル・ベーシック 2, ほのか・近い 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Competence
安らぎ・休息：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 힐링 · 편안 · 편안하게 · 편안함 · 안정감 · 휴식 · 여유 · 여유로 · 쉬어가 · 쉬고싶 · 마음이편 · 스트레스가풀 · 스트레스해소 · 나른 · 릴랙스 · 쉼표 · 하루끝 · 하루의끝
自信・堂々：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 자신감 · 당당 · 자존감 · 나답게 · 있어보이 · 센스있 · 안목 · 취향저격 · 주목받 · 눈길을끄 · 인정받 · 부러움 · 시그니처향 · 나를기억하게 · 향으로기억되 · 분위기가달라
懐かしさ：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 그리운 · 그리움 · 옛생각 · 어릴적생각 · 아련 · 향수를불러 · 추억이떠오 · 추억돋 · 추억소환 · 옛날생각
信頼・安心：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 신뢰 · 안심되 · 안심하고 · 안심이 · 믿을 · 믿고 · 검증된 · 검증됐 · 걱정없 · 든든 · 확실 · 보장 · 사후관리 · 믿음직 · 정직한
楽しさ・喜び：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 즐거 · 재미있 · 재밌 · 웃음이 · 행복해지 · 행복 · 기분좋아지 · 기분업 · 기쁨 · 기뻐 · 신이나 · 흥겨 · 빠져드 · 도파민 · 기분이좋아지는향
地位・品格:地位と品格。Schwartzの価値円環の「高級・達成」グループに属し、反対側は「温かさ・調和」です。
ラグジュアリー・ハイエンド が 地位・品格 の価値にまとまりました。
安全・安定:安全で安定していること。Schwartzの価値円環の「安定・伝統」グループに属し、反対側は「開放・探求」です。
やわらかな肌触り が 安全・安定 の価値にまとまりました。
無難・調和:目立たず調和すること。Schwartzの価値円環の「安定・伝統」グループに属し、反対側は「開放・探求」です。
ほのか・近い · クリーン・石けん が 無難・調和 の価値にまとまりました。
自律・自分らしさ:自分のやり方で選び表現すること。Schwartzの価値円環の「開放・探求」グループに属し、反対側は「安定・伝統」です。
ニッチ・ユニーク が 自律・自分らしさ の価値にまとまりました。
楽しさ・感覚:感覚の楽しさ。Schwartzの価値円環の「快楽・感覚」グループに属し、反対側は「安定・伝統」です。
シトラス・清涼 · グルマン・甘い香り が 楽しさ・感覚 の価値にまとまりました。
思いやり・身近な人:身近な人を大切にすること。Schwartzの価値円環の「温かさ・調和」グループに属し、反対側は「高級・達成」です。
フローラル・花 · ムスク・素肌 が 思いやり・身近な人 の価値にまとまりました。
伝統・継承:古いものや伝統を受け継ぐこと。Schwartzの価値円環の「安定・伝統」グループに属し、反対側は「開放・探求」です。
ウッディ・木 が 伝統・継承 の価値にまとまりました。
「향수」を探す人々から検出された好みシグナルは全21個で、最も強いのはシトラス・清涼(23,100)です。これ一つで全体の好み重みの16%を占め、2位のフローラル・花(19,320)の1.2倍です。消費者の言葉に置き換えれば「清潔で爽やかな活力」に反応する人々がこの検索の主役です。
上位三つを合わせても40%にとどまる分散構造です。一つのメッセージで市場全体を説得するのは difficult であり、好み別にラインを分けるかチャネルごとに訴求を変える方が効率的です。こうした市場で「万人向けの製品」は大抵誰にも選ばれません。
はしごを縦に読むと、感覚的事実を指す属性層ではシトラス・清涼(23,100)が、社会的意味を指す印象層ではラグジュアリー・ハイエンド(11,760)が最大です。属性層のシグナルが重いということは、消費者がまだ「どんな味・香り・質感か」を探索する段階にあることを意味します。この段階では具体的な製品説明が抽象的なブランド物語より有効です。
はしごの終点は「温かさ・調和」の価値に収束し、その直前の感情層では安らぎ・休息が最も大きく検出されました。消費者がこのカテゴリを通じて最終的に確認したいものがその価値であるため、キャンペーンの締めの一行を属性ではなくこの価値の言葉で閉じるのがはしごと一致します。
実務的にはシトラス・清涼をメッセージの軸に据え、フローラル・花・ウッディ・木を補助訴求に配置する構成がデータに合致します。商品詳細は属性層(シトラス・清涼)から始めて印象層(ラグジュアリー・ハイエンド)へ上げ、最後に価値(温かさ・調和)で閉じる順序が、消費者が実際にたどる経路と同じです。
解釈上の注意が二つあります。この数値は「何人がその好みを言語化したか」であって「どれほど強く選好するか」ではありません。検索されない好みは捉えられないため、シグナルがないことが好みの不在を証明するわけではありません。またここは選好側のみの数値なので、同じ属性が遠ざける力としても働くかは次のセクションで確認してください。
Who said it
検索結果URLとAI概要の引用URLを種別に分けた実測です。コミュニティ·ソーシャル·個人ブログは消費者自身が書いた言葉、報道·EC·ブランド公式·百科とAI概要本文は市場がつけた言葉です。同じ文でも出所によって重みが違います。
この分析素材の76%が消費者の発話(検索語 + コミュニティ·ソーシャル·ブログ)から来ています。
消費者が実際に使う言葉かを確かめるには出典を見る必要があります。検索語は意図を示しますが感覚語や感情語はほとんどなく、それらはコミュニティの投稿や個人ブログのレビューに生きています。この構成がEC·報道に偏っていれば、レポートの嗜好語は「消費者の言葉」より「市場がつけた言葉」に近いということです。
AI概要が何を引用しているかも見ます。ECページばかり引用しているなら、そのカテゴリの生成回答は販売言語で埋まっており、ブランドがコンテンツで入り込む余地があるという信号です。
Drivers of Liking
同じ属性でも求める人と避ける人がいます(Sentiment ≠ Preference)。右=選好量、左=否定・JARパターン(「〜すぎない」)の実測。
シトラス・清涼が引き寄せる力、ムスク・素肌が遠ざける力です。回避側の証拠は「머스크 없는 향수」のような検索です。選好総量23,100に対し回避総量は350で、二つの力が同じ消費者群の中で別々の属性に掛かっています。
コピーと商品ページではシトラス・清涼を前面に出し、ムスク・素肌の連想は意図的に減らすのが安全です。特にムスク・素肌を示唆する視覚要素や形容詞が既定のイメージに入っていないか点検する価値があります。回避は購入直前に作動することが多く、ページ下部ではなく上部で解消してこそ効果があります。
回避シグナルは構造的に過小計測される点を踏まえてください。人は好きなものを検索し、嫌いなものをわざわざ検索しません。したがって左側の値は実際の回避の下限として読むべきで、値が小さいから回避がないと結論づけてはいけません。
Preference Segments
性別・年齢を選ぶと、その層の偏り(選好指数)を算出します。
このセクションは好みを人口と交差させます。性別と年齢を選ぶと、その集団が各好みに平均比で何倍偏っているか(選好指数)がカードの並びとバッジに即時反映されます。1.15倍以上で過剰、0.85倍以下で過少です。
人口統計のみのセグメントは到達しやすい反面なぜ買うかを説明できず、好みのみのセグメントは説明力は高いが到達手段がありません。この交差表の値は両者を繋ぐ橋です。メディアプランの人口ターゲットとクリエイティブの好みターゲットがずれていないかを確認できます。
今回の人口実測は男33.6% / 女66.4%、主年齢帯は40-49です。この分布と個別の好みの分布が大きく異なる項目があれば、そこが細分化の手がかりです。
各カードの「望む・行動・避ける・広がる」は別々の問いに答えます。望むは何を好むか、行動はその好みを持つ人が購買ジャーニーのどこにいるか、避けるは何が離脱をつくるか、広がるはこの好みがどの隣接カテゴリへ拡張するかです。クロスセルやコラボ候補は「広がる」を見てください。
「標本不明」と表示された好み群は検索結果テキストのみに由来し人口標本が付いていません。好みとしては有効ですが人口解釈には使わないでください。
Context × Taste
好みは固定ではなく状況(CEP)で変わります。セル=状況語と好み語が同じ検索・文に共起した実測強度。
| シトラス・清涼 | フローラル・花 | ウッディ・木 | ムスク・素肌 | ラグジュアリー・ハイ | グルマン・甘い香り | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 日常・通勤 | 1.2k | 350 | 420 | 420 | ||
| 入門 | 350 | 700 | 350 | 700 | ||
| 冬 | 700 | 700 | 350 | 420 | 770 | |
| 夏 | 1.4k | 350 | ||||
| ギフト | 210 | 560 | ||||
| デート | 350 | |||||
| 夜・特別な日 | 350 | 350 | ||||
| 家・ひとり | 350 | 350 |
「夏」の状況でシトラス・清涼の好みが最も強く点きます。ここでいう「点く」とは、二つの語彙が同一の検索テキスト内に共起した重みが最大という意味です。
好みを固定的性向と見ればセグメントは一つですが、状況で点いたり消えたりするものと見れば同じ人が複数のセグメントに属します。後者の方が予測力が高く、実務的には「誰に話すか」より「いつ話すか」が大きなレバーになるということです。
この行列はシーズンカレンダーの入力値としてそのまま使えます。状況ごとに点く好みが違うなら同じ製品でも時期ごとに違うコピーが必要です。
共起は因果ではありません。検索量の少ないセルは不安定なため上位セル中心に読んでください。
Perceptual Map
横軸は「他者に向かうか / 自分に向かうか」、縦軸は「新しさを楽しむか / 慣れを守るか」です。Schwartzの基本価値円環(自己超越↔自己高揚 · 保存↔開放)を日常語に置き換えた軸で、バブルの大きさは検索規模です。
バブルにマウスを合わせると、シェア・検索量・層・価値、実際に検出された表現まで表示されます。ラベルは大きい6件のみ表示され、マップ上の「すべての名前を表示」で全件表示できます。
好みの重心は「温かさ・調和」領域にあります。この地図の二軸はSchwartzの基本価値の円環構造から取ったもので、横は自己超越と自己高揚、縦は保存と開放です。隣接領域は両立し、向かい合う領域は衝突します。
重心が「温かさ・調和」にあるということは、このカテゴリで消費者が好みを通じて表現したい価値がその方向だという意味です。高級・達成領域は対角にあり、同時に主張するとメッセージが相殺されます。
拡張を検討する際、この地図は移動コストを教えます。隣接領域への移動は既存認識を壊さないため低コストですが、対角移動は事実上のリポジショニングで時間も予算もはるかにかかります。
座標は実測ではなく理論マッピングです。絶対位置より相対配置を読んでください。またこの地図は好みの大きさを示すだけで収益性は示しません。
Preference → Choice
横軸はその言葉が現れた原文が探索段階か購入段階か(実測)、縦軸はその言葉を消費者が書いたか市場がつけたか(実測)です。右上ほど購入直前に消費者自身が使う言葉=広告コピー素材、左下ほど探索段階で市場がつける言葉=コンテンツ·SEO素材です。
実測判読: 「スモーキー・インセンス」が発話40% · ファネル88%で最も右上にあります。消費者が実際に使い、購入段階に近い言葉なので広告コピーの第一候補です。 購入段階寄りの好み: ラグジュアリー・ハイエンド · スモーキー・インセンス。 1件は段階の手がかりがなく座標を作っていません。 バブルにマウスを合わせると、シェア・検索量・層・価値、実際に検出された表現まで表示されます。ラベルは大きい6件のみ表示され、マップ上の「すべての名前を表示」で全件表示できます。
Brand/Keyword Symbol：大衆の頭の中で「향수」がどんな好みの基準になるか。市場の記述言語(AIO·スニペット)と参照パターン(「향수風」)の実測に基づく。
全ての数値に根拠ラベルを付けます：実測=データそのまま、一次推論=実測値を検証済みフレームに写像したもの。
Search Journey
実際の検索順序の実測(Path Finder)。このキーワードの前後に何を検索するかが比較検討群と流入経路です。
「향수」の周辺で実際に観測された検索経路12件です。関連語が「一緒に出た語」なら、ジャーニーは「同じ人が続けて打った語」です。後者の方が比較検討群にはるかに近いものです。
収集した経路のうち2件は同表記の別の意味へ流れたため除外しました。この分析が指す意味は「몸이나 옷에 뿌려 좋은 향기를 내는 액체 화장품.」です。
入る経路はこのブランドがどの上位概念から想起されるかを、広がる経路は関心が確認された後に何へ移るかを示します。前者はカテゴリ参入メッセージの材料、後者はクロスセルとリターゲティングの材料です。
経路の終点がどこへ収束するかを見てください。終点が「味・口コミ・合うつまみ」のような好み語彙なら好み探索が実際の関与の中心であり、「価格・免税・転売」なら関与は好みより取引に近いということです。
Symbol Profile
クエリではなく市場の記述言語(AIO本文·スニペット)から抽出した好み語：「人々が何を求めるか」ではなく「何として説明されるか」。
今回の収集では「향수」が好みの基準として使われた検索は見つかりませんでした。
市場は「향수」をフローラル・花·シトラス・清涼として説明します。ただし消費者がこのキーワードを他のものの比較基準として使った痕跡は今回の収集では見つかりませんでした。「説明される好み」は形成されましたが、まだ「象徴」の段階には至っていません。
この段階でできることは説明言語を一貫させることです。市場がこのブランドを説明する語彙とブランドが自らを説明する語彙が異なるなら、その差が象徴化を阻んでいる可能性が高いです。
なおPart Aで測定した「検索する人々の好み」とここPart Bの「市場が説明する好み」は別のデータです。一致すればブランド認識と消費者期待が揃っており、ずれていればその差自体がポジショニング課題です。
参照パターンは主に他カテゴリの検索コーパスに存在するため、単一キーワードの収集では過小検出されます。参照0件は象徴性がないことの証明ではありません。
Brand × Taste
KGのブランドがコーパスでどの好み語と共起するか(Brand Concept Map式・実測共起)。
| 샤넬 | フローラル・花ニッチ・ユニーク | 61,916 |
| 조 말론 런던 | ナチュラル・グリーンラグジュアリー・ハイエンド | 52,873 |
| 딥티크 | ムスク・素肌ヴィンテージ・クラシック | 32,240 |
| 바이레도 | ムスク・素肌ニッチ・ユニーク | 22,193 |
Knowledge Graph
オントロジービルダー(8070)が検索・SERP・AIO本文から抽出し引用検証した意思決定構造。LLM補助抽出(出典区別)。
Statistics
好み×人口の関連をCramér's Vで定量化。弱<0.1 · 中 0.1–0.3 · 明確 0.3–0.5 · 強>0.5。
この指数は確率標本ではなく、検索量の重みをセル頻度に換算した値です。したがってCramér's Vの慣例的な閾値解釈(0.1/0.3/0.5)は適用せず、同一レポート内で軸同士を相対比較する用途にのみ使います。
性別連関は0.226(差が小さい)、年齢連関は0.046(ほぼ差なし)で、相対的に好み × 性別側の差が大きい結果です。Cramér's Vはカイ二乗統計量を標本規模と自由度で正規化した指標で、標本が大きくなっても値が膨らみません。
値が弱い水準ということは、人口でターゲットを切る実益が大きくないという意味です。同じ年代の中でも好みが分かれているシグナルなので、好みと状況を基準にしたターゲティングの方が同じ予算でより良い結果を出す可能性が高いです。
この値は連関の強さであって因果ではありません。分割表は検索量の重みをセル度数に換算したもので厳密な確率標本ではないため、p値は提示せず効果量のみを示します。
| Gutman (1982) · Reynolds & Gutman | Means-End Chain / Laddering → Hierarchical Value Map. | L2 |
| Schwartz (1992) | Basic human values：circular structure. | L3 |
| Aaker (1997) | Dimensions of Brand Personality, JMR. | L3 |
| Li et al. (2015) J. Food Science | Drivers of Liking：sensory attributes → acceptance. | L4c |
| Nagamachi：Kansei Engineering | Consumer feeling → design specification. | L3·L5 |
| John, Loken et al. (2006) JMR | Brand Concept Maps：brand association networks. | L4d |
| ABSA (IJHM 2026 · MDPI 2025) | Aspect × Sentiment：sentiment ≠ preference. | L1b |
| Hur, Etcoff & Silva (2023) | Preference structure of everyday aesthetic choices. | L4 |
| Bourdieu (1984) · Peterson (1992) | Distinction / Cultural omnivore：taste homology. | L4 |
| Cramér (1946) · Newman (2006) | Effect size · community structure. | L5 |
Taste Finder v2.0 · Taste Intelligence Framework v5
分野: フレグランス · 人が選択
外部呼び出し: cep_lookup empty · cep_resolve ok · journey ok · keyword_info ok · kg ok · lmpipe ok · seeds ok · serp ok
daas/keyword_info 1回 · daas/path_finder 1回 · daas/serp 8回 · サービスが報告した費用 1,060
キーワード(カテゴリー・製品・ブランド)を入れると、関連検索語、検索結果、AI概要、PAAから感覚語と感情語を抽出し、嗜好グループ(トライブ)にまとめたレポートを作る。商品企画者やマーケターが製品の言葉とメッセージを決めるときに使う。データはListeningMind DaaSとMaistro lmpipeで、韓国・米国・日本市場に対応する。レポート同士を比較できる。
主な概念嗜好グループ(トライブ)他の人はこちらも質問 (PAA)AIによる概要検索結果画面 (SERP)
一緒に使うアプリCEP FinderBrand FinderBrand Naming Agent
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