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：「도시락 통」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。
この分野のカードはまだ確定していません(「분야 전용 카드 없음(공통 카드로만 채워짐)」)。候補カード3個を検証中で、別の入力語でもう一度確認されると自動で反映されます: 용기·보관, 다이·바느질, 포장용기·용품。
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。
ナチュラル・自然：自然で素朴な雰囲気
このノードは「야외」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: 関連検索語 9 · AI概要(AIO) 4 · 検索結果スニペット 1。
一緒に出た語(文の数):重厚・深み 3, カジュアル・気軽 2, クリーン・端正 2, ウッディ・木 2, 華やか・ラブリー 2
価値領域 温かさ・調和 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
ミニマル・モダン：無駄のない洗練
このノードは「슬림」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 8 · 関連検索語 4 · AI概要(AIO) 2。
一緒に出た語(文の数):重厚・深み 6, カジュアル・気軽 3, 満足・後悔なし 1
価値領域 高級・達成 · ブランド個性(Aaker) Competence
ヴィンテージ・レトロ：時を感じる個性とムード
このノードは「옛날」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 2 · 関連検索語 1。
価値領域 開放・探求 · ブランド個性(Aaker) Sophistication
ウッディ・木：成熟した重厚な自然の深み
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: 関連検索語 3 · 検索結果スニペット 3。
一緒に出た語(文の数):ナチュラル・自然 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Ruggedness
グルマン・甘さ：甘く愛らしい満足感
このノードは「피치」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。
一緒に出た語(文の数):カジュアル・気軽 2
価値領域 快楽・感覚 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
カジュアル・気軽：気楽で日常的なムード
このノードは「할인」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) 8 · 検索結果スニペット 4 · 関連検索語 2。
一緒に出た語(文の数):ミニマル・モダン 3, 柔らか・ぬくもり 3, 控えめ・落ち着き 3, グルマン・甘さ 2, 重厚・深み 2, ナチュラル・自然 2
価値領域 温かさ・調和 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
華やか・ラブリー：明るく愛らしい生気
このノードは「예쁜」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: 関連検索語 9 · 検索結果スニペット 4 · SERP・PAA 1。
一緒に出た語(文の数):クリーン・端正 2, ナチュラル・自然 2, ビビッド・大胆 2
価値領域 快楽・感覚 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
重厚・深み：重厚で深い重み
このノードは「빵빵」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 10 · 関連検索語 4。
一緒に出た語(文の数):ミニマル・モダン 6, ナチュラル・自然 3, カジュアル・気軽 2
価値領域 高級・達成 · ブランド個性(Aaker) Ruggedness
クリーン・端正：整って端正な信頼感
このノードは「저당」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(AIO) 4 · 関連検索語 4。
一緒に出た語(文の数):華やか・ラブリー 2, ナチュラル・自然 2, 洗練・シック 2
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Competence
柔らか・ぬくもり：穏やかで柔らかな安定感
このノードは「말랑핏」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: 検索結果タイトル 5 · AI概要(AIO) 2 · 関連検索語 1 · 検索結果スニペット 1。
一緒に出た語(文の数):カジュアル・気軽 3
価値領域 安定・伝統 · ブランド個性(Aaker) Sincerity
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
カジュアル・気軽 の印象が 安らぎ・休息 につながりました。
実測が推論よりはるかに小さいのは、人々が検索窓に感情をほとんど書かないからです：「山崎12年 価格」とは打っても「山崎を飲むとときめく」とは打ちません。感情の言葉はレビューやAI概要本文に主に存在するため、実測値は下限として読むのが適切です。
満足・後悔なし：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 만족 · 후회없 · 후회하지 · 실패없 · 실패하지 · 잘샀 · 돈이아깝지 · 아깝지않 · 값어치 · 본전
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
ぬくもり・慰め：この嗜好に期待される情緒的な報酬です。
検出語: 포근해지 · 아늑해지 · 따뜻해지 · 마음이따뜻 · 위로가되 · 위로받 · 다정 · 온기 · 훈훈 · 마음이놓
柔らか・ぬくもり の印象が ぬくもり・慰め につながりました。
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。
カジュアル・気軽 が 思いやり・身近な人 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。
グルマン・甘さ · 華やか・ラブリー が 楽しさ・感覚 の価値にまとまりました。
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。
重厚・深み が 地位・品格 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。
クリーン・端正 が 無難・調和 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。
柔らか・ぬくもり が 安全・安定 の価値にまとまりました。
自然・共生:自然や他者と共生すること。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。
ナチュラル・自然 が 自然・共生 の価値にまとまりました。
達成・評価:やり遂げて認められること。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。
ミニマル・モダン が 達成・評価 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。
ヴィンテージ・レトロ が 自律・自分らしさ 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。
「도시락 통」を探す人々から検出された好みシグナルは全17個で、最も強いのはカジュアル・気軽(17,950)です。これ一つで全体の好み重みの19%を占め、2位のナチュラル・自然(13,804)の1.3倍です。消費者の言葉に置き換えれば「気楽で日常的なムード」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44%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属性層でナチュラル・自然(13,804)、印象層でカジュアル・気軽(17,950)が最大です。印象層が重いということは、消費者が感覚そのものより「それが何に見えるか」を消費する段階だという意味です。スペック比較より文脈・シーン・象徴が説得力を持ち、価格抵抗も相対的に低くなります。
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。
実務的にはカジュアル・気軽をメッセージの軸に据え、ナチュラル・自然・華やか・ラブリー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(ナチュラル・自然)から始めて印象層(カジュアル・気軽)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82%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。
カジュアル・気軽が引き寄せる力、クリーン・端正が遠ざける力です。回避側の証拠は「위생적이고 안전한 스테인리스: 지켜텐 560ml」のような検索です。選好総量17,950に対し回避総量は700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カジュアル・気軽を前面に出し、クリーン・端正の連想は意図的に減らすのが安全です。特にクリーン・端正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。
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。
CEP × Taste
CEP Finderが実測したカテゴリ参入点(CEP)ごとに、その状況に帰属する実際の検索語と状況記述から好み語彙を抽出しました。状況軸はキュレーション辞書ではなく実測です。
単位の注意：ヘッダーの月間検索数は**入力語·シード基準**、CEP表の帰属クエリは**カテゴリコーパス基準**です。母数が違うため直接比較してはいけません。
| 参入状況 (CEP) | パワー | ナチュラル・自然 | ミニマル・モダン | カジュアル・気軽 | 重厚・深み | クリーン・端正 | 柔らか・ぬくもり | トーン |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
등산을 준비할 때 | 39.7% | 1,050 | 700 | 700 | · | 1,750 | 700 | 안전한 · 쾌적한 · 즐거운 · 실용적 |
직장에서 점심을 준비할 때 | 39.2% | · | 1,050 | 2,100 | 350 | · | · | 실용적 · 경제적 · 효율적 · 스마트한 |
피크닉을 준비할 때 | 11.2% | 3,850 | 5,600 | 1,400 | 350 | 3,850 | 350 | 감성적 · 실용적 · 즐거운 · 안전한 |
다이어트 식단을 계획할 때 | 9.0% | · | 700 | 1,400 | 1,400 | 700 | 350 | 스마트한 · 신뢰할 수 있는 · 가성비 · 간편한 |
식단 준비를 체계적으로 시작할 때 | 1.0% | 700 | 2,100 | 3,150 | 700 | 3,850 | 350 | 효율적 · 실용적 · 가성비 · 절약 |
환경 보호를 위해 제로 웨이스트 실천을 시작할 때 | 0.0% | 1,400 | 350 | · | · | · | · | 만족감 · 뿌듯함 · 친환경적 · 지속 가능 |
새 학기를 맞아 준비물을 챙길 때 | 0.0% | · | · | · | 1,050 | · | · | 기대 · 긴장 · 설렘 · 준비된 |
야외 활동을 준비할 때 | 0.0% | 8,691 | 3,500 | 3,150 | 8,050 | 350 | 1,050 | 안전한 · 감성적 · 실용적 · 튼튼한 |
この表のCEPマップは「도시락 통」ランのもので、クエリバスケットの78%(112/144)がこの分析の主題と重なります。基準未満なら節自体を出力しません。
「도시락 통」の参入状況8件で好みがどう分かれるかを示します。ここでの状況はキュレーションした分類ではなく、CEP Finderが検索データから発掘し帰属クエリ・検索量まで付けた実測値です。
最大の発見は、状況が変われば好みが変わるということです。同じ製品でも「등산을 준비할 때」ではクリーン・端正が点き、「직장에서 점심을 준비할 때」ではカジュアル・気軽が点きます。一つのメッセージで両方を説得しようとすると、どちらにも届きません。
性比も状況ごとに反転します。人口実測のある状況を比べると、同じブランドでも誰が検索するかが異なります。メディアターゲットをブランド単位ではなく状況単位で設定すべき根拠です。
実務適用はこうです。パワーの大きい状況からクリエイティブを作り、状況ごとに違う好み言語を使ってください。各行のトーン語彙はCEP Finderが抽出したもので、コピーのトーンの出発点として使えます。
限界も明確です。好み語彙のマッチングはその状況のテキストに好み語が実際に現れた場合にのみ作動します。帰属クエリの少ない状況は好みシグナルが薄く出ますが、好みがないという意味ではありません。なおこのセクションが状況軸の唯一の場所で、CEP実測がないキーワードでのみ季節·時間帯などのキュレーション辞書に置き換わります。
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。
| カジュアル・気軽 | ナチュラル・自然 | 華やか・ラブリー | 重厚・深み | クリーン・端正 | ミニマル・モダン | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 日常・通勤 | 4.2k | 2.0k | 2.0k | 700 | 1.4k | 1.4k |
| 家・ひとり | 700 | 700 | ||||
| 入門 | 700 | 700 |
「日常・通勤」の状況でカジュアル・気軽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: 「ウッディ・木」が発話100% · ファネル69%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: ナチュラル・自然 · 華やか・ラブリー · ラグジュアリー・クラシック。 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「도시락 통」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(「도시락 통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。
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「도시락 통」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「도시락 통」をカジュアル・気軽·クリーン・端正として説明します。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。
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0.205(差が小さい)、年齢連関は0.212(差が小さい)で、相対的に好み × 年齢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: 도시락 통 · 自動(意味解釈・ルール)
外部呼び出し: cep_lookup ok · cep_resolve ok · keyword_info ok · kg empty · lmpipe ok · seeds ok · serp ok
daas/keyword_info 1回 · daas/serp 8回 · サービスが報告した費用 250
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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