AI DISCOVERY INTELLIGENCEBY ASNUMERIC — EST. 2026
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가능성은 이미 있습니다.
이제, 보이게 할 차례입니다.
보이지 않던 가능성으로
MOTION ON
GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
좋은 곳과, 그곳을 찾는 사람 사이.
SCROLL TO DISCOVER01 / A NEW WAY TO BE FOUND
검색의 다음은,
답변 속의 발견.
고객은 이제 장소의 이름보다
자신의 상황을 먼저 묻습니다.
RADIUS는 AI의 답변과 출처를 관찰해
매장이 발견되는 맥락을 읽고,
온라인 정보를 개선할 근거를 찾습니다.
FROM QUESTION TO DISCOVERY
THE QUESTION
사람은 질문하고.
“주차하고, 조용히 대화할 수 있는 카페는?” 발견의 시작에는 늘 구체적인 이유가 있습니다.
DISCOVERY FIELD개념 시각화
주차하고, 조용히 대화할 수 있는 카페는?
지역
방문 목적
QUESTION → SIGNAL → DISCOVERY01
02 / OBSERVATION, NOT ASSUMPTIONFIELD NOTES — ROUTE 186
한 번의 답변을 넘어.
반복에서 찾은 단서.
첫 번째 파일럿, 청주 루트186.
같은 질문을 반복하며
매장이 발견되는 조건을 살폈습니다.
430OBSERVATIONS
43질문
×2모델
×5반복
43개 질문 × 2개 모델 × 5회 반복
실행 구성 · 점 하나 = 1건415 유효 응답 / 15 기술 실패
ONE QUESTION. DIFFERENT SIGNALS.
주차가 강점인 카페.
AI도 알고 있을까요?
같은 방문 목적이어도,
모델과 질문 조건에 따라
발견의 결과는 달랐습니다.
OpenAI15 / 15
Gemini0 / 15
정보가 있다는 것과, 먼저 추천된다는 것은 다릅니다.
추천 응답 수 / 해당 조건 응답 수. 두 탭은 질문 조건 비교이며, 개선 전후 비교가 아닙니다.
기준선 관찰 기록입니다. 온라인 정보 개선 후 동일 조건의 재측정을 준비하고 있습니다.
03 / FIND YOUR RADIUS
YOUR NEXT CUSTOMER IS ASKING.
이제,
당신의 차례입니다.
우리 매장이 AI의 답변에 등장하는지.
첫 번째 관찰은, 무료로 시작하세요.
로그인 없이2개 API20개 응답
THE NEXT CHAPTERLET’S MAKE IT VISIBLE.
매장의 강점을 제대로 알리고 싶은 분께.
현재 확인부터 정보 개선, 같은 조건의 재측정까지.
RADIUS의 다음 파일럿을 함께 만들어 주세요.