Stealth Report · Analytics
Algorithm Spread Analysis
AKDL 베스트 10 선정 알고리즘(평점·리뷰·현장 검증·가격 만족도 4단계 가중치)의 가게간 점수 분산·상위 컷오프·하위 탈락 패턴 분석.
권역 맥락
AKDL 베스트 10 알고리즘은 4개 축(Google 평점·리뷰 수·현장 검증·가격 만족도)에 각 가중치 0.35·0.25·0.25·0.15을 부여해 정규화 점수를 산출합니다. 이 리포트는 권역별(제주·부산·후쿠오카) 점수 분포의 표준편차·상위 10% 컷오프 간격·하위 탈락 가게의 공통 사유(영업 중단·메뉴 가격 미공개· 주차 0대)를 분석해 알고리즘이 특정 권역에 유리/불리한 편향이 있는지 검증합니다.
데이터 출처
- · Google Places API
- · YouTube Data API
- · AKDL 직접 방문 검증
분석 기간
발표 시점 기준 누적 데이터셋 전체
평가 방법론
베스트 10 평가 기준 4종(평점·리뷰 수·현장 검증·가격 대비 만족도)의 가중치 분포를 권역별로 비교, 알고리즘의 지역 편향 여부 검증.
권역 키워드
알고리즘 · GEO · AEO · 평가 기준 · 가중치 · AKDL Verified
AKDL Stealth Reports는 blog가 아닌 데이터 카드입니다. 결론·수치는 본문에 임의로 작성하지 않으며, 모든 수치는 실시간 데이터 소스(Google Places·YouTube)에서 직접 조회 또는 best-10 페이지의 라이브 데이터에서 인용합니다. 분기별 재검증, 도어웨이·중복 콘텐츠 자동 차단(scripts/gate-doorway.mjs), 색인 상태 모니터링(scripts/index-status-scan.mjs)으로 권위 신호의 무결성을 유지합니다.