방향
인플루언서 명단을 소비자 데이터로 바꾸는 일
체험단 플랫폼 대부분은 거래를 중개하고 끝납니다. 우리는 그 위에 실제로 사서 써 본 사람의 행동 데이터를 쌓습니다. 리뷰가 몇 개 올라왔는지가 아니라, 그 리뷰가 얼마나 오래 살아 있고 무엇을 바꿨는지를 봅니다.
서비스중
캠페인 한 바퀴
등록 · 신청 · 선정 · 검수 · 완료가 실제 데이터로 돌아갑니다
자동 점검
광고 표기 · 필수 키워드 · 사진 장수 · 본문 분량을 기계가 먼저 셉니다
리뷰 진위 추정
남의 본문을 보관하지 않고 지문만으로 유사도를 봅니다. 자동 반려는 없습니다
결과 리포트
비용 · 업종 벤치마크 · 소비자 언어 · CSV 내려받기
지갑과 정산
원장 · 충전 · 출금 신청이 실제 돈으로 움직입니다
성장 센터
블로그 지수와 인스타 스코어를 축별로 나눠 봅니다
블로그 지수 4축
검색 API를 붙여 2축에서 4축으로 늘렸습니다. 발행 꾸준함·주제 일관성에 검색 노출력과 유입 구조까지 함께 봅니다
검색 노출 가이드
크리에이터가 쓰는 글이 검색(SEO)과 AI 답변(AEO·GEO) 양쪽에 걸리도록 제목·구조·키워드를 안내합니다. 브랜드가 얻는 노출이 여기서 갈립니다
서비스 예정
인스타그램 실계정 분석
지금은 데모 데이터입니다. 앱 심사 통과 후 실분석으로 바뀝니다
콘텐츠 마켓
통과한 콘텐츠를 브랜드가 다시 쓰는 자리. 사용 범위 합의 구조가 먼저입니다
재구매 데이터
리뷰가 실제 구매로 이어졌는지. 여기가 우리가 가려는 방향의 끝입니다
브랜드 전용 리워드
캠페인 참여자에게 브랜드 전용 디지털 리워드를 지급합니다. 캠페인이 끝나도 그 브랜드 경험이 크리에이터 곁에 남습니다
가상 예시
BRAND DROP뷰티 브랜드 × 크리에이터 룸 콘셉트
캠페인이 끝나도 크리에이터는 받은 브랜드 아이템을 계속 착용하고, 그 모습을 자신의 공유 카드로 다시 퍼뜨립니다. 게시물 하나로 끝나던 캠페인이 이렇게 이어집니다.
여기 적힌 것은 아직 안 되는 것입니다. 되는 것처럼 적어두면 그 순간 나머지 설명까지 못 믿게 됩니다.
새로 생긴 것 · 크리에이터 룸
캠페인을 열기도 전에, 사람은 이미 움직이고 있습니다
크리에이터 정체성 게임화 · Creator Identity Gamification
크리에이터는 캠페인이 없는 날에도 크리에이터 룸에서 성장 미션을 하고 리워드를 받습니다. 그 결과를 자기 인스타 스토리에 직접 올리기도 합니다. 그래서 새 캠페인을 열 때마다 텅 빈 모집 페이지에서 시작하지 않습니다. 이미 활동 중이고 검증된 사람들이 먼저 보입니다.
쉬는 날에도 리워드가 쌓입니다
성장 미션을 하나 끝낼 때마다 리워드를 받습니다. 캠페인 정산 포인트와는 다른 재화라, 계속 들르게 만드는 용도로만 씁니다.
그 모습을 본인이 직접 퍼뜨립니다
자기 성장 현황과 프로필 카드를 인스타 스토리나 카카오톡으로 공유합니다. 캠페인 콘텐츠 하나로 끝나지 않고 그 사람 채널에서 한 번 더 보입니다.
그래서 모집이 빨라집니다
캠페인을 열면 이미 활동 중인 사람들부터 지원합니다. 지원자 수뿐 아니라 완주율과 콘텐츠 품질도 함께 오릅니다.
⚠ 우리가 파는 건 이 기능 자체가 아니라 캠페인을 여는 순간 이미 사람이 모여 있는 상황입니다. 브랜드가 직접 아이템을 심어 확산시키는 기능은 다음 단계로 준비하고 있습니다(위 “서비스 예정” 참고).
크리에이터 룸
✦ 2,450
오늘 받을 수 있는 Pixel
성장 미션을 완료하면 쌓이는 크리에이터 룸 전용 리워드. 현금으로 바뀌지 않습니다.
가상 예시
@mina.archive
NANO CREATOR
Fashion · Travel
크리에이터가 자신의 성장 카드를 인스타 스토리·카카오톡으로 직접 공유합니다.
성장 센터
리뷰를 쓰게 하는 데서 끝내지 않고,
그 글이 검색에 걸리게까지
리뷰가 스무 편 올라와도 검색 결과에서 안 보이면 브랜드에게는 없는 것과 같습니다. 그래서 크리에이터에게 제목·구조·키워드를 잡는 법을 안내합니다. 검색엔진(SEO)만이 아니라 AI 답변에 인용되는 형태(AEO·GEO)까지 함께 봅니다.
SEO · 검색에 걸리게
사람들이 실제로 치는 말이 제목에 있는가. 소제목이 질문 형태로 나뉘어 있는가. 직접 찍은 사진이 있는가.
AEO · 답으로 뽑히게
질문 하나에 한 문단으로 완결되게 씁니다. 떼어내도 뜻이 통하는 문단이 AI 답변에 인용됩니다.
GEO · 문맥까지 읽히게
기간·조건·수치를 문장 안에 남깁니다. “2주 사용”, “건성 피부”처럼 조건이 붙은 문장이 근거로 쓰입니다.
⚠ 순위를 약속하지는 않습니다. 검색 알고리즘은 공개되어 있지 않고 자주 바뀝니다. 우리가 하는 것은 걸릴 확률을 올리는 형식을 안내하는 것까지입니다.
엔진
판단이 필요한 자리마다 엔진이 하나씩 있습니다
사람을 고르고, 결과물을 지키고, 끝난 뒤에 무엇이 남았는지까지 각각 따로 돕니다.
매칭 미리보기
가상 예시지원자 138명에서 10명 조합이 나오기까지
목록을 눈으로 훑는 대신, 데이터가 먼저 거르고 조합을 제안합니다. 한 명 한 명에 왜 추천됐는지가 함께 남고, 팔로워가 가장 많은 사람이 1순위가 아닐 수도 있습니다.
- 캠페인
- 수분크림 배송형
- 모집
- 10명
- 지원
- 138명
- 경쟁률
- 14명 중 1명
추천 조합 10명, 세 계층을 섞습니다
- 중심 4명
- 주제가 정확히 맞고 완주 이력이 긴 사람
- 확장 4명
- 인접 주제로 새 독자층을 여는 사람
- 신인 2명
- 성장 속도가 빠른 새 얼굴. 자리가 항상 남아 있습니다
지원자별 판단 근거
Brand Fit은 점수 하나가 아니라 주제 적합·완주 이력·채널 활성의 합입니다
@dewskin.log
중심스킨케어 집중 블로그이웃 4,120완주율 100% · 12건최근 3개월 글의 대부분이 스킨케어 리뷰이고, 캠페인 12건을 전부 기한 안에 끝냈습니다.
@haru.day
확장뷰티·라이프 인스타그램팔로워 1.8만완주율 96% · 23건주제 폭이 넓어 중심 조합이 못 닿는 독자층까지 도달합니다.
@minimal.room
확장리빙 블로그이웃 2,860완주율 92% · 11건인접 카테고리라 같은 제품이 다른 맥락의 글로 남습니다.
@glow.start
신인성장 중인 뷰티 계정팔로워 940첫 캠페인이력은 짧지만 성장 속도가 빠릅니다. 신인 자리는 항상 남겨 둡니다.
@mass.follow
순위 하락주제가 넓은 대형 계정팔로워 5.2만완주율 62% · 중도 포기 3건팔로워는 가장 많지만 주제가 멀고 중도 포기 이력이 있어 순위가 내려갑니다. 팔로워 수만 보면 이 계정이 1순위였을 것입니다.
가상 예시입니다. 계정·수치는 지어낸 것이고, 실제 화면의 구성과 값은 캠페인마다 다릅니다.
찾고 고르는
Influit Creator Score
다축 신뢰도 스코어링 · Multi-axis Trust Scoring
영향력·콘텐츠·성장·수행 이력을 한 축으로 모아 봅니다. 팔로워 수로는 안 보이던 차이가 여기서 드러납니다.
Brand Fit
적합도 매칭 · Affinity Matching
이 캠페인에 이 사람이 맞는지 점수로 답합니다. 왜 추천됐는지가 함께 남습니다.
Combo Optimizer
포트폴리오 커버리지 최적화 · Coverage Optimization
열 명을 똑같이 뽑지 않도록 중심·확장·신인을 섞어 조합을 짭니다. 신인 자리가 항상 남아 있습니다.
품질을 지키는
Influit Verify
진위 추정 · Authenticity Estimation
제출된 콘텐츠가 조건을 지켰는지 먼저 걸러냅니다. 확인하지 못한 건은 확인 못 했다고 그대로 남깁니다.
Growth Lens
채널 신호 분해 · Signal Decomposition
채널을 축별로 갈라 봅니다. 좋다 나쁘다가 아니라 어디가 약한지까지 짚습니다.
Search Observer
노출 관측 파이프라인 · Visibility Observation
올라간 글이 실제로 검색에 걸리는지 계속 지켜봅니다. 게시 시점의 순위만 보면 성과를 놓칩니다.
결과를 남기는
Campaign Afterlife
색인 생존 분석 · Index Survival Analysis
리뷰가 게시된 뒤 얼마나 오래 살아 있는지를 봅니다. 캠페인은 게시로 끝나지 않습니다.
Consumer Voice
표현 추출 · Lexicon Mining
소비자가 실제로 쓴 말을 뽑아냅니다. 다음 상세페이지의 문장이 여기서 나옵니다.
Market Bench
코호트 벤치마킹 · Cohort Benchmarking
같은 업종과 나란히 놓고 봅니다. 혼자 보면 좋은 숫자인지 알 수 없습니다.
Influit Graph · Learning Loop
행동 그래프 · 학습 루프 · Feedback Loop
쌓인 행동이 다음 캠페인의 추천을 고칩니다. 쓸수록 정확해지는 자리입니다.
운영을 줄이는
Auto Compose
결정형 초안 생성 · Deterministic Drafting
제품과 목표만 넣으면 캠페인 초안이 채워집니다. 빈 화면 앞에서 멈추지 않게 하는 자리입니다.
※ 생성형 AI가 아니라 정해진 기준으로 채웁니다
Quote Engine
단일 정산 계산 · Unified Pricing
인원과 조건을 넣으면 최종 금액이 바로 나옵니다. 화면마다 숫자가 달라지지 않습니다.
만드는 방식
한 번 겪은 실수는 규칙으로 남깁니다
아래는 실제로 부딪히고 나서 규칙이 된 것들입니다. 주석에 적어두는 것만으로는 지켜지지 않아서, 중요한 것은 테스트가 대신 지키게 해두었습니다.
판정은 순수 함수로, 정의처는 하나로
출금 단위·세율·상태 전이 같은 규칙을 화면마다 다시 계산하지 않습니다. 함수 하나를 화면·API·테스트가 같이 부릅니다. 숫자가 화면마다 어긋나는 사고를 구조로 막습니다.
“쓰는 쪽”과 “읽는 쪽”을 같이 본다
새 배관을 붙일 때마다 그 값을 읽는 화면이 실제로 그것을 보고 있는지 검사합니다. 알림이 14건 쌓였는데 화면이 “전체 0”이던 일을 겪고 만든 규칙입니다.
검증 도구가 눈이 머는 것을 경계한다
테스트가 통과했다고 화면이 살아 있는 것은 아닙니다. 상태 코드 200만 보고 넘어가면 빈 페이지도 통과합니다. 검사를 못 돌렸으면 통과로 치지 않고 “건너뛰었다”고 밝힙니다.
무거운 것을 앞에 두지 않는다
외부 스크래핑이 응답을 막고 있어 홈 TTFB가 799ms였습니다. 지금은 310ms입니다. 성능은 기능이 아니라 전제입니다.