분석 방법론
우리의 분석 알고리즘과 추천 로직을 투명하게 공개합니다.
1. 중복 분석 (Overlap Analysis)
각 AI 서비스에는 기능을 설명하는 태그(overlapTags)가 지정되어 있습니다. 두 서비스 간 중복률은 Jaccard 유사도 공식으로 계산합니다.
중복률 = |A ∩ B| / |A ∪ B| × 100%전체 중복률은 모든 서비스 쌍(pair)의 중복률을 가중 평균하여 산출합니다.
2. 점수 산정 (Scoring)
- • 목적 매칭: bestFor 태그와 사용 목적이 일치하면 +3점
- • 기능 매칭: 우선 기능과 일치하면 +2점
- • 커버리지 보상: 고유 기능 태그마다 +2점
- • 중복 페널티: 겹치는 태그 3개 이상이면 -1.5점/태그
- • ROI: 최종 점수 / 월간 가격
3. 추천 조합 생성
Greedy 알고리즘으로 3가지 조합을 생성합니다:
절약형
ROI 높은 순, 예산 50% 이내, 1~2개 서비스
균형형
점수 높은 순, 예산 100%, 2~3개 서비스
최강형
점수 높은 순, 예산 무시, 커버리지 최대, 3~4개 서비스
4. 한계와 주의 사항
- • 태그 기반 분석이므로 세부 기능 차이는 반영되지 않을 수 있습니다.
- • 가격은 공식 페이지 기준이며, 할인/프로모션은 반영하지 않습니다.
- • 무료 플랜의 사용량 제한은 고려하지 않습니다.
- • 개인의 실제 사용 패턴에 따라 최적 조합은 달라질 수 있습니다.
마지막 업데이트: 2025년 2월