실제 상품 페이지의 평점 분포·리뷰 키워드와, 우리 시뮬레이션이 만들어낸 평점 분포·후기 키워드를 나란히 비교합니다. 계산식과 원 출처 링크를 모두 공개합니다.
1. 시뮬레이션 — 검증 상품에 대해 AI 페르소나 패널이 후기를 작성하고 별점을 매깁니다. 그 결과의 1~5점 분포와 상위 키워드를 뽑습니다.
2. 실제값 — 같은 상품의 실제 후기 페이지(네이버 쇼핑 등)에서 평점 분포·후기 수·핵심 키워드를 확보합니다. 스크래핑이 막힌 상품은 관리자가 실제 페이지를 직접 확인해 수동으로 입력합니다.
3. 비교 지표 — 평점 순위 일치도(Spearman), 평점 정확도(MAE 기반), 키워드 유사도(Jaccard) 3개를 각각 계산합니다. 종합 점수 = 0.4·순위 + 0.4·정확도 + 0.2·키워드.
4. 재현성 — 시뮬레이션 시드는 상품 ID에 고정. AI 후기 생성은 결정론적이라 같은 조건이면 항상 같은 결과가 나옵니다.