전문성·경험
직접 방문·운영 경험, 구체적인 메뉴·가격·동선, 원본 사진을 확인합니다.
F&B AI VISIBILITY STUDIO
네이버 공식 공개 기준과 실제 검색 API 관찰값을 분리해, 네이버·ChatGPT·Gemini·Perplexity가 업체 정보를 찾고 인용하기 쉬운 상태인지 진단합니다.
FOODBUS 준비도는 네이버 내부 점수나 노출 확률이 아니며 특정 노출을 보장하지 않습니다.
RESTAURANT TRACKING
기준일 전후의 기간 길이를 맞추고, AI 검증 언급·저신뢰 후보·네이버 질의별 표본·반복 출처·원자료 최신일을 한 문서에 기록합니다.
내 식당 추적 리포트 만들기EVIDENCE FIRST
네이버가 공개한 AI 브리핑 인용 기준과 플레이스 검색 요소를 중심으로, 관찰 가능한 데이터만 점수에 반영합니다.
직접 방문·운영 경험, 구체적인 메뉴·가격·동선, 원본 사진을 확인합니다.
지역·업종·대표 메뉴를 중심으로 한 지속적인 콘텐츠 흐름을 봅니다.
작성 주체, 방문일, 협찬 여부, 사실 출처와 변경 가능 정보의 표시를 봅니다.
결론 우선 문장, 소제목·표·사진 설명과 영업 정보의 최신성을 확인합니다.
WEIGHTED MODEL
아래 가중치는 FOODBUS의 실행 우선순위 모델이며 네이버가 공개한 랭킹 가중치가 아닙니다.
브랜드·지역·메뉴·상황형 질의의 노출과 출처 다양성
상호·업종·주소·전화·시간·가격을 전 채널에서 동일 표기
경험·일관성·투명성·가독성·최신성
첫 문단 결론과 질문별 구체적인 사실·핵심어
크롤링 가능한 HTML과 검색용 AI 봇 접근
외관·동선·메뉴판·대표 메뉴·좌석·주차 원본 컷
정확한 핀·카테고리·정보 충실성·리뷰 텍스트와 사진
JINHYANG BASELINE
진단서는 현재 관찰값을, 실행안은 90일 구축 과제를, 추적서는 같은 조건에서의 전후 변화와 데이터 공백을 담습니다.
OFFICIAL SOURCES