화면의 숫자를 무엇과 견주나요? — 기준선 전부
저희가 실제로 재본 값과 표본 수·측정 날짜를 전부 공개합니다.
"몰림 29%"라는 숫자만 보면 많은지 적은지 알 수 없습니다. 그래서 후덜은 화면에 숫자를 적을 때 무엇과 견준 값인지를 함께 적습니다. 그 기준선을 여기 전부 공개합니다 — 표본 수와 측정 날짜까지.
몰림 집중도
| 집단 | 곳 | 값 |
|---|---|---|
| 오래된 노포 | 43곳 | 중앙값 0% |
| 만성 캠페인 이력 | 48곳 | 58%가 표시 기준에 걸림 |
| 무작위 (지역×업종 격자) | 41곳 | 51%가 걸림 |
2026-07-29 측정. 캠페인군과 무작위군의 차이가 7%p뿐이라는 것이 중요합니다 — 아래에서 설명합니다.
블로그 후기 ÷ 구글 리뷰 비율
| 집단 | 곳 | 범위 | 중앙값 |
|---|---|---|---|
| 노포 (구글 리뷰 100개 이상) | 39곳 | 0.01~1.08배 | 0.17 |
왜 "구글 리뷰 100개 이상"이라는 조건이 붙었는지가 이 표의 핵심입니다. 처음엔 노포 30곳으로 재서 "0.05~1.08배, 겹침 없음"이라고 적었는데, 41곳으로 넓히자 0.01~15.86배로 벌어졌습니다. 원인은 전부 구글 리뷰가 몇 개뿐인 곳이었어요 — 열차집은 구글 리뷰가 14개라 비율이 15.9배로 튀었습니다. 분모가 14면 그 비율은 가게를 재는 것이 아니라 그 동네의 구글 이용률을 재는 것입니다.
그래서 구글 리뷰 100개 미만이면 비율을 아예 말하지 않습니다.
글 분류가 얼마나 정확한가
239건을 사람이 전수로 다시 봤습니다(2026-07-29). "이 가게 후기"로 분류한 것의 정밀도는 99.3%였고, 가장 엄격한 잣대로도 96%였습니다.
남은 한계도 적어 둡니다: 표기 오타(주꾸미/쭈꾸미, 이문설렁탕/설농탕)는 편집거리를 허용하면 다른 가게가 섞여서 그대로 뒀습니다. 그래서 후기 건수는 하한값입니다.
제목에 지역을 쓰는 비율
24곳을 재보니 30~80%였습니다. 절반 미만인 곳이 11곳이었고, 그중에는 동명 문제가 전혀 없는 유명한 가게들이 있었습니다 — 유명한 가게일수록 제목에 지역을 안 씁니다("연돈 다녀왔어요"면 충분하니까요). 그래서 이 비율로는 아무것도 판정하지 않고, 링크 표의 탭으로만 보여드립니다.
왜 표본을 자꾸 넓히나요
두 번 넓혔고 두 번 다 저희 주장이 약해졌습니다.
- 30곳에서 깨끗하게 갈렸던 지표가 100곳에서는 거의 안 갈렸습니다 (58% vs 51%). 30곳에서 갈렸던 건 캠페인 대 노포였고, 실제로 가리킨 것은 "블로그 마케팅을 쓰는 요즘 가게" 전반이었어요. → 그 주장을 철회했습니다.
- 구글 비율 범위도 넓히자 벌어졌습니다(위 표).
그래서 이 프로젝트의 기본값은 작은 표본의 깨끗한 분리를 믿지 않는 것입니다. 화면에 숫자를 인용할 때는 반드시 가장 넓은 표본에서 나온 값을 씁니다. 표본이 20건 미만인 가게에는 아무 분석도 내놓지 않고 "데이터 부족"만 띄우는 것도 같은 이유입니다.
계산식 자체는 계산 방법에, 버린 지표들은 후덜이 만들었다가 버린 지표들에 있습니다.