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AI 예측 → 실제 테스터 검증검증되는 예측으로
검증되는 예측으로
출시 전 반응을 봐요
AI가 먼저 답하고, 실제 테스터가 같은 설문에 답해요. 예측은 결과를 보기 전에 기록되므로, 얼마나 맞았는지 나중에 그대로 확인할 수 있어요.
예측은 결과를 보기 전에 확정 기록되고, 실제 응답이 쌓일수록 오차 범위가 좁아져요. 남는 차이가 예측이 얼마나 맞았는지예요 — 형상은 예시예요.
–
예측 적중
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기록된 예측
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검증된 테스트
–P
테스터 리워드
–tUSD
온체인 예치
결과를 보기 전에 기록해 둔 예측만 집계해요 (평가 가능한 항목 기준) · 리워드 예산은 GIWA 테스트넷에 실제로 미리 예치돼 있어요 · 테스트가 쌓일수록 갱신돼요.
측정 차원AI와 사람이 같은 설문에컨셉핵심 재미월드빌딩명확성그래픽사운드UX/UI지속성종합 만족도시장성모든 항목에 오차 범위 표기
응답 발췌
예시예요 — 실제 리포트에는 응답 원문과 “AI가 쓴 답변” 표시가 함께 나와요.AI 응답자 패널은 이렇게 봐요
◆ 응답 발췌AI 응답자 24명 중 4명
코어 · 주 30시간+
“루프 자체는 손에 붙는데 처음 5분이 심심해요. 한 판 더 누르게 되는 건 중반부터였음.”
핵심 재미
5.8 ±1.4
캐주얼 · 주 4시간
“아트가 아늑해서 스크린샷만 보고도 켜보고 싶었어요. 글자가 좀 작은 건 아쉬움.”
그래픽
7.2 ±0.9
신규 · 트렌드 추종
“요즘 비슷한 코지 게임을 세 개는 봤어요. 뭐가 다른지 한 줄로 말하기가 어려움.”
시장성
5.4 ±1.6
이탈 위험
“튜토리얼이 길어지면 그냥 꺼요. 지금 흐름이면 이틀째엔 안 열 것 같아요.”
지속성
4.1 ±1.1
신호 약함
점수는 응답에서 다시 계산하고, ±는 불확실성이에요 — 표본이 쌓일수록 좁아져요.
진행 방식
신호가 충분해야 다음 단계로 넘어가요.4단계로 진행해요
01
시장 반응
AI가 낸 예측 결과와 항목별 점수를 봐요 — 사람을 모으기 전 첫 신호예요.
02
목표 시뮬레이션
목표 신규 유저·활성 유저·매출을 넣으면 필요한 마케팅 예산을 범위로 보여줘요.
03
설문 리포트
전체 · 사람 · AI를 하나의 리포트에서 골라 봐요.
04
출시 후 지표 연동
출시 후 실제 지표를 넣으면 다음 예측이 더 정확해져요.
기능
예측과 실제 응답을 한 화면에서
무엇이 확인된 값이고 무엇이 예측인지 표시해 둬요.
◆
사람 없이 먼저 받는 반응
AI가 만든 가상의 플레이어들이 항목별로 점수를 내요. 자료가 부족해 평가할 수 없는 항목은 “평가 못 함”으로 그대로 두고, 플레이 영상을 주시면 평가 범위가 넓어져요.
◈
예측이 맞았는지 확인
예측은 결과를 보기 전에 기록되고, 나중에 실제 응답과 나란히 비교돼요. 테스트를 할수록 “몇 개 맞혔다”는 기록이 쌓여요.
◇
목표·예산 시뮬레이터
하나의 숫자 대신 범위로. “신규 유저 1,000명에 필요한 월 예산 1.2–2.0억”처럼 오차 범위와 함께 보여드려요.
◎
글로벌 대응
다국어 설문·리포트와 지역별 패널 구성. KO/EN 전환과 지역 세그먼트로 해외 출시 반응까지 확인해요.