서비스 뇌반응 평가 — 리츠고 모바일

첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈)을 서로 다른 회사 AI 3사로 점검 — 상대 등급(같은 도구로 본 다른 화면 대비, 절대 측정값 아님) · 게시 전 자문용. 전체 등급 B

B
전체 등급 B (A 좋음 → F 약함) · 6판정 중앙값 · 교차검증(다른 회사 모델) gemini·gemini-2.5-flash 3표 + openai·gpt-4o 3표
읽는 법: 표 1개 = 모델의 반복 판정 1회 · 합의 n/m = m표 중 중앙값과 같은 표 n개 · 6판정 = 청중 2 × 관문 3
가장 큰 이탈위험 — 일반 사용자에게는 화면 전체를 지배하는 과도한 전문 용어와 약어들로 인해 서비스의 핵심 가치와 목적을 전혀 이해할 수 없어 즉시 이탈할 위험이 가장 크다.
↳ 처방 — 화면 상단에 일반 사용자를 위한 '이 서비스가 무엇을 제공하는지'에 대한 명확하고 간결한 가치 제안 문구를 추가하고, 전문 용어에 대한 쉬운 설명을 제공하는 툴팁이나 별도 안내를 마련해야 한다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (모바일 390px, 첫 화면)
평가 대상 화면
AI가 눈에 띈다고 본 요소 — 현저성 순위 (서로 다른 회사 AI 3곳 claude·gemini·openai이 각각 판정, 5번 모아 합의 · 1위 4/5판정 일치). 사람 시선·눈추적 아님(화살표 없음 = 이동경로 아님)
AI가 본 현저성 순위
①리츠맵 로고 3/3사 · ②REITs · 한국 리츠 3/3사 · ③종목 검색 1/3사 · ④검색창 1/3사
⚠ 사람 대조(UEyes n=15·309명분, 소표본 근사): 이 순위의 1위는 실제 사람 첫 시선을 "중앙 찍기"(25%)보다 낮게 맞힘(16%) — 그래서 "시선 예측"이 아니라 모델이 본 의미적 현저성으로 표기한다(헤드라인·로고 등 뜻 강한 요소). 삼중검증(codex·gemini)이 예측한 방향과 이 소표본이 일치.
👁 눈이 먼저 간 곳 — ""IMPACT · 데이터 규모" 제목과 "387" 등 크게 표시된 숫자들"비전 판정 원문 인용(각색 없음)
🕐 1초에 읽힌 것 — ""리츠맵"이라는 앱 이름과 "데이터 규모"라는 제목, 그리고 큰 숫자들을 보지만, 이 숫자들이 무엇을 의미하고 이 서비스가 무엇을 하는지는 파악하기 어렵다."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문시선(3초)이해(1초)이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)BA~C · 합의 2/6
눈은 'IMPACT · 데이터 규모'라는 제목과 함께 '387', '1684', '56842', '4개사·6종', '1285 자산', '2 모듈'과 같은 큰 숫자들에 가장 먼저 쏠립니다. 'REITs · 한국 리츠', 'DART · 공시 본문', 'M
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
BA~C · 합의 3/6
"IMPACT · 데이터 규모", "REITs · 한국 리츠", "DART · 공시 본문" 등 전문 용어가 포함되어 있어 전문가에게는 이해 가능하지만, 처음 보는 사람에게는 약간의 해석이 필요할 수 있음.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
BA~C · 합의 2/6
정보 밀도가 높고, "자체 수집 3 + 외부 데이터 + Cortex AI 2 모듈" 등 전문적인 설명이 많아 인지 부하가 발생할 수 있음.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
일반(배경지식 0)CB~D · 합의 2/6
"IMPACT · 데이터 규모"라는 제목과 각 카드에 크게 표시된 숫자들("387", "1684", "56842" 등)이 시선을 끌지만, 이 숫자들의 의미나 맥락이 일반 사용자에게는 즉각적으로 와닿지 않을 수 있다. 실측 시선 쏠림 평균 0.083으로
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
DC~F · 합의 2/6
'REITs', 'DART', 'MOLIT' 등 전문 용어가 많아 일반 사용자가 1초 안에 이해하기 어려움.
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
DC~F · 합의 0/6
"MOLIT 공시 55,713 + DART 사업보고서 10,844 (238 리츠) + 투자대상 1,129", "보유자산 EMD 지오코딩 · V3 3-tier · 권역 식별률 96.1%", "ML.FORECAST MAPE 11.41% 상장 22종 가격
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
🧷 판정이 갈린 지점 — 모델들이 여기서 엇갈렸다. 중앙값만 믿지 말라는 신호라 숨기지 않고 전시한다.
🔬 다른 방식으로 교차 확인 — DeepGaze IIE (인간 사람 시선 데이터 학습): 색·대비가 가장 센 곳 (x23%, y42%) · 우리 AI가 본 첫 요소("리츠맵 로고")와 상이(≈35%p) — 표시: 뜻(AI 판단) vs 색·대비(다른 방식) 갈림, 사람 확인 요망. 사람 시선 데이터로 학습한 공개 모델(어디가 눈에 띄나만 봄, 순서 아님). 위 AI들이 비슷하게 함께 틀릴 때 이 다른 방식이 유일한 반대 신호.

제3사 교차 청중 확인 (등급 결정엔 미반영)

cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 화면 설명 기반(직접 안 봄) — 부분 서로 영향 덜 주는 교차확인 · 비전 판정과 ±1등급 일치 6/6 — 이 회사 모델은 화면을 직접 보지 못하고 위 설명으로만 판단하므로, 위 A~F 등급은 화면을 실제로 본 2개 비전 패밀리(Google·OpenAI)가 결정하고 이 칸은 교차 참고용입니다.
청중 \ 관문시선이해이탈
전문가(심사·판사)BAA
일반(배경지식 0)CFF

색 정합성 (C1 면적 60-30-10 · C2 웜/쿨 · C3 톤 · C4 명도앵커 — 청중 무관)

CB~D · 합의 0/4 · ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review
C1 (면적비)에서 지배 배경(흰색/옅은 회색)은 있으나, 보조색과 강조색의 위계가 명확하지 않고 다양한 색상(파랑, 주황, 빨강, 초록, 보라)이 숫자와 태그에 사용되어 면적비가 불균형하다. C2 (온도)에서 차가운 배경(흰색/옅은 회색) 위에 따뜻한 색(빨강, 주황)과 차가운 색(파랑, 초록, 보라)이 혼재되어 색온도 일관성이 부족하다. C3 (톤 스킴
색 실측 신호(AI 아닌 픽셀 계산 보조): 배경 최빈색 95% · 웜 11%/쿨 86% · hue 계열 3 · 어두운픽셀 0.17% · WARN: C4 명도 앵커 없음(어두운 픽셀 0.2% — 화면이 떠 보임)
색 등급은 화면을 본 비전 2사(Google·OpenAI) 판정. 아래 신호는 픽셀 계산 보조(자동 대비판정 없음). 인테리어 색조합 공식에서 이식한 도메인 무관 색 정합성 루브릭.
saliency(시선쏠림 지표, 픽셀 실측 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.083
채점 AI(화면 보는 AI·등급): gemini-2.5-flash×3 + gpt-4o×3 · 총 6번 반복 판정(설정 바꿔가며)
cross-check: cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 비전과 ±1등급 일치 6/6
scorer: bbebaf0 · 2026-07-11T17:25:37+09:00
등급=상대 어림 판단(측정 아님)·순서 편향 완화·판정 갈릴 땐 보류. 시선 쏠림(픽셀 계산)만 실측값. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.