서비스 뇌반응 평가 — 리츠고 모바일

첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈) 점검 — 등급은 2개 회사 AI(gemini·openai)가 매기고, 다른 회사 AI는 등급에 반영하지 않는 교차확인만 합니다. 어림 등급(화면 하나만 보고 매긴 값 — 화면끼리 비교 계산은 하지 않습니다. 이 도구가 매긴 등급끼리만 견줄 수 있어요) · 게시 전 자문용. 전체 등급 C

C
전체 등급 C (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, 총 5번 판정을 모아 합의 · 그중 4/5판정이 같은 곳을 1위로 꼽음). ※ 아래 항목의 "n/m사"는 회사 수, 위 "n/m판정"은 판정 횟수 — 분모가 다릅니다. 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 웹화면 15개 · 사람 309명분 관측, 소표본): 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). 다른 회사 AI들(codex·gemini)에게 따로 검토받은 방향과도 이 소표본이 일치합니다.
👁 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', 'MOLIT · 국토부 행' 등 각 카드별 제목도 시선을 끕니다. 실측 시선 쏠림 평균 0.083은 시선이 뚜렷하게 쏠리는 정도는 아니지만, 전문가에게는 각 데이터 블록의 핵심 숫자를 빠르게 파악할 수 있는 충분한 시선 앵커가 됩니다.
⚠ 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, 시선이 분산되지는 않으나 핵심 가치에 대한 명확한 이해로 이어지기 어렵다.
⚠ 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
보류표가 갈림: F · F · F · C · C · CC~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 예측 · COMPLETE(llama3-mistral) 공시 감성 + NL→SQL" 등 각 카드 내의 상세 설명과 하단의 긴 요약 설명은 일반 사용자에게는 정보 과다와 전문 용어의 장벽으로 작용하여 극심한 인지 부하를 유발한다. 이는 즉각적인 이탈로 이어질 가능성이 매우 높다.
⚠ 판정 보류 — 표가 양 끝으로 갈려(F·F·F·C·C·C) 중앙값이 아무도 주지 않은 등급으로 떨어졌습니다. 등급 대신 원표를 보세요.
🧷 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 데이터(SALICON)로 학습한 딴 방식의 공개 모델입니다 — 다만 우리 화면에서 사람 시선과 직접 대조한 적은 없고, 화면 중앙을 후하게 보는 성질(중앙편향)이 있어요. 우리 AI들이 사이좋게 함께 틀릴 때 반대표를 낼 수 있는 독립 축이라 붙였습니다 — 같은 곳을 지목했다고 사람 시선을 맞혔다는 뜻은 아닙니다.

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)은 특정 스킴(톤온톤, 톤인톤, 무채색)으로 묶이지 않고 무작위적인 hue 혼재로 보인다. 다만 C4 (명도 앵커)는 진한 텍스트와 아이콘이 있어 화면이 떠 보이거나 흐릿하지 않다. 전반적으로 색 조합이 '한 시스템'으로 묶여 보이지 않고 산만하다.
색 계산 신호(AI 아닌 픽셀 계산 보조): 배경 최빈색 95% · 웜 11%/쿨 86% · hue 계열 3 · 어두운픽셀 0.17% · 경보: C4 명도 앵커 없음(어두운 픽셀 0.2% — 화면이 떠 보임)
⚠ 교차 불일치 — 판정 보류: 화면을 본 AI는 "괜찮다"고 했는데 픽셀 계산은 위 항목을 문제로 봅니다. 둘 중 어느 쪽이 맞는지 이 도구는 판정하지 못합니다 — 사람이 눈으로 확인해 주세요.
색 등급은 화면을 본 AI들의 판정입니다. 아래 신호는 픽셀 계산 보조(자동 대비판정 없음 — 거짓 경보 이력). 인테리어 색조합 공식에서 이식한 도메인 무관 색 정합성 루브릭.
캡처한 화면: https://gogumalab.co.kr/ritsgo · 로그아웃 상태
눈에 띄는 힘(밝기·색 대비 계산 · 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: 5217cda · 2026-07-11T23:51:46+09:00
등급=상대 어림 판단(측정 아님)·순서 편향 완화·판정 갈릴 땐 보류. 계산으로 실제 잰 값은 둘뿐 — ①눈에 띄는 힘(밝기·색 대비) ②색 신호(배경 최빈색·따뜻함/차가움·어두운 픽셀). 등급·판정문은 전부 AI 어림값입니다. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.