Total = 0.25·Keyword + 0.20·Review + 0.15·Geo + 0.15·Popularity
+ 0.10·Freshness + 0.10·Menu + 0.05·Data
+ 0.10·Freshness + 0.10·Menu + 0.05·Data
| 항목 | 가중치 | 산정 방식 |
|---|---|---|
| 키워드 적합도 | 25% | 매장의 카테고리·메뉴·큐레이션 태그가 검색 키워드와 얼마나 맞는지 (룰 기반, 근거 기록) |
| 리뷰 신뢰도 | 20% | 리뷰 수·평점의 로그 스케일 정규화 — 신호 수집 전에는 중립값(50점) 반영 |
| 지역 적합도 | 15% | 해당 지역(상권) 등록 여부와 위치 신호 |
| 인기도 | 15% | 검색량·언급량 — 신호 수집 전에는 중립값(50점) 반영 |
| 최신성 | 10% | 데이터 갱신 시점 기준 감쇠 (30일 이내 90점 → 1년 이상 45점) |
| 메뉴 적합도 | 10% | 시그니처 메뉴와 키워드의 매칭 여부 |
| 데이터 신뢰도 | 5% | 출처 신뢰도 × 데이터 확신도 (0~100) |
아직 수집되지 않은 신호(리뷰·인기도)는 중립값 50점으로 반영되며, 해당 사실은 각 매장의 선정 이유에 명시됩니다. 신호가 축적되면 실측값으로 대체됩니다.
점주는 사실은 정정할 수 있지만 인기는 만들 수 없습니다. 출처별로 사실 신호와 인기 신호에 다른 가중치를 적용해 어뷰징을 구조적으로 차단합니다.
| 출처 | 사실 가중치 | 인기 신호 가중치 |
|---|---|---|
| 점주 제공 | 1.00 | 0.20 |
| 네이버 플레이스 | 0.90 | 0.80 |
| OpenCrab | 0.70 | 1.00 |
| 자체 수집 | 0.60 | 0.70 |
| 제휴 데이터 | 0.80 | 0.85 |
- 1. 수집·태깅 — 공공데이터·자체 수집 매장에 룰 기반 키워드 태깅 (근거 기록)
- 2. 산정 — 위 공식으로 결정적 점수 계산, 버전 관리 (draft)
- 3. 공개 — published 상태의 랭킹만 페이지·sitemap·API에 노출. 이전 버전은 archived로 보존
- 4. 정정 — 사실 오류는 정정 요청으로 접수, 점주 검증 매장은 직접 정정 가능
스폰서·광고 매장은 자연 랭킹 점수에 영향을 주지 않으며, 노출 시 sponsored 표기와 함께 구조적으로 분리됩니다.