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Edge Functions 검색 → EEAT 직접 마킹 EF 0건\n4. **DB 함수 검색 → `evaluate_eeat_quality()` RPC 발견** ✅\n5. 호출자 추적 → `[SYS-PGE-001]` WF 발견 ✅\n\n### 진짜 결론\n- 시스템 결함: **0건**\n- 사이트 콘텐츠 부족: **800건+**\n- Phase A 패치 + sanitize + 11:00 batch 모두 정상 동작\n- prompt_version은 사이트 EEAT 등급 신호로 활용 가능\n\n---\n\n## 2. 11:00 batch 출처 확정\n\n### WF 정보\n| 항목 | 값 |\n|---|---|\n| WF ID | `jRkjkys6ANIDcAEB` |\n| WF 이름 | 🟢 `[SYS-PGE-001] PGE 일일 품질 검증 + Score History 집계` |\n| 링크 | https://bawee.app.n8n.cloud/workflow/jRkjkys6ANIDcAEB |\n| Trigger | ⏰ Daily 05:00 KST cron + 🔗 Manual Webhook |\n| 실제 실행 | 매일 11:00 UTC (= 20:00 KST) |\n| 노드 흐름 | Daily/Manual → 🔍 Evaluate EEAT → 📊 Aggregate Score → 📝 Summarize → ⚠️ Warning? → 🔴 Alert / ✅ Done |\n\n### 호출 함수: `evaluate_eeat_quality()`\n\n```sql\n-- R1 규칙: 4축 모두 0점 → 분석 실패 마킹\nUPDATE gp_geoex_eeat_analysis\nSET is_analysis_failed = true\nWHERE created_at::date = target_date\n  AND is_analysis_failed = false\n  AND experience_score = 0 \n  AND expertise_score = 0 \n  AND authoritativeness_score = 0 \n  AND trustworthiness_score = 0;\n\n-- R4 규칙: 비콘텐츠 URL (sitemap.xml, robots.txt, .pdf, .xml) → 실패 마킹\n```\n\n### 매일 11:00 KST 패턴 검증\n| 일자 | rows | marked_failed |\n|---|---:|---:|\n| 2026-04-20 | 10 | 10 |\n| 2026-04-21 | 8 | 8 |\n| 2026-04-23 | 5 | 5 |\n| 2026-04-24 | 101 | 101 |\n| 2026-04-27 | 440 | 437 |\n\n### 정상 동작 확인\n- 매일 일정량 EEAT row를 fail로 마킹\n- 4/27 갑자기 437건 → 853페이지 일괄 재분석으로 큐가 늘어났기 때문\n- ✅ **의도된 정상 동작**\n\n---\n\n## 3. prompt_version 정밀 진단\n\n### prompt_version의 진짜 의미\n\n```javascript\n// Phase1A-3 WF Parse Result 노드\np_prompt_version: sanitizeLog.length > 0 ? `v3_sanitized_${sanitizeLog.length}` : 'v3'\n```\n\n- `v3` = sanitize 0번 (clean 데이터)\n- `v3_sanitized_N` = sanitize **N번 했음** = GPT가 N번 환각 시도\n\n### Sanitize의 역할 (GPT 환각 검출)\n\n```javascript\nconst PLACEHOLDER_PATTERNS = [\n  /실제 (사용자|고객|환자|이용자|회원|독자) [A-Z]씨/,        // \"실제 사용자 A씨\" 류\n  /\\b\\d+%\\s*(개선|증가|감소|상승|향상|효과|합격률|성장)/,    // 지어낸 통계\n  /(임상 연구|논문 발표|특허 등록|연구 결과)에서 효과가? (입증|확인|증명)/,  // 가짜 의학 권위\n];\n```\n\n**Sanitize는 evidence 부족 사이트에서 GPT가 만들어내는 가짜 증거를 자동 필터링**\n\n### prompt_version × 점수 분포 (4/27 회복 데이터 기준)\n\n| version | rows | avg_md_size | with_jsonld | avg_score | 0점 비율 |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| **v3** (clean) | 48 | 11,757 | 85% | **16.88** | 52% |\n| v3_sanitized_1 | 18 | 13,259 | 78% | **27.50** | 28% |\n| v3_sanitized_2 | 38 | 13,944 | 89% | 9.87 | 58% |\n| v3_sanitized_3 | 138 | 13,427 | 80% | 8.66 | 68% |\n| **v3_sanitized_4** | **245** | 16,009 | 78% | **4.45** | **80%** |\n| v3_sanitized_5 | 19 | 12,757 | 89% | 8.95 | 68% |\n| v3_sanitized_6 | 1 | 7,323 | 100% | 20.00 | 0% |\n\n→ **명확한 패턴**: sanitize 횟수가 늘수록 점수가 낮음 (페이지 EEAT 콘텐츠 부족도와 비례)\n\n---\n\n## 4. W컨셉 검증 — 진짜로 EEAT 데이터가 없는가?\n\n### Raw 페이지 데이터 (W컨셉 fail 5건)\n| 페이지 | Markdown | HTML | JSON-LD | Microdata | Title | OG | EEAT |\n|---|---:|---:|---|---|---|---|---:|\n| 메인 | 32,936 | 746,811 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 1 | 28,057 | 299,392 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 2 | 21,260 | 193,303 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 3 | 22,534 | 211,048 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 4 | 19,471 | 178,217 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n\n→ ✅ **W컨셉은 진짜로 JSON-LD schema 부재** (콘텐츠는 풍부)\n\n### 다른 사이트는?\n| 카테고리 | row 수 | JSON-LD 보유 |\n|---|---:|---:|\n| 🔴 FAIL (총점 0) | 313 | **308 (98%)** |\n| 🟡 SUCCESS but 0점 | 356 | 278 (78%) |\n| 🟢 SUCCESS (양호) | 150 | 129 (86%) |\n\n→ **데이터(JSON-LD)는 있지만 GPT가 evidence로 인정하기 어려운 데이터** (Product 단순 카탈로그 등)\n\n---\n\n## 5. 진짜 문제 — 사이트 EEAT 콘텐츠 부족\n\n### 시스템 정상 동작 흐름\n```\n페이지 콘텐츠 ✅ + JSON-LD ✅ (Product/Breadcrumb 등)\n         ↓\nEEAT 핵심 시그널 ❌ (작성자/자격/출처/날짜)\n         ↓\nGPT가 evidence 부족 → 환각 생성 (\"사용자 A씨...\")\n         ↓\nSanitize 환각 제거 → prompt_version=v3_sanitized_N\n         ↓\n점수 0점 (정확한 결과)\n```\n\n### 사이트별 EEAT 부족 분류\n| 패턴 | 예시 | 처리 |\n|---|---|---|\n| 상품 카탈로그 | W컨셉 페이지 | EEAT 시그널 본질적 부족 |\n| 일반 SaaS | 단순 랜딩 페이지 | 작성자/전문성 시그널 부족 |\n| 법률/의료 | 권위 정보 부족 | 자격증/출처 부재 |\n\n---\n\n## 6. 영업/제품 신호 가치 ⭐\n\n### prompt_version → 사이트 EEAT 등급 분류\n\n| prompt_version | 등급 | 영업 메시지 |\n|---|---|---|\n| v3 | A 우수 | \"AI 검색 친화적 사이트\" |\n| v3_sanitized_1 | B 보통 | \"일부 EEAT 강화 권장\" |\n| v3_sanitized_2-3 | C 부족 | \"EEAT Booster 컨설팅 권장\" |\n| **v3_sanitized_4+** | **D 심각** | **\"즉시 콘텐츠 보강 필요\"** |\n\n### 컨설팅 영업 가치\n- **\"당신 사이트는 EEAT 시그널 부족 → 우리가 보강해드립니다\"**\n- GEOcare는 이미 EEAT 환각 검출 시스템을 갖추고 있음 = 진단 정확도 ↑\n- EEAT Booster (`gp_geoex_eeat_booster`) 활용 안내 가능\n- 컨설팅 / GEO_COMMERCE 영업의 핵심 메시지\n\n---\n\n## 7. Track 신설 권고\n\n### 🆕 T-EEAT-SIGNAL (P1, 4시간)\n**목적**: prompt_version → 사이트 EEAT 등급 분류 신호화\n\n**Phase A** (1시간): SQL 뷰 + RPC\n- `v_site_eeat_grade` 뷰 (사이트별 평균 prompt_version)\n- 등급 매핑: A/B/C/D\n- 어드민/영업 도구 활용\n\n**Phase B** (2시간): 어드민 화면\n- `adm.geocare.ai/sites/eeat-grade` 페이지\n- 사이트별 등급 표시 + 컨설팅 우선순위\n\n**Phase C** (1시간): 영업 보고서\n- 등급별 고객 리스트\n- 컨설팅 영업 우선순위 도출\n\n---\n\n## 8. 결론\n\n| 항목 | 결과 |\n|---|---|\n| 시스템 결함 | ❌ 없음 |\n| Phase A 패치 효과 | ✅ 정상 (detected_schemas 86% 채워짐) |\n| Sanitize 로직 | ✅ 정상 (GPT 환각 검출 정확) |\n| 11:00 batch | ✅ 정상 (의도된 동작) |\n| **진짜 문제** | **사이트 EEAT 콘텐츠 부족** |\n| **영업 가치** | **prompt_version → 컨설팅 영업 신호** |\n\n### 후속 액션\n1. ✅ KHub 등재 (본 문서)\n2. ✅ Snapshot v3.18 갱신\n3. ✅ 김태진님(W컨셉) 정직 회신 + 컨설팅 제안\n4. 🆕 T-EEAT-SIGNAL Track 신설 (P1)\n\n---\n\n## 9. 변경 이력\n\n| 일자 | 버전 | 변경 |\n|---|---|---|\n| 2026-04-27 KST | v1.0 | 최초 작성 (찰스 통찰 \"데이터가 진짜 없는 거야?\" 트리거) |\n",
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Edge Functions 검색 → EEAT 직접 마킹 EF 0건\n4. **DB 함수 검색 → `evaluate_eeat_quality()` RPC 발견** ✅\n5. 호출자 추적 → `[SYS-PGE-001]` WF 발견 ✅\n\n### 진짜 결론\n- 시스템 결함: **0건**\n- 사이트 콘텐츠 부족: **800건+**\n- Phase A 패치 + sanitize + 11:00 batch 모두 정상 동작\n- prompt_version은 사이트 EEAT 등급 신호로 활용 가능\n\n---\n\n## 2. 11:00 batch 출처 확정\n\n### WF 정보\n| 항목 | 값 |\n|---|---|\n| WF ID | `jRkjkys6ANIDcAEB` |\n| WF 이름 | 🟢 `[SYS-PGE-001] PGE 일일 품질 검증 + Score History 집계` |\n| 링크 | https://bawee.app.n8n.cloud/workflow/jRkjkys6ANIDcAEB |\n| Trigger | ⏰ Daily 05:00 KST cron + 🔗 Manual Webhook |\n| 실제 실행 | 매일 11:00 UTC (= 20:00 KST) |\n| 노드 흐름 | Daily/Manual → 🔍 Evaluate EEAT → 📊 Aggregate Score → 📝 Summarize → ⚠️ Warning? → 🔴 Alert / ✅ Done |\n\n### 호출 함수: `evaluate_eeat_quality()`\n\n```sql\n-- R1 규칙: 4축 모두 0점 → 분석 실패 마킹\nUPDATE gp_geoex_eeat_analysis\nSET is_analysis_failed = true\nWHERE created_at::date = target_date\n  AND is_analysis_failed = false\n  AND experience_score = 0 \n  AND expertise_score = 0 \n  AND authoritativeness_score = 0 \n  AND trustworthiness_score = 0;\n\n-- R4 규칙: 비콘텐츠 URL (sitemap.xml, robots.txt, .pdf, .xml) → 실패 마킹\n```\n\n### 매일 11:00 KST 패턴 검증\n| 일자 | rows | marked_failed |\n|---|---:|---:|\n| 2026-04-20 | 10 | 10 |\n| 2026-04-21 | 8 | 8 |\n| 2026-04-23 | 5 | 5 |\n| 2026-04-24 | 101 | 101 |\n| 2026-04-27 | 440 | 437 |\n\n### 정상 동작 확인\n- 매일 일정량 EEAT row를 fail로 마킹\n- 4/27 갑자기 437건 → 853페이지 일괄 재분석으로 큐가 늘어났기 때문\n- ✅ **의도된 정상 동작**\n\n---\n\n## 3. prompt_version 정밀 진단\n\n### prompt_version의 진짜 의미\n\n```javascript\n// Phase1A-3 WF Parse Result 노드\np_prompt_version: sanitizeLog.length > 0 ? `v3_sanitized_${sanitizeLog.length}` : 'v3'\n```\n\n- `v3` = sanitize 0번 (clean 데이터)\n- `v3_sanitized_N` = sanitize **N번 했음** = GPT가 N번 환각 시도\n\n### Sanitize의 역할 (GPT 환각 검출)\n\n```javascript\nconst PLACEHOLDER_PATTERNS = [\n  /실제 (사용자|고객|환자|이용자|회원|독자) [A-Z]씨/,        // \"실제 사용자 A씨\" 류\n  /\\b\\d+%\\s*(개선|증가|감소|상승|향상|효과|합격률|성장)/,    // 지어낸 통계\n  /(임상 연구|논문 발표|특허 등록|연구 결과)에서 효과가? 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W컨셉 검증 — 진짜로 EEAT 데이터가 없는가?\n\n### Raw 페이지 데이터 (W컨셉 fail 5건)\n| 페이지 | Markdown | HTML | JSON-LD | Microdata | Title | OG | EEAT |\n|---|---:|---:|---|---|---|---|---:|\n| 메인 | 32,936 | 746,811 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 1 | 28,057 | 299,392 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 2 | 21,260 | 193,303 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 3 | 22,534 | 211,048 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n| 상품 4 | 19,471 | 178,217 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | 0 |\n\n→ ✅ **W컨셉은 진짜로 JSON-LD schema 부재** (콘텐츠는 풍부)\n\n### 다른 사이트는?\n| 카테고리 | row 수 | JSON-LD 보유 |\n|---|---:|---:|\n| 🔴 FAIL (총점 0) | 313 | **308 (98%)** |\n| 🟡 SUCCESS but 0점 | 356 | 278 (78%) |\n| 🟢 SUCCESS (양호) | 150 | 129 (86%) |\n\n→ **데이터(JSON-LD)는 있지만 GPT가 evidence로 인정하기 어려운 데이터** (Product 단순 카탈로그 등)\n\n---\n\n## 5. 진짜 문제 — 사이트 EEAT 콘텐츠 부족\n\n### 시스템 정상 동작 흐름\n```\n페이지 콘텐츠 ✅ + JSON-LD ✅ (Product/Breadcrumb 등)\n         ↓\nEEAT 핵심 시그널 ❌ (작성자/자격/출처/날짜)\n         ↓\nGPT가 evidence 부족 → 환각 생성 (\"사용자 A씨...\")\n         ↓\nSanitize 환각 제거 → prompt_version=v3_sanitized_N\n         ↓\n점수 0점 (정확한 결과)\n```\n\n### 사이트별 EEAT 부족 분류\n| 패턴 | 예시 | 처리 |\n|---|---|---|\n| 상품 카탈로그 | W컨셉 페이지 | EEAT 시그널 본질적 부족 |\n| 일반 SaaS | 단순 랜딩 페이지 | 작성자/전문성 시그널 부족 |\n| 법률/의료 | 권위 정보 부족 | 자격증/출처 부재 |\n\n---\n\n## 6. 영업/제품 신호 가치 ⭐\n\n### prompt_version → 사이트 EEAT 등급 분류\n\n| prompt_version | 등급 | 영업 메시지 |\n|---|---|---|\n| v3 | A 우수 | \"AI 검색 친화적 사이트\" |\n| v3_sanitized_1 | B 보통 | \"일부 EEAT 강화 권장\" |\n| v3_sanitized_2-3 | C 부족 | \"EEAT Booster 컨설팅 권장\" |\n| **v3_sanitized_4+** | **D 심각** | **\"즉시 콘텐츠 보강 필요\"** |\n\n### 컨설팅 영업 가치\n- **\"당신 사이트는 EEAT 시그널 부족 → 우리가 보강해드립니다\"**\n- GEOcare는 이미 EEAT 환각 검출 시스템을 갖추고 있음 = 진단 정확도 ↑\n- EEAT Booster (`gp_geoex_eeat_booster`) 활용 안내 가능\n- 컨설팅 / GEO_COMMERCE 영업의 핵심 메시지\n\n---\n\n## 7. Track 신설 권고\n\n### 🆕 T-EEAT-SIGNAL (P1, 4시간)\n**목적**: prompt_version → 사이트 EEAT 등급 분류 신호화\n\n**Phase A** (1시간): SQL 뷰 + RPC\n- `v_site_eeat_grade` 뷰 (사이트별 평균 prompt_version)\n- 등급 매핑: A/B/C/D\n- 어드민/영업 도구 활용\n\n**Phase B** (2시간): 어드민 화면\n- `adm.geocare.ai/sites/eeat-grade` 페이지\n- 사이트별 등급 표시 + 컨설팅 우선순위\n\n**Phase C** (1시간): 영업 보고서\n- 등급별 고객 리스트\n- 컨설팅 영업 우선순위 도출\n\n---\n\n## 8. 결론\n\n| 항목 | 결과 |\n|---|---|\n| 시스템 결함 | ❌ 없음 |\n| Phase A 패치 효과 | ✅ 정상 (detected_schemas 86% 채워짐) |\n| Sanitize 로직 | ✅ 정상 (GPT 환각 검출 정확) |\n| 11:00 batch | ✅ 정상 (의도된 동작) |\n| **진짜 문제** | **사이트 EEAT 콘텐츠 부족** |\n| **영업 가치** | **prompt_version → 컨설팅 영업 신호** |\n\n### 후속 액션\n1. ✅ KHub 등재 (본 문서)\n2. ✅ Snapshot v3.18 갱신\n3. ✅ 김태진님(W컨셉) 정직 회신 + 컨설팅 제안\n4. 🆕 T-EEAT-SIGNAL Track 신설 (P1)\n\n---\n\n## 9. 변경 이력\n\n| 일자 | 버전 | 변경 |\n|---|---|---|\n| 2026-04-27 KST | v1.0 | 최초 작성 (찰스 통찰 \"데이터가 진짜 없는 거야?\" 트리거) |\n",
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