한국어
실제 사용 사례(고객 발굴, 채용, 파트너십) 전반에 걸쳐 입증되었습니다.
119개의 실제 쿼리, 웹 검증을 통해 독립적으로 채점. 점수 범위: 0–100.
각 플랫폼이 4가지 실제 사용 사례에서 어떻게 작동하는지 보여줍니다.
각 시나리오별 관련성, 포괄성, 유용성 분석.
채용, 영업, 연구 분야의 실제 실무자 워크플로우에서 선별되었습니다.
영어, 포르투갈어, 스페인어, 네덜란드어. 채용 (30), B2B 잠재 고객 발굴 (32), 전문가 (28), 인플루언서 (29).
AI 인물 검색이 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 사용 사례입니다.
순위 품질, 결과 볼륨, 데이터 완전성을 측정하는 독립적인 축입니다.
완전히 자동화되고 재현 가능한 파이프라인. 모든 결과는 라이브 웹 소스를 통해 검증됩니다.
"베를린의 시리즈 B 스타트업 소속 시니어 ML 엔지니어"는 역할, 경력, 도메인, 회사 단계, 위치와 같은 체크리스트가 됩니다.
모든 플랫폼에서 반환된 모든 인물은 LinkedIn, 회사 웹사이트 및 소셜 프로필에 대해 확인됩니다. 자체 보고된 데이터는 없으며, 독립적으로 확인할 수 있는 데이터만 사용합니다.
관련성(올바른 사람을 찾았는가?), 포괄성(몇 명을 찾았는가?), 유용성(프로필 데이터가 실제로 유용한가?)을 측정합니다. 이들을 합산하여 전체 점수를 산출합니다.
반환된 데이터가 완전하고 실행 가능한지 측정합니다. 구조적 완전성(C), 쿼리별 증거(E), 실행 가능성(A)의 세 가지 하위 차원을 평균합니다.
(C + E + A) / 3
반환된 인물이 쿼리와 일치하고 올바르게 순위가 매겨졌는지 측정합니다. 각 인물은 웹 검증을 거쳐 명시적인 기준에 따라 등급이 매겨집니다. 10개 슬롯으로 채워지며, 더 적은 결과를 반환하는 것은 불이익을 받습니다.
Padded nDCG@10
쿼리당 발견된 적격 인물의 수를 측정합니다. 작업 완료율과 평균 적격 결과 산출량(K=10으로 제한)을 결합합니다. 신뢰성과 볼륨 모두에 보상을 제공합니다.
TCR × Yield119개 쿼리에 대한 476회 플랫폼 실행 결과 요약.
Lessie는 채용, B2B, 전문가/확정적, 인플루언서/KOL 등 모든 카테고리에서 선두를 차지한 유일한 플랫폼입니다.
모든 쿼리가 결과를 반환했습니다. 다른 어떤 플랫폼도 이를 달성하지 못했으며, 특히 다른 플랫폼이 아무것도 반환하지 못한 틈새 및 추상적 검색에서 더욱 그렇습니다.
다중 기준 쿼리에서 순위 품질 차이가 가장 두드러집니다.
Lessie는 전체 62.3점을 기록했으며, 2위는 43.2점을 기록했습니다. 단일 소스 플랫폼은 이 분야에서 가장 어려움을 겪습니다.
프로필 데이터 완전성은 가장 경쟁이 치열한 차원입니다. 모든 플랫폼은 42.7점에서 56.4점 사이를 기록했습니다.
세 플랫폼이 전체 64점 이상을 기록했습니다. 이는 기존 도구가 가장 잘 작동하고 마진이 가장 얇은 시나리오입니다.
