[Career Coach]AI Agent로 뉴스 검색용 키워드 생성한 효과

테스트 비교 분석

1. 하드코딩 키워드 테스트

직군/직무: 개발 / Java/Spring 개발자 하드코딩 키워드: [개발자, 프로그래밍, IT, 소프트웨어] - 4개

검색 결과

• 검색된 뉴스: 20건
• 평균 관련성 점수: 67.3점
• 고관련성 뉴스(60점+): 15건 (75%)

점수 분포 (다양함)

점수	개수	예시 기사
90점	6건	"퇴사자의 로그아웃 확인", "넷마블 뱀피르 개발자", "팔콤 게임 개발 AI 활용"
85점	3건	"IT는 지금", "AI 거장들의 메시지", "삼성전자 스마트싱스"
80점	3건	"이노비", "캐리 신규 사업", "현대차 자율주행"
70점	3건	"유성구 데이터 기반 행정", "에임비랩 사료통", "구글 해킹 조직"
60점	1건	"구미도서관 미디어 창작 교육"
50점	1건	"보이스피싱 금감원 특사경"
30점	2건	"LG유플러스", "넷플릭스"
20점	1건	"Track star Joel Jin"
0점	1건	"ENT--YE-Over It"

문제점

• 너무 일반적인 키워드 (개발자, IT, 소프트웨어)
• 노이즈 기사 포함: 엔터테인먼트, 스포츠, 일반 IT 뉴스
• 관련성 낮은 기사 25% (5건)

---

2. AI Agent 키워드 테스트

직군/직무: 개발 / Java/Spring 개발자 AI 생성 키워드: [Java 개발자 채용, Spring 프레임워크 채용, 백엔드 개발자 공고, Java/Spring 인턴 모집, 소프트웨어 개발 경력 채용] - 5개

검색 결과

• 검색된 뉴스: 25건
• 평균 관련성 점수: 86.2점 (+18.9점)
• 고관련성 뉴스(60점+): 25건 (100%) (+25%p)

점수 분포 (집중됨)

점수	개수	예시 기사
90점	18건	"북한 IT 위장근로자", "자바 풀스택 개발자 양성", "세종사이버대 JAVA 개발자", "쿠팡 중국 개발자 채용", "카카오페이 신입 서버 개발자"
85점	4건	"하나은행 생산적 금융", "중국인 채용", "아모레퍼시픽 채용", "에이스손해보험 인턴"
80점	2건	"33 원정대", "브이엠 대표이사"
75점	1건	"GM 자율주행기술"
70점	2건	"빅데이터전문가", "프로텍타코리아"

개선점

• 구체적인 키워드 (Java 개발자 채용, Spring 프레임워크 채용)
• 직무 관련 기사만 검색됨
• 노이즈 기사 0%
• 최저 점수도 70점 (하드코딩은 0점까지 있었음)

---

핵심 차이점 요약

항목	하드코딩 키워드	AI Agent 키워드	차이
키워드 특성	일반적 (개발자, IT)	구체적 (Java 채용, Spring 채용)	-
검색 결과	20건	25건	+5건
평균 점수	67.3점	86.2점	+18.9점
고관련성 비율	75% (15/20)	100% (25/25)	+25%p
최저 점수	0점	70점	+70점
노이즈 기사	5건 (25%)	0건 (0%)	-5건

---

결론

AI Agent 키워드 생성의 효과

1. 키워드 정확도: "개발자" → "Java 개발자 채용"처럼 구체화
2. 노이즈 제거: 엔터/스포츠 기사 완전 배제
3. 관련성 향상: 평균 점수 67.3 → 86.2 (약 28% 향상)
4. 품질 안정성: 모든 기사가 60점 이상