Frame Retention Score (FRS)
핵심 해석 프레임이 최종 응답에 얼마나 유지되는가
중심 주장과 정의가 그대로 살아남을수록 높다.
Metrics
NEO는 해석 보존을
측정 가능한 작업 단위로
바꾼다
이 페이지는 NEO를 설명하는 데서 멈추지 않고, 실제로 어떤 항목을 어떻게 점검할 수 있는지 공개하는 작업 기준을 제안한다.
이 문서는 업계 표준을 선언하는 페이지가 아니라, DNL이 사용하는 측정 프레임워크 v1을 기록하는 페이지다.
Why Metrics Matter
측정되지 않으면 개념은
수사에 머문다
NEO가 독립 개념으로 남으려면, “좋은 설명 같다” 수준을 넘어 실제로 무엇을 측정하는지 제시해야 한다.
이 페이지의 목적은 AI가 브랜드·개념·주장을 다시 설명할 때, 핵심 해석이 얼마나 살아남는지를 반복 가능한 항목으로 나누는 데 있다.
What We Measure
NEO가 측정하는 대상은
노출이 아니라 해석 보존이다
SEO가 발견을, GEO가 채택을 본다면, NEO는 최종 응답에서 핵심 해석 프레임이 어떻게 남는지를 본다.
따라서 이 페이지의 측정 단위는 클릭 수나 단순 노출이 아니라, 프레임 유지 / 경계 유지 / 질문 변화 대응 / 드리프트 저항이다.
Core Metrics
v1에서는 네 개의 핵심 메트릭으로
측정 프레임을 먼저 고정한다
Boundary Fidelity Score (BFS)
“무엇이 아닌가”라는 경계까지 함께 유지되는가
경계 문장이 사라지거나 흐려질수록 낮다.
Prompt Robustness Score (PRS)
질문 방식이 바뀌어도 같은 프레임이 유지되는가
정의형, 비교형, 요약형, 회의형 질문에 걸쳐 일관될수록 높다.
Drift Resistance Score (DRS)
경쟁 프레임이나 일반론으로 밀리지 않는가
핵심 의미가 다른 해석으로 재배치될수록 낮다.
Optional Metric
Citation-Frame Consistency (CFC)
AI가 해당 페이지를 근거로 채택했을 때도, 실제 해석은 유지되는가
근거 채택과 해석 보존이 함께 가는 정도를 본다.
모든 시스템이 citation을 안정적으로 보여주지 않기 때문에, v1에서는 보조 지표로만 둔다.
Scoring Rubric
모든 메트릭은 0–4 루브릭으로
먼저 판정한다
숫자는 복잡하게 가지 않고, 0–4 판정 기준을 먼저 고정한 뒤 이후 100점 환산 구조로 확장한다.
| Score | Meaning |
|---|---|
| 0 | 핵심 프레임이 거의 남지 않음 |
| 1 | 일부 언급되지만 의미가 많이 흔들림 |
| 2 | 절반 정도 유지되지만 핵심 요소가 누락되거나 흐려짐 |
| 3 | 대부분 유지되며 약한 압축 또는 경미한 변형만 있음 |
| 4 | 핵심 프레임과 경계가 안정적으로 유지됨 |
v1에서는 정밀한 통계보다, 일관된 판정 기준을 먼저 고정하는 것이 더 중요하다.
Prompt Set v1
하나의 질문만으로는
NEO를 판단할 수 없다
같은 개념도 질문 방식에 따라 다르게 요약될 수 있다. 따라서 NEO 측정은 단일 프롬프트가 아니라, 여러 질문 유형을 묶은 prompt set을 기준으로 해야 한다.
v1에서는 최소 12개 이상의 프롬프트를 사용해, 같은 대상이 서로 다른 질문 환경에서도 같은 프레임으로 유지되는지 본다.
정의형요약형비교형반론형추천형재서술형
How to Read the Scores
같은 점수라도
약한 지점은 다를 수 있다
FRS 높음 / BFS 낮음
핵심 정의는 남지만, “무엇이 아닌가”가 사라진 상태다.
FRS 높음 / PRS 낮음
한두 질문에서는 강하지만, 질문이 바뀌면 쉽게 흔들리는 상태다.
FRS 높음 / DRS 낮음
기본 해석은 살아남지만, 경쟁 프레임이나 일반론으로 쉽게 밀리는 상태다.
전체 낮음
현재는 NEO 설계 이전 단계에 가까운 상태다.
Measurement Note
이 페이지는 측정 기준을
제안하는 작업 문서다
이 메트릭 세트는 DNL이 NEO를 작업 가능하게 만들기 위해 공개하는 v1 기준이다.
업계 표준을 선언하는 것이 아니라, 이후 examples, method, pilots를 위한 기준점을 먼저 고정하는 데 목적이 있다.
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