VERIT의 추천은 사람이 만든 검증 헌법을 따릅니다. 윤리·법은 바뀌지 않는 불변층에, 가중치·임계값은 카테고리별 가변층에 둡니다. AI는 그 값을 읽어 집행만 하고 스스로 바꾸지 않습니다.
안전·인증(A5)은 점수가 아니라 게이트입니다. 통과하지 못하면 점수를 매기지 않고 탈락시킵니다.
점수 = ( Σ 가중치i × 축점수i ) × 신뢰도
가중치는 카테고리 프로파일마다 다르고 합은 1.0입니다(A5 제외). 신뢰도는 출처 신뢰·교차 검증으로 0~1 사이에서 정해지며, 0.7 미만이면 추천 대상에서 제외합니다. 1·2위 점수 차가 3점 미만이면 공동 추천합니다.
평가 기준(프로파일)과 시나리오를 확정합니다. 시나리오가 모호하면 발행하지 않고 사람이 검토합니다.
공개·다중 출처에서 후보 풀을 모읍니다. 후보가 비교에 부족하면 발행하지 않습니다.
단종·데이터 부족 제품을 제외하고, 안전·인증(A5)을 통과하지 못한 제품을 탈락시킵니다.
제각각인 사양을 공통 평가 축으로 변환합니다.
후기·출처의 조작 패턴을 가려 신뢰 가중치를 매깁니다.
출처 간 모순을 감지하면 신뢰도를 낮춥니다.
검증을 통과한 가입자 추천을 ‘사용자 실사용(A4)’에만 제한적으로 가중합니다.
구매가에 소모품·수명을 더한 총소유비용으로 가성비(A3)를 다시 봅니다.
6축 가중 점수에 신뢰도를 곱해 순위를 냅니다. 점수 차가 근소하면 공동 추천합니다.
근거 요약·출처·수익 고지를 부착합니다. 셋 중 하나라도 없으면 발행을 막습니다.
수수료율·광고 단가는 추천 점수를 만드는 어떤 코드에도 입력되지 않습니다. 데이터베이스 수준에서 검증 경로의 접근을 차단합니다.
‘우리가 써보고 골랐다’처럼 들리게 하지 않습니다. VERIT의 추천은 언제나 공개·다중 출처 데이터를 종합·분석한 결과입니다.
근거·출처·수익 고지가 모두 갖춰져야 발행합니다. 후보가 부족하거나 기준이 모호하면 ‘일단 추천’ 대신 보류하고 사람이 검토합니다.