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TV 프로그램 시상식 후보작 팬 초이스 퀴즈

시청자가 올해 시상식 후보작을 어떻게 평가하는지 — 어떤 프로그램이 최고상을 받을 자격이 있는지, 각본, 연기, 문화적 영향력을 어떻게 저울질하는지, 각 후보작이 시청 가치 면에서 어떻게 비교되는지 — 를 포착하며, AI 후속 인터뷰가 그들의 표심을 결정지은 특정 장면이나 연기를 파헤칩니다. 팬 초이스 시상 캠페인이나 참여형 콘텐츠를 운영하는 방송사, 스튜디오, 스트리밍 서비스를 위해 설계되었습니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 13개 · 약 7분

Q01

메시지

시상식 시즌이 왔습니다! 어떤 후보작이 우승할 자격이 있다고 팬들이 생각하는지 알아내는 데 도움을 주십시오. 응답은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 약 5분 정도 소요되며 정답은 없습니다 — 실제로 무엇을 시청하고 좋아하셨는지만 말씀해 주십시오.

Q02

객관식필수

올해 후보작 중 지난 12개월 동안 최소 한 편 이상 완전히 시청하신 프로그램은 무엇입니까? (템플릿 참고: 출시 전에 이 다섯 개의 예시 후보작을 실제 시상 부문 라인업으로 교체하십시오.)

(후보작 A로 교체)
(후보작 B로 교체)
(후보작 C로 교체)
(후보작 D로 교체)
(후보작 E로 교체)

Q03

객관식필수

귀하가 유일한 심사위원이라면 어떤 후보작이 올해의 최우수 프로그램상을 받겠습니까?

(후보작 A로 교체)
(후보작 B로 교체)
(후보작 C로 교체)
(후보작 D로 교체)
(후보작 E로 교체)

Q04

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

귀하가 개인적으로 어떤 프로그램이 상을 받을 '자격'이 있다고 판단할 때, 다음 중 무엇이 가장 중요하고 무엇이 가장 덜 중요합니까?

각본과 스토리 구성
연기력
연출과 전개 속도
시각 효과와 촬영
음악과 사운드 디자인
다시 볼 만한 가치
불러일으킨 문화적 논의
결말의 완성도

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q05

점수 배분필수

우승작을 선정할 때 각 심사 항목이 얼마나 비중을 가져야 하는지에 따라 100점을 배분해 주십시오.

각본 & 스토리텔링
연기력
연출 & 전개 속도
시각 효과 & 촬영
문화적 영향력 & 논의

100점 배분

Q06

순위 매기기

올해 후보작을 앙상블 캐스트가 가장 강한 것부터 가장 약한 것 순으로 순위를 매겨 주십시오.

(후보작 A로 교체)
(후보작 B로 교체)
(후보작 C로 교체)
(후보작 D로 교체)
(후보작 E로 교체)

드래그하여 순위 지정

Q07

슬라이더 매트릭스

각 후보작을 친구에게 개인적으로 얼마나 추천하시겠습니까?

5개 행, 각 행마다 슬라이더 1개

(후보작 A로 교체)
(후보작 B로 교체)
(후보작 C로 교체)
(후보작 D로 교체)
(후보작 E로 교체)

슬라이더 0–10최소:건너뛰어도 됨최대:꼭 봐야 함

Q08

의견 척도필수

가장 선호하시는 후보작이 갱신된다면, 다음 시즌을 시청할 가능성은 어느 정도입니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 가능성 없음최대:매우 가능성 높음

Q09

평점 척도

가장 선호하시는 후보작의 결말에 얼마나 만족하셨습니까?

범위: 1 – 5

최소:매우 불만족최대:매우 만족

Q10

AI 인터뷰

응답자가 올해의 최우수 프로그램상으로 최애 후보작을 선택한 이유를 파고드십시오. 그들에게 그 선택을 결정지은 특정 장면, 연기, 또는 에피소드가 무엇인지, 그것이 각본이었는지 한 캐릭터였는지 아니면 전혀 다른 무언가였는지 물으십시오. 두 후보작 사이에서 고민했다면, 정확히 무엇이 저울을 기울게 했는지 깊이 파고드십시오. 이유가 모호하다면('그냥 좋아서') 여전히 떠올리는 구체적인 한 순간을 이끌어 내십시오.

Q11

객관식

귀하의 연령대는 어떻게 되십니까?

18세 미만
18~24세
25~34세
35~44세
45~54세
55~64세
65세 이상
응답하지 않음

Q12

객관식

시상식 후보작을 시청하기 위해 어떤 스트리밍 또는 방송 서비스를 이용하십니까?

(서비스 A로 교체)
(서비스 B로 교체)
(서비스 C로 교체)
케이블 또는 지상파 TV
응답하지 않음

Q13

메시지

이것으로 마무리입니다 — 소중한 한 표를 던져 주셔서 감사합니다! 귀하의 평가와 의견은 저희 팬 초이스 시상 리포트에 반영되어 이번 시즌에 어떤 프로그램이 주목받을지를 결정하는 데 도움이 됩니다.

포함된 기능

AI 후속 질문
정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.
주의력 확인 장치
성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.
AI가 작성한 문안
문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.
자동 리포트
응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

Goes beyond a single 'pick your favorite' question with a full judging toolkit: a MaxDiff on what makes a show 'deserve' an award, a constant-sum split across writing/acting/cultural-impact weighting, and a ranking of ensemble casts.
Includes a slider matrix so respondents rate how recommendable each nominee is, plus dedicated satisfaction and renewal-likelihood questions for their top pick.
Adds an AI follow-up interview that digs into the specific scene or performance that sealed the respondent's vote — turning a simple ballot into qualitative insight networks and studios can act on.
Captures viewing habits and service usage (age range, streaming/broadcast platforms) alongside the vote, giving segmentable data instead of just a raw tally.

SurveyMonkey

TV Award Show Quiz Template

This is a directly comparable, fielding-ready template for TV award nominee voting on a mainstream survey platform. It's built around standard multiple-choice and rating question types rather than any adaptive or conversational format. Good for a quick, structured ballot but not for open-ended reasoning capture.

잘하는 점

Purpose-built for the same use case (TV award nominee fan voting), so setup should be fast
Backed by an established, widely-used survey platform with broad respondent-facing familiarity
Likely supports standard reporting/export features typical of SurveyMonkey templates

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to probe why a respondent picked their top nominee — reasoning stays a guess
No voice AI interview option or guided screen-share task for capturing qualitative reactions
No automated per-response quality scoring, so low-effort or low-quality responses aren't flagged automatically

자주 묻는 질문