드라이버 이름, 도착 예정 시간(ETA), 실시간 배송 상태를 모든 음식 배달 추적 페이지 스크린샷에서 추출

DoorDash는 하단 시트 드라이버 카드가 있는 지도 우선 레이아웃을 사용합니다. Uber Eats는 상단에 상태 표시줄을 배치합니다. Wolt는 중앙 정보 카드를 사용합니다. Deliveroo는 타임라인이 있는 원형 드라이버 사진을 보여줍니다. Meituan은 지도와 상태 피드를 결합합니다. 여섯 개의 앱, 여섯 개의 근본적으로 다른 UI 아키텍처, 그리고 템플릿 기반 도구로는 그 어떤 것도 읽을 수 없습니다.

도착 예정 시간(ETA)은 몇 초마다 업데이트되는 카운트다운입니다. 드라이버 마커는 실시간 지도에서 움직입니다. 기존 OCR은 정적 이미지만 보며 이러한 움직이는 요소가 무엇을 의미하는지 전혀 알지 못합니다. Reddit 사용자들이 r/UberEATS에 보고한 것처럼, "도착 예정" 시간은 자주 변경됩니다: "드라이버가 15분 또는 20분 동안 정지해 있었고 15분이 걸렸어야 했기 때문에 스크린샷을 찍었습니다." 스크린샷은 그 순간에 표시된 내용의 유일한 기록입니다.

드라이버 이름과 차량 정보는 접힌 카드나 하단 시트에 "Dasher: 은색 Toyota Prius를 운전하는 Priya"와 같은 작은 글씨로 렌더링됩니다. 프로모션 배너("Try DashPass!")는 드라이버 세부 정보와 함께 화면 공간을 차지합니다. OCR은 모든 것을 하나의 평면 텍스트 블록으로 읽어 배송 데이터와 마케팅 노이즈를 혼합합니다.

맞춤 열 추출을 사용하면 열을 한 번 정의하고, AI가 화면 위치가 아닌 의미로 각 값을 찾습니다. 드라이버 아이콘 옆의 이름이나 차량 텍스트는 DoorDash의 하단 시트, Uber Eats의 상단 바, Wolt의 중앙 카드 중 어디에 있든 "드라이버 이름"으로 인식됩니다. 레이아웃은 중요하지 않습니다.

AI는 배송 단계 의미를 인식합니다. "Your Dasher is on the way"(DoorDash), "Courier heading to you"(Deliveroo), "On the way"(Wolt), "Your order is arriving soon"(Uber Eats)은 모두 이동 중 단계로 매핑됩니다. 현재 배송 상태 열은 각 앱의 원본 텍스트를 보존하고, 플랫폼 열은 출처를 식별 가능하게 유지합니다.

AI는 추적 페이지 전체를 스캔하여 배송 데이터와 인터페이스 요소를 구분합니다. 움직이는 마커가 있는 실시간 지도는 주소가 아닌 지도 위젯으로 인식됩니다. 프로모션 배너와 업셀 CTA는 추적 요소가 아닌 것으로 식별됩니다. 드라이버, 도착 예정 시간(ETA), 상태, 주소만 스프레드시트에 채워집니다.