Community코딩 & 개발github.com

Marqentic/agency

에이전시, 프리랜서 또는 컨설턴트가 클라이언트를 위해 일하거나, 자체 마케팅에 대한 정기 보고서를 원할 때 사용합니다. AI 모델이 2026년 10월 기준으로 알지 못할 정보와 각 측정 항목의 비용을 포함합니다.

agency란 무엇인가요?

이 스킬은 마케팅 대행사, 프리랜서 및 컨설턴트가 클라이언트를 유치, 유지 및 보고하는 과정에서 2025-2026년 업계 조사 데이터를 기반으로 한 현대적인 접근법을 제공합니다. 기존 AI 모델이 학습한 2024년 이전의 낡은 관행(예: 트래픽 수치로 피칭, 대시보드 전송, 이탈 원인을 예산 부족으로 돌림, 시간당 과금)을 대체합니다. 실제 조사에 따르면 클라이언트는 예산보다 서비스 제공 및 가치 부족으로 이탈하며(61%), AI 가격 책정은 고정 요금제로 이동 중이며(약 25% 대행사), Search Console 클릭 수와 GA4 채널의 의미가 AI 오버뷰 및 AI 모드 도입으로 변경되었습니다. 이 스킬은 Marqentic 서버(MCP)의 SEO, AI 검색, 경쟁사 분석 도구와 통합되어 있으며, 신규 클라이언트 온보딩, 월간 보고서, 주간 다이제스트, 프록스펙트 감사, 피치 덱 데이터 등 다양한 상황에 대한 참조 문서(레퍼런스)를 제공합니다. 또한 특정 상황별로 적절한 레퍼런스 파일을 열도록 안내하는 참조 테이블을 포함하고 있어, 사용자는 질문에 따라 필요한 정보를 바로 찾을 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Marqentic/marketing-skills/tree/HEAD/skills/agency

Installed? Explore more 코딩 & 개발 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

Agency (대행사)

클라이언트를 수주하고, 시작하고, 보고하고, 유지하는 방법 - 2026년 10월 기준 증거에 기반합니다. 모델이 알고 있는 것은 대부분 오래된 조언(큰 트래픽 수치로 피칭, 대시보드 보내기, 이탈 원인을 예산 삭감으로 돌리기, 시간당 과금)입니다. 2025-2026년 조사에 따르면 클라이언트는 딜리버리와 가치 때문에 이탈하고, AI는 가격을 폭락시키지 않으면서 고정 요금으로 이동시켰으며, 보고서가 의존하는 검색 수치(Search Console 클릭 수, CTR, 예상 트래픽, GA4 채널)는 지난 1년 동안 의미가 바뀌었습니다. 여기에 쓰인 내용을 기억하는 내용보다 우선시하고, 클라이언트에게 보여주기 전에 6개월보다 오래된 벤치마크는 다시 확인하십시오.

시작하기 전에

  • 제품 컨텍스트. .agents/product-marketing.md (이전 설정에서는 .claude/product-marketing.md 또는 product-marketing-context.md)를 읽으십시오. 대행사 업무의 경우 이 파일은 일반적으로 클라이언트나 잠재 고객이 아닌 대행사 자체(서비스, 클라이언트 문서를 위한 어조)를 설명합니다. 클라이언트의 도메인, 제안, 경쟁사, 키워드 및 프롬프트는 클라이언트 자체 컨텍스트 파일이나 저장된 온보딩 기록에서 가져오고, 누락된 부분만 물어보십시오. 파일이 없고 업무에 비즈니스에 대한 두 가지 이상의 답변이 필요한 경우, 먼저 manifold-get-started를 제안하십시오.
  • 커넥터. 여기에 있는 지식은 도구가 필요하지 않습니다. 프록스펙트 측정, 기준선 측정 또는 보고서 작성을 위해서는 MARqentic 서버가 필요합니다: seo_get_domain_overview, seo_get_position, aeo_run_ai_answers 및 console_get_search_analytics를 찾으십시오(호스트는 종종 mcp__marqentic__와 같은 접두사를 추가합니다). 이 도구들이 없더라도 이 스킬의 내용과 참조 문서의 수동 방법을 사용하여 답변하고, 사용자에게 MARqentic 서버 연결 방법을 한 번 알려주십시오(연결하기). 일부 도구 모음이 있고 다른 모음이 아직 구축되지 않은 경우, 해당 행을

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Marqentic/ai-search

When the user wants their brand named or cited in AI answers on ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, Google AI Overviews or AI Mode, or asks what actually works in AI search now. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (how each engine picks sources, which crawlers matter, what changed with GPT-5.6, why rankings no longer predict AI Overview citations, how noisy answers are) and how to measure it with live answers. Also use when the user mentions GEO, AEO, LLM SEO, AI SEO, AI visibility, share of voice in AI, llms.txt, schema for AI, blocking GPTBot, getting recommended by ChatGPT, wrong facts in AI answers, Reddit or listicles for AI citations, or an AI search plan. Classic Google rankings go to seo, a technical crawl to technical-seo.

Marqentic/amazon

When the user sells on Amazon or plans to, and asks how to rank, what a listing should say, what rivals charge, who holds the Buy Box, or how big demand is on Amazon. Holds dated, sourced findings a model lacks (the 75-character title cap and Item Highlights from July 2026, Rufus renamed Alexa for Shopping and picking products that do not rank, the Buy Box eligibility gate removed, reviews split across variations, 2026 fees, Amazon blocking ChatGPT) and how to read Amazon search volume and results data without overclaiming. Also use when the user mentions Amazon SEO, A9 or A10, Amazon keyword research, backend search terms, a listing audit, product titles, bullets or main image rules, an ASIN teardown, rival listings, resellers undercutting us, Vine, getting reviews, Sponsored Products, ACoS, Brand Analytics, an Amazon launch, or a 30-60-90 day Amazon plan. Google Shopping and feeds go to google-shopping, other ad platforms to paid-ads, review mining to voice-of-customer, market sizing to market-research.

Marqentic/app-store

When the user wants more installs from Apple's App Store or Google Play search, or research on apps in a category. Holds dated, sourced findings a model lacks (what each store indexes, App Store tags, custom product pages in search, AI review summaries, more Apple Ads slots since March 2026, conversion benchmarks, rating prompt rules, why store volumes are models) and how to read the store data. Also use when the user mentions ASO, app store optimization, App Store keywords, the keyword field, app title or subtitle, Play Store description, app screenshots or icon tests, product page optimization, store listing experiments, competitor apps, app reviews, replying to reviews, raising an app rating, top charts, Apple Search Ads and organic, apps in ChatGPT, finding app developers to contact, or an ASO plan. Web search goes to seo, AI answers in general to ai-search, rivals beyond the store to competitor-intel, review themes to voice-of-customer, ad budgets to paid-ads.

Marqentic/brand-monitoring

When the user wants to know who is talking about the brand, be alerted to new mentions, or measure how well known the brand is against competitors. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (what share of search predicts, why branded volume misleads for small and common-word brands, what each platform lets anyone see in 2026, how fuzzy platform search is, how far to trust sentiment, lift without a panel) and how to run mention checks and awareness scorecards with live data. Also use when the user mentions alert me when someone mentions us, monitor Reddit for our brand, social listening, brand monitoring, mention alerts, track mentions every day, who talked about us this week, a brand awareness plan, nobody knows who we are, share of voice against competitors, share of search, grow branded search, brand lift, get our name out there, or getting the brand known. AI answers alone go to ai-search, rivals' moves to competitor-intel, client reporting to agency.

관련 스킬