키워드 & 팬아웃 맵은(는) 무엇을 하나요?

5단계 중 1단계. 이후 모든 스킬이 읽을 키워드 맵을 생성하므로, 별도로 다시 설명할 필요가 없습니다.

시작하기 전에

필수: DataForSEO 커넥터. 이것 없이는 실제 검색량이 없고 이 스킬은 추측만 하게 되며, 추측은 데이터처럼 보이기 때문에 전혀 쓸모가 없습니다.

DataForSEO 도구가 있는지 확인하세요. 없으면 중단하고 다음과 같이 말하세요:

이 스킬은 실제 검색 데이터가 필요합니다. 먼저 DataForSEO를 연결하세요: 사용자 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가 → https://mcp.dataforseo.com/mcp → 연결 → 승인. 약 1분이 소요되며, 완료되면 이 스킬을 다시 실행하세요.

또한 프로젝트에서 site-brief.md를 읽으세요. SEARCH_COUNTRY, SEARCH_LANGUAGE, 서비스 지역, 서비스 목록 및 경쟁자를 가져옵니다. 파일이 없으면 그렇다고 말하고 site-brief-builder를 먼저 실행할 것을 제안하세요. 파일 없이 진행할 수는 있지만, 국가와 언어를 명시적으로 물어봐야 하며 주어진 값에 대해서만 볼륨이 정확하다고 경고해야 합니다.

입력

시드 키워드, 또는 비즈니스 유형 + 위치, 또는 주제만 입력합니다. 사용자가 아무것도 제공하지 않으면 브리프의 서비스 목록에서 세 개의 시드를 제안합니다.

프로세스

1단계: 확장

DataForSEO 커넥터를 사용하세요. API 경로별 엔드포인트는 다음과 같습니다:

dataforseo_labs/google/keyword_ideas, 주요 확장
dataforseo_labs/google/related_keywords, 의미적 이웃
keywords_data/google_ads/search_volume, 볼륨, CPC, 경쟁도
ai_optimization/ai_keyword_data/keyword_data, AI 검색량, 즉 사람들이 검색창 대신 LLM에 입력하는 빈도
serp/google/organic, 현재 순위 (선택 사항이지만 보고서를 더 좋게 만듦)

커넥터 내의 도구 이름은 이러한 경로에 매핑됩니다. 정확한 이름을 가정하지 말고 설명을 통해 일치하는 도구를 선택하세요.

항상 브리프의 위치와 언어를 전달하세요. 편리하다는 이유로 미국을 기본값으로 사용하지 마세요.

2단계: 필터링 및 클러스터링

다음을 제외: 볼륨과 AI 볼륨이 모두 0인 키워드, 명백한 오타, 경쟁사의 브랜드 용어.

남은 항목을 주제 클러스터로 그룹화합니다. 모든 키워드에 하나의 의도를 태깅하세요:

informational, 이해하려는 목적 ("무엇인", "어떻게 하는")
commercial, 구매 전 비교 ("최고의", "vs", "리뷰")
transactional, 행동 준비 ("근처", "예약", "구매", "가격")
navigational, 특정 브랜드 찾기

그런 다음 각 키워드에 역할을 할당하세요:

primary, 정확히 하나. H1 주제.
secondary, 자체 H2를 가질 가치가 있음.
support, 본문에서 자연스럽게 사용.
skip, 주제는 맞지만 이 페이지의 의도와 다름. 사용자가 놓친 것이 아니라 고려 후 거부되었음을 알 수 있도록 표시하세요.

단순히 볼륨이 아닌 의도 일치로 기본 키워드를 선택하세요. 월 2,400회의 정보 탐색 키워드는 서비스 페이지에 적합한 기본 키워드가 아니며, 이를 선택하는 것은 가장 흔한 키워드 조사 실수입니다.

3단계: 팬아웃 질문

AI 엔진이 이 주제를 확장하는 후속 쿼리를 가져오세요:

ai_optimization/llm_mentions: 주제에 연결된 팬아웃 쿼리
SERP 엔드포인트의 '사람들이 묻는 질문' 블록
dataforseo_labs/google/related_keywords의 질문 형태 결과

단일 페이지가 진정으로 답변할 수 있는 것만 유지하세요. 각각을 H2로 만들고 바로 아래에 두 문장으로 답변을 추가하세요. 다른 페이지에 속하는 항목은 제외하고 그 이유를 명시하세요.

출력

두 개의 파일을 작성하세요.

01-keyword-map.csv, 열 순서는 정확히 다음과 같습니다: cluster,keyword,intent,role,search_volume,ai_search_volume,competition,cpc 역할(primary, secondary, support, skip) 순으로 정렬한 후 볼륨 내림차순으로 정렬하세요. 이 파일은 seo-content-writer가 읽는 파일이므로 열 이름이 중요합니다.

01-keyword-map.html, templates/keyword-map.html.template을 채웁니다.

data.json을 빌드하고 렌더링하세요:

python3 scripts/render.py templates/keyword-map.html.template data.json 01-keyword-map.html

data.json 구조:

{
  "tokens": { "SUBJECT": "...", "KW_TOTAL": 42, "...": "..." },
  "rows": {
    "KEYWORD_ROW": [{ "ROW_CLUSTER": "...", "ROW_KEYWORD": "...", "...": "..." }],
    "FANOUT_ROW": [{ "ROW_QUESTION": "...", "ROW_QUESTION_NOTE": "..." }],
    "SERP_ROW": [{ "ROW_POSITION": 1, "ROW_DOMAIN": "...", "...": "..." }]
  }
}

토큰 참고:

ROW_INTENT_CLASS는 info, comm, trans, nav 중 하나여야 합니다.
SERP 확인을 건너뛴 경우 SERP_TABLE_DISPLAY를 none으로, SERP_EMPTY_DISPLAY를 block으로 설정하세요. 그렇지 않으면 각각 block과 none입니다.
DATA_WINDOW는 볼륨 윈도우로, 일반적으로 "12개월 평균"입니다.
DATA_NOTES는 사용된 위치와 언어를 명시해야 합니다. 사용자가 잘못된 시장 실행을 인지하는 방법입니다.

템플릿의 스타일을 변경하지 마세요. 글꼴, 색상 또는 차트를 추가하지 마세요.

정직 규칙

API에서 가져오지 않은 볼륨은 절대 작성하지 마세요. 키워드가 볼륨을 반환하지 않은 경우 "데이터 없음"을 표시하고 0이나 추정치를 표시하지 마세요.
AI 검색량은 Google 볼륨보다 최신이고 범위가 좁습니다. 누락된 경우 수요가 없는 것으로 암시하지 말고 누락되었다고 말하세요.
전체 키워드 수가 적은 이유가 틈새 시장이 좁기 때문이라면 그렇게 말하세요. 짧고 정직한 맵이 부풀린 맵보다 낫습니다.

작업 전달

마지막으로 사용자에게 말하세요:

다음: seo-content-writer를 실행하세요. 이 도구는 01-keyword-map.csv를 자동으로 읽으므로 키워드를 반복할 필요가 없습니다. 세 가지 질문을 할 것이며, 그 중 하나는 오직 사용자만 답할 수 있습니다.

키워드 & 팬아웃 맵