marketing-keyword-research

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description	새 페이지·콘텐츠·캠페인을 위해 네이버·구글·AI 검색(GEO)에서 노릴 키워드를 발굴하고, 검색 의도·경쟁도·롱테일로 분류해 토픽 클러스터로 묶어 드립니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "이 주제로 뭐 쓸지 키워드 뽑아줘" - "검색 의도별로 키워드 분류해줘" - "롱테일 키워드 발굴해줘" - "토픽 클러스터 설계해줘 (필러+클러스터 구조)" - "네이버·구글·ChatGPT에서 노릴 키워드 리서치해줘" - "경쟁 낮고 검색량 있는 키워드 찾아줘" - "AI 검색이 인용할 만한 질의(query) 후보 뽑아줘" 검색 의도 4분류·롱테일·키워드 난이도·쿼리 팬아웃(query fan-out)·토픽 클러스터 프레임으로 키워드 목록과 클러스터 맵을 만들고, 서술형 권고는 moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize으로 다듬습니다. [책임 경계] vs moai-marketer:marketing-seo-audit: 이 스킬=쓸 키워드·클러스터를 새로 발굴(discovery), 저 스킬=이미 있는 페이지·사이트의 SEO 건강도를 진단(audit). 키워드를 정한 뒤 페이지를 점검하려면 marketing-seo-audit로 넘어갑니다.
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키워드 리서치 (Keyword Research)

개요

새 콘텐츠·페이지·캠페인을 시작하기 전에 "무엇을 노릴 것인가"를 정하는 스킬입니다. 검색량·경쟁도·검색 의도를 기준으로 키워드를 우선순위화하고, 관련 키워드를 토픽 클러스터로 묶어 네이버·구글·AI 검색(GEO)을 동시에 겨냥하는 키워드 지도를 만듭니다.

2026년 검색은 단일 키워드 경쟁에서 토픽·질의 묶음 경쟁으로 이동했습니다. 구글 AI 검색은 하나의 질의를 여러 관련 질의로 확장(query fan-out)하고, AI 검색은 상위 3위가 아니어도 구조가 좋은 페이지를 인용합니다. 그래서 리서치 단계에서부터 낱개 키워드가 아니라 클러스터 + 검색 의도로 접근해야 합니다.

참고 원본: github.com/coreyhaines31/marketingskills (MIT — 전문 고지: 저장소 루트 NOTICE) — ai-seo·programmatic-seo·competitors 스킬의 방법론을 한국 검색 시장(네이버·구글·GEO)에 맞게 재구성했습니다.

트리거 키워드

키워드 리서치, 키워드 발굴, 검색어 발굴, 검색 의도, 롱테일 키워드, 토픽 클러스터, 필러 클러스터, 키워드 난이도, 검색량 분석, 콘텐츠 선정, 쿼리 팬아웃, 시드 키워드

실전 키워드 리서치 패턴 (2026 네이버·구글·GEO)

1. 검색 의도 4분류 (Search Intent)

키워드는 검색량보다 의도가 먼저입니다. 의도가 맞지 않으면 유입돼도 전환되지 않습니다.

의도	질의 패턴	노릴 콘텐츠	전환 거리
정보형 (Informational)