키워드 클러스터 프롬프트
중심 키워드 및 클러스터 내 다른 키워드를 맥락으로 제시하는 프롬프트.
Primary keyword to focus on: {input}
Other Keywords in the same cluster:
{context}
SEO 기사 헤드라인 최적화 도구
특정 키워드 또는 키워드 클러스터에 맞춰 기사 헤드라인과 타이틀을 자동으로 최적화하여 SEO 성과를 향상시킵니다. 이 워크플로우는 기사를 분석하고, 관련 키워드를 수집하며, 기존 헤드라인을 추출하고, AI를 활용해 더 나은 순위 잠재력을 갖도록 재작성 및 개선합니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 기사 URL 및 타겟 키워드 받기.
- 사용자로부터 기사 URL과 원하는 키워드를 수집합니다.
- 관련 키워드 가져오기 및 분석.
- Google 데이터를 활용해 타겟 키워드의 키워드 클러스터와 관련 검색어를 조회합니다.
- 기사 헤드라인 추출 및 분석.
- 기사에서 기존의 H1, H2, H3 헤드라인을 스크래핑하여 추출합니다.
- SEO를 위한 헤드라인 재작성.
- AI를 사용해 기사 타이틀과 헤드라인을 선택한 키워드 클러스터에 더 잘 맞도록 재작성하되, 기사 본문은 그대로 유지합니다.
- 최적화된 헤드라인 표시.
- 개선된 헤드라인과 타이틀을 사용자에게 검토용으로 제공합니다.
이 플로우에서 사용된 프롬프트
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.
헤드라인 리퍼포징 지침
LLM에게 기사 헤드라인과 타이틀을 지정된 키워드에 맞게 재작성하되, 본문 단락은 변경하지 않고, 변경 전/후 헤드라인도 함께 보여주도록 지시하는 프롬프트....
You are given an article Headline Structure, and a keyword. try to repurpose the article to focus on the given keyword. generate Title, and change the headlines as needed to focus on keywords in the same cluster. KEEP THE PARAGRAPHS OF THE ARTICLE AS THE SAME AS IT WAS. ONLY CHANGE THE HEADLINES (H1, H2, H3) AND TITLE
Also mention the previous headline and the new headline that you changed.
--- Keywords to repurpose the article---
{input}
---
---ARTICLE---
{context}
---
이 플로우에서 사용된 컴포넌트
다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.
채팅 입력
FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.
구조화된 출력 생성기
구조화된 출력 생성기 컴포넌트는 원하는 LLM 모델을 사용하여 어떤 입력 프롬프트로부터도 정확한 구조화된 데이터를 생성할 수 있습니다. 원하는 데이터 필드와 출력 형식을 정의하여, 고급 AI 워크플로우를 위한 일관되고 신뢰할 수 있는 응답을 보장합니다.
데이터 파싱
Parse Data 컴포넌트는 구조화된 데이터를 사용자 정의 템플릿을 활용해 일반 텍스트로 변환합니다. 유연한 포맷팅과 데이터 입력 변환을 통해 워크플로우 내에서 정보를 표준화하거나 후속 컴포넌트에 맞게 준비하는 데 도움을 줍니다.
Google 키워드 파인더
Google 키워드 파인더 컴포넌트를 통해 가치 있는 키워드 인사이트를 확보하세요—연관 키워드, 검색량 트렌드, 경쟁도, 클릭당 비용(CPC) 데이터를 자동으로 탐색합니다. 실시간 키워드 리서치와 SEO 최적화 기능이 필요한 플로우 구축에 이상적입니다.
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트
FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.
AI 에이전트
FlowHunt의 AI 에이전트 컴포넌트는 워크플로우에 자율적인 의사결정 및 도구 활용 기능을 부여합니다. 대형 언어 모델을 활용하고 다양한 도구와 연결하여 작업을 해결하고, 목표를 따르며, 지능적인 응답을 제공합니다. 고급 자동화 및 인터랙티브 AI 솔루션 구축에 이상적입니다.
URL 검색기
URL Retriever 컴포넌트로 워크플로우에서 웹 콘텐츠를 활용하세요. 웹 기사, 문서 등 모든 URL 목록에서 텍스트와 메타데이터를 손쉽게 추출·처리할 수 있습니다. 이미지용 OCR, 선택적 메타데이터 추출, 맞춤형 캐싱 등 고급 옵션을 지원하여, 지식 중심의 AI 플로우 및 자동화 구축에 적합합니다.
순차 작업
순차 작업(Sequential Task) 컴포넌트는 작업 설명, 기대 결과, 실행할 에이전트 지정 등으로 워크플로우 단계를 체계적으로 구성합니다. 구조화된 다단계 프로세스에 이상적이며, 각 단계가 명확하게 기록되고 에이전트에 할당되어 복잡한 자동화를 FlowHunt에서 지원합니다.
순차 크루
FlowHunt의 순차 크루 컴포넌트로 체계적인 워크플로우 자동화를 경험해 보세요. 이 컴포넌트는 여러 에이전트 작업을 그룹화하여 순차적으로 실행할 수 있어, 단계별로 명확한 작업 처리가 필요한 프로세스에 이상적입니다.
채팅 출력
FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.
메시지 위젯
메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.
LLM Anthropic AI
FlowHunt는 Claude를 비롯한 Anthropic의 다양한 AI 모델을 지원합니다. 맞춤화 가능한 설정을 통해 AI 도구와 챗봇에서 Claude를 활용하는 방법을 알아보세요.
플로우 설명
목적과 이점
개요
이 워크플로우는 블로그/기사의 타이틀과 헤드라인(H1, H2, H3)을 특정 타겟 키워드 또는 키워드 클러스터에 맞춰 최적화하는 과정을 자동화합니다. AI 에이전트, 키워드 리서치 도구, 콘텐츠 추출 유틸리티를 결합하여 콘텐츠 제작자와 SEO 전문가가 기존 기사를 원하는 검색어에 더 잘 맞도록 업데이트할 수 있도록 도와줍니다. 그 결과, 기사 관련성과 검색 순위 잠재력을 높일 수 있습니다.
단계별 프로세스
1. 온보딩 및 사용자 입력
환영 및 안내: 워크플로우가 시작되면 사용자에게 도구의 목적을 설명하고 다음 정보를 입력하라는 환영 메시지를 제공합니다.
- 최적화하려는 기사(URL)
- 집중할 주요 키워드
사용자 입력: 사용자가 기사 URL과 선택한 키워드를 제출합니다.
2. 입력 데이터 추출 및 구조화
- 구조화된 출력 생성: 워크플로우가 사용자 입력을 파싱하여 구조화된 데이터로 정리합니다.
article_url: 블로그/기사의 URLfocusing_keyword: 목표 키워드
3. 키워드 리서치 및 확장
- 키워드 추출:
- 입력된 목표 키워드를 Google 키워드 리서치 도구에 넘겨 관련 키워드(동일 클러스터 내), 및 유용한 SEO 지표를 가져옵니다.
- 포맷팅: 관련 키워드들은 이후 AI 프롬프트에 원활히 입력될 수 있도록 포맷팅됩니다.
4. 기사 헤드라인 추출
- URL 콘텐츠 가져오기:
- 시스템이 제공된 URL에서 기사를 가져와 파싱합니다.
- 헤드라인 추출 에이전트:
- 기사 내의 헤드라인 구조(H1, H2, H3)를 식별하는 AI 에이전트를 활용해 모든 관련 헤드라인을 추출합니다.
5. SEO를 위한 헤드라인 리퍼포징
프롬프트 구성:
- 워크플로우가 전문가 카피라이터 에이전트를 위한 상세 프롬프트를 생성합니다. 여기에는
- 추출된 원본 헤드라인,
- 목표 키워드와 클러스터,
- 본문 단락은 변경하지 않고 타이틀 및 헤드라인만 바꿔야 한다는 명확한 지침,
- 변경된 헤드라인의 전/후 버전 명시 요구사항이 포함됩니다.
- 워크플로우가 전문가 카피라이터 에이전트를 위한 상세 프롬프트를 생성합니다. 여기에는
AI 기반 최적화:
- Anthropic Claude 3.5 Sonnet(또는 유사 AI)을 사용해 카피라이터 에이전트가 키워드 클러스터에 집중하여 최적화된 타이틀과 헤드라인을 생성합니다.
6. 실행 및 출력
- 순차적 작업 처리:
- 모든 단계는 순차적 “크루"로 오케스트레이션되어 각 단계가 순서대로 실행되고 의존성이 보장됩니다.
- 결과 표시:
- 워크플로우가 최적화된 헤드라인(변경 전/후 버전 포함)을 출력하고, 사용자가 결과를 검토할 수 있도록 보여줍니다.
요약 표
| 단계 | 입력 | 프로세스 | 출력 |
|---|---|---|---|
| 온보딩/사용자 입력 | 없음 | 사용자 환영, URL 및 키워드 수집 | 사용자 입력 |
| 입력 구조화 | 사용자 입력 | article_url과 keyword로 구조화 | 구조화된 데이터 |
| 키워드 리서치 | 키워드 | Google 도구로 관련 키워드 조회 | 키워드 클러스터 |
| 헤드라인 추출 | URL | 기사 헤드라인 추출 및 파싱 | 추출된 헤드라인 |
| 리퍼포징 | 헤드라인, 키워드 | AI가 SEO에 맞게 헤드라인 재작성 | 최적화된 헤드라인 |
| 출력 | 최적화 데이터 | 변경 전/후 결과 제시 | 최종 사용자 출력 |
이 워크플로우가 유용한 이유
- 확장성: 기존 수작업 과정을 자동화하여 많은 기사도 빠르게 최적화할 수 있습니다.
- 일관성: AI를 통해 모든 헤드라인에 표준화된 SEO 베스트 프랙티스를 적용합니다.
- 투명성: 원본과 수정된 헤드라인을 함께 보여주어 편집 검토가 쉽습니다.
- SEO 효과: 단일 키워드뿐만 아니라 키워드 클러스터에 집중하여 더 넓은 검색 트래픽 유입을 기대할 수 있습니다.
- 시간 효율: 새로운 키워드 전략에 맞춰 콘텐츠를 업데이트하는 데 필요한 시간과 전문성을 대폭 줄여줍니다.
이상적인 활용 사례
- 대량의 기존 콘텐츠를 새로운 SEO 목표에 맞게 일괄적으로 업데이트하고자 할 때
- 대규모 콘텐츠 포트폴리오를 관리하는 에이전시 또는 퍼블리셔
- 헤드라인 전략의 빠른 A/B 테스트
- 비전문가 콘텐츠 팀이 AI를 활용해 SEO 최적화를 하고자 할 때
이 워크플로우는 키워드 최적화를 위한 기사 헤드라인 리퍼포징을 자동화하는 강력한 파이프라인을 제공하여, 대규모 콘텐츠 업데이트 및 검색 유입 향상에 매우 효과적인 도구가 됩니다.
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