키워드 클러스터 프롬프트
주요 키워드와 동일 클러스터 내 연관 키워드를 함께 제시하는 프롬프트 템플릿입니다.
Primary keyword to focus on: {input}
Other Keywords in the same cluster:
{context}
AI 블로그 헤드라인 & 키워드 최적화기
이 AI 기반 워크플로우는 블로그 기사에 가장 적합한 SEO 키워드를 찾아내고, 해당 키워드를 타겟팅하도록 헤드라인을 자동으로 재작성하여 콘텐츠의 검색 엔진 성능을 향상시킵니다. 최소한의 수작업으로 유기적 도달 범위와 관련성을 높이고자 하는 콘텐츠 마케터 및 SEO 전문가에게 이상적입니다.
플로우
AI 플로우 작동 방식
- 기사 URL 및 타겟 키워드 입력받기.
- 사용자로부터 기사 URL과 주요 키워드를 수집합니다.
- 기사에서 헤드라인 추출.
- AI 기반 에이전트와 URL 리트리버를 활용하여 주어진 기사 URL에서 헤드라인(H1, H2, H3)만을 추출합니다.
- SEO 키워드 클러스터 발견.
- Google 키워드 데이터를 이용해 타겟 키워드와 관련된 고성과 키워드를 탐색합니다.
- SEO 최적화를 위한 헤드라인 재작성.
- AI를 활용해 식별된 키워드를 더 잘 타겟팅할 수 있도록 기사 헤드라인을 재작성하되, 본문 내용은 변경하지 않습니다.
- 최적화된 헤드라인 출력.
- 업데이트된 헤드라인과 변경 사항을 사용자에게 표시하여 검토 및 활용할 수 있도록 합니다.
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.
기사 헤드라인 리퍼포징 프롬프트
기사 헤드라인이 새 키워드에 집중되도록 리퍼포징하되, 본문 단락은 변경하지 않도록 LLM에 지시하는 프롬프트 템플릿입니다....
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.
LLM Anthropic AI
FlowHunt는 Claude를 비롯한 Anthropic의 다양한 AI 모델을 지원합니다. 맞춤화 가능한 설정을 통해 AI 도구와 챗봇에서 Claude를 활용하는 방법을 알아보세요.
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.
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.
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.
플로우 설명
목적과 이점
이 워크플로우는 새로운, 잠재력 높은 키워드를 타겟팅하도록 기사 헤드라인을 최적화하는 과정을 자동화합니다. AI와 SEO 도구를 활용하여 사용자 입력 기반의 최적 키워드를 찾고, 기존 기사에서 헤드라인을 추출한 뒤, 본문 내용은 변경하지 않고 해당 헤드라인을 SEO 타겟팅에 맞게 재작성합니다.
단계별 프로세스
1. 사용자 입력 및 온보딩
- 환영 메시지: 사용자가 채팅이나 인터페이스를 열면 다음과 같이 명확한 안내를 받습니다.
“URL과 리퍼포징할 키워드만 입력하시면, 해당 키워드를 타겟팅하도록 헤드라인을 최적화해드립니다.” - 입력 수집: 사용자는 다음을 제공합니다:
- 리퍼포징할 기사 URL
- 집중할 주요 키워드
2. 구조화된 데이터 추출
- 워크플로우는 사용자 입력을 파싱하여 기사 URL과 새 타겟 키워드를 구조화된 형식으로 추출해 후속 처리에 활용합니다.
3. 키워드 리서치
- 주요 키워드 추출: 구조화된 사용자 입력에서 타겟 키워드를 분리합니다.
- 연관 키워드 조회: Google 키워드 API를 활용하여 연관 키워드 클러스터와 검색량, CPC, 경쟁도 등 데이터를 조회합니다.
- AI 입력용 포맷팅: 연관 키워드 목록을 AI 모델이 보기 쉽게 텍스트로 정리합니다.
4. 기사 헤드라인 추출
- URL 스크래핑: “Headline Extractor"로 구성된 AI 에이전트가 URL 리트리버 도구로 기사 내용을 가져옵니다.
- 헤드라인 파싱: 에이전트가 기사 내 헤드라인(H1, H2, H3)만을 추출하고, 구조는 그대로 유지합니다.
5. AI 기반 헤드라인 재작성
프롬프트 엔지니어링: 워크플로우가 다음을 포함한 상세 AI 프롬프트를 구성합니다:
- 주요 및 연관 키워드
- 추출된 기사 헤드라인
- 명확한 지시사항:
- 필요에 따라 헤드라인(H1, H2, H3, Title)만 새 키워드에 맞게 변경
- 기사 본문은 변경하지 않음
- 변경 전/후 헤드라인을 모두 표시하여 투명성 확보
전문 카피라이터 에이전트: 전문 카피라이터 역할의 AI 에이전트가 프롬프트를 처리해 최적화된 헤드라인을 생성합니다.
6. 순차적 작업 실행
- 워크플로우는 이 작업들을 순차적으로 배치합니다:
- 헤드라인 재작성 작업을 AI 에이전트에 할당
- 단계별로 실행 및 출력 관리, 논리적 처리와 오류 대응 보장
7. 출력 및 결과 제시
- 결과 표시:
- 키워드 최적화된 새 헤드라인(및 기존 헤드라인)을 사용자에게 제시
- 필요한 경우 추출된 헤드라인만 별도로 보여줄 수도 있음
- 모든 결과는 대화형 채팅 인터페이스에서 확인 가능
워크플로우 구조 요약
| 단계 | 목적 | 사용 도구/에이전트 |
|---|---|---|
| 사용자 입력 | URL 및 새 키워드 수집 | 채팅 인터페이스 |
| 데이터 구조화 | 입력 파싱 및 구조화 | Structured Output Generator |
| 키워드 리서치 | 키워드 클러스터 및 지표 조회 | Google Keywords API |
| 헤드라인 추출 | 기존 기사에서 헤드라인 추출 | Headline Extractor AI Agent |
| 프롬프트 생성 | 키워드와 헤드라인 포함 AI 프롬프트 작성 | Prompt Templates |
| 헤드라인 재작성 | SEO 타겟팅을 위한 헤드라인 재작성 | Expert Copywriter AI Agent |
| 결과 출력 | 최적화된 헤드라인 사용자에게 표시 | Chat Output |
주요 장점 및 활용 사례
- 확장성: 반복적 키워드 리서치와 헤드라인 재작성을 자동화해 다수 기사 일괄 최적화 가능
- SEO 최적화: 최신 고트래픽 키워드와 기사 정렬로 검색 유입 극대화
- 콘텐츠 리퍼포징: 마케터/작가가 기존 콘텐츠를 신속하게 새로운 키워드 기회에 맞게 전환
- 투명성: 변경 전/후 헤드라인을 명확히 보여줘 편집 검토 및 승인 용이
이런 분께 적합합니다
- 콘텐츠 마케터, SEO 전문가, 퍼블리셔 등 대량 콘텐츠 최적화가 필요한 분
- 다수 고객 블로그/사이트를 운영하는 에이전시
- 기존 기사에 대한 키워드 리퍼포징 워크플로우를 자동화 및 효율화하고 싶은 모든 분
AI 카피라이팅, SEO 리서치, 자동 추출을 연계하여 이 워크플로우는 헤드라인 최적화를 위한 견고하고 반복 가능한 솔루션을 제공합니다. 수작업 시간을 절약하고 더 나은 검색 순위를 실현할 수 있습니다.
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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....
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SEO 지표를 활용한 AI 키워드 리서치
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