키워드용 AI 주제 클러스터링

주제 클러스터링 도구는 키워드 리스트를 주제별로 구조화된, 분석이 쉬운 표로 자동 정리해주는 도구입니다. 이 플로우는 콘텐츠 전략가, SEO 전문가, 마케터 등 많은 키워드를 다루고 이를 효율적으로 분류해야 하는 분들에게 특히 유용합니다. 이를 통해 콘텐츠 기획, 사이트 구조 설계, 캠페인 개발 등에 필요한 키워드 분류 작업을 자동화할 수 있습니다.

워크플로우 작동 방식

1. 사용자 참여 & 환영

• 사용자가 채팅 인터페이스를 열면, 워크플로우가 자동으로 시작됩니다.
• 사용자는 도구의 목적을 설명하는 환영 메시지를 받습니다:

  “키워드 분류 도구에 오신 것을 환영합니다! 키워드 리스트를 구조화된 표로 정리하는 데 도움을 드리겠습니다. 키워드 리스트만 입력해주시면, 제가 분류해드릴게요…”

2. 입력 수집

• 사용자는 채팅 입력란에 키워드 리스트를 제공합니다.
• 도구는 채팅 기록에도 접근할 수 있어, 이전 상호작용과 사용자의 피드백을 반영할 수 있습니다. 이는 반복적으로 결과를 개선하고 싶을 때 특히 유용합니다.

3. 클러스터링용 프롬프트 생성

• 워크플로우는 사용자의 키워드와 관련 채팅 기록을 프롬프트 템플릿에 삽입하여 AI 언어 모델에 명확한 지시문을 만듭니다.
• 프롬프트에서는 AI에게 다음을 명확히 요청합니다:
  • 입력된 키워드에 주제 클러스터를 지정합니다.
  • 결과를 마크다운 표로 반환합니다. 키워드는 첫 번째 열, 클러스터는 이후 열에 배치됩니다.
  • 표의 모든 내용은 가독성을 위해 중앙 정렬해야 합니다.

프롬프트 예시:

You are tasked with assigning topic cluster to keywords {input}. Result should be in a table where first column is named Keywords (with keywords in rows under), clusters should be in the second and further columns. Everything needs to be aligned to center. OUTPUT THE TABLE IN MARKDOWN FORMAT

4. 자동 표 생성

• 프롬프트가 대형 언어 모델(LLM) 생성 노드로 전송됩니다.
• AI는 요청을 처리한 후, 키워드를 분류한 마크다운 표를 반환합니다.

5. 결과 전달

• 생성된 표가 채팅 응답으로 사용자에게 보여집니다.
• 사용자가 결과에 만족하지 않을 경우, 피드백과 이전 대화를 참고해 클러스터링이 반복적으로 개선될 수 있습니다.

워크플로우 구조 요약

이 도구의 가치

• 확장성: 대량의 키워드도 자동 클러스터링해 수작업을 크게 절감합니다.
• 일관성: 사람의 편향이나 실수를 줄이고, 분류 기준을 통일할 수 있습니다.
• 반복성: 피드백 루프를 반영해, 사용자 요구에 따라 결과를 지속적으로 개선합니다.
• 표현력: 결과를 마크다운 표로 제공해 복사, 공유, 다른 문서화나 워크플로우에 쉽게 활용할 수 있습니다.
• 사용자 친화적: 안내와 직관적인 인터페이스로 비전문가도 쉽게 사용할 수 있습니다.

활용 예시

• SEO 기획: 수백 개의 키워드를 빠르게 주제별로 클러스터링해, 필러 콘텐츠 및 서포팅 아티클 설계에 활용
• 콘텐츠 감사: 기존 키워드나 주제를 재분류해, 빈틈과 기회를 파악
• 캠페인 조직: 논리적으로 묶인 키워드 세트를 바탕으로 광고나 콘텐츠 캠페인 구조화

키워드를 자동 클러스터링하고, 구조적이면서도 시각적으로 명확한 방식으로 제시하는 이 워크플로우는 키워드 중심 프로젝트를 운영하는 모든 분들에게 콘텐츠 조직화의 효율성과 생산성을 크게 높여줍니다.