SEO 콘텐츠 갭 분석기

이 AI 기반 워크플로우는 웹 페이지의 콘텐츠 구조를 분석하고, 상위 랭킹 경쟁 페이지와 비교하여 페이지의 SEO 성능을 향상시킬 맞춤형 개선 방안을 제공합니다. Google 검색, 첨단 언어 모델, 스마트 콘텐츠 추출을 활용해 콘텐츠 갭을 찾아내고 웹사이트를 더 높은 검색 엔진 순위에 맞게 최적화할 수 있도록 돕습니다.

AI 플로우 작동 방식 - SEO 콘텐츠 갭 분석기

플로우

AI 플로우 작동 방식

웹 페이지 URL 입력받기.
분석할 웹 페이지의 URL을 사용자가 제출합니다.
페이지 콘텐츠 추출 및 분석.
입력받은 웹 페이지에서 구조와 헤딩을 추출합니다.
경쟁 페이지 탐색.
대체 검색 쿼리를 생성하고 Google 검색을 통해 동일 주제의 상위 경쟁 페이지를 식별합니다.
콘텐츠 구조 비교.
경쟁 페이지의 구조를 추출하고 AI를 활용해 사용자의 페이지와 비교하여 강점 및 콘텐츠 갭을 파악합니다.
SEO 개선 제안 생성.
AI가 사용자의 웹 페이지 구조와 키워드를 최적화할 수 있는 실질적인 추천을 제공하여 검색 순위를 높입니다.

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.

개선된 헤딩 구조 및 키워드 제안

LLM에게 사용자의 웹 페이지 구조를 경쟁자와 비교하여 개선점을 제안하고, 장문의 키워드를 제시하도록 지시하는 프롬프트 템플릿입니다....

                You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page

- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.

Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.

--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
 {input} 
---

--- COMPETITORS:
 {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.

보기 채팅 입력

채팅 시작 트리거

채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.

보기 채팅 시작 트리거

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.

보기 메시지 위젯

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

보기 채팅 출력

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.

보기 URL 검색기

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.

보기 FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

LLM 오픈AI

FlowHunt는 OpenAI를 포함한 수십 가지 텍스트 생성 모델을 지원합니다. AI 도구와 챗봇에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 알아보세요.

보기 LLM 오픈AI

제너레이터

FlowHunt의 제너레이터 컴포넌트를 살펴보세요—선택한 LLM 모델을 활용한 강력한 AI 기반 텍스트 생성. 프롬프트, 선택적인 시스템 지침, 심지어 이미지를 입력으로 결합하여 동적인 챗봇 응답을 손쉽게 만들어 지능형 대화형 워크플로우를 구축하는 핵심 도구입니다.

보기 제너레이터

질의 확장(Query Expansion)

FlowHunt의 질의 확장(Query Expansion)은 챗봇이 동의어를 찾고, 철자 오류를 수정하며, 사용자 질의에 대해 일관되고 정확한 답변을 제공함으로써 챗봇의 이해도를 높여줍니다.

보기 질의 확장(Query Expansion)

GoogleSearch 컴포넌트

FlowHunt의 GoogleSearch 컴포넌트는 검색 기반 생성(RAG)을 활용하여 Google에서 최신 지식을 가져와 챗봇의 정확성을 향상시킵니다. 언어, 국가, 쿼리 접두사 등 다양한 옵션을 통해 결과를 정밀하게 제어할 수 있어, 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.

보기 GoogleSearch 컴포넌트

문서 검색기

FlowHunt의 문서 검색기는 생성형 모델이 최신 문서와 URL에 연결되어 신뢰할 수 있고 관련성 높은 답변을 제공하도록 도와 AI의 정확도를 높입니다. 이는 검색 기반 생성(RAG)을 활용합니다.

보기 문서 검색기

플로우 설명

목적과 이점

워크플로우 설명: 웹 페이지 콘텐츠 갭 분석

이 워크플로우는 웹 페이지의 콘텐츠 구조를 분석하고, 상위 경쟁자와 비교하며, 페이지의 순위와 가시성을 높이기 위한 실질적인 SEO 권장 사항을 자동화하고 확장하도록 설계되었습니다. 웹 콘텐츠 추출, 경쟁자 조사, AI 기반 텍스트 생성, 구조화된 보고 도구를 하나로 통합합니다.

단계별 프로세스

1. 사용자 온보딩 및 입력

  • 환영 메시지: 채팅이 열리면, 사용자는 이 도구의 목적(웹 페이지를 분석하고 경쟁자와 비교함)에 대한 메시지로 안내받습니다.
  • URL 입력: 사용자는 분석을 원하는 웹 페이지의 URL을 채팅 입력 위젯을 통해 제공합니다.

2. 입력 페이지 콘텐츠 추출

  • 콘텐츠 추출: 워크플로우는 URL 리트리버를 사용하여 입력 URL에서 구조화된 콘텐츠(특히 H1~H6 헤딩)를 추출합니다. 이를 통해 페이지의 구성과 주요 주제를 명확하게 파악합니다.

3. 쿼리 확장을 통한 경쟁자 탐색

  • 쿼리 확장용 콘텐츠 샘플링: 별도의 추출 단계에서 입력 페이지의 H1과 관련 메타데이터를 추출합니다.
  • 대체 검색 쿼리 생성: 쿼리 확장 AI 모델(OpenAI GPT-4o-mini)을 사용해 여러 대체 Google 검색 쿼리를 생성합니다. 이 쿼리들은 다음을 목표로 합니다:
    • 입력 페이지와 유사한 경쟁자를 찾기
    • 입력 페이지의 도메인을 결과에서 제외
    • 더 넓은 범위를 위해 패러프레이징 및 H1 헤딩 활용

4. 경쟁자 콘텐츠 집계

  • Google 검색: 확장된 쿼리를 사용해 Google 검색을 수행, 상위 경쟁자 페이지의 URL을 가져옵니다.
  • 콘텐츠 스크래핑: 각 경쟁자 페이지의 콘텐츠를 수집하여 추가 분석에 활용합니다. 이 단계에서 상위 랭킹 구조와 키워드의 비교 데이터셋이 만들어집니다.

5. 컨텍스트 준비

  • 경쟁자 컨텍스트 포맷팅: 경쟁자 콘텐츠를 “TOP COMPETITOR PAGES” 프롬프트로 정리 및 통합해 후속 단계에서 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.
  • 입력 및 경쟁자 패키징: AI가 활용할 수 있도록 사용자의 현재 페이지 콘텐츠와 경쟁자 컨텍스트를 모두 포함한 프롬프트를 준비합니다.

6. SEO 갭 분석 및 제안 생성

  • AI 기반 분석: OpenAI 언어 모델(o1-preview)이 준비된 프롬프트를 받아 다음을 수행합니다:
    • 사용자의 페이지 구조와 경쟁자의 구조 비교
    • 경쟁자가 더 잘한 점 강조
    • 개선된 헤딩 구조 제안
    • 헤딩에 사용된 키워드에 집중
    • 각 단락별로 5~10개의 장문 키워드 추천
    • 구체적이고 실질적인 조언 제공(일반적인 SEO 이론이 아닌 실천적 내용)

7. 보고 및 결과 표시

  • SEO 리포트 포맷팅: AI의 출력물을 구조화된 SEO 리포트 형태로 정리해 제공합니다.
  • 결과 제공: 리포트와 관련 문서를 채팅 출력 위젯을 통해 사용자에게 제공하며, 문서 위젯을 통해 추가 검토도 지원합니다.

추가 출력 기능

  • 관련 검색 쿼리: 생성된 대체 검색 쿼리를 함께 제공하여, 사용자가 자신의 페이지와 경쟁자들이 상위에 노출되는 키워드를 파악할 수 있습니다.
  • 경쟁자 콘텐츠 참고 제공: 경쟁자 페이지의 콘텐츠도 함께 제공되어, 투명성을 높이고 필요 시 수동 검토도 할 수 있습니다.

이 워크플로우가 확장성과 자동화에 유용한 이유

  • 수동 SEO 리서치 자동화: 기존에는 경쟁자 분석 및 SEO 최적화가 번거로운 수작업이 필요했으나, 이 워크플로우는 쿼리 확장부터 검색, 스크래핑, 분석, 보고까지 전체 과정을 자동화합니다.
  • 일관성 유지: AI를 이용한 쿼리 확장과 비교 분석으로 사람의 실수 없이 일관되고 반복 가능한 기준을 유지합니다.
  • 시간 및 자원 절약: 여러 도구(검색, 스크래핑, 프롬프트 엔지니어링, 비교 분석)가 통합되어 전체 소요 시간이 대폭 줄어듭니다.
  • 대규모 감사 지원: 모듈형 자동화 구조로 여러 URL에 반복 적용할 수 있어, 대행사, 인하우스 SEO팀, 수백 개 페이지를 가진 대형 사이트에 이상적입니다.
  • 실질적이고 구체적인 권장 사항: 헤딩, 경쟁자별 구체적 행동, 장문 키워드에 집중하여 바로 적용 가능한 실질적 결과를 제공합니다.
  • 투명성과 맞춤화: 쿼리 및 경쟁자 콘텐츠를 직접 확인할 수 있어 블랙박스가 아니며, 추가 커스터마이징이나 수동 개입도 가능합니다.

요약 테이블

단계설명
사용자 입력사용자가 자신의 URL을 제출합니다.
콘텐츠 추출입력 페이지에서 헤딩과 구조를 추출합니다.
쿼리 확장AI가 경쟁자를 찾기 위한 검색 쿼리를 생성하며, 사용자의 사이트는 제외합니다.
경쟁자 수집Google 검색과 스크래핑으로 경쟁 페이지 콘텐츠를 가져옵니다.
컨텍스트 포맷팅경쟁자 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 포맷팅합니다.
AI 분석LLM이 구조를 비교, 개선점을 제안, 키워드 아이디어를 생성합니다.
리포트구조화된 SEO 리포트와 참고 자료를 사용자에게 제공합니다.
지원 출력관련 검색 쿼리와 경쟁 페이지 콘텐츠를 참고로 보여줍니다.

이런 분들께 추천합니다

  • SEO 전문가: 사이트 감사와 페이지 최적화를 확장하고 싶은 분
  • 콘텐츠 전략가: 실질적이고 데이터 기반의 추천이 필요한 분
  • 마케팅 대행사: 여러 클라이언트 사이트를 효율적으로 반복 관리해야 하는 팀
  • 웹마스터: 더 적은 수작업으로 순위 향상을 원하는 분

이 워크플로우는 수동 SEO 리서치와 확장 가능한 AI 기반 콘텐츠 개선의 간극을 메워, 사이트 감사를 더욱 실질적이고, 효율적이며, 투명하게 만들어줍니다.

귀하만의 AI 팀을 구축해 드리겠습니다

우리는 귀하와 같은 기업이 스마트 챗봇, MCP 서버, AI 도구 또는 기타 유형의 AI 자동화를 개발하여 조직 내 반복적인 작업에서 인간을 대체할 수 있도록 도와드립니다.

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