AI 로 선제적 수익성 키워드 발굴 4단계, 남들과 다르게 찾아 보자.

 

 

AI 이용한 키워드 찾기

✨ 왜 AI(o4-mini)인가?

• 과거 데이터 한계
  • 단순 검색량·CPC만으로는 ‘숨은 니즈’를 잡아내기 어렵습니다.
• AI 강점
  1. 임베딩으로 의미 공간 탐색
  2. LLM 예측으로 미래 트렌드 예측
  3. 의도 분류로 상업적 가치 평가

Tip📝
AI를 ‘단순 자동화 도구’로 보지 말고, 미래 통찰을 주는 파트너로 활용하세요.

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1단계 | 임베딩 클러스터링으로 숨은 니치(Niche) 발굴

1. 시드 키워드 20~30개 준비
2. o4-mini 임베딩 추출
   • 각 키워드를 벡터(숫자)로 변환
3. 클러스터링
   • K-Means/HDBSCAN → 유사 키워드 군집화
4. 잠재 롱테일 후보
   • 군집 중심 근처 롱테일 10~20개 생성
   • 예) “전기차” → “전기차 보조금 신청 방법”

체크리스트✅

• 군집별 평균 검색량
• 경쟁도 예상 지표

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2단계 | LLM 예측 프롬프트로 미래 수요 예측

1. 프롬프트 만들기
2. “향후 6개월 내 한국 전기차 시장에서 검색량이 급증할 주제 5가지와 이유를 알려줘.”
3. AI 시뮬레이션
   • 트렌드 급상승 후보 도출
4. 세부 키워드 전환
   • 예) “서울 전기차 충전소 혼잡도”

Tip📝
예측 결과를 정성적 이유와 함께 기록해 두면, 다음 시점에 실제 데이터와 비교해 검증 가능합니다.

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3단계 | 사용자 의도(Context) 기반 상업성 매핑

1. 의도 분류 프레임워크
   • 정보성/거래성/탐색성/비교성
2. o4-mini에게 의도 물어보기
3. “이 키워드의 검색 의도는 정보, 거래, 탐색, 비교 중 어디일까?”
4. 수익성 점수화
   • 거래성·비교성 높을수록 ★★★
   • 점수 = (예상 검색량 × 의도 점수)

예시

키워드 의도 점수 우선순위

전기차 보조금 신청 방법	거래성	850	★★★
전기차 배터리 수명 비교	비교성	720	★★☆

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4단계 | SERP 시뮬레이션 & 콘텐츠 갭 분석

1. 가상 SERP 요청
2. “‘전기차 보조금 신청’ 상위 10개 결과를 요약(제목·형식·누락 정보)해줘.”
3. 경쟁도 예측
   • 형식(영상·인포그래픽), 최신성, 깊이 등
4. 콘텐츠 갭 리포트
   • “아직 다루지 않은 3가지 서브토픽” 제안

예시 서브토픽

1. 충전소 앱 사용 가이드
2. 지방자치단체별 차이점
3. 보조금 중복신청 팁

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🎯 마무리 & 활용 팁

• 주기적 재검증: 3개월마다 AI 예측 vs. 실제 데이터 비교
• 내부 링크 전략: 클러스터별 포스트 묶어서 ‘토픽 클러스터’ 구성
• 제목·메타 최적화 A/B 테스트 진행

최종 팁📝

“AI는 답을 알려주는 게 아니라, 새로운 질문을 던지게 하는 도구입니다.”

o4-mini를 통해 더 넓은 시각과 숨은 기회를 포착하세요!

 

 

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