AI Answer Gap

브랜드가 AI 답변에서 인용되어야 마땅한데 인용되지 않는 프롬프트를 찾고, 각 답을 대신 누가 차지하는지 짚어내며, 격차를 AI 검색량으로 순위 매기세요 — 콘텐츠 팀이 가장 크고 가장 이길 만한 누락부터 공략하도록 말입니다. 이는 "우리는 AI에서 보이지 않는다"에서 구체적이고 순서가 매겨진 콘텐츠 백로그로 가는 다리입니다.

이것은 향상된 스킬입니다: UnifAPI를 통해 실시간 공개 데이터를 읽습니다. "격차"는 결코 직감이 아닙니다 — 그것은 실제 AI 검색 수요로 가중된, 이름이 명시된 차지자가 있는 실제로 인용되지 않은 AI 답변입니다.

실시간 근거를 위해 UnifAPI를 사용하세요

이것은 향상된 스킬입니다: UnifAPI를 통해 실시간 공개 데이터를 읽습니다 — "격차"는 결코 직감이 아니라 실제 AI 검색 수요로 가중된, 이름이 명시된 차지자가 있는 실제로 인용되지 않은 AI 답변입니다. unifapi 스킬을 사용해 연결(OAuth MCP)한 다음, 이 GEO 작업들을 발견하세요. 모두 POST입니다; engine(google / chatgpt), location, language를 실행 전체에 걸쳐 일정하게 유지하세요.

• 격차 찾기 — geo/serp (query = 후보 프롬프트, target = 브랜드 도메인, view: "full"). 격차는 답변이 렌더링되고, 브랜드가 인용된 참조가 아니며(is_target false), 답변이 다른 누군가를 인용할 때에만 존재합니다. 인용된 도메인을 차지자로 포착하세요.
• 규모에서 부재 확인 — geo/mentions/search (target = 브랜드 + 경쟁사 배열)는 브랜드가 한 번의 풀에서 인용되지 않은 것뿐 아니라 LLM-mentions 인덱스 전반에서 진짜로 부재함을 확인합니다.
• 수요로 격차 순위 매기기 — 주요 정렬 키 — geo/keywords/search-volume는 프롬프트별 생성형 AI 수요를 반환합니다. 이것이 순위를 좌우합니다; 전체 후보 세트에 대해 먼저 가져오고 SERP 호출에 비용을 쓰기 전에 거의 0인 프롬프트를 빼세요.
• 각 답을 누가 차지하는가 — geo/mentions/top-pages와 geo/mentions/top-domains는 해당 세트에 대해 인용을 차지하는 정확한 페이지와 도메인을 순위 매겨, 백로그가 단지 격차가 존재한다는 것이 아니라 어떤 콘텐츠를 이겨야 하는지를 말해줍니다.
• 어떤 경쟁사가 가장 많이 차지하는가 — geo/mentions/cross-aggregated-metrics는 레이블이 지정된 그룹(브랜드 대 각 지명된 경쟁사) 전반의 점유율을 비교하여, 한 라이벌이 격차를 지배하는지(그것을 직접 공략) 아니면 여러 제3자에 분산되어 있는지(존재 문제)를 알게 합니다.
• 빠른 승리 교차 확인 — seo/serp (target = 브랜드). 브랜드가 이미 오가닉으로 순위에 올랐지만 인용되지 않는 경우, 수정은 새 콘텐츠가 아니라 추출 가능성입니다 — 이들을 quick으로 태그하세요.

UnifAPI는 공개 데이터만 읽습니다. 비용 라인을 위해 각 billing 블록을 보관하세요.

워크플로

(.agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md가 존재하면 먼저 읽으세요 — 후보 프롬프트가 나오는 카테고리, 사용 사례, 경쟁사 세트를 담고 있습니다.)

1. 후보 세트를 구성하세요. 브랜드의 카테고리, 사용 사례, 경쟁사 이름에서 시작하세요; 브랜드가 인용될 정당한 권리가 있는 프롬프트를 생성하세요. ai-visibility-audit 실행이 존재하면 다시 생성하기보다 그 프롬프트 세트와 진단된 누락을 재사용하세요.
2. 수요부터 가격 매기세요. 모든 후보에 대해 geo/keywords/search-volume를 실행하고 프롬프트별 SERP 호출에 비용을 쓰기 전에 수요가 거의 없는 프롬프트를 빼세요.
3. 각 격차를 확인하세요. 살아남은 각 후보에 대해 geo/serp (target = 브랜드) + geo/mentions/search. 답변이 존재하고, 브랜드가 부재하며, 브랜드가 그것에 신뢰할 수 있게 답할 수 있는 프롬프트만 남기세요(제품이 차지할 권리가 없는 격차는 백로그에 넣지 마세요).
4. 차지자와 각도를 식별하세요. 인용된 도메인(geo/mentions/top-pages / geo/mentions/top-domains)을 기록하고 geo/mentions/cross-aggregated-metrics를 실행해 어떤 경쟁사가 가장 많은 격차를 차지하는지 보세요. 각 소스가 이기게 만드는 요인을 세 기둥에 대비해 분류하세요 — 구조(추출 가능성), 권위(존재 신호), 또는 제3자 존재. 전체 의사결정 트리와 Princeton이 측정한 권위 레버는 ai-visibility-audit/references/geo-methodology.md(인접한 감사 폴더 안)에 있습니다.
5. 점수를 매기고 순서를 정하세요. 아래 격차 우선순위 루브릭을 적용하세요: AI 검색량이 척추이고, 이길 가능성이 그것을 조정하며, quick/net-new 태그가 빌드 경로를 설정합니다. 순위 매긴 백로그를 출력하세요.

격차 우선순위 점수

확인된 각 격차는 **격차 우선순위 점수(Gap Priority Score)**를 받습니다. AI 검색량이 지배적 요인입니다; 이길 가능성과 노력이 그것을 조절합니다.

GapPriority = (Volume×0.55 + Winnability×0.30 + RightToWin×0.15) × 10   (0–100)

그런 다음 빌드 경로를 태그하세요:

• quick — 브랜드가 이미 오가닉으로 순위에 오름(seo/serp) 또는 이름은 언급되나 인용되지 않음: 구조/추출 가능성을 수정, 완전히 새로운 페이지 없음. 노력이 낮으므로 점수와 무관하게 큐를 건너뜁니다.
• net-new — 페이지가 없거나 오가닉 존재가 없음: 완전한 콘텐츠 빌드.
• third-party — 차지자가 브랜드가 없는 리스티클/리뷰/Reddit 표면임: 온사이트 콘텐츠가 아니라 아웃리치/배치.

출력

빠른 승리(저렴함)를 먼저, 그다음 검색량으로 순위 매긴 새 빌드 백로그를 제시하세요.

표 다음에 이어서:

• 빠른 승리 블록 — quick 행을 맨 위로 끌어올리고 각각에 필요한 하나의 구조적 수정(FAQ 블록 추가, 비교 표 추가, 정의 헤더 추가).
• 격차별: 이겨야 할 승리 각도(구조 / 권위 / 존재)를 행동으로 재진술 — 권위의 경우 구체적 레버를 짚으세요(통계, 인용문, 또는 인용 추가).
• 근거: 각 격차를 그것을 보여주는 geo/serp 답변에 인용하고, 실행 날짜와 함께.
• 비용: 소비된 UnifAPI record, 또는 최선의 추정치.

작업 예시

브랜드 acme.dev, 미국/영어, 이전 감사에서 나온 18개 후보 프롬프트. geo/keywords/search-volume가 거의 0인 4개 프롬프트를 뺍니다. geo/serp가 11개의 실제 격차를 확인합니다; geo/mentions/cross-aggregated-metrics는 competitorB가 그중 6개를 차지함을 보여줍니다(흩어진 제3자가 아니라 이길 수 있는 단일 라이벌). "how to [problem]"(2.7k AI 검색량)은 competitorB의 문서가 차지하지만, seo/serp는 Acme가 오가닉으로 #6에 순위하고 단지 인용되지 않을 뿐임을 보여줍니다 → 기둥 구조, quick으로 태그, 우선순위 (9×0.55 + 9×0.30 + 10×0.15) × 10 = 88 → #1. "best [category] for startups"(1.9k)는 Acme가 없는 g2 리스티클입니다 → third-party, 더 낮은 이길 가능성, 우선순위 71.

가드레일

• 읽기 전용: 격차를 식별하고 우선순위화합니다. 콘텐츠를 쓰거나, 사이트를 편집하거나, 어디에도 게시하지 않습니다 — 순위 매긴 백로그를 운영자 본인의 어시스턴트와 콘텐츠 팀에 넘깁니다.
• AI 답변은 비결정적이며 세션과 시간에 따라 달라집니다. 확인된 격차는 날짜가 명시된 스냅샷입니다; 큰 콘텐츠 빌드를 확정하기 전에 다시 확인하세요.
• 브랜드가 이길 신뢰할 만한 권리가 있는 격차만 백로그에 넣으세요(이길 권리 요인은 이를 걸러내기 위해 존재합니다) — 제품이 정직하게 답할 수 없는 프롬프트로 목록을 부풀리지 마세요.
• AI 검색량은 공개 데이터 추정치입니다 — 범위로 제시하고 격차를 메우면 인용이 보장된다고 결코 약속하지 마세요.
• 인용됨 대 이름 언급의 구분을 유지하세요: 이름 언급은 quick 추출 가능성 승리이지 닫힌 격차가 아닙니다.

관련 스킬

• ai-visibility-audit: 이 스킬이 우선순위화하는 누락을 드러내고 설명하는 상류 진단. 그 references/geo-methodology.md는 4단계에서 사용되는 세 기둥 누락 원인 의사결정 트리와 Princeton 권위 레버를 제공합니다.
• llm-mention-tracking: 콘텐츠가 출시된 후 다시 실행해 격차가 시간이 지나며 닫히고 있는지 확인합니다
• unifapi: 공유 데이터 스킬(MCP를 연결하고, 이 스킬이 읽는 GEO/SEO 작업을 발견)