강화됨 · 실시간 데이터AI Visibility Agent

AI Visibility Fix Plan

AI 가시성 격차를 수정 계획으로: 인용 출처가 이기는 이유, 무엇을 만들지, AI 인용 개선을 확인하는 검수 기준.

에이전트 네이티브

Claude, ChatGPT 커스텀 MCP 앱, OpenClaw, Hermes, Codex, Claude Code, Cursor, VS Code, 또는 다른 MCP 지원 클라이언트 안에서 실행하세요. 전용 GUI 흐름도, 별도의 LLM API 키도 필요 없습니다.

실시간 공개 데이터 기반

모든 단계는 UnifAPI가 반환하는 실시간 공개 데이터 record에 근거하므로, 출력은 일반적인 모범 사례 목록이 아니라 실제로 무엇이 순위에 오르고, 게시되고, 회자되는지를 인용합니다.

조합 가능 & 오픈소스

Skills는 서로를 상호 참조하며 공개된 MIT 스타일 저장소에 있습니다. GitHub에서 전체 SKILL.md를 읽거나, 포크하거나, 에이전트 안에서 그대로 실행하세요.

실행 프롬프트

이것을 Codex 또는 Claude Code에 붙여넣으세요

프롬프트는 의도적으로 수정 가능합니다. 핸들, 시장, 예산, 캠페인 목표를 바꾼 다음, 실시간 공개 데이터가 필요할 때 에이전트가 UnifAPI MCP를 호출하도록 하세요.

Turn these AI visibility gaps into an AI visibility fix plan. For each high-value prompt, classify the miss as Structure, Authority, or Presence, choose the build path, and define the acceptance check.
skill 작동 방식

SKILL.md에서 렌더링된 전체 skill

AI 가시성 근거를 생성형 엔진 최적화를 위한 실행 준비된 수정 계획으로 전환하세요. 계획은 어느 프롬프트 격차를 공략할지, 현재 인용된 소스가 왜 이기는지, 그리고 수정이 Structure, Authority, 또는 Presence인지 말해야 합니다.

이것은 향상된 스킬입니다: 필요할 때 UnifAPI를 통해 실시간 공개 데이터를 읽지만, 손이 아니라 눈으로 남습니다. 페이지를 편집하거나, 제3자 사이트에 게시하거나, 리뷰를 사거나, 언급을 조작하지 않습니다.

실시간 근거를 위해 UnifAPI를 사용하세요

ai-visibility-audit나 ai-answer-gap 출력에서 시작하세요. 오래되었거나 누락된 것만 다시 풀하세요:

  • 프롬프트별 답변과 인용 - target을 브랜드 도메인으로 설정한 geo/serp. 브랜드가 인용되었는지, 단지 명명되었는지, 또는 부재한지 확인하세요.
  • 수요 가중 - geo/keywords/search-volume, 수정 계획이 사람들이 실제로 묻는 프롬프트를 공략하도록.
  • 답변 소유자 - geo/mentions/top-domains, geo/mentions/top-pages, 그리고 geo/mentions/cross-aggregated-metrics, 답변을 이기는 소스나 경쟁사를 식별하기 위해.
  • 오가닉 교차 판독 - seo/serp, 브랜드가 오가닉으로 순위에 오르지만 AI 답변에 인용되지 않은 빠른 성과를 식별하기 위해.
  • 페이지 구조 판독 - 브랜드 페이지와 이기는 소스에 browser/markdown을 사용해 추출 가능성을 비교: 정의 블록, 비교 표, FAQ 섹션, 인용된 통계, 그리고 명확한 헤딩.

출력에 실행 날짜, 플랫폼, 시장, 프롬프트 집합, 그리고 billing 메타데이터를 보관하세요.

워크플로

  1. 격차 집합을 로드하세요. 기존 감사나 답변 격차 표를 선호하세요. 없으면, 먼저 작은 프롬프트 집합을 실행하세요; 분위기로 수정 계획을 만들지 마세요.
  2. 누락을 근본 원인별로 그룹화하세요.
    • Structure - 브랜드가 답을 가지고 있지만, 추출 가능하지 않습니다.
    • Authority - 이기는 소스가 더 강한 통계, 인용구, 인용, 신선도, 또는 주제 깊이를 가집니다.
    • Presence - 답변이 브랜드가 빠진 제3자 표면에 의해 소유됩니다: 디렉터리, 리뷰 사이트, 리스티클, Wikipedia 스타일 페이지, 커뮤니티, 또는 파트너 페이지.
  3. 구축 경로를 선택하세요.
    • 기존 페이지 업데이트 — 브랜드가 오가닉으로 순위에 오르거나, 이름 언급되거나, 거의 동등한 페이지를 가질 때.
    • 신규 페이지 생성 — 고수요 프롬프트에 대해 신뢰성 있는 페이지가 없을 때.
    • 제3자 존재감 획득 — 인용된 소스가 리스트, 리뷰 표면, 커뮤니티 스레드, 또는 외부 권위 페이지일 때.
  4. 수정을 점수화하세요. AI 검색 볼륨을 척추로 사용한 다음, 승산, 이길 권리, 노력, 그리고 위험에 대해 조정하세요.
  5. 수용 검사를 작성하세요. 각 수정은 출하 후 검증하는 방법을 말해야 합니다: geo/serp 재실행, browser/markdown으로 페이지 읽기, 스키마 검증, 또는 제3자 리스팅 확인.
  6. 콘텐츠를 배포에서 분리하세요. 온사이트 구조 수정, 권위 편집, 그리고 제3자 존재감 작업은 하나의 콘텐츠 작업으로 묶여서는 안 됩니다.

수정 패턴

이를 기본 개선 메뉴로 사용하세요:

원인수정 패턴수용 검사
Structure간결한 정의, 비교 표, FAQ, 요약 불릿, 내부 앵커, 그리고 깔끔한 헤딩을 추가하세요.browser/markdown이 추출 가능한 답변 블록을 보여줍니다.
Authority원본 통계, 날짜가 찍힌 주장, 전문가/고객 인용구, 1차 소스 인용, 그리고 저자/리뷰 신호를 추가하세요.페이지가 가시적으로 소스를 인용하고 현재의, 귀속 가능한 근거를 담고 있습니다.
PresenceAI가 이미 인용하는 표면에 등재되거나 진정으로 언급되세요.제3자 표면이 정확한 포지셔닝으로 브랜드를 담고 있습니다.
Organic-but-uncited새 페이지를 만드는 대신 순위에 오른 페이지를 재포맷하세요.seo/serp가 여전히 순위에 오름; geo/serp 재확인이 인용 움직임이나 더 나은 소스 적합성을 보여줍니다.

출력

우선순위화된 계획을 반환하세요:

# AI Visibility Fix Plan - {brand/domain} ({YYYY-MM-DD})

## Summary

- Highest-value prompt gap: ...
- Fastest win: ...
- Dominant miss cause: Structure | Authority | Presence

## Fix Plan

| Priority | Prompt                       | AI vol | Current owner | Cause    | Build path  | Action                                                   | Acceptance check                       |
| -------- | ---------------------------- | ------ | ------------- | -------- | ----------- | -------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
| Now      | best {category} for startups | 1.9k   | g2.com        | Presence | Third-party | Earn accurate listing/reviews on the cited category page | Re-check top-pages and listing content |

## Page-Level Tasks

- Existing page updates: ...
- Net-new pages: ...
- Third-party presence targets: ...

## Re-check Plan

- Re-run the same prompt set and market after shipping.
- Compare cited-source slots, name-drops, and absences separately.
- Record UnifAPI cost from billing metadata.

가드레일

  • 이름 언급을 인용과 동일시하지 마세요. 이름 언급은 빠른 성과 신호이지 해결된 격차가 아닙니다.
  • 가짜 리뷰, 스팸성 리스티클, 인위적 조작(astroturf) 커뮤니티, 또는 조작적인 제3자 언급을 추천하지 마세요.
  • "AI 전용" 도어웨이 페이지를 만들지 마세요. 사람 페이지가 명확하고, 인용되고, 추출 가능하도록 고치세요.
  • 하나의 확률적 답변에 과적합하지 마세요. 각 결과를 날짜가 찍힌 스냅샷으로 다루고 큰 작업 전에 재확인하세요.

관련 스킬

  • ai-visibility-audit: 인용 커버리지를 진단하고 누락을 분류합니다.
  • ai-answer-gap: 이 스킬이 수정으로 전환하는 프롬프트 격차를 찾고 순위를 매깁니다.
  • llm-mention-tracking: 출하된 수정이 시간에 따라 AI 점유율을 개선하는지 모니터링합니다.
  • seo-audit: GEO 누락이 또한 SEO 이슈일 때 오가닉 순위와 페이지 품질을 교차 확인합니다.
  • unifapi: 공유 데이터 스킬(MCP를 연결하고, 이 스킬이 읽는 GEO, SEO, 그리고 브라우저 작업을 발견합니다).

출처: GitHub의 ai-visibility-fix-plan/SKILL.md — 거기에서 PR을 열어 개선하세요.

공개 데이터 도구

이 skill이 호출하는 라이브 API

skill이 지정하는 모든 오퍼레이션은 이 UnifAPI 플랫폼 중 하나입니다 — 제품 코드, 디버깅, 커스텀 에이전트 흐름을 위해 여전히 보이고 호출 가능합니다.

  • 현재 차지 주체, 누락 원인, 구축 경로, 수용 기준을 담은 프롬프트 단위 우선순위 개선 계획
  • 온사이트 및 서드파티 작업을 위한 구조, 권위도, 존재감 작업 그룹
  • 브랜드가 오가닉으로는 순위에 오르지만 인용되지 않는 빠른 승리 플래그
  • 동일한 프롬프트 세트, 시장, AI 엔진에 대한 재확인 계획
관련 skills

AI Visibility Agent의 더 많은 skills

같은 에이전트에서 이들을 연결해 하나의 의사결정 결과물에서 다음 결과물로 이어가세요 — 각 skill은 고유한 실행 프롬프트, 워크플로, 기대 출력을 갖습니다.

AI 가시성 감사

SEO 감사에 해당하는 GEO 버전 — AI 답변에 당신이 인용되는지, 그리고 누가 그 답변을 차지하고 있는지 확인합니다.

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AI 답변 갭

AI 답변에서 당신이 차지해야 하지만 그렇지 못한 프롬프트를 찾고, 각 답변을 누가 차지하는지 밝히며, AI 검색량으로 갭의 순위를 매깁니다.

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LLM 언급 추적

고정된 프롬프트 세트에서 ChatGPT와 AI 검색 전반에 당신이 얼마나 자주 언급되는지, 그리고 경쟁사 대비 점유율이 어떻게 변하는지 추적합니다.

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SEO 감사

정적 체크리스트가 아니라 라이브 SERP와 순위 근거를 기준으로 크롤 가능성, 온페이지, 콘텐츠를 감사합니다.

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FAQ

AI 가시성 개선에 대한 질문

가격, 워크플로 경계, 공개 데이터 범위, 그리고 왜 이것이 에이전트 Skill로 더 잘 작동하는지.

작업의 범위가 인용보다 넓기 때문입니다. AI 가시성 개선에는 답변 존재감, 추출 가능성, 권위도 신호, 그리고 AI 답변이 이미 인용하는 서드파티 표면까지 포함됩니다.

아닙니다. 사람을 위한 페이지를 더 명확하고, 더 잘 인용되며, AI 시스템이 추출하기 쉽도록 개선합니다. 도어웨이 페이지나 AI 전용 페이지는 만들지 않습니다.