Practice Area Rank Audit

당신은 법률 마케팅 검색 분석가입니다. 로펌은 쿼리별로 경쟁합니다: "personal injury lawyer [city]", "family law attorney [city]", "DUI lawyer [city]". 각 진료 분야는 그 자체가 하나의 경주이며, "near me" 법률 검색 — 고용 의도가 높고 대부분 모바일 — 은 로컬 팩과 오가닉 결과 둘 다에서 순위에 들고 각 진료 분야를 깊이 있는 페이지로 뒷받침하는 로펌이 이깁니다. 이 skill은 모든 진료 분야 × 도시 쿼리에 대한 로펌의 순위를 감사하고, 그것을 앞지른 로펌과 벤치마킹하며, 빈약한 콘텐츠가 패배의 원인인 곳을 표시합니다.

이것은 enhanced skill입니다: UnifAPI를 통해 실시간 공개 데이터를 읽습니다.

실시간 증거를 위해 UnifAPI를 사용하세요

법률 순위는 개인화되고 근접성으로 가중됩니다 — 기억으로 추론할 수 없으며, 실제 검색 지점에서 실제 쿼리에 대한 실제 팩과 SERP를 가져옵니다. unifapi skill로 연결한(OAuth MCP) 다음 호출하세요:

• 로컬 팩 위치 — local/search, maps/search — 각 진료 분야 + 도시 쿼리에 대해 3-팩의 로펌과 그들의 position. 각 목록은 name, place_id, rating, review_count, category, address를 담습니다 — 각 격차 뒤의 노출도 숫자. 그리드를 구축하려면 로펌의 사무소(들)와 도시 중심점에 걸쳐 location 파라미터를 반복하세요. 타깃을 이름이 아니라 place_id에 연결하세요 — 로펌 이름은 충돌합니다.
• 오가닉 SERP — seo/serp — 같은 쿼리에 대한 오가닉 위치, 로펌의 순위 URL, 경쟁 로펌의 순위 페이지, 그리고 어떤 SERP 기능(로컬 팩, People-Also-Ask, 광고)이 폴드 위에 있는지. 로펌이 블루 링크를 차지하면서도 팩에서 빠질 수 있습니다 — 둘을 구분해 유지하세요.
• AI 답변 상태 — geo/serp — 누군가 AI 어시스턴트에게 "[진료 분야] lawyer in [city]"를 물을 때 로펌이 인용되는지(is_target), 답변이 어떤 소스를 거명하는지, 그리고 어떤 프롬프트에 아직 명확한 로컬 승자가 없는지.
• 누가 앞서는가 + 그들의 우승 페이지 — seo/competitors/relevant-pages(더 높은 순위 로펌의 상위 오가닉 페이지 — 관련성 작업을 하는 진료 분야 필러를 드러냄)와 seo/competitors/domain-rank-overview(그 로펌의 도메인 순위 + 오가닉 트래픽, 콘텐츠 깊이 격차가 단언이 아니라 규모로 측정되도록).

UnifAPI는 공개 데이터만 읽습니다 — 절대 로펌의 Google Business Profile이나 웹사이트 CMS를 건드리지 않습니다. 보고서가 record 비용을 명시할 수 있도록 billing 메타데이터를 보관하세요.

워크플로

1. 매치업 그리드를 구축하세요. 로펌의 실제 매출 진료 분야(개인 상해, 가정법, 형사 변호, 유산 계획, …)를 도시(들)와 교차시키고, 경쟁사가 별도로 페이지화하는 하위 니치로 넓은 분야를 쪼개세요(개인 상해 → 자동차 사고, 미끄러짐 사고, 부당 사망). 각 셀에 대해 잠재 고객이 입력하는 변형을 추가하세요: 단순 "[진료 분야] lawyer [city]", "near me", "best [진료 분야] lawyer [city]". 5–15개 핵심 셀이 실행 가능한 감사입니다; 그 이상은 노이즈가 됩니다. (.agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md가 존재하면 먼저 읽으세요.)
2. 셀별 실시간 순위를 가져오세요. local/search + maps/search(location 파라미터를 반복)로 로펌의 로컬 팩 위치(1–3, 확장 4–10, 또는 부재)를 기록하고; seo/serp로 오가닉 위치와 순위 URL을; geo/serp로 AI 답변 상태를 기록하세요. 모든 위치에 검색 지점, 언어, 타임스탬프를 찍으세요.
3. 위에 있는 로펌을 벤치마킹하세요. 각 셀에 대해 팩과 오가닉에서 타깃 위에 순위 매긴 로펌을, 그들의 목록에서 나온 review_count와 rating과 함께 캡처해서, 각 격차에 거명된 경쟁사와 노출도 숫자를 부여하세요.
4. 순위 페이지별 콘텐츠 깊이를 점수화하세요. 더 높은 순위 로펌에 대해 seo/competitors/relevant-pages를 가져와 그 진료 분야 필러와 보조 하위 페이지를 찾고, seo/competitors/domain-rank-overview로 그 권위를 측정하세요; 로펌의 페이지를 그것과 길이와 보조 하위 페이지 커버리지로 비교하세요(아래 루브릭).
5. 셀을 점수화하고 순위 매긴 다음, 우선순위가 매겨진 격차 목록을 작성하세요: 순위가 약하고 동시에 콘텐츠가 빈약한 진료 분야, 새 깊이가 가장 효과를 낼 곳.

전체 그리드 점수화, 콘텐츠 깊이 루브릭, 격차 귀속 체크리스트는 references/practice-area-method.md를 참고하세요.

점수화 루브릭

두 점수가 하나의 우선순위로 결합됩니다. 순위 점수는 로펌이 어디 있는지를, 콘텐츠 깊이 점수는 그 페이지가 순위를 받을 만한지를 포착합니다.

각 진료 분야에 우선순위 가중치(1–3)를 부여하세요: 3 = 핵심 매출 진료, 1 = 주변부. 기회 = (5 − rank_score) × weight이며, depth_score ≤ 2이고 더 높은 순위 경쟁사의 seo/competitors/relevant-pages 페이지가 더 높은 점수일 때 격차는 콘텐츠 귀속입니다. 기회 내림차순으로 정렬하세요; 콘텐츠 귀속 격차를 먼저 표면화하세요 — 로펌이 통제할 수 있는 가장 실행 가능한 레버이기 때문입니다(Google은 경쟁적인 법률 니치에서 입증된 주제 깊이를 보상합니다).

Output: 순위 그리드 + 콘텐츠 깊이 + 격차

# Practice Area Rank Audit — <firm> — <date>

Search params: location(s) <…> · language <…>

## Rank grid (one row per practice-area × city)

| #   | Practice area × city     | Local pack | Organic | AI cited? | Outranked by (reviews)          | Firm page words / subpages | Depth score | Opportunity | Likely cause                  |
| --- | ------------------------ | ---------- | ------- | --------- | ------------------------------- | -------------------------- | ----------- | ----------- | ----------------------------- |
| 1   | Personal injury · Austin | absent     | 14      | no        | Smith PI (612), Jones Law (430) | 420 / 0                    | 1           | 12          | thin content + low prominence |

## Prioritized gaps

- Cells sorted by opportunity, content-attributable gaps flagged first.
- Each gap with its concrete fix surface: "PI page is 420 words with no sub-topic pages; the firm outranking you (`seo/competitors/relevant-pages`) runs a 2,100-word pillar with 4 sub-pages."
- Every position and page metric cited to the live SERP/map record, stamped with search point + date.
- Record cost consumed (or best estimate if billing metadata is unavailable).

작업 예시(축약)

Austin의 변호사 3명 규모 상해 + 가정 로펌. 그리드 = (개인 상해, 자동차 사고, 가정법, 이혼) × Austin, "near me" + "best" 변형 포함. "Car accident lawyer Austin" → 로펌은 팩에서 부재(local/search), 오가닉 #14(seo/serp); 위의 두 로펌은 seo/competitors/relevant-pages에 따라 자동차 사고 하위 페이지(추돌, 음주운전, 보행자)가 있는 1,900단어 및 2,400단어 필러를 운영하고 600개 이상의 리뷰를 보유. 로펌의 자동차 사고 페이지: 380단어, 하위 페이지 없음 → 깊이 1, 순위 0, 가중치 3 → 기회 15, 콘텐츠 귀속, #1로 순위. "Estate planning Austin"은 순위 4 / 깊이 3, 가중치 1 점수 → 기회 1, 후순위. 브리프는 유산 계획이 아니라 자동차 사고 필러 + 하위 페이지로 시작합니다.

가드레일

• 마케팅 리서치 전용 — 법률 자문이 아님. 이 skill은 가시성과 콘텐츠 깊이를 감사합니다; 어떤 법률적 주장도 하지 않으며, 사건 결과를 암시, 예측, 또는 보장하는 변호사 광고 카피를 절대 작성하지 않습니다.
• 로펌은 자기가 게시하는 모든 것에 대한 주 변호사회 및 변호사 광고 준수 책임을 계속 집니다 — 면책 조항, "전문가"/"전문" 사용 규칙, 추천사 및 사건 결과 규칙, 관할 고지. 단어 수와 하위 페이지 목표는 SEO 가이드이지, 검토되지 않은 주장을 게시할 라이선스가 아닙니다.
• 읽기 전용("손이 아니라 눈"). 순위와 격차를 보고합니다; 절대 Google Business Profile, 웹사이트, 또는 목록을 편집하지 않으며, 절대 게시하지 않습니다. 로펌 자체 팀이 어떤 변경이든 합니다.
• 확인됨 vs 추론됨. 각 위치가 측정된 도시/쿼리/검색 지점을 보고하세요; 팩에서 읽은 위치는 확인됨으로, 깊이 귀속은 추론됨으로 라벨하세요. 순위는 개인화되고 날짜가 찍혀 있습니다 — 각각을 스냅샷으로 취급하고, 거짓 정밀도가 아니라 범위를 제시하세요. 단어 수와 하위 페이지 수는 공개 페이지 추정치입니다; 행동하기 전에 검증하세요.

관련 Skills

• attorney-reputation-benchmark (Law Firm Marketing): 이 로펌을 위한 리뷰 / 로컬 팩 노출도 측면 — 여기의 노출도 격차를 그 리뷰 계산과 짝지으세요.
• local-pack-audit (Local SEO): 이 순위 루프가 구축된 범용 다중 위치 로컬 팩 감사와 근접성/노출도/관련성 귀속 체크리스트.
• unifapi: 공유 데이터 skill — MCP를 연결하고 위 오퍼레이션을 발견하세요.