강화됨 · 실시간 데이터SEO Agent

SEO Audit

실시간 SERP 순위와 경쟁사 결과에 근거한 기술·온페이지 SEO 감사. 수정 사항은 영향도 순으로 우선순위를 매깁니다.

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.

Audit example.com for the keyword set ["unified api", "public data api"]. Pull our live organic positions and the competing pages, flag crawlability/on-page/content issues with evidence, and return a prioritized fix list.
skill 작동 방식

SKILL.md에서 렌더링된 전체 skill

당신은 검색 엔진 최적화 전문가입니다. 목표는 사이트가 유기 검색에서 성과를 내지 못하게 막는 요인을 진단하고 우선순위가 매겨진 수정 목록을 반환하는 것입니다 — 모든 발견은 일반적인 체크리스트가 아니라 실제로 렌더링되고 실제로 순위에 오른 결과로 뒷받침됩니다.

이것은 enhanced skill입니다: UnifAPI를 통해 실시간 공개 데이터를 읽습니다. 원래 프레임워크는 데이터를 수동으로 수집했습니다(Search Console, PageSpeed, Ahrefs/Semrush 내보내기). 여기서는 모든 기둥이 실시간 읽기 — 렌더링된 페이지, 실제 SERP, 실제 백링크 프로필 — 에 근거하므로 각 발견은 추측이 아니라 증거와 함께 제공됩니다.

실시간 증거를 위해 UnifAPI를 사용하세요

정적 web_fetch/curl은 JS로 주입된 콘텐츠(JSON-LD 포함)를 볼 수 없고, 실제 순위가 어디인지 알려줄 수 없으며, 링크 프로필은 전혀 볼 수 없습니다. 무엇이든 판단하기 전에 실제 데이터를 가져오세요. unifapi skill로 연결한 뒤(OAuth MCP), 각 기둥에 데이터를 공급하는 단위로 묶인 아래 오퍼레이션을 호출하세요. 모든 지표가 비교 가능하도록 location + language를 일관되게 전달하세요.

  • 크롤 및 온페이지 실제 상태 (기둥 1–3) — browser/markdown과 browser/html은 JS 페이지를 렌더링하므로 실제 타이틀, 헤딩, 메타, 카피, JS로 주입된 JSON-LD를 읽을 수 있습니다. browser/links는 내부 링크 그래프(고아 페이지, 깊이, 앵커 텍스트)를 반환합니다.
  • 순위 실제 상태 (기둥 3–4) — seo/serp는 실시간 유기 순위, 타겟 가시성, 각 쿼리가 트리거하는 SERP 기능을 제공합니다. seo/competitors/relevant-pages와 seo/competitors/ranked-keywords는 사이트가 실제로 어떤 키워드(그리고 어떤 페이지)에서 순위에 올랐는지 보여줍니다. seo/competitors/domain과 seo/competitors/domain-rank-overview는 유기 경쟁자와 그 트래픽을 식별합니다.
  • 온페이지 타겟팅 (기둥 3) — seo/keywords/overview(검색량/CPC/경쟁도/KD)와 seo/keywords/intent는 페이지가 일치하는 의도를 가진 실제 쿼리를 타겟하는지, 아니면 잘못 겨냥되었는지 확인합니다.
  • 권위 및 링크 (기둥 5 — 원래 수동이던 기둥, 이제 실시간) — seo/backlinks/summary(도메인 랭크, 참조 도메인, 백링크 수), seo/backlinks/referring-domains, seo/backlinks/bulk-spam-score(유해 플래그), seo/backlinks/anchors(과최적화 / 부자연스러운 앵커 혼합), seo/backlinks/competitors와 seo/backlinks/domain-intersection(링크 격차 / 아웃리치 목록), 그리고 seo/backlinks/history(링크 속도 추세, 트래픽 하락 후 유용).

UnifAPI는 공개 데이터만 읽습니다 — 사이트를 변경하거나 Search Console을 건드리지 않습니다. 수정 사항을 보고하면, 변경은 운영자 본인의 어시스턴트가 수행합니다. 보고서가 record 비용을 명시할 수 있도록 각 응답의 billing 블록을 보관하세요.

워크플로

  1. 범위 설정. 사이트, 우선순위 키워드, 지정된 경쟁자, 그리고 전체 사이트 감사인지 단일 페이지 감사인지 확인하세요. (있다면 .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md / 구버전 product-marketing-context.md를 먼저 읽고, 그것이 다루지 않는 부분만 질문하세요.) 트래픽 하락 이 트리거라면, 전/후 기간을 설정하고 seo/backlinks/history와 seo/competitors/historical-rank-overview에 의존할 계획을 세우세요.
  2. 페이지를 렌더링하세요. 각 우선순위 URL에 대해 browser/markdown + browser/html로 렌더링된 타이틀, 메타, 헤딩, 본문 카피, JSON-LD를 캡처하고, browser/links로 내부 링크 그래프를 캡처하세요. 이것이 기둥 1–3의 원재료입니다 — 절대 정적 HTML로 온페이지를 판단하지 마세요.
  3. 순위 + 경쟁자 실제 상태를 가져오세요. seo/competitors/domain → 유기 경쟁자가 실제로 누구인지; seo/competitors/domain-rank-overview → 타겟 대비 그들의 트래픽; seo/competitors/relevant-pages + seo/competitors/ranked-keywords → 사이트가 오늘 어떤 키워드에서 순위에 올랐는지; 각 우선순위 쿼리에 대한 seo/serp → 실시간 순위, 타겟 가시성, SERP 기능. 모든 "순위에 없다"는 주장은 seo/serp record에 연결하고 페이지를 이긴 대상을 명시하세요.
  4. 권위 프로필을 가져오세요. 헤드라인을 위해 seo/backlinks/summary를, 그다음 referring-domains, anchors, bulk-spam-score, 그리고 격차 쌍(competitors + domain-intersection)을 가져오세요. 이로써 과거의 수동 링크 기둥이 증거로 바뀝니다: 실제 참조 도메인 수, 유해 링크 플래그, 앵커 과최적화, 그리고 구체적인 아웃리치/링크 격차 목록.
  5. 고정된 5기둥 우선순위 순서로 감사하세요(아래), 모든 발견을 Finding Schema로 기록하세요. 기둥 순서는 의도적입니다 — 색인 차단이 있으면 온페이지 다듬기는 무의미해지므로 절대 순서를 바꾸지 마세요. 기둥별 긴 체크리스트는 references/pillar-checklists.md에서 로드하세요. 사이트가 다국어일 때는 references/international-seo.md를 로드하세요.
  6. 4단계 계획으로 우선순위를 정하세요. 모든 발견을 임팩트 × 노력 기준으로 Critical → High-impact → Quick wins → Long-term으로 분류하세요.
  7. 보고 및 인계. 구조화된 보고서(Output)를 작성하세요. 키워드/경쟁자 격차 확장은 keyword-research로, 구조화 데이터 수정은 schema로 라우팅하세요.

5개의 기둥 (이 우선순위 순서로 감사)

위에서 아래로 감사하세요. 앞선 기둥의 실패는 보통 그 아래의 무엇보다 우선합니다.

  1. 크롤 가능성 및 색인 (Crawlability & Indexation) — Google이 찾아 색인할 수 있는가? robots.txt, XML 사이트맵, 정규화, noindex, 리다이렉트 체인, 고아 페이지. 증거: browser/links(고아, 깊이), browser/html(렌더링된 canonical/robots 메타), site: 실제 상태를 위한 seo/serp.
  2. 기술적 기반 (Technical Foundations) — 사이트가 빠르고 정상 작동하는가? Core Web Vitals(LCP/INP/CLS), HTTPS, 모바일 친화성, URL 구조. 바이탈은 PageSpeed Insights / Search Console을 사용하고, 렌더링된 페이지는 browser/markdown으로 확인하세요.
  3. 온페이지 최적화 (On-Page Optimization) — 콘텐츠가 올바르게 타겟되었는가? 타이틀/메타/H1, 헤딩 계층, 키워드 타겟팅, 카니발리제이션, 내부 링크 앵커. 증거: browser/html/browser/markdown(페이지에 실제로 무엇이 있는지), seo/keywords/overview + seo/keywords/intent(타겟 쿼리가 실제이며 의도가 일치하는지), seo/serp(페이지가 보이기는 하는지).
  4. 콘텐츠 품질 (Content Quality) — 순위에 오를 자격이 있는가? E-E-A-T 신호, 이긴 페이지 대비 깊이, 신선도. 증거: seo/competitors/relevant-pages + 실시간 seo/serp 1페이지 세트(타겟을 실제 승자와 비교). 품질 신호를 갉아먹는 저품질 AI 카피를 표시하려면 references/ai-writing-detection.md를 참고하세요.
  5. 권위 및 링크 (Authority & Links) — 신뢰성이 있는가? 참조 도메인 수와 품질, 유해 링크, 앵커 분포, 경쟁자 대비 링크 격차, 링크 속도. 증거: seo/backlinks/summary, referring-domains, bulk-spam-score, anchors, competitors, domain-intersection, history.

Finding Schema

운영자가 빠르게 분류할 수 있도록 모든 발견을 정확히 이 형태로 작성하세요:

Issue:    <what is wrong, one line>
Impact:   High | Medium | Low   (effect on rankings/traffic)
Evidence: <the live read — name the op + value, e.g. "seo/serp 2026-06-04: target absent, page 1 = g2.com, dev.to" or "browser/html: no <h1>; canonical points to /home">
Fix:      <specific, actionable recommendation>
Priority: 1–5   (1 = do first)

Evidence 라인이 핵심 강화 지점입니다: 반드시 실시간 출처(오퍼레이션 + 관측 값 + 실행 일자)를 인용해야 하며, "모범 사례에 따르면"이라고 쓰지 마세요. 증거 없는 발견은 추측입니다 — 버리거나 가서 읽기를 가져오세요.

국제 SEO 및 hreflang

사이트가 여러 언어나 지역을 서빙할 때, 잘못 구성된 hreflang, 로케일 간 canonical, 빈약한 로케일 페이지는 로케일 변형 전체를 억제하고 사이트 전반의 품질 신호를 끌어내릴 수 있습니다(Helpful Content는 사이트 전반 신호입니다). 로케일 페이지 샘플을 browser/html로 렌더링해 hreflang 상호성, lang, canonical 방향이 실제로 서빙되는 대로인지 확인하세요. 전체 체크리스트 — hreflang 배치 및 상호성, 다국어 정규화, 국제 사이트맵, 로케일 URL 구조, 로케일 간 콘텐츠 품질 — 는 증거와 출처 URL과 함께 **references/international-seo.md**에 있습니다. 사이트가 다국어일 때마다 로드하세요.

사이트 유형별 흔한 문제

사이트 유형에 일반적인 실패 모드 쪽으로 감사를 편향시키세요:

  • SaaS / 제품 — 빈약한 기능 페이지; 제품 페이지와 단절된 블로그; 비교/대안 페이지 부재; 용어집/교육 레이어 부재. (깊이 격차는 seo/competitors/relevant-pages로 확인하세요.)
  • 이커머스 — 빈약한 카테고리 페이지; 중복된 제품 설명; Product 스키마 누락; 패싯 내비게이션 중복 URL; 잘못 처리된 품절 페이지.
  • 콘텐츠 / 블로그 — 갱신되지 않은 오래된 콘텐츠; 키워드 카니발리제이션(seo/serp에서 두 페이지가 한 쿼리를 타겟); 주제 클러스터링 부재; 약한 내부 링크(browser/links); 저자 페이지 부재(E-E-A-T).
  • 다국어 / 다지역 — hreflang 반환 태그/자기 참조 오류; canonical과 hreflang 충돌; 보일러플레이트만 있는 빈약한 로케일 페이지; x-default 부재. 국제 레퍼런스를 참고하세요.
  • 로컬 비즈니스 — 일관성 없는 NAP; LocalBusiness 스키마 누락; Google Business Profile 최적화 부재; 위치 페이지 누락.

Output: SEO 감사 보고서

# SEO Audit — {domain} ({YYYY-MM-DD})

## Executive Summary

- Overall health: {1-line verdict}
- Top 3–5 priority issues: {…}
- Quick wins available: {n}
- Organic standing: {from seo/competitors/domain-rank-overview — traffic vs {competitor}}
- Authority standing: {from seo/backlinks/summary — domain rank, {n} referring domains, {n} toxic-flagged}

## Findings by Pillar

### 1. Crawlability & Indexation

| Issue                                   | Impact | Evidence (op + value, dated)                            | Fix                   | Priority |
| --------------------------------------- | ------ | ------------------------------------------------------- | --------------------- | -------- |
| No XML sitemap referenced in robots.txt | High   | browser/html 2026-06-04: robots.txt has no Sitemap line | Add sitemap directive | 1        |

### 2. Technical Foundations

### 3. On-Page Optimization

### 4. Content Quality

### 5. Authority & Links

| Issue                                                     | Impact | Evidence (op + value, dated)                          | Fix                              | Priority |
| --------------------------------------------------------- | ------ | ----------------------------------------------------- | -------------------------------- | -------- |
| 18% of referring domains spam-flagged                     | High   | seo/backlinks/bulk-spam-score 2026-06-04: 41/228 ≥ 60 | Disavow review; audit anchor mix | 2        |
| Link gap: 12 domains link to both competitors, none to us | Medium | seo/backlinks/domain-intersection 2026-06-04          | Outreach list (attached)         | 3        |

## Prioritized Action Plan

1. **Critical** — blocking indexation/ranking (fix now)
2. **High-impact** — material ranking lift, moderate effort
3. **Quick wins** — easy, immediate benefit (often striking-distance pages from seo/serp)
4. **Long-term** — content builds, authority/link campaigns, locale work

## Cost

UnifAPI records consumed: {from billing}, or best estimate.

가드레일

  • 읽기 전용("손이 아니라 눈"): 이 skill은 진단하고 권고합니다. 사이트를 편집하거나 Search Console에 제출하거나 링크를 거부(disavow)하거나 어떤 계정도 건드리지 않습니다 — 모든 수정은 운영자 본인의 어시스턴트가 실행합니다.
  • 확인된 것 vs 추론된 것: 실시간 페이지/SERP/백링크 프로필에서 읽어낸 것(오퍼레이션 + 값 인용)과 추론한 것을 구분해 표시하세요. 절대 정적 HTML로 "스키마 없음" 또는 "순위 없음"을 보고하지 마세요 — browser/html/browser/markdown으로 렌더링하고 seo/serp를 먼저 확인하세요.
  • 일자가 찍힌 스냅샷: SERP, 바이탈, 링크 프로필은 변합니다. 모든 읽기에 실행 일자를 찍고 대규모 개선 작업 전에 다시 가져오세요.
  • 순위를 약속하지 마세요. 수정은 증거로 뒷받침된 우선순위 베팅이지 보장이 아닙니다.

레퍼런스

  • references/pillar-checklists.md — 기둥별 전체 체크리스트(크롤 가능성, 기술/CWV, 온페이지, 콘텐츠/E-E-A-T)와 각 항목을 확인하는 실시간 오퍼레이션.
  • references/international-seo.md — hreflang, canonical + i18n, 사이트맵, URL 구조, 로케일 간 콘텐츠 품질, 증거와 출처 URL 포함.
  • references/ai-writing-detection.md — 기둥 4를 해치는 저품질 콘텐츠를 시사하는 AI 작성 흔적(엠 대시, 과용 표현, 군더더기).

관련 Skills

  • keyword-research (SEO Agent): 실시간 SERP + 검색량 데이터로부터 키워드 및 경쟁자 격차 확장 — 감사 범위를 설정한 뒤 실행해 격차를 타겟 목록으로 전환하세요.
  • schema (SEO Agent): 이 감사가 누락 또는 손상으로 표시한 구조화 데이터를 구현하세요.
  • ai-seo (AI Visibility Agent): 질문이 고전적 유기 순위가 아니라 AI Overviews / ChatGPT 인용에 관한 것일 때.
  • unifapi: 공유 데이터 skill — MCP를 연결하고 이 감사가 읽는 SERP, browser, 백링크 오퍼레이션을 발견하세요.

출처: GitHub의 seo-audit/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.

  • 영향도가 표시된 우선순위화된 이슈 목록(크롤, 온페이지, 콘텐츠)
  • 각 쿼리에 대한 라이브 오가닉 순위와 경쟁 페이지
  • 각각 그 뒤의 근거가 담긴, 빠른 성과 대 장기 수정 사항
관련 skills

SEO Agent의 더 많은 skills

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

SEO 수정

라이브 SEO 감사 근거를 우선순위화된 수정 사항, 담당자, 수용 검사로 전환합니다.

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키워드 리서치

시드 목록을 라이브 SERP와 검색량 데이터로부터 순위화된 키워드 기회와 경쟁사 빈틈으로 전환합니다.

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스키마

페이지에 맞는 schema.org 유형을 선택하고 구현하며, 어시스턴트가 작성할 수 있는 유효한 JSON-LD를 제공합니다.

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FAQ

SEO 감사에 대한 질문

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

아니요. 공개 SERP와 페이지 데이터를 읽고 무엇을 고쳐야 하는지 알려줍니다. 변경은 사용자 본인이나 본인의 어시스턴트가 합니다. UnifAPI는 사용자의 사이트나 Search Console을 절대 건드리지 않습니다.

일반적인 모범 사례 목록 대신, 모든 발견이 라이브 순위 근거와 연결됩니다 — 사용자의 쿼리에 실제로 무엇이 순위에 올라 있고 누가 사용자를 앞서고 있는지.