LLM을 사용하여 키워드 클러스터 및 엔티티 맵 구축하기

소개

키워드 연구는 지난 2년간 지난 20년보다 더 크게 변화했습니다.

검색 엔진은 더 이상 키워드 매칭에만 의존하지 않습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 이해하는 엔티티, 임베딩, 의미 벡터, 주제 클러스터에 의존합니다. 동시에 LLM 자체도 다음과 같은 강력한 도구가 되었습니다:

✔ 주제 클러스터 생성

✔ 의미적 관계 식별

✔ 엔티티 매핑

✔ 누락된 하위 주제 노출

✔ 사용자 의도 분석

✔ AI 개요 트리거 예측

✔ 콘텐츠 분류 체계 구축

✔ 주제별 권위 구축

이 글은 기존 키워드 연구를 뛰어넘는 키워드 클러스터와 엔티티 맵을 구축하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 올바르고 안전하게 활용하는 방법을 설명합니다. 동시에 Ranktracker의 데이터 기반 도구를 통합하여 인사이트를 검증하고 운영화하는 과정도 다룹니다.

1. 키워드 연구가 키워드에서 엔티티로 전환된 이유

기존 SEO는 다음과 같이 작동했습니다:

키워드 → 콘텐츠 → 순위

현대 AI 기반 검색은 다음과 같이 작동합니다:

엔티티 → 관계 → 의도 패턴 → 벡터 클러스터 → 답변

LLM은 세상을 다음과 같은 개념으로 이해합니다:

✔ 엔티티

✔ 속성

✔ 관계

✔ 계층 구조

✔ 문맥

✔ 벡터 공간에서의 근접성

콘텐츠 전략을 키워드만으로 구축하면 다음과 같은 결과를 초래합니다:

✘ 주제별 권위 상실

✘ 핵심 하위 주제를 놓칠 수 있습니다

✘ AI 개요에 노출되지 못할 것입니다

✘ 생성형 답변에 노출되기 어려움

✘ 일관성 없는 커버리지로 LLM 혼란 유발

엔티티 기반 클러스터링은 이제 현대 SEO와 LLM 최적화의 기반이 되었습니다.

2. LLM이 주제를 이해하는 방식: 벡터, 임베딩 및 의미적 근접성

LLM은 키워드를 학습하지 않습니다. 관계를 학습합니다.

ChatGPT, Gemini 또는 Claude에 주제에 대해 질문하면 모델은 다음을 사용합니다:

벡터 임베딩

의미를 수학적으로 표현한 것입니다.

의미적 근접성

관련 개념들의 집합.

컨텍스트 윈도우

개념의 국소적 클러스터.

엔티티 그래프

누가/무엇이 누구/무엇과 관련되는가.

이는 대규모 언어 모델(LLM)이 본질적으로 다음에 탁월함을 의미합니다:

✔ 키워드 클러스터 생성

✔ 관련 의도 그룹화

✔ 관계 매핑

✔ 주제 간격 채우기

✔ 사용자 질문 예측

✔ 대규모 검색 행동 모델링

단순히 올바르게 프롬프트만 하면 됩니다(Ranktracker로 검증).

3. 대규모 언어 모델이 구축할 수 있는 3가지 유형의 키워드 클러스터

LLM은 특히 다음 생성에서 강력합니다:

1. 의도 기반 클러스터

사용자가 원하는 바에 따라 그룹화:

• 정보적

• 상업적

• 거래적

• 탐색적

• 비교적

• 문제 해결

2. 의미적 주제 클러스터

의미와 근접성에 따라 그룹화:

• “AI SEO 도구”

• “LLM 최적화”

• “구조화된 데이터 및 스키마”

3. 엔티티 중심 클러스터

주변을 중심으로 그룹화:

• 브랜드

• 사람들

• 제품

• 카테고리

• 속성

• 기능

Ranktracker 예시:

✔ Ranktracker → 기능 → 순위 추적 → 키워드 연구 → 감사 → 백링크 → SERP 분석

✔ 경쟁사 → 엔티티 인접성 → 비교 클러스터

✔ 사용 사례 → 기업 SEO → 지역 SEO → 전자상거래 SEO

LLM은 내부 지식 그래프가 엔티티 중심이기 때문에 이 작업에 탁월합니다.

4. LLM을 활용한 키워드 클러스터 구축 방법 (단계별)

현재 최고의 AI 기반 SEO 팀이 사용하는 정확한 워크플로입니다.

1단계 — Ranktracker 키워드 파인더로 시드 주제 생성

실제 검색 데이터로 시작하세요:

✔ 시드 키워드

✔ 롱테일 쿼리

✔ 질문 기반 용어

✔ AI 의도 쿼리

✔ 상업적 수식어

키워드 파인더는 허구적인 용어가 아닌 실제 검색 수요를 기반으로 시작할 수 있도록 보장합니다.

2단계 — 해당 키워드를 LLM에 입력하여 의미적 그룹화 수행

프롬프트 예시:

"이 키워드들을 의미 클러스터로 그룹화하세요. 각 클러스터는 상위 주제, 하위 주제, 사용자 의도, 제안된 기사 제목을 포함해야 합니다. 구조화된 계층 형식으로 출력하세요."

LLM은 다음과 같이 생성합니다:

✔ 상위 주제

✔ 보조 하위 주제

✔ 누락된 기회

✔ 질문 기반 확장

이것은 첫 번째 단계입니다.

3단계 — LLM에 엔티티 맵으로 확장하도록 요청

프롬프트 예시:

“해당 클러스터와 관련된 모든 엔티티(브랜드, 개념, 인물, 특징, 속성 포함)를 식별하십시오. 관계도를 표시하고 주요, 부차적, 삼차적 관계로 분류하십시오.”

출력 결과는 엔티티 맵이 되며, 이는 다음에 매우 중요합니다:

✔ LLM 최적화(LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ 콘텐츠 클러스터링

✔ 내부 링크 구축

✔ 주제별 권위

4단계 — 주제 간극 목록 생성

프롬프트:

"이 클러스터에서 사용자가 기대하지만 브랜드가 아직 다루지 않은 주제, 질문 또는 엔티티는 무엇인가요?"

LLM은 다음을 식별하는 데 탁월합니다:

✔ 누락된 FAQ

✔ 누락된 사용 사례

✔ 누락된 비교 페이지

✔ 누락된 정의

✔ 누락된 인접 의도

이는 AI 가시성에 악영향을 미치는 콘텐츠 공백을 방지합니다.

5단계 — Ranktracker로 검색량 및 난이도 검증

LLM은 구조를 제공합니다. Ranktracker는 타당성을 제공합니다.

검증:

✔ 검색량

✔ 키워드 난이도

✔ SERP 경쟁도

✔ 의도 정확도

✔ 클릭 가능성

✔ AI 개요 가능성

이 단계에서는 허위 또는 저가치 확장을 걸러냅니다.

6단계 — 게시 가능한 주제 지도 구성

최종 주제 지도에는 다음이 포함되어야 합니다:

✔ 필러 페이지

✔ 보조 주제

✔ 롱테일 의도 페이지

✔ 엔티티 앵커 페이지

✔ 비교 페이지

✔ FAQ 클러스터

✔ 용어집 클러스터

✔ AI 최적화 요약문

LLM은 전체 그림을 구성하는 데 도움을 주고, Ranktracker는 이를 정량화하는 데 도움을 줍니다.

5. LLM을 활용해 엔티티 맵 구축하는 방법 (완벽한 방법)

엔티티 맵은 현대 검색 가시성의 핵심입니다.

LLM은 네 가지 유형의 엔티티 맵을 생성할 수 있습니다:

1. 주요 엔티티

의미의 주요 대상입니다.

예시: _랭크트래커 _ _구글 검색 콘솔 _ _SERP 추적 _ 키워드 연구

2. 보조 엔티티

2차적으로 관련된 엔티티.

예시: _검색 가시성 _ _순위 변동성 _ 키워드 캔니벌라이제이션

3. 속성 엔티티

특징 또는 특성.

예시: _순위 추적 간격 _ _SERP 깊이 _ _상위 100개 결과 _ 키워드 목록

4. 인접 엔티티

의미적 근접성에 있는 개념들.

예시: _LLM 최적화 _ _AIO _ _구조화된 데이터 _ 엔티티 SEO

LLM은 네 가지 유형 모두를 정확하게 출력할 수 있습니다.

6. LLM 엔티티 매핑 프롬프트 (영원히 사용할 그 프롬프트)

다음은 마스터 프롬프트입니다:

“주제: [주제]에 대한 완전한 엔티티 맵을 생성하세요. 

포함 사항: – 주요 엔티티 – 부차적 엔티티 – 속성 – 행동 – 문제점 – 해결책 – 도구 – 지표 – 관련 전문 용어 – 인물 – 브랜드 – 경쟁사 엔티티 – 의미적 유사체 계층적 그래프로 제시하십시오."

이를 통해 몇 분 만에 세계적 수준의 엔티티 맵을 생성합니다.

그런 다음 다음을 사용하여 엔티티를 검증하세요:

✔ Ranktracker SERP Checker (실제 연관성 확인)

✔ 백링크 검사기 (도메인 수준 엔티티 인접성 이해)

7. LLM 클러스터 + Ranktracker 데이터 결합 = 새로운 키워드 연구 공식

현대적인 워크플로는 다음과 같습니다:

1. Ranktracker = 검색 현실

검색량 KD SERP 경쟁도 검색 의도 CPC AI 개요 트리거

2. LLM = 의미 구조

의미 관계 엔티티 클러스터 주제 계층 구조 공백

3. 인간 = 전략 및 우선순위 설정

편집적 판단 비즈니스 관련성 브랜드 포지셔닝 자원 배분

이 삼각형은 SEO와 생성형 가시성의 미래입니다.

8. 고급 기법: 클러스터 우선순위화를 위한 LLM 활용

LLM은 다음을 기반으로 클러스터 우선순위를 지정할 수 있습니다:

✔ 의도 성숙도

✔ 퍼널 단계

✔ 수익 영향

✔ 권위 활용도

✔ 경쟁 포화도

✔ AI 개요 기회

✔ 엔터티 권위 정렬

프롬프트:

“이 클러스터들을 수익 잠재력, 순위 상승 용이성, LLM 가시성 잠재력 순으로 정렬하세요.”

이를 통해 기존 SEO 계획보다 우수한 로드맵을 생성합니다.

9. 가장 중요한 규칙: 실제 키워드 데이터를 LLM으로 대체하지 마라

LLM은 강력하지만 검색 행동을 환각합니다.

절대 신뢰하지 마십시오:

✘ AI 생성 검색량

✘ AI 생성 키워드 난이도

✘ 임의로 만든 수식어

✘ 가짜 상업적 검색어

항상 Ranktracker 키워드 파인더로 검증하세요.

LLM이 구조화합니다. Ranktracker가 검증합니다.

10. Ranktracker가 LLM 지원 키워드 클러스터링을 지원하는 방법

키워드 파인더

LLM 클러스터링을 위한 실제 데이터 시드를 제공합니다.

SERP 검사기

엔티티 관계 및 경쟁을 검증합니다.

랭크 트래커

클러스터의 대규모 성능을 보여줍니다.

웹 감사

페이지가 LLM에 기계 판독 가능하도록 보장합니다.

AI 기사 작성기

구조화되고 클러스터에 맞춰진 엔티티 일관성 있는 콘텐츠를 생성합니다.

백링크 검사기 + 모니터

외부 합의로 엔티티 연관성을 강화합니다.

LLM이 지도를 구축합니다. 랭크트래커가 지도를 정복하도록 돕습니다.

마지막 생각:

LLM은 키워드 연구를 대체하기 위해 존재하는 것이 아닙니다 — 오히려 이를 재구축했습니다.

LLM은 우리에게 전례 없는 힘을 부여합니다:

✔ 의미 매핑

✔ 개체 이해

✔ 주제 클러스터링

✔ 공백 식별

✔ 검색 의도 예측

✔ 생성형 답변 모델링

그러나 미래는 다음을 결합하는 브랜드의 것입니다:

AI 이해력 + 실제 데이터 + 인간 전략.

LLM이 구조를 구축합니다. 랭크트래커가 데이터를 검증합니다. 당신은 이를 비즈니스 목표와 연결합니다.

LLM이 지배하는 검색 환경에서 주제별 권위를 구축하는 새로운 청사진입니다.