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title: 콘텐츠·AEO/GEO·SEO 도구 연동 제안
description: "Proposal 01콘텐츠 기획 · AI 답변 노출 · SEO [01 콘텐츠·AEO/GEO·SEO 도구](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-content/)[02 광고·키워드 입찰 도구](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-ads/)[03 커머스 상품기획·리뷰 분석](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-commerce/)[04 소셜 리스닝·트렌드 플랫폼](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-listening/)[05 리서치·설문·AI 리서치](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-research/)[06 플랫폼 파트너 인사이트](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-platform/)[07 마케팅 AI 에이전트·코파일럿](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-agent/) **무엇을 쓸지 정하는 단계에 실제 검색 수요를 붙입니다**브랜드 콘텐츠를 만들거나 AI…"
url: "https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-content/"
updated: "2026-10-19"
category: 도입 제안
tags:
  - AI Agent Ground Truth
  - API 연동
  - 데이터 API
  - 리스닝마인드 DaaS
  - 리스닝마인드 DaaS API 활용법
  - 인텐트 데이터
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# 콘텐츠·AEO/GEO·SEO 도구 연동 제안

Proposal 01콘텐츠 기획 · AI 답변 노출 · SEO [01 콘텐츠·AEO/GEO·SEO 도구](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-content/)[02 광고·키워드 입찰 도구](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-ads/)[03 커머스 상품기획·리뷰 분석](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-commerce/)[04 소셜 리스닝·트렌드 플랫폼](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-listening/)[05 리서치·설문·AI 리서치](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-research/)[06 플랫폼 파트너 인사이트](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-platform/)[07 마케팅 AI 에이전트·코파일럿](https://kr.listeningmind.com/data-api/proposal/proposal-agent/)

**무엇을 쓸지 정하는 단계에 실제 검색 수요를 붙입니다**브랜드 콘텐츠를 만들거나 AI 답변 노출을 측정하는 서비스라면 먼저 어떤 주제와 질문을 다룰지 정해야 합니다. 리스닝마인드 DaaS API는 그 후보에 **월 검색량, 함께 검색되는 연관 검색어, 앞뒤로 이어서 검색되는 검색어 순서**를 붙여, 우선순위를 수요 근거로 정할 수 있게 합니다.

 [테스트 Key 문의](https://www.listeningmind.com/ko/daas?inquiry=open)[요금 자세히](https://kr.listeningmind.com/data-api/pricing/)[API 자세히](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/)

### 이런 서비스에 맞습니다

- **브랜드 자료로 원고·FAQ·상세 콘텐츠를 만들어 발행하는 브랜드 콘텐츠 플랫폼**원고·FAQ 주제를 고를 때, 후보 질문마다 월 검색량과 함께 검색되는 말을 붙여 우선순위를 정할 수 있습니다.
- **AI 블로그·SEO 원고를 생성하는 콘텐츠 SaaS**원고를 생성하기 전에 연관 검색어와 검색어 묶음을 입력으로 넣어, 원고가 다룰 하위 주제를 수요 기준으로 고를 수 있습니다.
- **ChatGPT·Gemini 등 AI 답변에서 브랜드 노출을 측정하는 GEO 도구**측정할 질문 세트를 실제 검색되는 말에서 고르고, 측정 결과 옆에 각 질문의 수요 규모를 함께 보여줄 수 있습니다.

### 비어 있는 자리

> AI 답변 노출을 측정하려면 질문 세트가 먼저 필요합니다. 그 질문을 실제로 검색되는 말에서 고르면, 측정 결과를 수요 규모와 함께 보여줄 수 있습니다.

## 질문 세트가 수요와 따로 만들어질 때

AI 답변 노출이나 SEO 성과를 측정하는 도구는 "어떤 질문과 키워드를 측정할지"를 먼저 정해야 합니다. 이 목록을 내부 아이디어나 고객 요청만으로 만들면, 측정 결과가 좋든 나쁘든 그 질문이 실제로 얼마나 검색되는지는 알 수 없습니다. 노출률 10%가 큰 수요의 10%인지 거의 검색되지 않는 질문의 10%인지에 따라 의미가 달라집니다.

리스닝마인드 DaaS API는 후보 목록을 실제 검색 데이터에서 만들고, 각 후보에 수요 규모를 붙이는 데 쓰입니다.

- **후보 만들기** — `intent_finder`로 함께 검색되는 연관 검색어를, `cluster_finder`로 그 검색어들이 모이는 묶음을 받습니다.
- **우선순위** — `keyword_info`로 검색량·추이·검색 의도·CPC를 붙이고, `f_ai_overview` 같은 검색결과 구성 신호로 AI Overview가 노출되는 검색어를 골라냅니다.
- **구성 순서** — `path_finder`로 검색어 앞뒤 순서를 받아 단계별 콘텐츠 흐름을 짭니다.
- **발행 후 점검** — `serp`로 해당 검색어의 검색결과 화면에 AI Overview·질문 블록·오가닉 결과가 어떤 순서로 놓였는지 확인합니다.

## 연동 지점 — 서비스 작업 흐름 예시

| 서비스 단계 | 붙는 데이터 | API | 호출 1건 크레딧 |
| --- | --- | --- | --- |
| 토픽 기획 · 질문 후보 찾기 | 기준 검색어와 함께 검색되는 연관 검색어 목록 | `intent_finder` | 30 + 반환 2/개 |
| 토픽 · 측정 질문 우선순위 | 검색어별 월 검색량·추이·검색 의도·CPC | `keyword_info` | 10 / 키워드 |
| 원고 · FAQ 구성 | 함께 검색되는 검색어 묶음과 묶음 사이 관계 | `cluster_finder` | 150 + 반환 50/개 |
| 단계별 콘텐츠 기획 | 기준 검색어 앞뒤로 이어서 검색되는 검색어 순서 | `path_finder` | 50 + 경로 키워드 40/개 |
| 발행 후 검색 노출 점검 | 해당 검색어의 현재 검색결과 화면 구성 | `serp` | 30 / 키워드 |

## 단계별 연동 상세

### ① 토픽 기획 · 질문 후보 찾기 — `POST /intent_finder/keyword_list`

시드 검색어(최대 100개)를 넣으면 함께 검색되는 연관 검색어를 검색량 순으로 돌려줍니다. 주요 파라미터는 `limit`(기본 100, 최대 10,000), `sort`(`volume_avg` 기본, `volume_total`·`volume_trend`·`cpc`·`competition_index` 선택), `volume_threshold`(기본 100 — 이 검색량 미만은 제외)입니다.

- 토픽 후보 화면에 연관 검색어를 검색량순으로 보여주고, 증감률순 정렬로 최근 검색이 늘어난 주제를 따로 묶을 수 있습니다.
- 시드를 여러 개 넣으면 시드별 결과가 아니라 하나로 합쳐진 목록이 돌아옵니다. 시드별로 나눠 보여주려면 시드마다 따로 호출합니다.
- 시드 자신이나 관련이 약한 검색어가 섞일 수 있어, 호출 후 서비스 쪽에서 한 번 거르는 것을 권장합니다.

### ② 토픽 · 측정 질문 우선순위 — `POST /keyword_info`

검색어를 한 번에 최대 1,000개까지 넣어 지표를 받습니다. `data_type`과 관계없이 키워드당 10크레딧이므로, `all`로 한 번에 받아 필요한 필드만 쓰는 편이 효율적입니다.

- `intents`의 정보형(I)·비교형(C) 표시로 가이드형 콘텐츠와 비교형 콘텐츠 후보를 나눌 수 있습니다.
- `features`는 검색결과에 AI Overview(`f_ai_overview`), 질문 블록(`f_people_also_ask_for`) 등이 몇 개 노출되는지 숫자로 돌려줍니다. 1,000개를 먼저 걸러낸 뒤 해당 검색어만 `serp`로 깊게 보는 순서가 비용 효율적입니다.
- `volume_avg`(최근 3개월 평균)·`volume_total`(최근 12개월 합)·`volume_trend`(3개월 전 대비 증감률). `gl`이 `kr`일 때는 구글과 네이버 합산값이며, 채널별 수치는 `gg_`·`nv_` 접두 필드로 받습니다.
- `monthly_volume` — 최대 48개월 월별 검색량(`data_type`이 `ads_info` 또는 `all`일 때 반환).

### ③ 원고 · FAQ 구성 — `POST /cluster_finder`

기준 검색어 하나를 넣으면 함께 검색되는 검색어 묶음(`communities`)과 검색어 사이 연결(`rels`)을 돌려줍니다. `hop`은 관계를 몇 단계까지 넓힐지 정하며 기본값은 2입니다(1은 직접 연관, 3은 탐색용으로 결과와 비용이 크게 늘어납니다). `limit` 기본값은 500입니다.

- 묶음 하나를 원고 하나 또는 FAQ 섹션 하나로 매핑하면, 원고가 다룰 하위 주제를 함께 검색되는 말로 정할 수 있습니다.
- 묶음 구조 없이 키워드 목록만 필요하면 `/cluster_finder/keyword_list`(30 + 반환 2/개)로 먼저 받고, 깊게 볼 시드에만 본 API를 쓰면 비용을 줄일 수 있습니다.
- `orientation`(무방향·순방향·역방향)을 바꿔 호출하면 각각 따로 과금됩니다.

### ④ 단계별 콘텐츠 기획 — `POST /path_finder`

기준 검색어 하나를 넣으면, 그 검색어를 거쳐 간 실제 검색 순서를 경로 배열로 돌려줍니다. `limit`은 경로 수(기본 300, 최대 1,000)이고, `time_point`를 `curr`와 `12m`으로 각각 조회하면 1년 사이 탐색 경로가 어떻게 바뀌었는지 비교할 수 있습니다.

- 용어 확인 → 카테고리 → 브랜드처럼 좁혀 가는 경로를 시리즈 콘텐츠의 순서로 옮길 수 있습니다.
- 경로 길이는 2개부터 5개 이상까지 섞여 있고, 기준 검색어는 경로의 처음·중간·끝 어디에도 올 수 있습니다.
- 출력 크레딧은 경로 수가 아니라 경로에 등장한 서로 다른 검색어 수 기준(40/개)입니다. 목록만 필요하면 `/path_finder/keyword_list`(30 + 반환 2/개)를 먼저 씁니다.

### ⑤ 발행 후 검색 노출 점검 — `POST /serp`

검색어 하나의 최근 수집된 구글 검색결과 스냅샷을 화면 노출 순서대로 블록 배열로 돌려줍니다. `num`(10 또는 20, 기본 20)과 `features`(블록 타입 1개 필터)를 지정할 수 있고, 모바일 검색결과 기준입니다. 필터를 걸어도 과금은 같으므로 여러 블록이 필요하면 필터 없이 한 번에 받습니다.

- AI Overview 블록은 본문 문장(`text_blocks`)과 인용 출처(`references`: 제목·출처·URL)를 돌려줍니다. 자사 인용 수 ÷ 전체 인용 수로 AI 답변 인용 점유율을 계산할 수 있습니다.
- 질문 블록(`people_also_ask_for`)의 질문 목록은 FAQ 보강 후보로 쓸 수 있습니다.
- 실시간 크롤링이 아니라 수집된 스냅샷입니다. 화면에는 응답의 `collected_at`을 함께 표기합니다.
- 초당 3회 호출 제한이 있습니다. `sequence`는 페이지 전체 노출 순서, `position`은 오가닉 결과 안 순위입니다.

## 예시 흐름 — 시드 검색어 "lg 냉장고" · "로봇청소기"

아래는 통합 가이드(API v0.0.60)에 실린 호출 예시를 콘텐츠 작업 흐름 순서로 엮은 것입니다. 수치는 호출 시점에 따라 달라집니다.

```
POST /keyword_info
{
  "keywords": ["lg 냉장고"],
  "gl": "kr",
  "data_type": "all"
}
```

- 실제데이터 월평균 검색량 51,866건, 의도는 구매형(T)만 1로 표시됐습니다.
- 실제데이터 검색결과 구성 신호(`features`): 오가닉 결과 15, 이미지 2, 함께 찾는 검색어 1, 관련 검색어 1, AI Overview 0.
- 추정 이 스냅샷 기준으로는 AI Overview가 노출되지 않은 검색어이므로, GEO 측정 질문 세트와 SEO·상품 비교 콘텐츠 후보를 나누는 기준으로 쓸 수 있습니다.

**연관 검색어** (`intent_finder`, limit 5) — lg 김치냉장고, lg 냉장고 4 도어, lg냉장고 2도어, lg 디오스 냉장고가 돌아왔습니다.

**검색어 묶음** (`cluster_finder`, hop 1 · limit 10) — 가장 큰 묶음에 삼성 냉장고, lg 냉장고 사이즈, lg 냉장고 1등급, lg 냉장고 4 도어, lg 소형 냉장고 가격·추천, 컨버터블 냉장고 단점이 함께 묶였습니다.

```
POST /serp
{
  "keyword": "로봇청소기",
  "gl": "kr",
  "num": 20,
  "features": ["ai_overview"]
}
```

- 실제데이터 `collected_at` 2026-09-15 스냅샷에서 AI Overview 블록이 `sequence` 1(페이지 최상단)로 돌아왔습니다.
- 실제데이터 예시에 실린 인용 출처(`references`)는 다나와 가격비교(prod.danawa.com)와 LG전자 페이지였습니다.

## 비용 계산 예시

GEO 도구가 질문 후보를 만들고 월 1회 점검하는 상황을 가정한 계산입니다. 반환 결과가 가정한 수량만큼 채워졌다고 보고 계산했으며, 실제 과금은 각 응답의 `cost_detail`을 따릅니다.

| 단계 | 가정 | 크레딧 계산 | 크레딧 |
| --- | --- | --- | --- |
| 연관 검색어 | 시드 50개 × 각 100개 반환 | 50 × (30 + 100 × 2) | 11,500 |
| 우선순위 | 후보 검색어 1,000개 | 1,000 × 10 | 10,000 |
| 검색어 묶음 | 핵심 시드 5개 × 각 100개 반환 | 5 × (150 + 100 × 50) | 25,750 |
| 검색 순서 | 핵심 시드 5개 × 서로 다른 검색어 100개 | 5 × (50 + 100 × 40) | 20,250 |
| 검색결과 점검 | 측정 질문 200개 | 200 × 30 | 6,000 |
| **합계** |  |  | **73,500** |

추정 73,500크레딧 × 1.3원 = 약 95,550원(데이터 사용료, VAT 별도). 검색결과 화면 조회는 `keyword_info`의 `features`로 먼저 거른 검색어에만 쓰면 호출 수를 줄일 수 있습니다. 자세한 규칙은 [비용 계산 예시](https://kr.listeningmind.com/data-api/pricing/cost-examples/)와 [크레딧 산정 기준](https://kr.listeningmind.com/data-api/pricing/credit-and-endpoint-pricing/)을 참고하세요.

## 연동 방식

- **REST API** — Base URL `https://listeningmind-data-api.ascentlab.io`, 요청 헤더 `LM-API-KEY`로 인증합니다. 서비스 백엔드에서 정기 수집·적재할 때 씁니다.
- **MCP Server** — `https://listeningmind-daas-mcp.ascentlab.io`(OAuth). 콘텐츠 기획 화면 안의 AI 어시스턴트가 대화 중에 직접 조회하게 할 때 씁니다. 플랫폼별 설정은 [연동하기](https://kr.listeningmind.com/data-api/connect/)를 참고하세요.
- **`user_query`** — AI 기능을 거친 호출이라면 사용자의 질문 원문을 함께 보낼 수 있습니다. 호출 이력에만 적재되고 과금과 반환 데이터에는 영향이 없습니다.
- **오류 과금** — 4xx·5xx 오류 응답은 입력·출력 모두 과금되지 않습니다.
- **사용량 관리** — `GET /usage/summary`로 기간별 호출수·에러율·사용 크레딧을 조회해 내부 대시보드에 적재할 수 있습니다(크레딧 미차감).

## 데이터를 보여줄 때 유의할 점

- **국가 단위** — 검색량·관계·이슈 인덱스는 모두 `gl`(`kr`·`jp`·`us`) 기준으로 산출됩니다. 한 국가 결과로 다른 국가를 추론하지 않습니다.
- **검색량 채널** — `gl`이 `kr`일 때만 구글과 네이버 합산값이고, 일본·미국은 구글 단독 수치입니다.
- **검색결과 시점** — 검색결과 화면은 실시간이 아니라 수집된 스냅샷입니다. "현재 검색결과"가 아니라 "`collected_at` 기준 스냅샷"으로 표기합니다.
- **빈 결과** — 빈 배열은 "데이터 없음"이지 "수요 없음"이 아닙니다.
- **값의 출처 구분** — API가 돌려준 값과 그 값을 계산해 만든 값(비중·합계 등)을 구분해 표기하면 리포트를 검증하기 쉬워집니다.

## 함께 보면 좋은 문서

- [맥락 맞춤형 콘텐츠 전략 수립](https://kr.listeningmind.com/data-api/usecase/standard-jobs-j7/) — 검색 맥락으로 콘텐츠 전략을 세우는 표준 작업
- [GEO 전략 — 데이터 거버넌스 설계법](https://kr.listeningmind.com/data-api/usecase/geo-strategy-data-governance-framework/) · [GEO를 위한 리스닝마인드 MCP 연동 워크플로우](https://kr.listeningmind.com/data-api/usecase/workflow-guide-for-geo-data-governance/)
- [연관 쿼리 추출 API 활용 가이드](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/intent-finder-api/) · [키워드 조회 API 활용 가이드](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/keyword-info-api/) · [관계 네트워크 분석 API 활용 가이드](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/cluster-finder-api/)
- [검색 경로 분석 API 활용 가이드](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/path-finder-api/) · [검색결과 조회 API 활용 가이드](https://kr.listeningmind.com/data-api/api-reference/serp-api/)

호출 1건 크레딧은 공개 요금표 기준입니다. '반환 N/개'는 응답에 돌아온 항목(검색어·경로 속 검색어·이슈) 1개마다 더해지는 크레딧입니다. 1크레딧은 공개 요금표 기준 1.3원입니다. 반환 수가 기준 검색어마다 달라 월 사용량은 테스트 Key 실측으로 확인합니다. 검색량 조회 크레딧은 전체 지표를 받는 기준입니다. 검색결과 화면 조회 크레딧은 공개 요금표에 실측 전 기본값으로 표기돼 있어 바뀔 수 있습니다.

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[전문가와 상담하기 →](https://www.listeningmind.com/ko/daas?inquiry=open)[요금 보기](https://kr.listeningmind.com/data-api/pricing/)