Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill marketing-keyword-researchgit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/marketing-keyword-research)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/marketing-keyword-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/marketing-keyword-research/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/marketing-keyword-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/marketing-keyword-research.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00366 | $0.03309 |
| Opus 5 | $0.00183 | $0.01655 |
| Sonnet 5 | $0.00073 | $0.00662 |
| Haiku 4.5 | $0.00037 | $0.00331 |
Grade A, and why
marketing-keyword-research scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 8d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 179 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
키워드 리서치 (Keyword Research)
개요
새 콘텐츠·페이지·캠페인을 시작하기 전에 "무엇을 노릴 것인가"를 정하는 스킬입니다. 검색량·경쟁도·검색 의도를 기준으로 키워드를 우선순위화하고, 관련 키워드를 토픽 클러스터로 묶어 네이버·구글·AI 검색(GEO)을 동시에 겨냥하는 키워드 지도를 만듭니다.
2026년 검색은 단일 키워드 경쟁에서 토픽·질의 묶음 경쟁으로 이동했습니다. 구글 AI 검색은 하나의 질의를 여러 관련 질의로 확장(query fan-out)하고, AI 검색은 상위 3위가 아니어도 구조가 좋은 페이지를 인용합니다. 그래서 리서치 단계에서부터 낱개 키워드가 아니라 클러스터 + 검색 의도로 접근해야 합니다.
참고 원본: github.com/coreyhaines31/marketingskills (MIT — 전문 고지: 저장소 루트 NOTICE) — ai-seo·programmatic-seo·competitors 스킬의 방법론을 한국 검색 시장(네이버·구글·GEO)에 맞게 재구성했습니다.
트리거 키워드
키워드 리서치, 키워드 발굴, 검색어 발굴, 검색 의도, 롱테일 키워드, 토픽 클러스터, 필러 클러스터, 키워드 난이도, 검색량 분석, 콘텐츠 선정, 쿼리 팬아웃, 시드 키워드
실전 키워드 리서치 패턴 (2026 네이버·구글·GEO)
1. 검색 의도 4분류 (Search Intent)
키워드는 검색량보다 의도가 먼저입니다. 의도가 맞지 않으면 유입돼도 전환되지 않습니다.
| 의도 | 질의 패턴 | 노릴 콘텐츠 | 전환 거리 |
|---|---|---|---|
| 정보형 (Informational) | "OO이란", "OO 방법", "왜 OO" | 가이드·설명·하우투 | 멀다 (인지 단계) |
| 내비게이션형 (Navigational) | "OO 브랜드", "OO 로그인" | 공식 페이지·랜딩 | — (이미 아는 상태) |
| 상업조사형 (Commercial) | "OO 비교", "OO 추천", "OO 후기" | 비교표·리뷰·리스티클 | 가깝다 (고려 단계) |
| 트랜잭션형 (Transactional) | "OO 구매", "OO 가격", "OO 신청" | 상품·가격·신청 페이지 | 가장 가깝다 (결정) |
핵심: 신규 사이트·저권위 도메인은 정보형 롱테일 + 상업조사형부터. 트랜잭션형 빅키워드는 경쟁이 세서 초반에 잡히지 않습니다.
2. 롱테일 우선 전략 (Long-tail)
- 빅키워드(헤드): 검색량 크고 경쟁 극심, 의도 모호 → 잡기 어려움
- 롱테일(3어절 이상): 검색량 작지만 경쟁 낮고 의도 명확 → 전환율 높음
- 네이버 특화: 15자 이상 구체 질의가 2배 증가(2026). "강남 40대 여성 필라테스 추천" 같은 로컬·구체 질의가 롱테일 금맥
- 롱테일 여러 개가 모여 하나의 헤드 토픽을 커버하면 클러스터로 승격
3. 쿼리 팬아웃 & 토픽 클러스터 (Query Fan-out)
구글 AI 검색은 "잔디 관리법" 하나에 제초·화학약품·잡초예방 등 관련 질의를 동시 생성합니다. 낱개 키워드만 노리면 팬아웃 가지에서 누락됩니다.
필러-클러스터 구조:
[필러 페이지] 이메일 마케팅 기초 (헤드, 정보형)
├─ [클러스터] 이메일 리스트 만드는 법
├─ [클러스터] 이메일 세그먼트 전략
├─ [클러스터] 제목 A/B 테스트
└─ [클러스터] 이메일 도달률 높이기
필러가 클러스터를 내부 링크로 묶으면 주제 전문성(네이버 C-Rank·구글 토픽 권위)이 쌓입니다. 한 클러스터는 보통 관련 질의 5-10개로 구성합니다.
4. 키워드 난이도 판단 (Keyword Difficulty)
정밀 KD 점수(Ahrefs·Semrush)가 없을 때 실무 추정법:
| 신호 | 해석 |
|---|---|
| 상위 10위가 대형 매체·공식 도메인뿐 | 난이도 높음 → 회피 |
| 상위에 개인 블로그·소형 사이트 섞임 | 진입 가능 → 노려볼 만 |
| 질의가 구체적·롱테일 | 난이도 낮음 |
| 상업조사형인데 비교 콘텐츠가 빈약 | 기회 |
| AI 검색은 상위 3위 아니어도 구조 좋으면 인용 | 순위 난이도 ≠ AI 인용 난이도 |
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 8d ago First seen · 179 lines · 366 tokens per session scan A fd642b03ef7e
marketing-keyword-research is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 366 tokens to every session and 3,309 once invoked, about $0.0018 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
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Hreflang and international SEO audit, validation, and generation. Detects common mistakes, validates language/region codes, and generates correct hreflang implementations for HTML, HTTP headers, and XML sitemaps. Use when user says "hreflang", "i18n SEO", "international SEO", "multi-language", "multi-region"…