SEO 신규 키워드 리서치 (new-term-radar)

새로 등장한 AI 모델·제품·레포 이름을 그 뒤에 숨은 일반 검색어로 바꿔, 수요·신규성·모멘텀을 검증한 우선순위 키워드 표로 만들어 줍니다.

마케팅·SEO중급★ 2,017⑂ 621AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 10. 28.

무엇을 해주나

새 AI 모델/제품/깃허브 레포 이름(또는 그 이름이 섞인 리포트·게시글 뭉치)을 받아 검색 가능한 형태의 이름을 최대 5개 추출합니다.
각 이름 아래에 깔린 일반 검색어(예: SynthID Detector → ai image detector)를 찾아 관련성을 거른 뒤, Google Ads 볼륨과 DataForSEO Trends로 신규성·수요 규모·상승세를 검증합니다.
결과를 prioritize / watch / skip 판정이 붙은 단일 우선순위 표로 정리하고, 경쟁도(page-one 구성, KD, 약한 경쟁 사이트), 12개월 추이, 타깃 시장, .com 선점 여부, 주의사항(키 없음·소스 실패·추정 오차)을 함께 적습니다.
실행 전 예상 비용(이름당 약 0.05달러 + 호출당 0.09달러)을 고지하고 사용자의 동의를 받은 뒤에만 실행하며, 수집한 글 속 지시문은 따르지 않고 내용으로만 보고합니다.

이런 분께 추천

AI 툴·서비스 분야에서 신규 트래픽 기회를 빨리 잡아야 하는 SEO 담당자, 콘텐츠 마케터
새 모델 출시 뉴스를 보고 랜딩페이지·비교글·무료 툴을 만들지 판단해야 하는 1인 개발자·인디해커
'이름 검색량 반짝 상승'과 '지속되는 일반 수요'를 구분해 보고해야 하는 그로스 분석가

활용 예시

"nano banana 2.1, photocraft 두 이름으로 어떤 키워드 페이지를 만들까?" → 두 이름과 그 뒤 일반어를 한 번의 호출로 조회해 우선순위 표 제공.
주간 AI 리스닝 리포트를 통째로 붙여넣기 → 회사명·일반 단어는 버리고 구체적 모델·툴 이름만 골라 최대 5개로 압축 후 조사.
깃허브 레포 storytold/photocraft 지정 → README를 근거로 쓰고, 경쟁 page-one이 혼잡하면 watch로 강등된 이유까지 설명.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/zhuyansen/new-term-radar/HEAD/skills/seo-new-keywords-research/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)

아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.

↓ ZIP 내려받기

Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 zhuyansen/new-term-radar 의 skills/seo-new-keywords-research 폴더를 내 ~/.claude/skills/seo-new-keywords-research/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r new-term-radar/skills/seo-new-keywords-research ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

사전 준비: Python 3.10 이상과 uv(권장)를 설치합니다. uv가 없으면 python3 -m pip install new-term-radar==0.6.1로도 됩니다.

스킬 설치: 터미널에서 아래를 실행합니다.

git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar.git
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r new-term-radar/skills/seo-new-keywords-research ~/.claude/skills/

작업 디렉터리 만들기: mkdir -p ~/new-term-radar (모든 명령을 이 디렉터리에서 실행합니다).
필수 API 키 발급: https://go.aisa.one/yansen-zhu 에서 AIsa 키를 받아 export AISA_API_KEY=...를 쉘 설정 파일에 추가하거나 aisa login으로 로그인합니다. 이 키가 없으면 스킬이 동작하지 않습니다.
선택 키(권장): https://goanyapi.com/r/ga-95708898fb 에서 받은 값을 export GOANYAPI_API_KEY=...로 설정하면 '함께 검색된 키워드'와 국가별 일별 데이터까지 읽습니다.
설정 파일(선택): config.example.json을 참고해 ~/new-term-radar/config.json에 자신의 X 계정·사이트맵 목록을 작성합니다. 없으면 예제 목록으로 동작합니다.
사용: Claude Code를 다시 열고 "이 AI 제품명들로 만들 키워드 페이지를 골라줘"처럼 요청하면 스킬이 발동합니다. 실행 전 비용 안내가 나오면 **동의(yes)**해야 조회가 시작됩니다.

GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT