올린 키워드,
바꾼 순위와 숫자입니다.

300위 밖 → 1위

‘강남맛집’ 순위

월 17만

키워드 검색량

검색량이 가장 큰 광역 키워드에서 순위권 밖이던 매장을 1페이지 최상단까지. 블로그 리뷰·영수증 리뷰·리워드 트래픽을 순서대로 쌓아 검색에 안전한 신호로 올렸습니다.

300위 밖 → 1위

‘안양맛집’ 순위

월 6만

키워드 검색량

대형 키워드는 한 번에 오르지 않습니다. 저장·예약·재방문 신호를 주 단위로 점검하며 부족한 칸부터 메꿔 정상까지 올린 케이스입니다.

5곳 동반 노출

‘팔당맛집’ 등 지역 키워드

10일 연속 1위

니치 키워드 방어

장어·구이·백숙 — 같은 그룹의 다른 브랜드 매장들을 키워드별로 나눠 설계해, 지역 검색 결과를 패밀리로 채웠습니다. 다점포 운영 경험이 있어야 가능한 구조입니다.

38위 → 11위

점심 키워드 (세팅 직후)

73위 → 36위

지역 키워드 (세팅 직후)

리뷰를 붓기 전, 플레이스 정보 최적화만으로 즉시 반영된 변화입니다. 기본기가 비어 있는 매장일수록 첫 주에 가장 크게 움직입니다.

930만

누적 좋아요 · 2달

3.2만

팔로워

대행을 맡기 전에 우리 채널부터 직접 터뜨려 검증했습니다. 첫 3초 후킹과 알고리즘이 밀어주는 구성 — 같은 공식을 매장 영상에 그대로 적용합니다.

8,000+

팔로워 · 1달

1,000명+

단톡방 단골

150건+

문의 유입

조회수에서 끝나지 않고 커뮤니티와 문의까지 이어지는 흐름을 직접 설계해 검증했습니다. ‘보는 사람’을 ‘단골’로 바꾸는 구조가 핵심입니다.

6주

도입 → 첫 AI 인용

문의 증가

‘AI가 추천해서 왔어요’ 유입

검색 1페이지가 아니라 AI 답변 안에 들어가야 하는 카테고리였습니다. 핵심 비교형 질문에서 ChatGPT가 제품을 추천 후보로 직접 호명했고, 검색 트래픽은 그대로인데 AI 추천을 보고 온 문의가 새로 생겼습니다.

AI Overview

후보 솔루션 정렬에 인용

남의 사이트에 적용하기 전에 자기 자신부터 — 우리가 쓰는 기술 스택 그 자체를 같은 방법론으로 AI 답변에 올린 셀프 실증 케이스입니다.