첫 단계에서는 시장의 전반적 환경과 경쟁사, 목표 고객의 검색 행동까지 모두 조사합니다. 검색엔진 통계, 트렌드 리포트, 업종별 이슈 키워드를 수집하며, 이 과정에서 머신러닝 및 자연어 처리 기법을 적극적으로 활용합니다. 고객사 내부 제공 데이터와 외부 자료가 함께 결합되어 보다 폭넓은 기반 자료가 완성됩니다.

방대한 키워드 리스트를 자연어 처리(NLP), 의미적 연관성, 실사용 패턴에 따라 그룹핑합니다. 정보탐색/상업/구매 목적 등 다양한 검색의도별로 주요 단어와 연관어를 체계화합니다. 이 과정에서 계층적 군집, 그래프 모델링 등이 적용됩니다. 결과적으로, 하나의 주제 아래 의미있게 연결된 키워드 클러스터를 도출하게 됩니다.

각 클러스터별 핵심 키워드를 중심으로, 실제 페이지 구조 및 콘텐츠 기획에 녹아들 수 있는 전략을 만듭니다. 우선 타겟, 주요 서비스, 랜딩페이지별로 트래픽 기대효과, 전환 목표치를 산정해 맵핑합니다. 이때, 세부 페이지 간 계층 구조나 SEO 기술 요소(메타태그, 링크 구조 등)도 함께 설계하여 전체 결과물을 완성합니다.

최종 결과물로 전체 맵핑 구조, 핵심 키워드별 결과표, 실적지표 대시보드를 제공합니다. 이후 사후 점검 체계를 마련하여 실제 트래픽 데이터, 검색순위 등 변화를 추적하고, 필요한 경우 세부 전략 재설계를 지원합니다. 이 과정을 통해 실질적 변화와 효율성을 확인할 수 있습니다.