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Ghost 블로그 포스팅 스킬 (SEO/GEO 최적화)

개요

이 스킬은 Ghost 블로그 플랫폼 전용 변환을 담당합니다. SEO (Google 검색) 와 GEO (AI 인용) 최적화에 중점을 둡니다.

입력: wiki/blog/{date-slug}/blueprint.md (플랫폼 중립 핵심 콘텐츠) 출력: content/posts/{date-slug}-ghost.md (SEO/GEO 최적화)

사용 플랫폼: Ghost CMS (superfastsat.com 블로그 엔진)

브랜드 보이스 페르소나

이 스킬로 쓰는 모든 글은 .claude/skills/superfastsat-persona.md를 먼저 읽고 시작한다.

핵심만 요약:

• 화자는 "저희" (SuperfastSAT 코치 팀 — 매 시험 직접 응시, College Board 데이터 직접 분석)
• 글은 구체적인 장면·관찰·데이터에서 시작한다. 주제 선언으로 시작하지 않는다
• 전문가로서 직선적으로 말한다 — "~할 수 있습니다", "~가 중요합니다" 금지
• 근거 층위: 직접 경험 → 실제 데이터 → 인과 설명 → 독자 행동
• 스킬 분석 포스팅은 master_sat_ontology_v3.jsonl 데이터 없이 쓰지 않는다

Ghost 플랫폼 특성

Ghost는 AI 검색 엔진 친화적 콘텐츠 플랫폼입니다:

• Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity 등이 직접 인용 가능한 구조
• 명확한 메타 태그 + FAQ 스키마 자동 생성
• OG 태그로 소셜 공유 최적화

이 스킬은 이 특성을 활용하여:

1. SEO (Google 검색): 키워드 배치, 메타 설명, 제목 최적화
2. GEO (AI 인용): Quote capsules (80%+ 섹션), FAQ (60%+ 섹션), TL;DR 박스
3. 내부 링크: 컨텍스트형 링크로 도메인 authority 축적

blueprint.md → ghost.md 변환 규칙

1. YAML Frontmatter (Ghost 메타)

Ghost는 frontmatter로 메타데이터를 관리합니다:

---
title: "SAT Inference 문제 지문 구조 분석 — 3가지 시퀀스 패턴"
description: "Inference 유형 126개 지문 분석 결과, 가장 많이 나타나는 3가지 시퀀스와 각 시퀀스의 특징을 데이터 기반으로 설명합니다."
slug: sat-inference-sequencing-pattern-analysis
canonical: https://superfastsat.com/blog/sat-inference-sequencing-pattern-analysis
date: 2026-05-18
author: SuperfastSAT
category: SAT Reading and Writing
keywords: [Inference, 시퀀스, 지문구조, SAT, Reading]
og_image: https://superfastsat.com/images/sat-inference-sequencing.png
schema_type: BlogPosting
focus_keyword: Inference 시퀀스 패턴
---

각 필드 규칙:

title (60자 이내)

• 규칙: 핵심 키워드 앞 배치, 수치/데이터 포함 가능
• Good: "SAT Inference 문제 지문 구조 분석 — 3가지 시퀀스 패턴"
• Bad: "Inference 문제를 풀 때 알아야 할 것"

description (155자 이내)

• 규칙: 요약 문장 1~2개, 수치 필수 포함, answer-first 형식
• Good: "Inference 유형 126개 지문 분석 결과, 가장 많이 나타나는 3가지 시퀀스와 각 시퀀스의 특징을 데이터 기반으로 설명합니다."
• 구조: [주장] + [숫자/근거] + [다음 스텝]

slug (URL 경로)

• 규칙: 소문자, 하이픈 구분, 날짜 없음, 키워드 포함
• Good: sat-inference-sequencing-pattern-analysis
• Bad: 2026-05-18-sat-inference (날짜 포함), satInference (camelCase)

canonical

• 규칙: 절대 URL, 중복 콘텐츠 방지
• Format: https://superfastsat.com/blog/{slug}

keywords

• 규칙: 5~8개, 본문 등장 키워드 기반
• Format: 배열 형식 [keyword1, keyword2, ...]

og_image

• 규칙: 1200×630px 이상, 포스팅별 고유 이미지
• Format: 절대 URL

focus_keyword (Ghost SEO 플러그인용)

• 규칙: 주요 키워드 1개, 제목/메타에 포함된 핵심 키워드
• Example: Inference 시퀀스 패턴

2. TL;DR (Too Long; Didn't Read) 박스

도입부 직후, 본문 시작 전에 배치합니다:

형식:

> **TL;DR (핵심 요약)**
> 
> 결론 1 (한 문장)
> 결론 2 (한 문장)
> 결론 3 (한 문장, 선택)

규칙:

• 위치: H1 제목 직후, 첫 번째 H2 섹션 이전
• 길이: 40~60자 (짧을수록 AI 인용 가능성 높음)
• 내용: 본문 핵심 3줄 (answer-first)
• 형식: Blockquote (> 기호)

예시 (Inference 포스팅):

> **TL;DR (핵심 요약)**
>
> SAT Inference 문제 126개 분석 결과, 일관된 패턴이 거의 없습니다.
> 가장 자주 나타나는 3가지 시퀀스도 각각 2회씩만 출현합니다.
> 학생은 패턴보다 각 지문의 논리 흐름 자체를 감지하는 능력을 키워야 합니다.

3. FAQ 섹션 (Google PAA + AI 인용)

Google "People Also Ask"와 AI 검색 대비 필수 요소입니다.

구조:

## 자주 하는 질문 (FAQ)

### Q1. [의문형 질문]?
[60~100자 answer-first 답변]

### Q2. [의문형 질문]?
[60~100자 answer-first 답변]

### Q3. [의문형 질문]?
[60~100자 answer-first 답변]

규칙:

질문 형식 (H3 형식: ###)

• 의문형 필수: "그럼 어떻게...?", "왜 그런가?", "~인가요?"
• 명령형 금지: "이렇게 하세요" (X)
• 한국어 종결: "...는가?", "...입니까?" (공식적) 또는 "...나요?" (자연스러움)

예시 (Inference 포스팅):

### Q1. 이 3가지 시퀀스만 나타나나요?
아니오. 상위 3가지 시퀀스가 각 2회씩만 나타나며, 나머지 대부분은 각기 다른 독특한 구조를 따릅니다. 따라서 "패턴을 찾으면 다 풀린다"는 기대는 현실적이지 않습니다.

### Q2. 그럼 어떻게 Inference 문제를 잘 풀어야 하나요?
지문을 읽을 때마다 "이 문장은 어떤 역할을 하는가? (INTRODUCE/EVIDENCE/PIVOT/IMPLICATION)"를 스스로에게 물어보세요. 각 라벨의 관계를 파악하면 Inference 포인트가 자동으로 떠오릅니다.

### Q3. 126개가 전수인가요?
College Board Question Bank의 공개 Inference 문제 전수를 분석했습니다. 더 광범위한 데이터를 원하면 최근 SAT 시험지들을 추가 수집해서 검증할 수 있습니다.

답변 형식 (answer-first)

• 첫 문장이 질문에 직접 답해야 함
• 60~100자 (AI 인용 최적 범위)
• 단락 나누지 않기 (한 문단)

AI 인용 예시:

"Inference 문제 126개 분석 결과, 일관된 패턴이 거의 없습니다." — SuperfastSAT

4. Quote Capsules (인용 캡슐)

각 H2 섹션에 자립적으로 인용 가능한 문단을 배치합니다.

규칙:

• 길이: 60~100자 (한두 문장)
• 독립성: 그 문단만 읽어도 의미 완성
• 위치: 각 H2 섹션 내 최소 1회 (80%+ 섹션에 포함)

예시:

## 2. 가장 많이 나타나는 시퀀스 1: [INTRODUCE, EVIDENCE, IMPLICATION]

이 시퀀스는 전형적인 논증 구조입니다: 주제를 소개하고, 그 주제에 대한 증거나 사례를 제시한 후, 그 증거가 의미하는 바를 설명합니다.

**[이 문단이 quote capsule]**
College Board SAT Inference 문제에서 [INTRODUCE, EVIDENCE, IMPLICATION] 시퀀스는 가장 기본 형태입니다. 이 구조에서 추론의 핵심은 증거(EVIDENCE) 섹션이며, 학생은 "주제가 주어졌을 때, 이런 증거가 제시되면 어떤 함의에 도달할 수 있을까?"를 파악해야 합니다.

이 구조에서 **Inference의 핵심은 EVIDENCE 섹션**입니다.

5. 비교 테이블 (AI 인용율 ↑47%)

데이터 비교가 필요하면 마크다운 테이블 사용:

| 시퀀스 | 구조 | 출현 빈도 | 추론 난이도 |
|--------|------|----------|-----------|
| [INTRODUCE, EVIDENCE, IMPLICATION] | 단순 | 2회 | 낮음 |
| [INTRODUCE, FINDING, PIVOT, IMPLICATION] | 복잡 | 2회 | 중상 |
| [INTRODUCE, PIVOT, IMPLICATION] | 가장 간결 | 2회 | 높음 |

규칙:

• AI 인용 가능성: 테이블 형식이 단순 문단보다 47% 높은 인용율
• 최대 5행 (가독성)
• 각 셀 15자 이내 (간결성)

6. 내부 링크 (컨텍스트형)

규칙:

• 3~8개 (너무 많으면 spammy로 판정)
• 앵커 텍스트: 목적지 페이지 주제와 일치
• 컨텍스트: 링크 전후 문장이 자연스러워야 함

Good:

Inference 문제 외에도 [Words in Context는 비슷한 패턴](/blog/sat-words-in-context-pattern)을 따릅니다.

Bad:

또 다른 관련 기사는 [여기](/blog/something)를 참고하세요.

7. 본문 구조

blueprint.md를 거의 그대로 포함:

• YAML frontmatter 이후 TL;DR (H1 제목은 Ghost가 frontmatter title로 자동 렌더링 — 본문에 중복 삽입 금지)
• 모든 H2 섹션 (blueprint와 동일)
• 각 섹션 내 quote capsules 80%+ 포함
• 결론부

추가 요소:

• FAQ 섹션 (H2 "자주 하는 질문")
• 내부 링크 (컨텍스트형)
• "마지막 업데이트: YYYY-MM-DD" (끝부분)

8. 날짜 갱신 표기

포스팅 끝에 명시:

---

**마지막 업데이트**: 2026-05-18

Ghost의 updated_at 필드와 동기화하여 AI 검색 엔진에 신선도 신호 전달.

GEO 검증 체크리스트

발행 전에 반드시 확인:

Quote Capsules (80%+ 필수)

• H2 섹션 총 개수: ___개
• Quote capsule 포함 섹션: ___개
• 달성율: ___%
• Pass 기준: 80% 이상

FAQ (60%+ 필수)

• H2 섹션 중 질문 형식: ___개
• FAQ 섹션 포함: Yes / No
• 달성율: ___%
• Pass 기준: 60% 이상

TL;DR 박스

• 포함: Yes / No
• 길이: ___자 (40~60자 범위)

내부 링크

• 링크 개수: ___개 (3~8개 범위)
• 앵커 텍스트와 목적지 일치: Yes / No

SEO 메타

• Title: ___자 (60자 이내)
• Description: ___자 (155자 이내)
• Keywords: ___개 (5~8개)
• OG Image: 1200×630+ : Yes / No
• Canonical URL: 절대 URL : Yes / No

글자 수

• 반복·재요약 없음 (단일 주장이 완결됐으면 끝냈는가)
• 참고 기준: 뉴스·안내 6001,000자 / 전략·개념 1,2002,500자 / 데이터 분석 2,000~3,500자

결과:

• 모든 항목 Pass → 발행 준비 완료
• 1개 이상 Fail → 수정 후 재체크

SEO 메타 자동 생성 규칙

blueprint.md의 제목과 요약에서 자동 생성:

Title Tag (60자 이내)

{skill명} {도메인} {주장 데이터} — {가치제안}
예: "SAT Inference 문제 지문 구조 분석 — 3가지 시퀀스 패턴"

Meta Description (155자 이내)

{범위} {데이터} 분석 결과, {핵심 발견}. {추가 맥락}.
예: "Inference 유형 126개 지문 분석 결과, 가장 많이 나타나는 3가지 시퀀스와 각 시퀀스의 특징을 데이터 기반으로 설명합니다."

Keywords (5~8개)

본문에 실제로 등장하는 단어 추출:

• 주요 키워드 (skill명 포함)
• 데이터 범주
• 학습 맥락
• 출처명 (SAT, College Board)

데이터 출처 표기 규칙 (필수)

blueprint과 동일하게 유지:

## References

- [College Board Official SAT Suite](https://www.collegeboard.org/sat)
- College Board Question Bank — [범위], SuperfastSAT 분석 (2026)
- [기타 출처](url)

CTA 규칙 (Ghost)

Ghost 블로그: 제한적 허용

• 직접 판매/구매 CTA 금지
• 이부작 시리즈 1편이면 2편 랜딩 페이지 링크 1회 허용
• 형식: 문단 형태 (버튼 X)

예시:

---

다음 편에서는 이 시퀀스 패턴을 실제로 적용하는 전략을 다룹니다.

[→ Inference 문제 풀이 전략 보기](/blog/sat-inference-strategy)

Ghost 포스팅 완성 체크리스트

• YAML frontmatter 모두 작성 (title/description/slug/canonical 필수)
• TL;DR 박스 40~60자 범위
• FAQ 섹션 3~5개 (의문형 질문)
• 각 FAQ 답변 answer-first 형식
• Quote capsules 80%+ 섹션에 포함
• 비교 테이블 (해당하면)
• 내부 링크 3~8개
• 반복·재요약 없음 (단일 주장이 완결됐으면 끝냈는가)
• "마지막 업데이트: YYYY-MM-DD" 포함
• 데이터 출처 "College Board Question Bank — ..., SuperfastSAT 분석" 형식
• OG Image 1200×630+ 준비
• CTA 없음 (또는 1회만, 이부작 2편 링크)

파일 저장

content/posts/YYYY-MM-DD-slug-ghost.md

트러블슈팅

Q: Quote capsule을 어디에 배치하나? A: 각 H2 섹션에서 가장 핵심적인 문장 또는 그룹. 그 부분만 읽어도 섹션의 의미가 전달되어야 함.

Q: FAQ 답변이 60자보다 길면? A: 이상적은 60~100자 범위. 더 길면 첫 문장만 추출하여 answer-first 원칙 지킬 것.

Q: 내부 링크가 3개보다 적으면? A: 보유 콘텐츠가 부족하면 외부 신뢰 출처(College Board, 학술 논문)로 대체 가능.

Q: TL;DR은 왜 필요한가? A: AI 검색 엔진 (ChatGPT, Perplexity)이 요약으로 인용하는 구간. 명확한 요약이 인용 가능성을 높임.

TDS 작성 원칙 적용 (Ghost 버전)

Ghost는 SEO 우선이지만, 문장 수준에서는 TDS 원칙을 동일하게 적용한다.

• 핵심 먼저: H2 바로 아래 첫 문장이 해당 섹션의 결론이어야 한다.
• 문단 길이: 모바일 기준 3~5줄. 7줄 초과 시 분리.
• 능동·단정형: "~할 수 있습니다" → "~합니다". 수동태 최소화.
• 부사 삭제: "정말", "굉장히", "매우"는 팩트로 대체한다.
• 이미지 캡션: Ghost에서는 일반 이탤릭(출처: ...) 사용. <figcaption> 대신.
• 하이라이트: <mark> 태그 사용 금지 (Ghost 전용 애니메이션 없음). 대신 볼드로 강조.

다음 포스팅 개선 포인트

1. SEO 메타 자동 생성 스크립트 개발 고려
2. Quote capsule 감지 스크립트 (80% 달성도 자동 체크)
3. FAQ 생성 자동화 (blueprint의 반론 지도에서 추출)
4. 내부 링크 추천 시스템 (기존 포스팅 기반)