Hermes Agent: Automate Backlinks in 1 Click!

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💡 한 줄 결론

Hermes Agent에 insert.link MCP를 연결하면 페이지 단위 백링크 탐색부터 앵커 텍스트 추천, 승인 후 주문·추적까지 하나의 반복 가능한 워크플로로 자동화할 수 있다.

📌 핵심 요점

1. 발표자는 외부 웹사이트의 백링크를 검색엔진과 AI 검색에서 순위를 높이는 신호로 설명하며, 백링크 증가와 트래픽 상승 사례를 제시한다.
2. insert.link의 MCP 정보와 API 키를 Hermes Agent나 Claude에 입력하면 에이전트가 백링크 마켓플레이스에 연결된다.
3. 에이전트는 도메인 목록에 그치지 않고 실제 백링크가 배치될 페이지를 검색하며, 관련성·예산·배치 기간·도메인 지표를 바탕으로 후보를 정리한다.
4. Hermes Agent는 사용자의 사이트와 기존 작업 맥락을 활용해 연결할 대상 페이지, 추천 앵커 텍스트, 링크 문맥과 우선순위를 제안할 수 있다.
5. 추천→승인 또는 거절→주문→상태 추적 절차를 스킬로 저장하면 월별 캠페인과 여러 고객 프로젝트에서 같은 규칙을 반복 적용할 수 있다.

🧩 배경과 문제 정의

• 발표자는 백링크를 다른 웹사이트가 보내는 링크이자 일종의 투표로 정의하고, 더 많은 참조 도메인이 검색 및 AI 검색 트래픽 증가와 연결된다고 설명한다.
• 기존 링크 빌딩은 후보 사이트 조사, 아웃리치, 적절한 페이지와 앵커 텍스트 선택, 주문과 상태 추적을 반복해야 하는 고통스러운 업무로 제시된다.
• 해결책은 insert.link 마켓플레이스를 MCP로 Hermes Agent 같은 AI 에이전트에 연결해 조사와 주문 절차를 대화형 워크플로로 바꾸는 것입니다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 백링크 자동화의 목적과 도구 소개

• 발표자는 백링크를 검색 및 AI 검색 순위에 영향을 주는 외부 신호로 설명하고, AI Profit Boardroom의 참조 도메인과 트래픽이 함께 증가한 분석 화면을 사례로 듭니다. [00:34]
• 영상 후원사인 insert.link가 AI 에이전트에서 백링크 업무를 자동화할 수 있는 MCP 연결 방식을 제공한다고 소개합니다. [00:49]

2. MCP 설치와 마켓플레이스 연결

• MCP 명령과 페이지 문서를 Claude 같은 에이전트에 전달하고, insert.link에서 생성한 API 키를 입력해 MCP 서버를 설정합니다. [01:40]
• 연결 후에는 활성 세션을 확인하고 관련 사이트 필터링, 백링크 주문, 상태 추적과 여러 SEO 캠페인의 일괄 작업을 수행할 수 있습니다. [02:34]

3. Hermes Agent의 페이지 단위 후보 탐색

• Hermes Agent에 AI 자동화 사이트의 백링크, 앵커 텍스트와 대상 페이지를 요청하자 insert.link 마켓플레이스를 검색해 조건에 맞는 실제 페이지 후보를 반환합니다. [03:37]
• 사용자는 후보와 도메인 정보를 검토한 뒤 주문을 지시할 수 있으며, 주문 내역과 진행 상태도 웹사이트에 직접 로그인하지 않고 에이전트에서 조회할 수 있습니다. [04:13]

4. 맥락 기반 추천과 저장된 스킬

• Hermes는 사용자와 기존 웹사이트에 대한 맥락을 바탕으로 우선순위 후보, 대상 페이지, 앵커 텍스트, 링크 문맥, 적합한 이유와 도메인 지표를 정리한다. [05:16]
• 브랜드·부분 일치·주제형·원시 URL을 혼합하고 정확 일치 앵커의 반복을 피하는 구성을 제안한 뒤, 승인된 링크를 MCP로 주문할 수 있습니다. [05:45]
• 추천과 승인 요청, 주문 절차를 백링크 스킬로 저장해 매월 반복 호출할 수 있으며, Hermes가 저장된 워크플로와 사용 조건을 유지합니다. [07:18]

5. MCP 구조와 확장된 캠페인 관리

• MCP를 에이전트와 도구 사이의 표준 플러그·소켓으로 비유하고, 에이전트가 실시간 마켓플레이스의 사이트·예산·배치 기간·페이지 정보를 읽어 주문하는 방식으로 보여준다. [08:27]
• 도메인이 아니라 개별 페이지를 검색해 수천 개 페이지를 직접 조사하는 시간을 줄이고, 경쟁사의 백링크 갭을 찾아 부족한 링크 후보를 채울 수 있습니다. [09:23]
• 고객별 워크스페이스, 국가 필터, 제외 사이트와 앵커 규칙을 스킬에 넣으면 에이전트가 캠페인마다 같은 기준을 확인하도록 만들 수 있습니다. [10:50]

6. 공유 메모리 통합과 운영 원칙

• 공유 메모리에 연결된 에이전트는 검색 콘솔, 콘텐츠 작성·게시, 경쟁사 조사 정보를 함께 사용해 적절한 페이지와 앵커에 맞는 백링크를 주문할 수 있습니다. [11:36]
• 발표자는 관련 사이트와 적절한 앵커를 고르고 한꺼번에 지나치게 많이 구축하지 말라며 주당 5개 또는 월 5~10개 수준을 예시로 제시합니다. [12:01]
• 앵커 텍스트를 다양화하는 규칙과 승인형 워크플로를 스킬로 저장할 수 있다고 정리하고, insert.link가 약 31,000개 사이트를 보유했다고 소개하며 영상을 마칩니다. [12:53]

🧾 결론

• 핵심 가치는 백링크 주문 자체보다 후보 조사, 페이지 선별, 앵커 설계, 주문 추적을 하나의 에이전트 인터페이스로 통합하는 데 있다.
• 페이지 단위 검색과 사이트별 워크스페이스는 여러 캠페인을 관리하는 SEO 에이전시의 반복 작업을 줄이는 기능입니다.
• 승인 단계를 포함한 스킬로 저장하면 자동화를 활용하면서도 실제 주문 전 의사결정 권한을 유지할 수 있다.
• 발표자가 권장한 관련성, 분산된 앵커 텍스트, 점진적인 링크 구축을 운영 규칙으로 명시하는 것이 중요한다.

📈 투자·시사 포인트

• AI 에이전트가 마켓플레이스의 검색·주문·추적 기능을 직접 호출하면서 기존 대시보드 중심 소프트웨어가 대화형 실행 인터페이스로 전환될 가능성을 보여준다.
• SEO 에이전시에는 수작업 조사와 복사·붙여넣기를 줄여 동일 인력으로 더 많은 고객 캠페인을 관리할 수 있다는 운영 효율의 의미가 있다.
• 검색 콘솔, 경쟁사 조사, 콘텐츠 작성·게시, 백링크 주문이 공유 메모리로 연결되면 개별 도구보다 통합된 에이전트 워크플로의 가치가 커질 수 있다.
• 다만 트래픽 상승과 백링크의 관계, 데이터베이스 규모, 시간 절감 효과는 후원 영상에서 제시된 주장과 사례이므로 실제 도입 전 자체 캠페인으로 검증해야 한다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• insert.link가 영상 후원사이며, 제시된 트래픽 증가 사례는 백링크와 성과의 동행을 보여줄 뿐 다른 요인을 통제한 독립적인 검증은 제공하지 않습니다.
• 31,000개 사이트, 페이지별 지표, 배치 기간과 같은 마켓플레이스 정보의 정확도와 갱신 주기는 영상에서 확인되지 않습니다.
• 추천된 링크의 실제 게재 성공률, 게재 후 유지 기간, 실패 주문 처리 방식과 캠페인별 성과는 다뤄지지 않습니다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• insert.link의 MCP 문서와 API 키를 에이전트에 연결하고 활성 세션에서 Hermes Agent 연결 상태를 확인한다.
• 고객 또는 웹사이트별 워크스페이스를 구분하고 국가, 예산, 제외 사이트, 관련성 기준을 규칙으로 기록한다.
• 주문 전에 백링크 갭 분석과 페이지 단위 검색을 실행하고 대상 페이지·앵커 텍스트·링크 문맥을 함께 검토한다.
• 브랜드·부분 일치·주제형·원시 URL을 섞은 앵커 구성을 만들고 사람의 승인 후에만 주문하도록 스킬을 저장한다.

❓ 열린 질문

• 추천 페이지의 관련성과 지표가 실제 검색 성과로 이어졌는지는 어떤 기간과 기준으로 평가해야 할까요?
• 주문 실패, 게재 지연 또는 게시물 삭제가 발생했을 때 마켓플레이스는 어떤 보완 절차를 제공할까요?
• 공유 메모리와 검색 콘솔 데이터를 활용한 추천이 일반적인 마켓플레이스 필터보다 얼마나 나은 결과를 만들까요?