diff --git a/ontology/src/serving/serving.controller.ts b/ontology/src/serving/serving.controller.ts
index 11584c8..ca67886 100644
--- a/ontology/src/serving/serving.controller.ts
+++ b/ontology/src/serving/serving.controller.ts
@@ -36,6 +36,12 @@ export class ServingController {
       : this.matcher.fusion(body.query ?? '', limit);
   }
 
+  /** 검색어(지역·유형·표기 변형) → 맞는 숙소들과 각 숙소의 SEO 메타 */
+  @Post('lodgings/search')
+  searchLodgings(@Body() body: { query: string; limit?: number }) {
+    return this.serving.searchLodgings(body.query ?? '', Math.min(Math.max(1, body.limit ?? 10), 50));
+  }
+
   /** 성과 피드백 주입 (Search Console / 유입 로그) */
   @Post('sites/:id/performance')
   performance(
diff --git a/ontology/src/serving/serving.service.ts b/ontology/src/serving/serving.service.ts
index b3f15ea..5b25b54 100644
--- a/ontology/src/serving/serving.service.ts
+++ b/ontology/src/serving/serving.service.ts
@@ -6,6 +6,14 @@ import { normalizeKeyword } from '../keywords/normalize';
 import { EmbeddingProvider } from '../embedding/types';
 import { MerchantsService, MerchantWithTaxonomy } from '../merchants/merchants.service';
 
+const LODGING_ROOT = 'stay';
+// 검색어 하나당 살펴볼 가까운 키워드 수. 한 숙소가 연결한 키워드는 15개 안팎이라 이 정도면 겹친다.
+const SEARCH_KEYWORD_DEPTH = 60;
+// ★ 짧은 한글 키워드는 전혀 다른 말도 코사인이 높다(dedup.service 실측: '선유도 펜션' ↔ '새만금 펜션' = 0.936).
+//   그래서 벡터 갈래는 이 값 이상만 "같은 뜻" 으로 치고, 지역 구분은 벡터가 아니라 위치 갈래에 맡긴다.
+const SEARCH_FLOOR = 0.94;
+const SEARCH_SEO_KEYWORDS = 20;
+
 export interface SeoPayload {
   merchant: { id: string; externalId: string; name: string; siteUrl: string | null };
   title: string;
@@ -173,6 +181,73 @@ export class ServingService {
     return row?.n ?? 0;
   }
 
+  /**
+   * 검색어 → 그 말로 찾을 만한 숙소와 각 숙소의 SEO 메타.
+   *
+   * 두 갈래를 합친다.
+   *   키워드 — 검색어와 가까운 키워드(표기 변형은 aliases 로 흡수돼 있다)를 **가진** 숙소
+   *   위치   — 검색어에 지역 이름이 들어 있으면 그 지역(하위 포함) 숙소
+   * 위치가 맞는 숙소를 앞에 둔다. `군산 오션뷰` 로 찾는데 여수 오션뷰 숙소가 먼저 나오면 틀린 답이다.
+   *
+   * ★ 업종은 숙박 뿌리(stay.*)로 묶는다 — 펜션을 찾아도 관련 키워드를 가진 호텔이 함께 나온다(2026-09-30 지시).
+   * ★ 키워드 갈래는 merchant_keyword(생성 때 연결된 것)만 본다. /v1/match 의 추천은 저장되지 않으므로
+   *   생성이 한 번도 안 돈 숙소는 위치 갈래로만 잡힌다.
+   */
+  async searchLodgings(rawQuery: string, limit: number) {
+    const query = rawQuery.trim();
+    if (!query) return { input: query, results: [] };
+
+    const [embedding] = await this.embedder.embed([query], 'query');
+    const vec = toVector(embedding);
+    const norm = normalizeKeyword(query);
+
+    const rows = await this.sql<Array<{
+      external_id: string; region: string | null; industry: string | null;
+      region_hit: boolean; score: number | null; matched: string[] | null;
+    }>>`
+      WITH near AS (
+        SELECT id, 1 - (embedding <=> ${vec}::vector) AS score
+        FROM keyword
+        WHERE embedding IS NOT NULL
+        ORDER BY embedding <=> ${vec}::vector
+        LIMIT ${SEARCH_KEYWORD_DEPTH}
+      ), hits AS (
+        SELECT id, score FROM near WHERE score >= ${SEARCH_FLOOR}
+        UNION
+        SELECT id, 1.0 FROM keyword WHERE normalized = ${norm} OR ${query} = ANY(aliases)
+      ), places AS (
+        SELECT path FROM region WHERE nlevel(path) > 1 AND position(name IN ${query}) > 0
+      )
+      SELECT m.external_id, r.name AS region, i.name AS industry,
+             COALESCE(bool_or(r.path <@ p.path), false) AS region_hit,
+             max(h.score) AS score,
+             array_remove(array_agg(DISTINCT k.canonical), NULL) AS matched
+      FROM merchant m
+      JOIN industry i ON i.id = m.industry_id AND i.path <@ ${LODGING_ROOT}::ltree
+      LEFT JOIN region r ON r.id = m.region_id
+      LEFT JOIN places p ON r.path <@ p.path
+      LEFT JOIN merchant_keyword mk ON mk.merchant_id = m.id AND mk.status = 'active'
+      LEFT JOIN hits h ON h.id = mk.keyword_id
+      LEFT JOIN keyword k ON k.id = h.id
+      GROUP BY m.id, r.name, i.name
+      HAVING max(h.score) IS NOT NULL OR bool_or(p.path IS NOT NULL)
+      ORDER BY region_hit DESC, score DESC NULLS LAST, m.name
+      LIMIT ${limit}`;
+
+    const results = [];
+    for (const r of rows) {
+      results.push({
+        region: r.region,
+        industry: r.industry,
+        regionMatched: r.region_hit,
+        score: r.score === null ? null : Number(r.score),
+        matchedKeywords: r.matched ?? [],
+        seo: await this.seo(r.external_id, SEARCH_SEO_KEYWORDS),
+      });
+    }
+    return { input: query, results };
+  }
+
   async searchKeywords(query: string, limit: number) {
     const [embedding] = await this.embedder.embed([query], 'query');
     return this.keywords.searchByVector(embedding, 'ko-KR', limit);