diff --git a/.env.example b/.env.example
index 30db340..056af5d 100644
--- a/.env.example
+++ b/.env.example
@@ -47,6 +47,8 @@ SUNO_CALLBACK_URL=https://example.com/api/suno/callback
 # ★ 워커가 부르는 주소다. compose 로 띄우면 컨테이너 안에서 보는 주소(http://host.docker.internal:3100),
 #   백엔드를 네이티브로 돌리면 http://127.0.0.1:3100
 SITE_ONTOLOGY_URL=
+# 새 숙소 키워드를 OpenAI 로 만든다(OPENAI_API_KEY 를 함께 쓴다). mock 이면 생성분이 매칭에 나가지 않는다.
+ONTOLOGY_LLM_PROVIDER=mock
 
 # 프리렌더가 절대 굽지 않는 슬러그(쉼표 구분). 손으로 만든 목업(/s/stay·stay2·stay3·stay4·stay5)
 # 이름과 같은 슬러그로 실제 발행이 생기면 그 payload 로 목업을 덮어 구워버린다 — 비우지 않는다.
diff --git a/docs/ARCHITECTURE.md b/docs/ARCHITECTURE.md
index e7ed3e2..d6f898b 100644
--- a/docs/ARCHITECTURE.md
+++ b/docs/ARCHITECTURE.md
@@ -42,7 +42,7 @@ React 를 렌더해야 하고, 그때부터 디자인 수정에 백엔드 배포
 BUILD 잡 (worker)  ─ services/build_service.py:99 run_build()
   ├ build_snapshot                    → 원본 데이터(JSONB)
   ├ seo_keywords.fetch()              → SiteOntology 추천을 이 가게 자료로 거른 키워드 → snapshot["seo"]
-  │                                     (숙박만 · 설정 없거나 실패하면 생략 · 발행은 계속)
+  │                                     (숙박만 · 처음 보는 숙소는 OpenAI 키워드 생성을 기다림 · 실패하면 생략 · 발행은 계속)
   │                                   → site_versions 행 insert
   ├ 1차 게이트 (DB 사실 기준)          → publish_gate.evaluate()
   ├ site_payload.emit_payload()       → out/payloads/<slug>.json   ★ 백엔드의 유일한 산출물
diff --git a/docs/DEVLOG.md b/docs/DEVLOG.md
index 5f9c360..45b7ae1 100644
--- a/docs/DEVLOG.md
+++ b/docs/DEVLOG.md
@@ -4,6 +4,25 @@
 **나중에 같은 실수를 막아 주는 것**(결정의 이유·밟은 함정·실측값)만 남긴다.
 2026-09-29에 요약본으로 다시 썼다. 원문 전체는 git 히스토리(이 파일의 09-29 이전 버전)에 있다.
 
+## 2026-10-01 — 온톨로지: 새 숙소 키워드를 OpenAI 로 쌓는다 · 호텔 업종 · 숙소 검색
+
+- 발행이 `generate:false` 로 불러 사전이 고정이었다 — 사전에 없는 숙소는 새 단어를 못 받았다.
+  이제 **처음 보는 숙소는 첫 발행에서 생성을 기다린다**(실측 7초, 키워드 15·질문 5). 재빌드·재발행은
+  30일 안이면 부르지 않는다 — 재빌드마다 부르는 창구라 조건이 없으면 저장마다 요금이 나간다.
+- 생성분이 매칭에 안 나오던 이유는 `MATCH_SOURCES` 가 `llm` 을 뺀 것. 업종 뿌리(`stay`)로 거르고
+  brand 는 그 업체 것만 받게 해서 넣었다. **mock 생성분은 `source='mock'`** — compose 기본이 mock 이라
+  키 없이 띄운 환경마다 가짜 단어가 발행본에 나갈 뻔했다.
+- 호텔(`stay.hotel`): 외부 분류(`places.external_category`, 없으면 상호)에 "호텔" 이면. 매칭은 펜션 사전도
+  받되 메타 게이트가 **자기 유형어만** 자료 없이 통과시킨다 — 호텔에 `군산 독채펜션` 이 붙지 않는다.
+- `/v1/lodgings/search`: ★ 가까운 키워드를 사전 전체(7천)에서 뽑으면 상위가 아무 숙소에도 안 붙은
+  데이터셋 단어로 차서 `선유도 독채` 가 0건이었다 → **숙소에 연결된 키워드만** 비교한다.
+  ★ e5-small 은 지역이 틀려도 0.85 가 나온다(`여수 호텔` → 군산 호텔 0.848) — 지역은 임계값이 아니라
+  **지역 이름**으로 가른다.
+- ★ 로컬에서 임베딩 모델 내려받기가 Node 에서 `ECONNRESET`(terminated)으로 끊겨 3분 걸리고 실패했다.
+  curl 로는 받힌다. 실패한 로딩 promise 가 프로세스에 남아 **재시작 전까지 모든 임베딩이 500**이다.
+- 실키 검증(가짜 숙소 2곳): 메타에 `군산 시내 호텔`·`군산 오션뷰 호텔` 이 실렸고 미확인 `주차`·`애견동반`
+  은 안 나왔다. 백엔드 `1041 passed / 47 failed` — 47건은 이 변경 전 main 과 같은 목록.
+
 ## 2026-09-30 — 템플릿 검수 · 코랄 · 미니멀 · 솔숲 추가
 
 - 한국 펜션 사이트(코랄트리 · 바다동화)를 참고해 `coral` · `minimal`, 디자인 스킬 시안에서 `pine`(솔숲).
diff --git a/ontology/README.md b/ontology/README.md
index ee479e7..18d4a9d 100644
--- a/ontology/README.md
+++ b/ontology/README.md
@@ -2,7 +2,9 @@
 
 o2o-site-AEO 가 발행한 사이트에 **업체별 SEO/AEO 키워드**를 제공하는 온톨로지 서비스.
 
-- **고정 데이터셋 1회 적재** 정책 — 주기 수집 없음 (`data/gunsan-pension-keywords.json`, 1,000건)
+- 사전은 **고정 데이터셋 + 업체별 LLM 생성분**이다. 처음 보는 숙소가 발행되면 OpenAI 로 키워드를 만들어
+  쌓고(`source='llm'`), 이후 매칭 후보가 된다. mock 이 만든 단어는 `source='mock'` 으로 남아 후보가 되지 않는다
+- 업종은 숙박(`stay`) 아래 펜션(`stay.pension`)·호텔(`stay.hotel`). 매칭·검색은 뿌리(`stay`)로 묶는다
 - 로컬 임베딩(`multilingual-e5-small`, 384차원)으로 pgvector 에 적재 후 의미 검색
 - 업체명 또는 자연어 문장 → 사전에서 잘 맞는 키워드를 골라주는 **매칭 API + 데모 콘솔**
 - 어휘 단계 중복제거는 자동, 벡터 근접쌍은 자동 병합하지 않고 검토 목록으로만
@@ -245,13 +247,14 @@ npm run dataset:ingest && npm run dataset:ingest-nationwide
 | 메서드 | 경로 | 용도 |
 |---|---|---|
 | `GET`  | `/health` | 헬스체크 |
-| `POST` | `/v1/merchants/publish` | **사이트 발행 웹훅** — 업체 upsert + 생성 예약 (`sync:true` 면 동기 실행) |
+| `POST` | `/v1/merchants/publish` | **사이트 발행 웹훅** — 업체 upsert + 생성. 처음 보는 업체·`REFRESH_INTERVAL_DAYS` 지난 업체만 생성하고, `sync:true` 는 처음 보는 업체에만 동기로 기다린다. 동기 생성이 실패해도 200 (`generation.failed`) |
 | `POST` | `/v1/merchants/:id/generate?sync=true` | 수동 재생성 |
 | `GET`  | `/v1/merchants` `/v1/merchants/:id` | 조회 |
 | `GET`  | `/v1/sites/:id/seo?limit=20` | **발행 사이트가 렌더링 시 호출** — title/description/keywords/tags |
 | `GET`  | `/v1/sites/:id/aeo?limit=10` | 답변엔진용 topics/FAQ/structuredDataHints |
 | `POST` | `/v1/match` | **업체명 또는 문장 → 사전에서 잘 맞는 키워드.** `mode=fusion`(기본) / `single`(통짜, 비교용) |
 | `POST` | `/v1/keywords/search` | 의미 기반 키워드 검색 (어드민) |
+| `POST` | `/v1/lodgings/search` | **검색어 → 맞는 숙소와 각 숙소의 SEO 메타.** 숙소에 연결된 키워드와의 유사도(≥0.87, 표기 변형은 aliases) + 지역 이름. 검색어가 지역을 말하면 그 지역 숙소만 |
 | `GET`  | `/demo` | 매칭 콘솔 (로컬 확인용) |
 | `POST` | `/v1/sites/:id/performance` | Search Console·유입 로그 피드백 → 저성과 키워드 강등 |
 
@@ -401,7 +404,8 @@ curl -s -X POST http://localhost:3100/v1/match \
 
 ## 생성 주기
 
-- **발행 즉시** — `/v1/merchants/publish` 가 BullMQ 에 적재 (60초 dedupe 창)
+- **첫 발행** — 처음 보는 업체는 `/v1/merchants/publish` 가 동기로 생성한다 (o2o-site-AEO 가 `sync:true` 로 부른다)
+- **기한 지난 업체의 발행** — BullMQ 에 적재 (60초 dedupe 창). 기한 안이면 생성하지 않는다(`generation: 'fresh'`)
 - **주기 리프레시** — 매일 03:00 크론이 `REFRESH_INTERVAL_DAYS`(기본 30일) 지난 업체를 적재
 - **성과 기반** — 노출 100회 이상 & CTR < 0.2% 인 키워드는 `demoted` 로 강등, 다음 사이클에서 대체
 
diff --git a/ontology/drizzle/0002_industry_hotel.sql b/ontology/drizzle/0002_industry_hotel.sql
new file mode 100644
index 0000000..94d619d
--- /dev/null
+++ b/ontology/drizzle/0002_industry_hotel.sql
@@ -0,0 +1,4 @@
+-- 호텔 업종. o2o-site-AEO 가 외부 분류에 "호텔" 이 있는 숙소를 stay.hotel 로 보낸다.
+-- ★ 시드에만 두면 이미 떠 있는 DB 에는 없고, merchant.industry_id 외래키 위반으로 publish 가 500 이 된다.
+INSERT INTO industry (id, path, name) VALUES ('stay.hotel', 'stay.hotel', '호텔')
+ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
diff --git a/ontology/src/db/seed.ts b/ontology/src/db/seed.ts
index e017f0c..19ed8ba 100644
--- a/ontology/src/db/seed.ts
+++ b/ontology/src/db/seed.ts
@@ -10,6 +10,7 @@ const industries = [
   ['health.dental', 'health.dental', '치과'],
   ['stay', 'stay', '숙박'],
   ['stay.pension', 'stay.pension', '펜션'],
+  ['stay.hotel', 'stay.hotel', '호텔'],
 ];
 
 const regions = [
diff --git a/ontology/src/generation/generation.service.ts b/ontology/src/generation/generation.service.ts
index b866415..33eff1f 100644
--- a/ontology/src/generation/generation.service.ts
+++ b/ontology/src/generation/generation.service.ts
@@ -103,6 +103,7 @@ export class GenerationService {
           locale: 'ko-KR',
           industryId: merchant.industry_id,
           regionId: merchant.region_id,
+          source: keywordSource(this.llm.name),
         });
 
         stats.details.push({
@@ -214,3 +215,8 @@ export class GenerationService {
     return created;
   }
 }
+
+// mock 이 만든 단어를 'llm' 으로 두면 매칭 후보가 되어 가짜 단어가 발행본에 나간다.
+function keywordSource(provider: string): string {
+  return provider === 'mock' ? 'mock' : 'llm';
+}
diff --git a/ontology/src/keywords/dedup.service.ts b/ontology/src/keywords/dedup.service.ts
index b2ddf04..01772af 100644
--- a/ontology/src/keywords/dedup.service.ts
+++ b/ontology/src/keywords/dedup.service.ts
@@ -26,6 +26,8 @@ export interface ResolveInput {
   locale: string;
   industryId: string | null;
   regionId: string | null;
+  /** 새로 등록될 때 keyword.source — 매칭 후보 여부가 이 값으로 갈린다 */
+  source: string;
 }
 
 /** 4단계 계단식 중복제거. */
@@ -98,6 +100,7 @@ export class DedupService {
       embedding: input.embedding,
       industryId: input.industryId,
       regionId: input.regionId,
+      source: input.source,
     });
     return { action: 'created', keywordId: created.id, canonical: created.canonical };
   }
diff --git a/ontology/src/keywords/keyword.repository.ts b/ontology/src/keywords/keyword.repository.ts
index b87952a..ade6957 100644
--- a/ontology/src/keywords/keyword.repository.ts
+++ b/ontology/src/keywords/keyword.repository.ts
@@ -81,11 +81,12 @@ export class KeywordRepository {
     embedding: number[];
     industryId: string | null;
     regionId: string | null;
+    source: string;
   }): Promise<KeywordRow> {
     const rows = await this.sql<KeywordRow[]>`
-      INSERT INTO keyword (canonical, normalized, locale, intent, embedding, industry_id, region_id, usage_count)
+      INSERT INTO keyword (canonical, normalized, locale, intent, embedding, industry_id, region_id, usage_count, source)
       VALUES (${input.canonical}, ${input.normalized}, ${input.locale}, ${input.intent},
-              ${toVector(input.embedding)}::vector, ${input.industryId}, ${input.regionId}, 0)
+              ${toVector(input.embedding)}::vector, ${input.industryId}, ${input.regionId}, 0, ${input.source})
       ON CONFLICT (normalized, locale) DO UPDATE SET updated_at = now()
       RETURNING id, canonical, normalized, aliases, intent, usage_count`;
     return rows[0];
diff --git a/ontology/src/llm/openai.provider.ts b/ontology/src/llm/openai.provider.ts
index 1b90db7..f6fbd56 100644
--- a/ontology/src/llm/openai.provider.ts
+++ b/ontology/src/llm/openai.provider.ts
@@ -92,6 +92,10 @@ const SYSTEM_PROMPT = `당신은 한국 로컬 비즈니스 SEO/AEO 전문가입
 - 지역명 + 업종 + 의도어 조합을 적극 활용합니다.
 - 과장광고 표현(최고, 1위, 100%, 무조건, 완치 등)은 절대 사용하지 않습니다.
 - 제공된 "이미 보유한 키워드"와 의미가 겹치는 것은 생성하지 않습니다.
+- 시설·전망·객실 유형은 "상세"의 features·nearby 에 있는 것만 씁니다. 없는 것을 지어내지 않습니다.
+- "상세"의 unverified 에 있는 항목은 확인되지 않은 것이므로 키워드와 답변 어디에도 쓰지 않습니다.
+- 숙박 유형어는 주어진 업종의 것만 씁니다. 업종이 호텔이면 '펜션'을, 펜션이면 '호텔'을 붙이지 않습니다.
+- 가격·최저가·할인 같은 가격 주장은 쓰지 않습니다.
 - relevance 는 해당 업체와의 관련도를 0.0~1.0 으로 매깁니다.
 - 답변(answer)은 2~3문장, 업체 정보에 근거한 사실만 씁니다.`;
 
diff --git a/ontology/src/merchants/merchants.controller.ts b/ontology/src/merchants/merchants.controller.ts
index b0eed6f..a2036c7 100644
--- a/ontology/src/merchants/merchants.controller.ts
+++ b/ontology/src/merchants/merchants.controller.ts
@@ -1,10 +1,13 @@
-import { Body, Controller, Get, Param, Post, Query } from '@nestjs/common';
+import { Body, Controller, Get, Logger, Param, Post, Query } from '@nestjs/common';
+import { env } from '../config/env';
 import { GenerationService } from '../generation/generation.service';
 import { GenerationQueue } from '../generation/generation.queue';
 import { MerchantsService, UpsertMerchantDto } from './merchants.service';
 
 @Controller('v1/merchants')
 export class MerchantsController {
+  private readonly logger = new Logger(MerchantsController.name);
+
   constructor(
     private readonly merchants: MerchantsService,
     private readonly generation: GenerationService,
@@ -21,15 +24,25 @@ export class MerchantsController {
     return this.merchants.findWithTaxonomy(id);
   }
 
-  /** o2o-site-AEO 사이트 발행 웹훅: 업체 등록 + 키워드 생성 예약 */
+  /** 발행 웹훅 — 재빌드마다 불리므로 처음 보는 업체·기한 지난 업체만 생성해 LLM 요금을 묶는다 */
   @Post('publish')
   async publish(@Body() dto: UpsertMerchantDto & { generate?: boolean; sync?: boolean }) {
     const merchant = await this.merchants.upsert(dto);
     if (dto.generate === false) return { merchant, generation: 'skipped' };
+    if (!this.merchants.isStale(merchant, env.generation.refreshIntervalDays)) {
+      return { merchant, generation: 'fresh' };
+    }
 
-    if (dto.sync) {
-      const stats = await this.generation.runForMerchant(merchant.id, 'published');
-      return { merchant, generation: stats };
+    // 첫 발행부터 새 키워드가 실리도록 처음 보는 업체만 기다린다. 실패해도 사전 키워드로 발행은 나간다.
+    if (dto.sync && merchant.last_generated_at === null) {
+      try {
+        const stats = await this.generation.runForMerchant(merchant.id, 'published');
+        return { merchant, generation: { ...stats, details: undefined } };
+      } catch (err) {
+        const message = err instanceof Error ? err.message : String(err);
+        this.logger.warn(`[${merchant.name}] 동기 생성 실패 — 사전 키워드로만 매칭된다: ${message}`);
+        return { merchant, generation: { failed: true, error: message } };
+      }
     }
     const jobId = await this.queue.enqueue(merchant.id, 'published');
     return { merchant, generation: { queued: true, jobId } };
diff --git a/ontology/src/merchants/merchants.service.ts b/ontology/src/merchants/merchants.service.ts
index 1ca386f..cd6ffc4 100644
--- a/ontology/src/merchants/merchants.service.ts
+++ b/ontology/src/merchants/merchants.service.ts
@@ -83,6 +83,12 @@ export class MerchantsService {
       LIMIT ${limit}`;
   }
 
+  /** findStale 과 같은 기준을 행 하나에 — publish 가 생성 여부를 정할 때 쓴다 */
+  isStale(merchant: Pick<MerchantRow, 'last_generated_at'>, intervalDays: number): boolean {
+    if (!merchant.last_generated_at) return true;
+    return Date.now() - new Date(merchant.last_generated_at).getTime() > intervalDays * 86_400_000;
+  }
+
   async markGenerated(merchantId: string) {
     await this.sql`UPDATE merchant SET last_generated_at = now() WHERE id = ${merchantId}`;
   }
diff --git a/ontology/src/serving/match.rules.ts b/ontology/src/serving/match.rules.ts
index c7a491b..b92f0e1 100644
--- a/ontology/src/serving/match.rules.ts
+++ b/ontology/src/serving/match.rules.ts
@@ -114,7 +114,7 @@ export function checkAmenity(keyword: string, facts: MerchantFacts): AmenityVerd
 }
 
 // ──────────────────────────────────────────── 서브 질의 빌더
-const STAY_TYPE_HINTS = ['독채', '풀빌라', '스테이', '펜션', '글램핑', '카라반', '한옥', '민박', '감성'];
+const STAY_TYPE_HINTS = ['독채', '풀빌라', '스테이', '펜션', '호텔', '리조트', '글램핑', '카라반', '한옥', '민박', '감성'];
 const CAPACITY_TOKEN = /\d+\s*인|기준|최대|소규모|중규모|대규모|수용/;
 
 /** 레인 설계 원칙 1. 레인끼리 겹치지 않게 한다. */
diff --git a/ontology/src/serving/match.service.ts b/ontology/src/serving/match.service.ts
index 10df7b3..d0d197f 100644
--- a/ontology/src/serving/match.service.ts
+++ b/ontology/src/serving/match.service.ts
@@ -15,6 +15,8 @@ const LANE_DEPTH = 50;    // 레인당 후보 깊이 — 깊을수록 generic 
 const LANE_FLOOR = 0.80;  // 이 코사인 미만은 그 레인에서 기여하지 않는다
 // 매칭 후보로 인정하는 출처.
 const MATCH_SOURCES = ['dataset', 'nationwide', 'manual'];
+// LLM 이 만든 키워드도 후보다. 단 intent=brand 는 남의 상호이므로 그 업체 것만 받는다.
+const LLM_SOURCE = 'llm';
 
 interface Hit {
   id: string; canonical: string; intent: string; kind: string;
@@ -49,8 +51,9 @@ export class MatchService {
     const vectors = await this.embedder.embed(lanes.map((l) => l.text), 'query');
 
     // 레인별 검색.
+    // 잎(stay.pension)이 아니라 뿌리(stay)로 좁힌다 — 펜션·호텔이 서로의 관련 키워드를 받고, 틀린 유형어는 호출측이 뺀다.
     const perLane = await Promise.all(
-      vectors.map((v) => this.laneSearch(v, LANE_DEPTH, merchant?.industry_id ?? null)),
+      vectors.map((v) => this.laneSearch(v, LANE_DEPTH, industryRoot(merchant?.industry_path), merchant?.id ?? null)),
     );
 
     // 가중 RRF 융합
@@ -138,17 +141,22 @@ export class MatchService {
   }
 
   private async laneSearch(
-    embedding: number[], limit: number, industryId: string | null,
+    embedding: number[], limit: number, root: string | null, merchantId: string | null,
   ): Promise<Hit[]> {
     const vec = toVector(embedding);
     const rows = await this.sql<Hit[]>`
-      SELECT id, canonical, intent, kind, category, aliases,
-             1 - (embedding <=> ${vec}::vector) AS score
-      FROM keyword
-      WHERE embedding IS NOT NULL
-        AND source = ANY(${MATCH_SOURCES})
-        AND (${industryId}::text IS NULL OR industry_id IS NULL OR industry_id = ${industryId})
-      ORDER BY embedding <=> ${vec}::vector
+      SELECT k.id, k.canonical, k.intent, k.kind, k.category, k.aliases,
+             1 - (k.embedding <=> ${vec}::vector) AS score
+      FROM keyword k
+      LEFT JOIN industry i ON i.id = k.industry_id
+      WHERE k.embedding IS NOT NULL
+        AND (k.source = ANY(${MATCH_SOURCES})
+             OR (k.source = ${LLM_SOURCE}
+                 AND (k.intent <> 'brand'
+                      OR EXISTS (SELECT 1 FROM merchant_keyword mk
+                                 WHERE mk.keyword_id = k.id AND mk.merchant_id = ${merchantId}::uuid))))
+        AND (${root}::text IS NULL OR k.industry_id IS NULL OR i.path <@ ${root}::ltree)
+      ORDER BY k.embedding <=> ${vec}::vector
       LIMIT ${limit}`;
     return rows.map((r) => ({ ...r, score: Number(r.score) }));
   }
@@ -185,11 +193,16 @@ export class MatchService {
   async dictionarySize() {
     const [row] = await this.sql<Array<{ n: number }>>`
       SELECT count(*)::int AS n FROM keyword
-      WHERE embedding IS NOT NULL AND source = ANY(${MATCH_SOURCES})`;
+      WHERE embedding IS NOT NULL AND (source = ANY(${MATCH_SOURCES}) OR source = ${LLM_SOURCE})`;
     return row?.n ?? 0;
   }
 }
 
+/** 'stay.pension' → 'stay'. 업종이 없으면 null(좁히지 않는다) */
+export function industryRoot(path: string | null | undefined): string | null {
+  return path ? path.split('.')[0] : null;
+}
+
 function str(v: unknown): string[] {
   return Array.isArray(v) ? v.filter((x): x is string => typeof x === 'string') : [];
 }
diff --git a/ontology/src/serving/serving.service.ts b/ontology/src/serving/serving.service.ts
index 5b25b54..2da743a 100644
--- a/ontology/src/serving/serving.service.ts
+++ b/ontology/src/serving/serving.service.ts
@@ -7,11 +7,11 @@ 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.
+// 검색어 하나당 살펴볼 가까운 키워드 수(숙소에 연결된 키워드 중에서).
 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;
+// e5-small 에서 맞는 숙소는 0.87 이상, 동떨어진 숙소는 0.86 아래로 갈린다. 지역 구분은 이 값이 아니라 지역 이름으로 한다.
+// ponytail: 고정 임계값 — 숙소가 늘어 경계가 흐려지면 1위 대비 상대 컷으로 바꾼다.
+const SEARCH_FLOOR = 0.87;
 const SEARCH_SEO_KEYWORDS = 20;
 
 export interface SeoPayload {
@@ -181,18 +181,7 @@ 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.
-   */
+  /** 검색어 → 맞는 숙소(숙박 전체)와 SEO 메타. 키워드 갈래 + 지역 갈래, 지역을 말하면 그 지역만 */
   async searchLodgings(rawQuery: string, limit: number) {
     const query = rawQuery.trim();
     if (!query) return { input: query, results: [] };
@@ -206,10 +195,11 @@ export class ServingService {
       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
+        SELECT k.id, 1 - (k.embedding <=> ${vec}::vector) AS score
+        FROM keyword k
+        WHERE k.embedding IS NOT NULL
+          AND EXISTS (SELECT 1 FROM merchant_keyword mk WHERE mk.keyword_id = k.id AND mk.status = 'active')
+        ORDER BY k.embedding <=> ${vec}::vector
         LIMIT ${SEARCH_KEYWORD_DEPTH}
       ), hits AS (
         SELECT id, score FROM near WHERE score >= ${SEARCH_FLOOR}
@@ -221,7 +211,7 @@ export class ServingService {
       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
+             array_remove(array_agg(k.canonical ORDER BY h.score DESC), 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
@@ -230,7 +220,8 @@ export class ServingService {
       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)
+      HAVING (max(h.score) IS NOT NULL OR bool_or(p.path IS NOT NULL))
+         AND (NOT EXISTS (SELECT 1 FROM places) OR bool_or(p.path IS NOT NULL))
       ORDER BY region_hit DESC, score DESC NULLS LAST, m.name
       LIMIT ${limit}`;
 
@@ -241,7 +232,7 @@ export class ServingService {
         industry: r.industry,
         regionMatched: r.region_hit,
         score: r.score === null ? null : Number(r.score),
-        matchedKeywords: r.matched ?? [],
+        matchedKeywords: [...new Set(r.matched ?? [])],
         seo: await this.seo(r.external_id, SEARCH_SEO_KEYWORDS),
       });
     }
diff --git a/solution/backend/services/external/site_ontology.py b/solution/backend/services/external/site_ontology.py
index ed92f47..5de5dd6 100644
--- a/solution/backend/services/external/site_ontology.py
+++ b/solution/backend/services/external/site_ontology.py
@@ -7,6 +7,8 @@ from config.server_configs import external_api_config
 
 # 로컬 임베딩 모델이라 호출당 1~2초다.
 TIMEOUT_SEC = 15.0
+# 처음 보는 업체는 publish 가 OpenAI 키워드 생성을 기다린다(키워드 15개 + 질문 5개).
+PUBLISH_TIMEOUT_SEC = 60.0
 DEFAULT_LIMIT = 40
 
 PUBLISH_PATH = "/v1/merchants/publish"
@@ -25,8 +27,8 @@ def is_configured() -> bool:
     return bool(base_url())
 
 
-async def _post(client: httpx.AsyncClient, path: str, body: dict) -> dict:
-    res = await client.post(f"{base_url()}{path}", json=body)
+async def _post(client: httpx.AsyncClient, path: str, body: dict, timeout: float = TIMEOUT_SEC) -> dict:
+    res = await client.post(f"{base_url()}{path}", json=body, timeout=timeout)
     if res.status_code >= 400:
         raise SiteOntologyError(f"{path} HTTP {res.status_code}: {res.text[:200]}")
     try:
@@ -40,17 +42,18 @@ async def _post(client: httpx.AsyncClient, path: str, body: dict) -> dict:
 
 async def match_for_merchant(merchant: dict, limit: int = DEFAULT_LIMIT) -> dict:
     """업체를 저장하고, 그 업체로 해석된 추천 결과(/v1/match 응답)를 돌려준다."""
-    body = {**merchant, "generate": False}
+    # sync 는 처음 보는 업체에만 먹는다 — 첫 발행부터 새 키워드가 실리고, 갱신은 저쪽 큐가 한다.
+    body = {**merchant, "generate": True, "sync": True}
     try:
         async with httpx.AsyncClient(timeout=TIMEOUT_SEC) as client:
             try:
-                await _post(client, PUBLISH_PATH, body)
+                await _post(client, PUBLISH_PATH, body, PUBLISH_TIMEOUT_SEC)
             except SiteOntologyError as ex:
                 if not body.get("regionId"):
                     raise
                 LOG.w(f"[site-ontology] regionId={body['regionId']} 로 저장하지 못했다 — 지역 없이 다시 보낸다: {ex}")
                 body = {**body, "regionId": None}
-                await _post(client, PUBLISH_PATH, body)
+                await _post(client, PUBLISH_PATH, body, PUBLISH_TIMEOUT_SEC)
             result = await _post(client, MATCH_PATH, {"query": merchant["externalId"], "limit": limit})
     except httpx.HTTPError as ex:
         raise SiteOntologyError(f"{type(ex).__name__}: {ex}") from ex
diff --git a/solution/backend/services/seo_keywords.py b/solution/backend/services/seo_keywords.py
index d0d5133..0d423f8 100644
--- a/solution/backend/services/seo_keywords.py
+++ b/solution/backend/services/seo_keywords.py
@@ -9,6 +9,9 @@ from services.external import site_ontology
 from services.site_payload import _parse_address_parts
 
 LODGING_INDUSTRY = "stay.pension"
+HOTEL_INDUSTRY = "stay.hotel"
+# 업종별 숙박 유형어. 자기 유형어만 자료 없이 통과한다 — 호텔에 `군산 독채펜션` 이 붙지 않게.
+_TYPE_WORDS = {LODGING_INDUSTRY: "펜션", HOTEL_INDUSTRY: "호텔"}
 MAX_KEYWORDS = 10
 MAX_NEARBY = 8
 
@@ -57,9 +60,9 @@ _REGION_KEYS = {
 }
 
 # 자료에 없어도 되는 낱말 — 업종어와 "근처" 류.
-_GENERIC_WORDS = frozenset({"펜션", "숙소", "숙박", "스테이", "근처", "가까운", "주변", "인근", "예약", "추천"})
+_GENERIC_WORDS = frozenset({"숙소", "숙박", "스테이", "근처", "가까운", "주변", "인근", "예약", "추천"})
 # "독채펜션"·"감성숙소" 처럼 붙여 쓴 업종어는 떼고 앞부분만 자료와 대조한다.
-_GENERIC_SUFFIXES = ("펜션", "숙소", "스테이")
+_GENERIC_SUFFIXES = ("숙소", "스테이")
 # 제목에는 싣지 않는 낱말.
 _TITLE_BLOCKED_WORDS = frozenset({"예약", "추천"})
 # 한 글자 낱말("봄"·"뷰")은 소개문 어딘가에 우연히 들어 있어 대조가 무의미하다 — 통과시키지 않는다.
@@ -102,6 +105,12 @@ def _locality_word(*addresses: str | None) -> str:
     return word[:-1] if len(word) > 2 and word.endswith(("시", "군", "구")) else word
 
 
+def industry_of(place: dict) -> str:
+    """외부 분류(없으면 상호)에 '호텔' 이 있으면 호텔, 아니면 펜션."""
+    text = f"{_text(place.get('external_category'))} {_text(place.get('name'))}"
+    return HOTEL_INDUSTRY if "호텔" in text else LODGING_INDUSTRY
+
+
 def build_merchant(place_id: str, snapshot: dict) -> dict | None:
     """스냅샷 → SiteOntology publish 요청 본문."""
     place = (snapshot or {}).get("place") or {}
@@ -157,7 +166,7 @@ def build_merchant(place_id: str, snapshot: dict) -> dict | None:
     return {
         "externalId": place_id,
         "name": name,
-        "industryId": LODGING_INDUSTRY,
+        "industryId": industry_of(place),
         "regionId": region_key(road_address, address),
         "description": description,
         "profile": {key: value for key, value in profile.items() if value},
@@ -174,13 +183,14 @@ def _evidence(merchant: dict) -> str:
     return _compact(" ".join(_text(p) for p in parts if p))
 
 
-def _supported(keyword: str, evidence: str) -> bool:
+def _supported(keyword: str, evidence: str, type_word: str = "펜션") -> bool:
     """모든 낱말이 자료에 있고, **자료로 확인한 낱말이 하나는 있어야** 한다."""
+    suffixes = (*_GENERIC_SUFFIXES, type_word)
     specific = False
     for word in keyword.split():
-        if word in _GENERIC_WORDS:
+        if word in _GENERIC_WORDS or word == type_word:
             continue
-        core = next((word[: -len(s)] for s in _GENERIC_SUFFIXES if word.endswith(s) and len(word) > len(s)), word)
+        core = next((word[: -len(s)] for s in suffixes if word.endswith(s) and len(word) > len(s)), word)
         core = _compact(core)
         if len(core) < _MIN_CORE_LEN or core not in evidence:
             return False
@@ -193,15 +203,15 @@ def _is_question(item: dict) -> bool:
     return item.get("category") == "질문형" or "?" in canonical or canonical.endswith(("요", "까"))
 
 
-def _usable(item, evidence: str) -> str | None:
+def _usable(item, evidence: str, type_word: str) -> str | None:
     """메타 태그에 실어도 되는 추천이면 그 표기를, 아니면 None."""
     if not isinstance(item, dict) or item.get("status") != "ok" or _is_question(item):
         return None
     canonical = _text(item.get("canonical"))
-    return canonical if canonical and _supported(canonical, evidence) else None
+    return canonical if canonical and _supported(canonical, evidence, type_word) else None
 
 
-def _title_keyword(result: dict, evidence: str, locality: str) -> str | None:
+def _title_keyword(result: dict, evidence: str, locality: str, type_word: str) -> str | None:
     """제목 업종어 자리에 넣을 대표 키워드 — 유형 레인에서 고른다."""
     lane = next(
         (l for l in result.get("byLane") or [] if isinstance(l, dict) and l.get("key") == "type"),
@@ -209,7 +219,7 @@ def _title_keyword(result: dict, evidence: str, locality: str) -> str | None:
     )
     items = [i for i in lane.get("items") or [] if isinstance(i, dict)]
     for item in sorted(items, key=lambda i: i.get("category") != "코어"):
-        canonical = _usable(item, evidence)
+        canonical = _usable(item, evidence, type_word)
         if not canonical or _TITLE_BLOCKED_WORDS.intersection(canonical.split()):
             continue
         if locality and locality not in canonical:
@@ -221,10 +231,11 @@ def _title_keyword(result: dict, evidence: str, locality: str) -> str | None:
 def select(result: dict, merchant: dict) -> dict:
     """/v1/match 응답 → {keywords, titleKeyword?}."""
     evidence = _evidence(merchant)
+    type_word = _TYPE_WORDS.get(merchant.get("industryId"), _TYPE_WORDS[LODGING_INDUSTRY])
     keywords: list[str] = []
     seen: set[str] = set()
     for item in result.get("matches") or []:
-        canonical = _usable(item, evidence)
+        canonical = _usable(item, evidence, type_word)
         if not canonical or _compact(canonical) in seen:
             continue
         seen.add(_compact(canonical))
@@ -233,7 +244,7 @@ def select(result: dict, merchant: dict) -> dict:
             break
 
     seo: dict = {"keywords": keywords}
-    title = _title_keyword(result, evidence, _locality_word((merchant.get("profile") or {}).get("address")))
+    title = _title_keyword(result, evidence, _locality_word((merchant.get("profile") or {}).get("address")), type_word)
     if title:
         seo["titleKeyword"] = title
     return seo
diff --git a/solution/backend/services/snapshot.py b/solution/backend/services/snapshot.py
index 4611a8b..afd4bc3 100644
--- a/solution/backend/services/snapshot.py
+++ b/solution/backend/services/snapshot.py
@@ -109,6 +109,8 @@ async def build_snapshot(place) -> dict:
             "name": place.name,
             "category": category.value,
             "category_name": schema.label,
+            # 숙박 안의 유형(호텔·펜션) 판정 근거 — services/seo_keywords.industry_of
+            "external_category": getattr(place, "external_category", None),
             "road_address": place.road_address,
             "address": place.address,
             "phone": place.phone,
diff --git a/solution/backend/tests/test_seo_keywords.py b/solution/backend/tests/test_seo_keywords.py
index 7490d2b..28c605a 100644
--- a/solution/backend/tests/test_seo_keywords.py
+++ b/solution/backend/tests/test_seo_keywords.py
@@ -177,8 +177,8 @@ async def test_업체를_저장한_뒤_그_업체로_추천을_받는다(ontolog
     await site_ontology.match_for_merchant(merchant)
 
     assert [url for url, _ in sent] == ["http://onto.test/v1/merchants/publish", "http://onto.test/v1/match"]
-    # generate:false 가 빠지면 SiteOntology 가 LLM 키워드 생성을 큐에 넣는다.
-    assert sent[0][1] == {**merchant, "generate": False}
+    # 처음 보는 업체는 생성을 기다려 첫 발행부터 새 키워드가 실린다(sync 는 저쪽이 처음 보는 업체에만 먹인다).
+    assert sent[0][1] == {**merchant, "generate": True, "sync": True}
     assert sent[1][1] == {"query": "place-1", "limit": site_ontology.DEFAULT_LIMIT}
 
 
@@ -296,3 +296,32 @@ async def test_SiteOntology_가_죽어도_발행된다(auth_headers, client, db_
     assert site["site"]["status"] == SiteStatus.PUBLISHED.value
     payload = json.loads(open(r["payload_path"], encoding="utf-8").read())
     assert "seo" not in payload
+
+
+# ── 호텔 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
+def test_외부_분류에_호텔이_있으면_호텔_업종으로_보낸다():
+    merchant = seo_keywords.build_merchant("place-1", _snapshot(external_category="여행 > 숙박 > 호텔"))
+    assert merchant["industryId"] == "stay.hotel"
+
+
+def test_외부_분류가_없으면_상호로_가른다():
+    assert seo_keywords.build_merchant("place-1", _snapshot(name="군산 베이 호텔"))["industryId"] == "stay.hotel"
+    assert seo_keywords.build_merchant("place-1", _snapshot())["industryId"] == "stay.pension"
+
+
+def _item(canonical):
+    return {"canonical": canonical, "status": "ok", "category": "코어"}
+
+
+def test_호텔에는_펜션_유형어를_싣지_않는다():
+    merchant = seo_keywords.build_merchant("place-1", _snapshot(name="군산 베이 호텔"))
+    result = {"matches": [_item("군산 독채펜션"), _item("군산 독채 호텔"), _item("말랭이마을 숙소")]}
+
+    assert seo_keywords.select(result, merchant)["keywords"] == ["군산 독채 호텔", "말랭이마을 숙소"]
+
+
+def test_펜션에는_호텔_유형어를_싣지_않는다():
+    merchant = seo_keywords.build_merchant("place-1", _snapshot())
+    result = {"matches": [_item("군산 독채 호텔"), _item("군산 독채펜션")]}
+
+    assert seo_keywords.select(result, merchant)["keywords"] == ["군산 독채펜션"]