1. 효과적인 콘텐츠 키워드 발굴의 시작
1) AI를 활용한 분석의 중요성
일반적인 키워드 추천은 조회수와 무관한 결과를 가져올 수
있습니다. 방대한 데이터를 효율적으로 분석하는 AI의 도움을
받아야 합니다.
2) 대량 키워드 데이터 확보의 핵심
네이버 검색광고 키워드 도구는 압도적인 양의 키워드 정보를
제공합니다. 라온픽 같은 다른 도구보다 훨씬 더 많은 데이터를
한 번에 얻을 수 있습니다.
2. 대량 키워드 데이터 준비 과정
1) 손쉬운 키워드 리스트 추출
핵심 키워드 몇 개를 입력하면 최대 1천 개의 관련 데이터를
조회할 수 있습니다. 이 모든 데이터를 손쉽게 다운로드하여
분석을 위한 기초 자료를 확보합니다.
2) AI 시대의 데이터 활용법
과거에는 수작업으로 찾던 키워드를 이제 AI가 효율적으로
분류해줍니다. 대량 데이터를 AI에 넣어 숨겨진 잠재력 있는
키워드를 발굴할 수 있습니다.
3. AI를 통한 맞춤형 키워드 정제
1) 불필요한 키워드 필터링 요청
검색량이 적은 키워드는 과감하게 삭제하도록 AI에 지시해야
합니다. 비효율적인 키워드를 걸러내어 포스팅의 집중도를 높일 수
있습니다.
2) 구체적인 키워드 추천 명령
단순히 "키워드 추천"보다는 세부적인 조건을 제시해야 합니다.
AI에게 정확한 프롬프트를 입력하여 원하는 유형의 키워드를
얻으세요.
1. 핵심 키워드 발굴을 위한 AI 활용 원리
1) AI의 데이터 분석 능력
AI는 방대한 데이터를 분석하는 데 탁월하며, 특히 챗GPT와
같은 도구는 무료로도 이 기능을 활용할 수 있습니다. 하지만
AI는 새로운 데이터를 생성하기보다는 주어진 데이터를 바탕으로
분석하는 데 더 강점을 보입니다.
2) 효율적인 키워드 분석 전략
단순히 "키워드 추천"을 요청하면 검색량과 무관한 결과가 나올
수 있어 비효율적입니다. 따라서 조회수/검색량이 포함된 대량의
키워드 데이터를 먼저 AI에 입력하는 것이 중요합니다.
3) 대량 데이터 소싱의 중요성
방대한 키워드 데이터를 얻기 위해 네이버 검색광고의 키워드
도구를 활용할 수 있습니다. 이 도구는 라온픽과 같은 다른
툴들이 인기를 얻었음에도 불구하고 여전히 가장 많은 키워드
정보를 제공합니다.
2. 대량 키워드 데이터 추출 방법
1) 검색광고 키워드 도구 활용
네이버 검색광고 키워드 도구에 메인 주제와 키워드 5개를
입력합니다. 이 과정을 통해 최대 1천 개에 달하는 방대한
키워드 리스트를 얻을 수 있습니다.
2) 데이터 다운로드 및 과거 활용 사례
조회된 키워드 데이터는 즉시 다운로드 버튼을 눌러 확보할 수
있습니다. 과거에는 이 데이터를 일일이 분석하며 핵심 키워드를
찾았으나, 이제는 AI를 통해 대량 분석이 가능해졌습니다.
3. AI를 통한 키워드 정제 및 추천
1) 불필요한 키워드 제거 요청
다운로드한 데이터를 AI에 입력한 후, 가장 먼저
조회수/검색량이 적은 키워드는 삭제해달라고 구체적으로
요청합니다. 검색량이 없는 키워드는 포스팅 활용도가 낮기
때문입니다.
2) 구체적인 키워드 추천 요청
AI가 필터링한 데이터 기반으로 "포스팅에 활용할 키워드를
추천해달라"고 요청하되, 단순히 추천을 넘어 "특정 유형의
키워드는 제외해달라"는 등 상세한 조건을 제시하는 것이
좋습니다. 이를 통해 AI는 더 정확하고 유용한 키워드를
선별해줍니다.
4. 키워드 조합을 통한 포스팅 최적화
1) 메인 및 서브 키워드 조합의 중요성
일반적으로 포스팅 하나에 하나의 키워드만 사용하는 경우는
드뭅니다. 메인 키워드와 함께 2~3개의 서브 키워드를 조합하여
포스팅을 구성하는 것이 효과적입니다.
2) AI를 활용한 키워드 조합 생성
이러한 키워드 조합 또한 AI에게 요청하여 생성할 수 있습니다.
AI는 기존에 분석한 데이터를 바탕으로 포스팅에 적합한 메인 및
서브 키워드 조합을 제안하여 콘텐츠 기획을 돕습니다.
1. AI 기반 키워드 분석의 핵심 원리 이해
1) AI의 데이터 분석 능력 활용
AI는 새로운 데이터를 생성하기보다 기존 데이터를 효율적으로
분석하는 데 강점이 있습니다. 따라서 방대한 검색량 데이터와
결합했을 때 최적의 시너지를 발휘합니다. 초기 단계에서 검색량
데이터가 없는 키워드 추천은 제한적일 수 있으므로, 정확한
데이터를 먼저 확보하는 것이 중요합니다.
2) 네이버 검색광고 키워드 도구의 재발견
과거 라온픽과 같은 도구의 등장으로 잠시 잊혔던 네이버 키워드
도구는 여전히 가장 방대한 키워드 데이터를 제공합니다. 이
도구를 통해 대량의 원본 키워드 데이터를 확보함으로써 AI
분석의 기반을 단단히 마련할 수 있습니다.
2. 대량 키워드 데이터 수집 및 초기 필터링
1) 대표 키워드로 광범위한 데이터 확보
몇 키워드를 입력하는 것만으로 최대 1천 개의 관련 키워드
데이터를 손쉽게 다운로드할 수 있습니다. 이는 AI 분석을 위한
풍부한 원재료를 단시간에 모으는 과정입니다. 수집된 데이터는
AI가 효과적인 포스팅 주제를 발굴하고 세부 키워드를 조합하는
데 필수적인 기반이 됩니다.
2) AI를 통한 불필요 키워드 제거
다운로드한 대량의 키워드 리스트에서 검색량이 적은 항목들은
AI에게 요청하여 신속하게 제거할 수 있습니다. 이는 효율적인
포스팅을 위한 1차 검증 단계입니다. 이 과정을 통해 잠재력이
낮은 키워드에 시간을 낭비하지 않고, 보다 유의미한 키워드에
집중할 수 있도록 돕습니다.
3. AI를 활용한 콘텐츠 키워드 최적화 및 조합
1) 구체적인 요청으로 키워드 심층 분석
단순한 키워드 추천 요청보다 "어떤 유형의 키워드는 제외해줘"와
같이 명확하고 구체적인 지시를 통해 AI의 분석 정확도를 높일
수 있습니다. 지속적인 피드백과 프롬프트 수정을 통해 우리에게
가장 적합한 콘텐츠 키워드 리스트를 완성해 나가는 것이
중요합니다.
2) 메인-서브 키워드 조합으로 콘텐츠 경쟁력 강화
하나의 키워드에만 의존하기보다, AI에게 요청하여 메인 키워드와
2-3개의 서브 키워드를 조합하는 전략을 활용할 수 있습니다.
이러한 키워드 조합은 콘텐츠의 검색 노출 기회를 확대하고, 더욱
풍부한 내용을 기획하는 데 크게 기여합니다.
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