1. 파이썬 크롤링, 네이버 키워드 분석 프로그램 개발
1) 황금 키워드 발굴의 중요성
네이버 블로그 운영에 있어 효과적인 키워드 선별은 콘텐츠 노출과
방문자 수 증대에 결정적인 역할을 합니다. 이를 위해 사용자에게
필요한 정보를 쉽고 빠르게 제공하는 자동화 프로그램의 필요성이
커지고 있습니다.
2) 프로그램 개발의 배경
기존에 개발되었던 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램이 최근
오류를 발생시켜 개선의 필요성이 대두되었습니다. 이번 업데이트는
프로그램의 안정성과 효율성을 높이는 데 초점을 맞추었습니다.
2. 파이썬 크롤링의 이해와 한계
1) 크롤링 기술의 원리
크롤링은 웹상의 텍스트, 이미지 등 다양한 정보를 원하는 형태로
수집하여 데이터화하는 기술입니다. 파이썬의 Selenium,
BeautifulSoup 라이브러리를 활용하여 HTML 태그
기반으로 정보를 추출합니다.
2) 웹사이트 변경에 따른 크롤링의 취약점
웹사이트의 디자인이나 구조가 변경될 경우, 기존에 사용하던
HTML 태그 정보가 무효화되어 크롤링에 오류가 발생할 수
있습니다. 이로 인해 프로그램 업데이트 및 수정 작업이 빈번하게
요구됩니다.
3. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램 개선 과정
1) URL 및 태그 정보 업데이트
변경된 네이버 크리에이터 어드바이저 페이지의 URL을 적용하고,
변경된 UI에 맞춰 HTML/CSS 절대 경로를 재설정하여 정보
추출 오류를 해결했습니다.
2) XPath를 활용한 효율적인 정보 추출
개발자 도구의 '검사' 기능을 활용하여 원하는 요소의
XPath를 추출하고, 이를 코드에 적용하여 네이버 키워드
검색량 조회 프로그램을 성공적으로 개선하였습니다.
1. 파이썬 크롤링의 이해와 한계
1) 크롤링의 기본 원리
크롤링은 웹상의 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 멀티미디어
정보를 수집하는 기술입니다. 파이썬에서는 Selenium,
BeautifulSoup 등의 라이브러리를 활용하여 웹페이지의
HTML 태그를 분석하고 원하는 데이터를 추출합니다. 이를 통해
방대한 정보를 체계적으로 수집하고 활용할 수 있습니다.
2) 크롤링의 주요 한계점
웹사이트의 UI나 HTML 구조가 변경되면 기존에 사용하던 태그
정보가 유효하지 않게 됩니다. 이로 인해 크롤링 프로그램은 더
이상 데이터를 정상적으로 가져오지 못하고 오류가 발생할 수
있습니다. 따라서 웹사이트 변경 시 프로그램의 수정이
불가피합니다.
2. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램 수정 과정
1) 변경된 URL 주소 적용
프로그램이 정상적으로 작동하지 않은 주된 원인 중 하나는 네이버
크리에이터 어드바이저 페이지의 URL 주소가 변경되었기
때문입니다. 수정 시 가장 먼저 변경된 URL 주소를 프로그램에
반영하는 작업이 필요합니다.
2) HTML/CSS 태그 경로 업데이트
웹페이지의 화면 구성이 바뀌면 각 요소의 HTML/CSS 태그
경로도 달라집니다. 개발자는 웹 브라우저의 '검사' 기능을
활용하여 변경된 태그의 절대 경로(XPath)를 확인하고, 이를
프로그램 코드에 적용해야 합니다.
3. XPath를 활용한 데이터 추출 방법
1) XPath 정보 확인 절차
웹페이지에서 원하는 데이터가 있는 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로
클릭한 후 '검사'를 선택합니다. 우측 패널에 표시되는 HTML
구조에서 해당 요소의 절대 경로인 XPath 정보를 확인할 수
있습니다.
2) XPath 복사 및 코드 적용
개발자 도구에서 확인된 XPath 정보는 해당 요소를 마우스
오른쪽 버튼으로 다시 클릭하여 'Copy' 메뉴에서 ''를
선택하면 쉽게 복사할 수 있습니다. 복사된 XPath는 파이썬
크롤링 코드에 붙여넣어 데이터를 정확하게 추출하는 데
사용됩니다.
4. 키워드 검색량 조회 프로그램의 복원 및 활용
1) 키워드 정보 추출을 위한 XPath 활용
네이버 키워드 검색량 조회 프로그램의 경우, 각 키워드별 검색량
데이터를 담고 있는 HTML 요소를 파악해야 합니다. 개발자는
이러한 요소를 '검사' 기능을 통해 찾고 XPath 정보를
추출하여 코드를 수정합니다.
2) 프로그램 재구동 및 활용 가능성
앞서 설명한 URL 변경 및 XPath 정보 업데이트 과정을
거치면, 변경된 네이버 웹사이트 구조에서도 정상적으로 키워드
검색량 데이터를 수집할 수 있게 됩니다. 이를 통해 사용자는
더욱 정확하고 유용한 키워드 분석 정보를 얻을 수 있습니다.
1. 크롤링 기술의 유용성과 한계
1) 자동화된 데이터 수집의 이점
파이썬 크롤링은 웹상의 방대한 텍스트, 이미지, 링크 등 다양한
멀티미디어 정보를 효율적으로 수집할 수 있게 해주는 강력한
기술입니다. Selenium, BeautifulSoup와 같은
라이브러리를 활용하면 HTML 태그를 기반으로 원하는 데이터를
정확하게 추출하여 데이터베이스화할 수 있습니다.
2) 웹 환경 변화에 따른 유지보수의 필요성
하지만 웹사이트의 UI나 HTML, CSS 구조가 변경될 경우,
기존에 사용하던 태그 정보가 무효화되어 크롤링 프로그램이
정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. 따라서 이러한 변경
사항을 지속적으로 파악하고 프로그램을 업데이트하는 유지보수
작업이 필수적입니다.
2. 네이버 키워드 검색량 조회 프로그램 개선 사례
1) URL 및 경로 정보 업데이트
프로그램 오류의 주요 원인 중 하나는 대상 웹페이지의 URL
변경이었습니다. 크리에이터 어드바이저 페이지 URL이 변경됨에
따라 이를 최신 정보로 수정하여 프로그램의 접근성을
복구했습니다.
2) XPath 정보를 활용한 데이터 추출 정확도 향상
웹페이지 요소의 절대 경로를 파악하기 위해 브라우저의 개발자
도구를 활용했습니다. 마우스 오른쪽 클릭 후 '검사' 기능을
통해 추출한 XPath 정보를 코드에 반영함으로써, 변경된
UI에서도 정확하게 원하는 키워드 및 검색량 데이터를 가져올 수
있도록 개선했습니다.
3. 크롤링 기반 키워드 분석 도구 활용 전략
1) 지속적인 도구 업데이트 및 모니터링
라온픽과 같은 키워드 분석 도구를 활용할 때, 웹사이트의
업데이트에 따른 프로그램 오작동 가능성을 인지해야 합니다.
주기적으로 도구의 작동 상태를 점검하고, 필요시 프로그램 코드를
수정하는 노력이 필요합니다.
2) 대체 도구 탐색 및 데이터 신뢰도 검증
만약 특정 도구의 사용이 어렵게 된다면, 유사한 기능을 제공하는
다른 도구를 탐색하는 것도 좋은 방법입니다. 또한, 추출된
데이터의 정확성과 신뢰성을 교차 검증하여 분석 결과의 오류를
최소화해야 합니다.
키워드검색량조회
라온픽 
