1. 네이버 데이터랩에서 키워드 추출
1) 쇼핑 Top 500 키워드 활용
이전 포스팅에서 네이버 데이터랩의 쇼핑 Top 500 키워드를
추출했습니다. 이번에는 분야별로 500개씩 추출하는 대신,
7페이지까지의 키워드, 즉 분야당 140개만 가져와 총
560개의 키워드를 확보했습니다.
2) 연관 검색어 및 클릭률 정보 수집
총 560개의 키워드에 대해 네이버 광고 API를 이용하여 연관
검색어와 월평균 클릭률 정보를 수집했습니다. 수집된 데이터는
월평균 클릭률을 기준으로 내림차순 정렬되었으며, 중복 키워드
제거 과정을 거쳤습니다.
2. 검색량 및 경쟁률 기반 키워드 필터링
1) 검색량 10회 미만 및 경쟁률 높은 키워드 제외
수집된 68,960개의 키워드 중 검색량 10회 미만의 키워드와
경쟁률이 높음, 중간인 키워드를 제외했습니다. 이는 실제
활용도가 낮거나 노출이 어려운 키워드를 사전에 걸러내기
위함입니다.
2) 유효 키워드 선별 및 개수 압축
엄격한 필터링 과정을 통해 68,960개의 키워드가 최종적으로
146개로 압축되었습니다. 이 과정에서 검색량과 클릭률,
경쟁률을 종합적으로 고려하여 실질적으로 활용 가능한 황금
키워드만을 남겼습니다.
3. 경쟁률 낮은 키워드 최종 선별
1) 블로그 키워드 경쟁률 조회기 활용
직접 키워드 분석 도구인 '라온픽' 등을 활용하는 것은 시간
소모가 크므로, 자체 개발한 블로그 키워드 경쟁률 조회기를
사용했습니다. 이를 통해 146개의 키워드 중 경쟁률이 0. 3
이하인 키워드를 효율적으로 찾아냈습니다.
2) 최종 유효 키워드 목록 확보
경쟁률 0. 3 이하의 키워드만을 따로 모아 최종적으로 활용
가능한 황금 키워드 목록을 확보했습니다. 이는 적은 수량이지만,
실제 콘텐츠 제작에 바로 적용할 수 있는 가치 높은
키워드들입니다.
1. 키워드 데이터 추출 및 초기 필터링
1) 네이버 데이터랩을 활용한 기본 키워드 확보
네이버 데이터랩에서 쇼핑 Top 500 키워드를 추출하되,
효율성을 위해 분야별 140개씩 총 560개의 키워드를 우선
수집했습니다. 이는 데이터 과부하를 방지하고 초기 단계에서
집중도를 높이기 위한 전략입니다.
2) 네이버 광고 API를 이용한 연관 검색어 확장 및 정제
수집된 560개의 기본 키워드를 바탕으로 네이버 광고 API를
활용하여 연관 검색어를 대량으로 추출했습니다. 이 과정에서
월평균 클릭률 순으로 데이터를 정렬하고, 중복 키워드를 제거하여
68,960개의 유의미한 키워드 후보군을 확보했습니다.
2. 유효 황금 키워드 선별 기준 설정
1) 검색량 및 클릭률 기반의 1차 필터링
초기 필터링 단계에서 검색량 10개 미만의 키워드와 낮은 월평균
클릭률을 가진 키워드는 제외했습니다. 이는 실제 검색 및 전환
가능성이 낮은 데이터를 제거하여 효율적인 분석을 가능하게
합니다.
2) 경쟁 정도를 고려한 2차 필터링
높은 경쟁 정도를 가진 키워드는 일반적인 사용자나 신규
사업자에게 노출이 어렵기 때문에 과감하게 제외했습니다. 이는
개인이나 소규모 사업자가 실질적으로 활용할 수 있는 키워드를
선별하는 데 중점을 둔 결과입니다.
3. 실질적인 키워드 풀 구성
1) 다량의 키워드에서 핵심 후보군으로 압축
68,960개의 방대한 키워드 데이터에서 앞선 필터링 과정을
거쳐 최종적으로 146개의 핵심 키워드 후보군을 도출했습니다.
이 정도의 규모는 개별적으로 심층 분석을 시도하기에 현실적인
수준입니다.
2) 트렌드 파악 및 신규 정보 습득
이러한 키워드 선별 과정에서 사람들의 관심사와 최신 트렌드를
파악할 수 있었습니다. 처음 접하는 신조어나 유행하는 아이템을
발견하는 것은 새로운 인사이트를 얻는 기회가 됩니다.
4. 최종 경쟁률 검토 및 활용
1) 라온픽을 활용한 경쟁률 분석
핵심 후보군 146개의 키워드에 대해 이전에 개발한 블로그
키워드 경쟁률 조회기를 활용했습니다. 경쟁률 0. 3 이하의
키워드만을 따로 분류하여 실제 활용 가능성이 높은 리스트를
구축했습니다.
2) 분석 결과 기반의 실행 가능한 키워드 도출
최종적으로 경쟁률이 낮은 키워드들을 중심으로 몇 가지 실질적으로
활용 가능한 키워드를 확보했습니다. 예를 들어,
'경주샵앤플랫', '무무슬라임', '속초무인텔' 등이 이에
해당합니다.
1. 황금 키워드 발굴의 여정
1) 자동화된 데이터 분석의 시작
네이버 데이터랩과 광고 API를 활용하여 방대한 양의 연관
검색어를 추출하고, 초기에는 엑셀 기반의 수작업으로 진행했으나
비효율성과 시스템 부하를 경험했습니다. 이러한 경험을 바탕으로
파이썬을 이용한 자동화된 데이터 처리 방식을 도입하여 효율성을
높였습니다.
2) 검색량과 클릭률을 통한 1차 필터링
7페이지 분량의 1차 키워드 목록을 확보한 후, 월 평균
클릭률이 높은 순서대로 연관 검색어를 추출했습니다. 이후 검색량
10개 미만의 무의미한 키워드와 경쟁 정도가 높은 키워드를
1차적으로 제거하여 데이터의 질을 향상시켰습니다.
2. 실질적인 키워드 선별 과정
1) 목적에 맞는 키워드 추리기
1차 필터링을 거친 68,960개의 키워드 중, 월간 검색량과
월 평균 클릭률 기준을 충족하지 못하거나 경쟁 정도가 높은
키워드를 추가적으로 제외했습니다. 이를 통해 최종적으로
146개의 잠재적인 황금 키워드 목록을 확보했습니다.
2) 경쟁률 기반의 최종 선별
선별된 146개의 키워드를 라온픽과 같은 분석 도구를 활용하여
경쟁률이 0. 3 이하인 키워드 위주로 재차 필터링했습니다. 이
과정을 통해 실질적으로 활용 가능성이 높은 소수의 유효 키워드를
최종적으로 추출할 수 있었습니다.
3. 데이터 기반 콘텐츠 전략 수립
1) 트렌드 파악 및 인사이트 도출
이러한 키워드 발굴 과정은 단순히 키워드를 얻는 것을 넘어,
사람들이 무엇을 검색하고 어떤 분야에 관심을 가지는지 파악하는
중요한 기회가 됩니다. 예를 들어, '바로콘'과 같은 새로운
트렌드를 인지하고 콘텐츠 제작에 반영할 수 있습니다.
2) 실천 가능한 콘텐츠 기획
최종적으로 선별된 소수의 유효 키워드는 콘텐츠 제작에 직접적으로
활용할 수 있는 구체적인 가이드라인을 제공합니다. 이를 바탕으로
경쟁력 있는 콘텐츠를 기획하고 제작하여 원하는 목표를 달성할 수
있습니다.
황금키워드
라온픽 
