1. 효율적인 키워드 발굴의 시작
1) 수동 작업의 한계와 비효율
소위 '황금 키워드'를 찾기 위한 여정은 네이버 데이터랩과 광고
키워드 도구를 활용하는 것으로 시작했습니다. 하지만 수십만 개에
달하는 키워드를 수동으로 분석하고 분류하는 과정은 매우
복잡했습니다. 데이터 양이 방대하여 프로그램이 멈추는 등 많은
어려움에 직면했습니다.
2) 불필요한 데이터의 문제점
초기에 수집된 키워드 중에는 검색량이 극히 낮아 실질적으로
활용하기 어려운 것들이 많았습니다. 이러한 무의미한 데이터를
일일이 걸러내고 정렬하는 데 엄청난 시간과 노력이
소모되었습니다. 이는 보다 정교한 분석 방식의 필요성을 느끼게
했습니다.
2. 자동화 시스템 도입의 계기
1) 수동 분석의 벽을 넘어서
수많은 키워드 속에서 유의미한 가치를 찾아내기 위한 수동 작업은
한계에 부딪혔습니다. 느린 속도와 반복적인 오류는 더 이상
효율적인 작업 환경을 기대하기 어려웠습니다. 이에 따라
체계적이고 자동화된 접근 방식이 절실해졌습니다.
2) 파이썬과 API를 활용한 도전
고민 끝에 파이썬 프로그래밍 언어와 네이버 API를 활용한
자동화 시스템 구축을 결정했습니다. 이 방법은 방대한 데이터를
안정적으로 처리하고 분석의 정확도를 높이는 데 기여할 것으로
기대되었습니다. 복잡한 수작업을 대신할 새로운 길을 모색한
것입니다.
3. 가치 있는 키워드를 향한 여정
1) 데이터 수집 방식의 재정비
자동화 시스템을 통해 네이버 데이터랩에서 쇼핑 분야별 주요
키워드를 선별적으로 추출했습니다. 이후 네이버 광고 시스템
API를 활용하여 연관 키워드와 월평균 클릭률 정보를 대량으로
수집했습니다. 이는 키워드의 잠재력을 객관적으로 평가하는 기반을
마련했습니다.
2) 핵심 키워드 압축의 중요성
수집된 수십만 개의 키워드 중 중복되거나 경쟁도가 높은 키워드를
과감히 제거하는 필터링을 도입했습니다. 월간 검색수와 클릭률 등
여러 기준을 적용하여 실제 활용 가치가 높은 키워드만을
최종적으로 선별했습니다. 이를 통해 무의미한 데이터를 걸러내고
효율성을 극대화했습니다.
1. 첫 번째 주제: 초기 키워드 수집 과정
1) 네이버 데이터랩 활용
네이버 데이터랩을 통해 특정 분야의 상위 검색어를 추출합니다.
이전에 너무 많은 키워드를 수집했던 경험을 바탕으로, 효율성을
위해 각 분야당 140개씩, 총 560개의 키워드를
선정했습니다.
2) 불필요한 키워드 필터링 고려
초기 수집된 키워드 중에는 검색량이 10 미만이거나 경쟁도가
높은 키워드들이 다수 포함될 수 있습니다. 이러한 키워드는 실제
활용 가치가 낮아 효율적인 분석을 위해 사전에 필터링하는 방안을
모색합니다.
2. 두 번째 주제: 연관 검색어 및 클릭률 정보 확보
1) 네이버 광고 시스템 API 연동
선정된 560개의 키워드를 기반으로 네이버 광고 시스템 API를
활용하여 연관 검색어를 수집합니다. 이때 월평균 클릭률을
기준으로 내림차순 정렬하여 데이터를 확보합니다.
2) 대규모 데이터 정제 필요성 대두
수집 결과 560개의 키워드는 68,960개의 연관 검색어로
확장됩니다. 이 과정에서 중복되거나 월 검색수가 10회 미만인
키워드들이 상당수 발견되어 추가적인 정제 작업이 필수적입니다.
3) 경쟁도 높은 키워드의 제외 원칙
경쟁도가 '높음' 또는 '중간'인 키워드들은 일반적인 사용자나
소규모 판매자에게 노출 효과가 미미합니다. 따라서 이러한
키워드들은 효율적인 키워드 전략 수립을 위해 분석 대상에서
제외하는 것이 바람직합니다.
3. 세 번째 주제: 유효 키워드 선별 및 정제
1) 구체적인 선별 기준 적용
월간 검색수가 일정량 이상이고 월평균 클릭률이 특정 값 이상인
키워드들을 선별합니다. 동시에 경쟁도가 '높음'과 '중간'인
키워드들은 모두 제외하는 기준을 적용합니다.
2) 비효율적인 키워드 대폭 감소
초기에 확보했던 68,960개의 키워드는 이러한 정제 과정을
거쳐 최종적으로 146개로 줄어듭니다. 이는 방대한 데이터를
효율적으로 관리하고 집중할 수 있는 적절한 양입니다.
3) 선별된 키워드의 잠재적 가치 확인
줄어든 146개의 키워드는 "라온픽"과 같은 전문 도구를
활용하여 개별적으로 상세 분석하기에 용이합니다. 이 과정을 통해
예상치 못한 트렌드나 유망한 키워드들을 발견할 수 있습니다.
4. 네 번째 주제: 최종 키워드 경쟁률 분석
1) 경쟁률 분석 도구 활용
선별된 146개의 키워드에 대해 자체 개발한 키워드 경쟁률 분석
도구를 적용합니다. 이 도구를 사용하여 각 키워드의 시장 경쟁
강도를 측정합니다.
2) 최적의 키워드 발굴 기준
경쟁률이 0. 3 이하인 키워드들만을 최종적으로 선별하여
추출합니다. 이러한 키워드는 비교적 낮은 경쟁 속에서 높은 노출
가능성을 가질 수 있습니다.
3) 실제 활용 가능한 키워드 목록 확보
최종적으로 남은 키워드들은 경주샵앤플랫, 무무슬라임,
역삼아르누보시티, 영날다 등 구체적인 사례들로 구성됩니다. 이
목록은 즉시 마케팅 전략에 활용 가능한 유효한 자원이 됩니다.
1. 키워드 데이터 수집 및 정제
1) 네이버 데이터랩 및 광고 API 활용
초기에는 네이버 데이터랩에서 쇼핑 키워드를 추출하여
시작했습니다. 이후 네이버 광고 시스템의 API를 활용해 연관
검색어와 상세 데이터를 확보하며 데이터의 폭을 넓혔습니다. 이
과정에서 수만 개의 키워드를 효과적으로 수집할 수 있었습니다.
2) 데이터 필터링 및 확장
수집된 방대한 데이터 중 의미 없는 검색량 10 미만 키워드나
중복 키워드를 제거하는 작업이 필수적이었습니다. 이를 통해 초기
560개의 키워드가 연관 검색어 포함 약 6만 8천 개로
확장되는 동시에, 불필요한 데이터를 걸러내는 기반을
마련했습니다.
2. 유효 키워드 선별 기준
1) 경쟁도 및 검색량 고려
효율적인 키워드 발굴을 위해 경쟁도가 '높음' 또는 '중간'인
키워드는 과감히 제외했습니다. 이는 빅파워 셀러가 아닌 경우
노출 가능성이 현저히 낮기 때문입니다.
2) 비효율 키워드 제거
월간 검색수와 월평균 클릭률을 기준으로 일정량 이상을 유지하는
키워드만 선별하는 과정을 거쳤습니다. 이 과정을 통해 6만
8천여 개에 달하던 키워드를 실제 활용 가능한 146개로 압축할
수 있었습니다.
3. 최종 키워드 활용 방안
1) 정제된 키워드의 효율성
수십만 개의 키워드를 일일이 분석하기 어렵다는 점을 고려할 때,
146개로 정제된 키워드는 훨씬 효율적인 관리가 가능합니다.
이는 시간을 절약하고 핵심 키워드에 집중할 수 있도록 돕습니다.
2) 자동화된 경쟁률 분석 활용
선별된 키워드들의 실제 활용 가치를 높이기 위해, 경쟁률이 0.
3 이하인 키워드를 자동으로 찾아내는 라온픽과 같은 도구를
활용했습니다. 이처럼 자동화된 분석을 통해 잠재력 있는 블루오션
키워드를 효과적으로 발굴할 수 있습니다.
황금키워드
라온픽 
