1. 황금 키워드를 찾아 나선 여정
1) 무궁무진한 키워드 발굴의 꿈
작은 취미에서 시작된 프로젝트는 유효한 키워드를 찾아내는
과정에서 난관에 부딪혔습니다. 수많은 데이터 속에서 실제 가치가
있는 키워드를 선별하는 일이 쉽지 않았습니다.
2) 수작업의 비효율성 극복
네이버 데이터랩과 광고 키워드 도구로 6만 5천 개의 키워드를
모았지만, 엑셀로 다루기에는 한계가 있었습니다. 컴퓨터가 멈추는
등 수동 작업의 비효율성을 절실히 경험했습니다.
2. 네이버 API를 활용한 데이터의 확장
1) 파이썬으로 구축한 자동화 시스템
수작업의 벽을 넘어서기 위해 파이썬을 이용한 자동화 시스템을
구축했습니다. 이를 통해 네이버 DataLab에서 핵심 분야별
키워드 560개를 효율적으로 추출했습니다.
2) 방대한 연관 키워드 확보와 정제
추출된 키워드를 바탕으로 네이버 광고 API를 통해 연관
검색어를 수집했습니다. 월평균 클릭률 기준으로 정렬하고 중복
키워드를 제거하여 약 6만 8천 개의 방대한 데이터를
확보했습니다.
3. 실질적인 유효 키워드 선별의 기술
1) 불필요한 키워드 필터링
수집된 6만 8천여 개의 키워드 중 검색량이 극히 적거나
경쟁도가 높은 항목들은 과감히 제외했습니다. 이는 쓸모없는
데이터를 효과적으로 걸러내는 과정이었습니다.
2) 숨겨진 저경쟁 키워드 발굴
엄격한 기준을 적용하여 최종적으로 146개의 핵심 키워드를
선별했습니다. 이후 '라온픽'과 같은 도구로 경쟁률이 0. 3
이하인 진정한 저경쟁 키워드를 찾아냈습니다.
1. 키워드 추출 과정
1) 초기 키워드 수집 기준
네이버 DataLab을 활용하여 초기 키워드를 추출했습니다.
기존에는 각 분야별로 최대 500개씩 추출했으나, 효율성을 위해
분야당 140개(7페이지 분량)로 기준을 조정했습니다. 이
과정을 통해 총 560개의 기본 키워드를 모았습니다.
2) 데이터랩 활용 방식
방대한 키워드 데이터를 수동으로 처리하는 비효율성을 개선하기
위해, 파이썬을 이용한 자동화 방식을 도입했습니다. 이를 통해
수동 작업 시 발생했던 컴퓨터 성능 저하와 시간 소모 문제를
해결할 수 있었습니다.
2. 연관검색어 및 클릭률 정보 확보
1) API를 통한 데이터 확장
추출된 560개 키워드를 기반으로 네이버 광고 시스템 API를
활용하여 연관 검색어를 수집했습니다. 이때 월평균 클릭률을
기준으로 내림차순 정렬하여 데이터를 확보했습니다. 중복 키워드를
제거한 결과, 560개의 키워드는 총 68,960개로
확장되었습니다.
2) 초기 필터링 적용
수집된 6만 8천여 개의 키워드 중 검색량이 10개 미만이거나
의미 없는 키워드를 1차적으로 제외했습니다. 예를 들어
'마우스인쇄'나 '무선마우스제작'과 같이 활용 가치가 낮은
키워드들이 이에 해당합니다.
3) 경쟁도에 따른 키워드 분류
경쟁도가 '높음' 또는 '중간'인 키워드들은 노출 가능성이 낮아
제외했습니다. 상위 노출이 보장되는 빅파워 셀러나 인플루언서가
아니라면, 경쟁이 치열한 키워드는 오히려 비효율적이기
때문입니다. 이 과정에서 사용자들의 검색 트렌드를 파악하는
흥미로운 인사이트를 얻기도 했습니다.
3. 유효 키워드 선별 작업
1) 정제 기준 설정
확보된 키워드 중 월간 검색수와 월평균 클릭률이 일정 값 이상인
키워드만 선택했습니다. 또한, 앞서 제외했던 경쟁도 '높음' 및
'중간' 키워드를 최종적으로 걸러냈습니다. 이 엄격한 기준으로
키워드의 실질적인 활용 가치를 높였습니다.
2) 대량 키워드 정제 결과
초기 68,960개의 방대한 키워드는 정제 과정을 거쳐
146개로 대폭 줄어들었습니다. 이처럼 압축된 키워드 목록은
개별적으로 검토하고 활용하기에 훨씬 용이합니다.
3) 선별된 키워드의 의미
선별된 146개 키워드는 하나하나 수동으로 분석하기에도 적합한
규모입니다. '라온픽'과 같은 전문 도구에 직접 입력하여
추가적인 정보를 확인하는 것도 가능해집니다. 이 과정에서 '양양
설해원', '스웨덴 인성동화' 등 흥미로운 키워드를 발견하기도
합니다.
4. 선별 키워드의 경쟁률 분석
1) 경쟁률 분석 도구 활용
최종 선별된 146개의 키워드를 대상으로 자체 개발한 경쟁률
조회기를 활용하여 심층 분석을 진행했습니다. 이 도구를 통해 각
키워드의 경쟁 강도를 객관적으로 파악할 수 있었습니다.
2) 경쟁률 0.3 이하 키워드 선별
경쟁률이 0. 3 이하인 키워드들만 선별하여 가장 효과적인
키워드 목록을 구축했습니다. 이 키워드들은 비교적 쉽게 상위
노출을 기대할 수 있는 황금 키워드에 해당합니다.
'경주샵앤플랫무무슬라임', '역삼아르누보시티', '영날다' 등이
그 예시입니다.
1. 효율적인 키워드 발굴을 위한 데이터 수집
1) 대량 키워드 수집의 필요성
네이버 데이터랩과 광고 API를 활용하여 쇼핑 키워드 및 연관
검색어를 대량으로 확보할 수 있었습니다. 초기에는 수만 개의
키워드가 수집되었지만, 낮은 검색량이나 중복 등 불필요한
데이터가 상당했습니다.
2) 자동화된 데이터 처리의 도입
수만 개의 키워드를 효과적으로 다루기 위해 파이썬 기반의 자동화
과정이 도입되었습니다. 이를 통해 560개의 초기 키워드에서
6만 개 이상의 연관 키워드를 체계적으로 수집하고 월평균 클릭률
기준으로 정렬하는 기반을 마련했습니다.
2. 심층 분석을 통한 키워드 정제 과정
1) 불필요한 키워드 필터링 전략
수집된 6만여 개의 키워드 중 검색량 10 미만이거나 경쟁
정도가 높음, 중간인 키워드는 실질적인 마케팅 효과를 기대하기
어렵습니다. 따라서 특정 기준 이하의 검색량과 높은 경쟁도의
키워드를 과감히 제외하는 필터링 작업이 필수적이었습니다.
2) 잠재력 높은 키워드 선별 기준
월간 검색수와 월평균 클릭률이 일정 값 이상이면서 경쟁도가 낮은
키워드들을 집중적으로 선별했습니다. 이 과정을 통해 6만여 개의
방대한 데이터는 146개의 핵심 키워드로 압축되어 분석 및
활용의 효율성을 크게 높였습니다.
3. 실제 활용 가능한 황금 키워드의 완성
1) 경쟁률 분석을 통한 최종 검증
선별된 146개의 키워드에 대해 "라온픽"과 같은 전문 도구를
활용하여 경쟁률을 면밀히 분석했습니다. 이는 실제 콘텐츠 발행
시 노출 확률이 높은 키워드를 최종적으로 가려내는 중요한 검증
단계였습니다.
2) 최적의 키워드 발굴과 실천 방안
경쟁률 0. 3 이하의 키워드들은 적은 노력으로도 높은 효과를
기대할 수 있는 '황금 키워드'에 해당합니다. 이처럼 체계적인
과정을 거쳐 발굴된 최적의 키워드를 활용하면 콘텐츠 마케팅의
효율성을 극대화하여 실질적인 성과로 이어질 수 있습니다.
황금키워드
라온픽 
