트렌드를 사용하는 방법?

마지막 업데이트: 2022년 2월 27일 | 0개 댓글
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나는 생각한다, 고로 존재한다. - Cogito ergo sum

광고를 변화시키는 5가지 마케팅 기술 트렌드

기술은 더 이상 최첨단 산업에 국한되지 않습니다. 2022년에는 상상할 수 있는 모든 분야의 기업이 최신 기술을 활용하여 제품과 서비스를 개선하고 시장 점유율을 확보하고 있습니다. 마케팅 업계도 다르지 않습니다! 2021년에는 광고에 4000억 달러 이상이 지출되므로 마케팅 회사는 경쟁 우위를 확보하기 위해 최신 기술을 배포하는 데 많은 비용을 지출할 것입니다.

이 기사에서는 마케팅 기술 트렌드를 살펴보고 이러한 트렌드가 광고 효과를 높이는 데 어떻게 사용되고 있는지 설명합니다. 우리는 또한 미래의 트렌드를 예측하고 10년 또는 20년 후에 광고 세계가 어떤 모습일지 추측할 것입니다. 시작하자!

광고계를 바꾸는 최신 마케팅 테크 트렌드!

다음은 광고 세계를 완전히 변화시키고 있으며 앞으로도 계속 변화할 5가지 주요 마케팅 기술 트렌드입니다.

1. 소셜 미디어 마케팅

소셜 미디어는 지루한 십대나 사람들이 오랫동안 잃어버린 친구와 소통하기 위한 것이 아닙니다. 기업들은 소셜 미디어가 전 세계 수백만 명의 사람들을 즉시 대상으로 삼을 수 있는 믿을 수 없을 정도로 효과적인 방법이라는 것을 알고 있습니다! 오늘날 거의 모든 비즈니스에는 Facebook 또는 Instagram 계정이 있습니다. 그러나 가장 성공적인 기업은 소셜 미디어 팔로워 구축, 소셜 미디어 전용 콘텐츠 제작, 콘테스트 운영, 인플루언서와의 협업에 상당한 시간과 돈을 트렌드를 사용하는 방법? 쏟아붓고 있습니다.

회사는 특정 소프트웨어와 도구를 사용하여 제작해야 하는 콘텐츠와 협력해야 하는 영향력 있는 사람을 결정합니다. 이러한 도구는 참여 및 전환율을 분석하고 팔로어의 가치 등을 결정할 수 있습니다. 이 데이터를 성공적으로 활용할 수 있는 회사는 경쟁업체보다 더 나은 결정을 내리고 더 효과적인 소셜 미디어 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

기업은 또한 소셜 미디어 프로필에 챗봇을 추가하고 있습니다. 소셜 미디어의 주요 장점은 고객이 즉시 회사에 연락할 수 있고 직접 연락. 고객은 제품에 대한 정보를 빠르게 찾고, 프로모션에 대해 알아보고, 주문과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다. 고객은 회사에 연락할 때 즉시 응답을 받기를 기대합니다. 2022년 고객은 고객 지원에 이메일을 보내는 데 만족하지 못하고 며칠 후에 답장을 받습니다. 기업은 챗봇을 사용하여 고객 지원 비용을 절감하고 고객에게 우수한 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 챗봇은 점점 더 발전하고 있으며 사람의 개입 없이 많은 고객 문의를 처리할 수 있습니다.

소셜 미디어 마케팅에 막대한 투자를 할 뿐만 아니라 최신 기술을 사용하는 기업은 경쟁에서 더욱 멀어질 것입니다. 소셜 미디어 마케팅의 경쟁이 치열해짐에 따라 분석을 통해 최적의 의사 결정을 내리는 회사가 번창할 것입니다.

2. 가상 현실

사진이나 비디오에서 많은 감정을 만들 수 있습니다. 기업이 제품을 마케팅하기 시작하는 한 가지 방법은 가상 현실을 이용하는 것입니다. 가상 현실은 소비자의 마음을 사로잡고 결코 잊지 못할 인상을 주는 진정한 몰입형 경험을 만드는 놀라운 방법입니다.

가상 현실은 청중 참여, 소비자 행동 변화, 소비자가 구매 버튼을 누르기 전에 제품을 진정으로 이해할 수 있도록 하는 등 기업을 위한 수많은 사용 사례를 가지고 있습니다. 가상 현실은 아직 초기 단계이지만 일부 크리에이티브 비즈니스에서는 이미 이를 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 IKEA에는 가상 현실 기반 앱이 있어 사용자가 집에 다양한 IKEA 가구를 배치하고 핏과 스타일이 자신의 장소에 적합한지 확인할 수 있습니다. 이것은 가상 현실의 멋진 사용이며 우리는 다른 많은 가구 및 주택 개조 상점에서 유사한 앱을 제공할 것으로 기대합니다.

기업은 이미 비디오가 얼마나 강력한지 그리고 텍스트와 사진보다 훨씬 더 높은 전환율을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다. 가상 현실은 논리적인 다음 단계일 뿐이며 몰입도가 높은 경험을 제공할 수 있는 능력으로 인해 비디오 마케팅보다 훨씬 더 효과적임이 입증될 것입니다.

3. 머신러닝과 인공지능

AI가 발전함에 따라 더 많은 마케팅 회사에서 이 첨단 기술을 사용할 것으로 예상할 수 있습니다. 기업이 마케팅 캠페인을 구축할 때 여전히 많은 추측과 시행착오가 있습니다. 머신 러닝과 AI 덕분에 기업은 더 이상 스프레이 앤 기도 전략을 사용할 필요가 없습니다. 대신, 그들은 기술의 심층적이고 고급 통찰력을 활용할 것입니다. 미래에 AI는 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 마케팅 캠페인을 실행할 수 있게 될 것이지만 이 시나리오에서는 아직 몇 년이 더 걸립니다.

앞으로 몇 년 동안 더 많은 마케터가 AI의 통찰력을 활용하여 PPC 캠페인의 효율성을 개선하고 완벽한 마케팅 이메일을 만들고 비디오 콘텐츠를 만드는 것을 보게 될 것입니다. AI 인사이트를 기반으로 마케팅 결정을 내리는 기업은 전환율이 높아지고 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다.

4. 가상 기술

원격 근무 운동은 특히 기술 및 광고 분야에서 세계적 대유행 이전에 이미 활기를 띠고 있었습니다. 그러나 코로나 바이러스는 이러한 추세를 가속화하고 많은 광고 회사와 부서가 원격 근무로 전환하도록 강요했습니다. 마케터들은 사무실에서 일하는 것만큼 집에서 일할 때도 효과적이라는 것을 깨달았습니다.

완전히 원격 설정으로 전환하면서도 여전히 훌륭한 작업을 수행할 수 있는 마케팅 회사는 경쟁업체보다 유리합니다. 이러한 원격 회사는 정부 폐쇄에 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 더 이상 값비싼 사무실 비용을 지불하거나 회의 출장에 돈을 쓸 필요가 없기 때문에 비용을 절감하고 경쟁업체를 압도할 수 있습니다. 또한 100% 원격으로 성공적으로 전환한 마케팅 회사는 가상 회의 소프트웨어, 전사적 메시징 앱, 온라인 문서 및 계약 등과 같은 최신 재택 근무 도구를 활용했습니다!

5. 디지털 마케팅

디지털 마케팅

소셜 미디어 마케팅이 가장 인기 있는 트렌드이지만 구식 형태의 디지털 마케팅은 여전히 ​​매우 효과적입니다. 연구에 따르면 블로그가 있는 회사는 그렇지 않은 회사보다 거의 70% 더 많은 리드를 얻습니다. 이메일 마케팅도 매우 효과적인 또 다른 전략입니다. 이 고전적인 형태의 디지털 마케팅은 어떤 온라인 전략보다 ROI가 가장 높으며 일부 회사는 50% 이상의 ROI를 달성합니다! 성공적인 디지털 마케팅의 중추는 여전히 회사의 웹사이트입니다. 소비자는 기업이 모든 제품을 보고 구매할 수 있고 판촉 트렌드를 사용하는 방법? 및 회사에 대해 배울 수 있는 빠르고 미학적인 웹사이트를 갖기를 기대합니다.

최신 디지털 마케팅 기술 덕분에 기업은 예산을 낭비하지 않고 고성능 웹사이트를 구축하는 것이 매우 쉬워졌습니다. 이메일 마케팅 캠페인 소프트웨어와 이메일 목록 작성 도구 덕분에 기업은 버튼을 한 번만 클릭하여 수백만 개의 이메일을 자동으로 보낼 수 있습니다!

향후 몇 년 동안 비즈니스가 번창하도록 하려면 가장 강력한 마케팅 채널과 최신 기술 동향을 알고 있어야 합니다. 가장 효과적인 채널에 집중하고 최신 기술을 활용할 수 있다면 회사는 더 적은 비용으로 더 많은 사람들에게 더 빨리 다가갈 수 있습니다! 위의 추세 중 일부를 탐색하여 전환율을 높이고 판매를 늘리십시오!

Digital Marketing Curation

Digital Marketing, Brand Marketing, Personal Marketing

2019년 가장 큰 마케팅 트렌드 5가지

2019년 가장 큰 마케팅 트렌드 5가지

2018년이 저물어가고 이제 2019년이 얼마 남지 않았는데요, 오늘은 내년도 마케팅 트렌드를 미리 살펴보고 새로운 트렌드가 여러분의 마케팅 계획과 예산에 어떠한 영향을 줄지 예측하는 것이 중요합니다. 오늘은 가장 주목해야 할 2019년 마케팅 트렌드 5가지를 소개하려고 합니다.

1. 음성 검색(Voice Search)

유념해야 할 첫 번째 마케팅 트렌드는 바로 음성 검색입니다. Siri, Alexa 그리고 Google Home 같은 음성 지원 검색 기능들이 소비자들에게 널리 보급되고 있습니다. 구글에 따르면 모든 검색의 60%가 모바일 디바이스로 이루어지고 있다고 하는데요, 이 전체 검색 중 20%는 음성 검색을 사용하여 수행됩니다.

이같이 소비자들이 정보를 찾아보고 받아보는 방식이 달라지는 것은 컨텐츠를 표현하는 방식도 변화시킬 것입니다. 음성 검색은 고객이 2~3개의 키워드로 된 텍스트 기반의 PC 검색 쿼리와 비교하여 더 긴 문장을 말하는 경향이 있으므로 SEO와 키워드에도 영향을 미치게 됩니다.

이러한 트렌드에 대비하기 위해 마케터들은 새로운 키워드 연구가 필요합니다. 이 연구는 검색 시 추천 스니펫에 대해 높은 순위를 매기는 옵션을 제시하는 추가 혜택을 제공합니다. 이러한 스니펫을 지원하는 데 필요한 다양한 콘텐츠가 있으면 브랜드에서 가장 유용한 답변을 제공하고 이러한 추천 장소에 광고를 게재해야 합니다.

2. 인스타그램 TV(Instagram TV)

올 6월에 출시된 인스타그램 TV (혹은 IGTV라고도 불림)는 마케터가 2019년에 고려해 볼 수 있는 새로운 영상 플랫폼입니다. Youtube 및 Vimeo와 같은 영상 스트리밍 플랫폼과 달리 IGTV는 버티컬 영상 재생 전용으로 마케팅 타깃팅을 위한 게임 체인저 역활을 합니다. 모바일 전용 잠재 고객 IGTV는 2021년 말까지 인스타그램이 전체 모바일 데이터 트래픽의 78%를 차지할 것으로 추정되는 모바일 기반 콘텐츠에 최적화되어 있습니다. 최근 젊은 세대의 오디언스들은 콘텐츠 크리에이터들에게 더욱 많은 시간을 쓰고 있으며 IGTV는 이러한 트렌드를 지원하는 완벽한 플랫폼입니다. 모바일 콘텐츠 및 영상이 여러분의 브랜드와 관련이 있다면 이러한 트렌드는 2019년 전략의 일부가 되어야 합니다.

3. 마이크로 브랜드(Microbrands)

마이크로 브랜드 또는 스몰 브랜드는 2019년에도 계속해서 증가할 것입니다. 마이크로 브랜드는 인스타그램과 같은 소셜미디어 마케팅 채널을 활용하고 UGC와 결합합니다. 결과적으로 이 브랜드는 브랜드 인지도, 참여도, 그리고 전환율이 높아졌습니다. 마이크로 브랜드는 다른 큰 브랜드가 UGC 및 소셜미디어를 사용하는 방식을 형성하는 데 도움이 되는 micro-mom ents(모바일 검색 등을 통해 순간적인 욕구 충족을 즉시 바라는 소비자의 라이프 스타일) 를 생성하는 데 초점을 둡니다.

이러한 마이크로 모멘츠(micro-mom ents)는 고객이 스마트폰을 사용하는 시기와 방법, 그리고 무언가를 배우고 행동을 취하거나 구매할 때와 같은 소비자 행동에 의해 정의될 수 있습니다. 마이크로 브랜드는 이러한 마이크로 모멘츠를 만들기 위해 UGC를 사용하는 특별한 작업을 합니다. 마이크로 브랜드는 고객이 즉시 구매 결정을 내리는 방법을 배우기 위해 이러한 상호 작용에서 나오는 데이터를 분석하여 이러한 순간을 활용합니다. 마이크로 브랜드는 또한 이상적인 타깃 고객 앞에 적절한 콘텐츠를 배치하는 방법을 알아냈으며 이는 2019년에 많은 노력을 기울였고 주목할 만한 것입니다.

4. 쳇봇(Chatbots)

기술이 계속해서 발전함에 따라 인공지능 도구가 계속 등장할 것이고 이 기술 발달은 우리에게 쳇복의 사용을 가져올 것입니다. 일부 브랜드의 경우, 쳇봇이 고객이 브랜드와 만나는 첫 번째 터치포인트가 될 것입니다. 쳇봇은 타깃 고객이 무엇을 찾고 있는지에 대한 인사이트를 브랜드에 제공합니다. 또한 잠재 고객들에게 정보를 제공하는 동시에 브랜드 메시징을 개선하기 위한 인사이트 수집에도 큰 도움을 주게 됩니다.

쳇봇을 구현하는 브랜드는 고객이 있는 곳에서 그들과 만나 보다 신속하게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 대화 중에 고객으로부터 직접적인 중요한 고객 인사이트를 얻을 수 있는 기회도 많아 집니다. 최근 조사에 따르면 마케팅 담당자 중 42%만이 잠재 고객 분석의 일환으로 오디언스들과 대화를 나눈 것으로 나타났습니다. 고객의 의견 수집과 상호 작용은 더 나은 관계, 향상된 메시징, 그리고 고객을 위한 더 높은 가치를 제공하기 위한 더 많은 기회를 만들어 낼 수 있습니다.

5. 코즈 마케팅 캠페인(Cause Marketing Campaigns)

2019년 마지막 마케팅 트렌드는 바로 코즈 마케팅입니다. 코즈 마케팅은 보통 브랜드와 자선 단체가 협력하여 사화적 혹은 환경적 문제를 해결함과 동시에 브랜드에 대한 비즈니스 가치 향상을 지원합니다. 코즈 마케팅은 2002년 8억 1,600만 달러 규모에서 지난 해 20억 5천만 달러 규모로까지 성장하였으니 앞으로도 그 인기가 지속될 것입니다. 즉 브랜드는 브랜드 이미지와 인지도를 높이고 소비자와의 원활한 소통을 이어나가면서 좋은 사회적 활동에 지속적으로 기여하면서 비즈니스도 이어나갈 수 있습니다.

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트렌드를 사용하는 방법?

간은 기본적으로 예측하고 싶어한다. 예측은 직감이나 정확한 근거없이 이야기하는 범위에서 어느정도 과학적인, 논리적인 근거를 통해서 이야기하는 범위까지 광범위하다. 그러나 어떤 예측이든 그 이유는 아주 간단하다. 심리적으로 인간은 다가오지 않은 미래에 대한 공포와 동시에 자신에게 다가오기 바라는 기대가 공존하고 있기 때문이다. 항상 보편적 인간의 기본적인 반응은 대부분 공포와 탐욕( Fear & Greed )를 통해서 설명이 가능하다. 자신에게 닥칠 위험이나 무서움을 미리 대비하기 위해서, 반대로 자신에게 다가올 이로움을 미리 맞이하기 위해서 예측은 인간에게 있어 매일의 일상이고 그 일상을 통해 우리는 안타갑게도 미래를 대비하며 준비하게 된다.

만약 확실한 결과가 정해졌다면 우리는 그 결과에 대해서 더이상 실망하거나 기대하지 않는다. 오히려 정확한 결과에 대해서는 우리는 무관심하게 된다. 문제는 얼마나 근거있게 예측하느냐에 따라서 우리에게 다가올 피해나 이익에 대비할 수 있게 된다. 예방과 대비를 위한 모든 작업은 기본적으로 다가올 위험의 최소화, 이익의 최대화를 위한 일들이다.

( 긴 서론이 불필요하다고 생각하신다면. 쭈우욱 아래로 내려가서 구글 트렌드 내용만 봐주세요 )

그렇다면 우리에게 근거가 될 수 있는 것은 무엇인가? 가장 기본적인 것은 자연 법칙이다. 예를 들어 열을 가하면 물체가 뜨거워질 것이라는 것은 쉽게 예측할 수 있다. 자연 법칙은 우리가 예측하는데 가장 큰 기여를 하는 근거가 되는 것을 생활 속에서 느낄 수 있다. 쉽게 말해 우리가 어떤 예측을 하는데 우리가 배워 알고 있는 지식을 통해서 알게 된다. 즉, 일반적인 정보를 통해 내가 알고 싶은 결과를 예측해 본다. 다양한 정보를 수집하고 그 수집된 정보를 '종합적'으로 판단하여 어떤 결론이 나오겠다는 일종의 '귀납적 인식'을 하게 되는 것이다. 누군가 나를 향해 손을 올리는 모습을 보게 되면 과거의 경험과 기억을 통해서 그 행동이 나를 때리게 될 것이다. 그럼 아프다란 예측을 막기 위해 우리는 어떤 방어적인 행동을 취할 수 있다. 그러나 우리의 행동이 그렇게 모두 귀납적 인식을 통해서만 가능하지 않다는 것은 모두 잘 안다. 그리고 아주 간단해 보이는 트렌드를 사용하는 방법? 인식의 과정 안에서도 우리는 무의식, 의식, 그리고 구별하기 힘든 과정의 혼재 안에서 우리는 어떻게든 예측을 통해서 '잠정적 결론'을 내려고 한다.

인적으로 상당히 중요하다고 생각하지만 풀어나갈 이야기가 아니기 때문에 잠시 접어두고 잠시 설명했던 귀납적 인식을 생각해본다. 귀납적 인식이란 인식의 모든 과정이 귀납적 논리를 따르기 때문이 아니다. 앞서 이야기한대로 우리가 무엇인가 예상을 할 때 무의식, 의식의 요소를 적절하게 섞어가면 판단을 하게 된다. 예를 들어 오늘 내가 가진 주식이 오를까 내릴까의 결정을 내릴 때, 예측의 결과는 아주 간단하다. 오른다 아니면 내린다 둘 중 하나로 귀결될 것이다. 어느정도, 약간 오른다 혹은 많이 오른다의 판단은 그 다음의 문제이다. 그렇다면 주식 보유자가 오른다 내린다의 예측을 하기 위한 근거는 무엇이 있을까? 가장 대표적인 것은 아마도 주식의 변동 그래프일 것이다. 그리고 보유주에 영향을 미칠 수 있는 뉴스 내용 혹은 관련주 회사의 뉴스 등을 종합해서 볼 수 있고 전체적인 분위기 등도 중요하게 영향을 미칠 것이다.

문제는 여기에 있다. 우리가 아무리 많은 근거를 가지고 예측을 하여도 그 근거를 어떻게 바라보냐에 따라서 우리의 해석은 달라질 수 있다. 누군가는 올라가는 추세의 그래프를 보고 오늘도 올라간다고 볼 수 있고, 누군가는 이제 올라갔으니 오늘은 내려가는 날이라고 볼 수 있다는 것이다. 그런데 우리는 우리가 가지는 근거 자료들이 내 예측을 잘 뒷받침 해주는 자료라고 이야기한다. 결론적으로 이야기하자면 자신이 가지는 지식이 모든 상황을 고려하지 못한다면 예측은 신뢰가 떨어지고, 뿐만 아니라 객관적 시각으로 판단할 수 있는 근거란 생각보다 거의 존재하지 않는다는 안타가운 사실을 인정해야 한다. 안타갑게도 우리가 아무리 귀납적 사고에 의해 가지고 철저하게 논리적으로 분석할 수도 없고 자기 확신에 의해 그렇게 귀납적 사고를 했다고 해도 우리의 결론은 상당히 엉뚱한 결론에 도달한다. 따라서 여기에서 밝히고 싶은 귀납적 인식이란 귀납적 사고에 의해 논리적으로 인식하는 과정이 아니라는 점이다. 즉, 귀납적 인식 = 귀납적 사고들의 집합이 아니다.

∴ 귀납적 인식이란 예측하고자 하는 사람이 "내가 귀납적 사고 상태에서 결론을 내고 있다"는 가정하는 상태를 말한다.

조금 강하게 표현하면 우리의 예측 가운데 귀납적 사고에 따르는 명확히 논리적인 결론은 거의 보지 못했다는 점이다. 그렇다면 이런 귀납적 인식은 불필요한 것인가?

렇다면 우리의 예측은 어떻게 이루어지는 것일까? 우리가 확신할 수 있는 근거는 통계 자료가 이렇다, 시세가 어떻게 변했다. 오늘 호재가 있다와 같은 정보가 아니다. 왜냐면 아무리 고급 정보라고 하더라도 그 정보가 내가 예측하는 결과에 어떤 영향을 주는지에 대한 정보가 부족하거나 그 정보를 임의로 해석하는 과정이 있기 때문이다. 그런 임의성은 조금 예쁘게 포장해서 표현하면 "연역적 인식"이라고 표현할 수 있을 것 같다. 인정하기 싫지만 우리는 다양한 근거 앞에 어떤 결과가 나오기를 바란다는 선호도( preference )를 가지고 시작한다. 절대적 중립이란 쉽지 않다. 순수한 마음으로 자연과학을 접하던 어린 시절에는 과학은 이런 절대적 중립성을 가지고 있다고 생각했고 내가 가진 대전제 (가설; hypothesis ) 를 증명하면 맞는 가설이다 틀린 가설이다 결론을 내려줄 것이라고 믿었다. 그러나 관찰자의 시선에 따라서 그리고 트렌드를 사용하는 방법? 심지어 관찰된 내용을 가지고 해석하는 과정에서 전혀 다른 결론이 나와서 오히려 더 큰 분란을 일으키는 분야가 자연과학이라는 것을 점점 느껴간다. 영화 랴쇼몽 ( 羅生門; Rashomon )과 같이 같은 사건에 대해서 바라보는 시선과 해석하는 차이에 따라서 전혀 다른 결론을 내놓는 것이다. 결국 연역적 인식은 연역적 논리를 따라 내가 알고 싶은 것의 참, 거짓을 찾아내는 과정이라기 보다는, 내가 믿고 싶은 결론을 향해 달려가는 증거들을 찾으려는 성격이 더 강하다.

그렇다면 연역적 인식이 우리에게 아무런 도움을 주지 않는다는 것인가? 쉽게 말하면 우리는 이미 정한 결론을 향해 자신의 논리를 끼워 맞춰가는 것인가? 라는 생각이 들 수 있다. 그러나 한가지 생각해볼 중요한 점이 있다. 연역적 사고를 대표하는 철학자 데카르트가 남긴 말을 통해 생각해보자.

나는 생각한다, 고로 존재한다. - Cogito ergo sum

연역적 사고의 대표적인 명언은 바로 데카르트의 '생각한다 고로 존재한다'일 것이다. 우리가 다소 명확히 판단할 수 있는 한가지 근거, 최소한 내가 가정한 가설 혹은 결론이 맞다 틀리다를 결정할 수 있는 어느정도 결정적 증거가 될 수 있는 대상의 성격이다. 존재한다, 존재하지 않는다이다. 존재와 부재는 서로 양립하기 힘든 성질이다. 가장 대표적인 예로 '사람은 죽는다' 라는 대전제에 죽는다는 죽지 않으면, 살아 있는 것이고 그 중간의 성질은 생각하기 힘들다. (누군가 좀비를 이야기하신다면 여기서 글을 그만 읽으셔도 괜찮습니다. 슬프다. ) 따라서 사람은 모두 죽는다는 대전제에 비추었을 때 나는 죽는가? 라는 예측에 대해, 나는 사람이기 때문에 죽게 된다는 예측에 신뢰성이 강해지는 것이다. 이렇게 0 아니면 1 의 확실한 구분이 가능한 성질이 자신의 예측에 결정적 근거가 되는 순간 우리의 예측은 좀더 정확해지기 쉽다.

주가의 예로 돌아가면, 아무리 시세가 오르는 추세이고, 주가에 좋은 영향을 주는 뉴스가 나오고 모든 상황이 오른는 것 같아도 만약 주식을 보유한 대형 기관이 주식을 판다면 그 모든 근거에도 결정적 근거가 되어 주식이 떨어질 것으로 예측하게 될 것이다. 추세나 상황의 문제가 아닌 실제 어떤 일이 일어났다(1), 안 일어났다(0) 다른 표현으로 존재했다(1), 존재하지 않는다(0)를 통해 상당한 영향을 줄 수 있다.

∴ 연역적 인식이란 내가 미리 예측한 결론을 뒷바침하는 정보를 찾으려는 과정과 예측을 결정적으로 무효화할 수 있는 존재적 사건(있다 없다)을 찾는 상태이다.

긴 설명이지만 결론적으로 우리는 상당히 논리적인 것처럼 비논리적으로 인식하고 예측하는 동물이 아닐까. 인간의 논리가 완벽하지 못하다는 것이 아니라 인간의 불완전성에 의해 어쩔 수 없는 인식의 한계성이 아닐까? 잠시 이야기 주제를 트렌드로 넘어간다. 트렌드( trend )의 사전적 의미는 "여론 사태 등의 동향 대세 추세"이다. 패션 트렌드란 패션의 대세를 이야기한다. 많은 사람들이 취하고 있는 패션이란 뜻이다. 그런데 조금은 이상하지만 트렌드란 말을 들으면 마치 미래지향적 단어를 떠올리게 된다. 그렇지만 트렌드는 현재를 나타내는 말이고 오히려 과거의 여러가지 인과과정을 통해서 현재에 이르게 된 동향이 더 강하다. 그런데 IT 트렌드란 말을 사용하며 마치 미래의 예측, 혹은 앞으로 필요한 내용으로 포장되는 것은 아닌가 생각한다.

물론 현재의 대세와 동향을 통해서 미래를 예측한다는 것이 부적절하거나 도덕적으로 문제가 되지 않는다. 그러나 앞서 귀납적 인식과 연역적 인식을 통해서 인간은 이미 인식의 한계성을 가지고 있는데도 불구하고 마치 예측을 상당히 충분한 과학적 근거에 의해서 설명하는 것처럼 포장한다. 전혀 근거없이 쌩뚱맞은 예측이라면 사람들의 무시를 당하겠지만 현재의 트렌드를 반영하며 마치 미래에 이렇게 될 것이다 라는 근거를 대며 상당히 신뢰성 있는 예측이고 그렇게 믿게 한다.

그러나 다시 강조하지만 트렌드는 과거에서 부터 현재까지 트렌드를 사용하는 방법? 쌓여온 동향의 추이일 뿐이다. 그리고 우리의 예측이 얼마나 부족한 과정인지 길고 긴 서론을 통해서 설명했다. 문제는 여기에서 시작한다. 만약 예측, ① 예측을 통해서 정치적인 방향성을 결정하거나, 그런 ② 예측을 통해 예측이 사실인 것처럼 믿게 만들게 하거나, ③ 예측의 결과에 대해 상당한 피해를 보아도 누구도 책임지지 않는다면 우리는 예측을 통해서 사람들을 속이고 기만하는 행동을 거듭하는 것이다.

우리의 판단을 흐리는 요소들

여론, 언론의 측면에서 생각해보면 이런 문제의 심각성은 우리의 현실에 직접적이다. 쉽게 정리하기 위해서 여론, 언론이 예측을 통해서 대중을 속이는 과정을 설명하기 위해 앞서 설명한 두가지 큰 착각( duo-magna hallucinations ) [각주: 1 ] 을 통해서 살펴보자.

¶ 귀납적 인식을 이용한 여론

주 간단하다. 우리가 판단을 내리고 우리가 예측할 수 있는 근거가 될 수 있는 정보들을 보여주지 않는 것이다. 정보를 취사선택해서 사용자들에게 보여줄 내용, 보여주지 말아야 하는 내용을 선택하는 것이다. 먼저 보여주지 말아야 할 내용은 쉽다. 사용자들이 검색하는 내용을 차단하거나 임의적으로 사용자들이 보기 힘든 우선순위로 잘 보이지 않게 하는 것이다. 보여줄 내용은 사용자가 검색엔진과 만나는 화면의 구성을 통해서 충분히 가능하다. 내가 별 관심이 없어도 실시간 검색 순위, 추천 검색어 그리고 광고 등을 통해서 우리는 우리가 찾고 싶어하는 내용에 집중하기 전 화려한 움직임에 더 끌리기 쉽다. 내가 찾고 싶은 것만 찾는 사람들도 있는데? 라고 할 수 있지만 우리는 은근히 실시간, 일간, 주간 검색 순위에 상당한 관심을 가진다. 그러나 그것이 정말 투명하게 내용을 보여주는 것인가? 투명하게 보여준다면 상관없겠다고 할 수 있지만 근본적인 문제는 그런 화면 구성 자체이다. 우리가 아무리 유혹에 끌리지 않고 내가 원하는 정보만 찾으려고 한다고 해도 앞서 설명한 화면 구성은 언제든 임의로 조작할 수 있는 개연성을 가지는 화면 구성이라는 것이다.

따라서 우리는 제한된 검색 결과와 화면 구성을 통해서 정보들이 가공이 되어 있다면 우리는 충분히 귀납적 인식 과정을 따라도 부족하고 편향된 정보의 불균형에 의해서 여론몰이가 가능하다는 것이다. 귀납적 인식의 가장 큰 장점이자 가장 큰 단점은 바로 우리가 얻지도 못한 정보는 근거로 쓰일 수 조차 없다는 것이다.

¶ 연역적 인식을 이용한 여론

장 대표적인 예가 바로 경제 보고서 같은 내용이다. 이미 과학적이고 다양한 통계적 결과로 앞으로 어떻게 될 것이라는 예측을 이미 내리는 것이다. 이미 프레임에 의한 인식의 한계성(※참조: 프레임 - 인식의 한계성 )에 의해 누군가 예측을 그럴듯이 하게 되면 그 예측에 대해 적절하게 반박하기 이전에 일단 수용하는 비율이 증가할 것이다. 대부분 이런 내용들은 앞서 설명한 존재론적 사건(있다 없다)에 근거해서 연역적으로 차분히 설명하기 보다는 대부분의 근거들이 이렇게 해석해도 되고 전혀 반대의 해석도 가능한 상당히 중립적인 근거들이 많다는 것이다. 경제연구소에서 나오는 보고서는 이런 연역적 인식의 한계성을 이용해서 이미 내려야 할 결론을 먼저 상정을 하고 그 논리에 따라 여론을 만들어가는 과정을 하는 것은 아닌지 의심스럽다. 결론이 전혀 다른 결과가 나와도 특별한 책임이 따르지도 않지만 환율, 금리 등과 같이 민간의 경제에 직접적으로 미치는 수치는 민감할 수 밖에 없다. 기본적으로 예측 능력의 부족이라고 볼 수 있지만 KIKO 사태와 같이 환율에 의해 막대한 손해를 받을 수 있는 상황에도 불구하고 영업 판매 등을 목적으로 금융에서 저환율이 유지될 것이라는 예측을 하게 하고 그 예측에 맞춰 자신의 상품을 팔았다면 이미 저환율을 예측한 결론을 앞세워 사람들의 공포심을 이용한 탐욕적 과정이라고 볼 수 있다. 누가 알겠어? 하며 책임을 회피했지만 추정치로만 4조 5천억원의 손해를 본 것이다.

따라서 사적 이익, 기업의 탐욕적 이익을 위해서 편향된 예측을 미리 이야기해서 반대의 상황이나 무효화할 수 있는 결정적 근거를 보여주지 않는 과정은 연역적 인식을 이용한 것이다. 연역적 인식의 장점이자 가장 큰 단점은 이미 보여지는 결론에 대해 알수 없는 안심과 소위 밑도 끝도 없는 신뢰를 형성한다는 점이다.

당연하지만 어느 한가지만 이용하지는 않는다. 물론 여론몰이의 결과가 모두에게 이익이 되는 트렌드를 사용하는 방법? 좋은 결론이라면 좋겠지만 그렇지 않고 여론몰이로 특정 집단, 개인의 사적 목적, 이익을 위해서 이용된다면 그만큼 위험하고 무서운 것이 존재할까? 일단 우리는 인정해야한다. 우리가 그렇게 똑똑한 존재도 아니고 그리고 우리가 모든 정보를 균형잡힌 상태로 찾아낼 수 있지 않다는 것을. 그리고 그 반대에 여론을 조정하고 한쪽 방향으로 몰아갈 수 있는 좋은 시스템이 존재한다면 그 시스템에 대한 철저한 감시가 필요하지만 우리는 그냥 일개 사용자로 그 시스템이 주는 달콤함에 빠져 맹목적으로 신뢰하게 될 수 있다. 좀 더 다양한 여론몰이의 문제점에 대해서 이야기하고 싶지만 사용자 개인의 고민에 맡기고 우리의 예측이 좀더 우리의 인식에 도움이 될 수 있는 방법에 대해서, 조금은 의미있는(그럴 가능성이 높은) 신내림을 위해 어떻게 정보를 찾아 낼 수 있을까 소개하고 싶다.

구글 트렌드 ( Google Trends )

소개는 구글 트렌드를 통해서 하지만 국내 업체에서도 기능상으로는 동일한 서비스를 제공한다. 자신이 신뢰하는 검색엔진, 혹은 원한다면 사용하는데 비용이 발생하지 않으니 모두 사용해보는 것도 나쁘지 않을 것이다. 구글 트렌드는 검색되어진 키워드와 관련 키워드의 연관도를 종합해서 지역별, 기간별 검색량을 보여주는 서비스이다. 사람들의 주목을 이끈 사건은 바로 미국 대선 결과를 사용자들의 지역별, 기간별 검색량을 보여주어 대선이 다가올 수록 어떤 대통령이 당선될 가능성이 높다는 것을 보여주었다. 뿐만 아니라 이러한 예측 정확도를 지난 3번의 대선을 통해서도 보여주었다.

초기 구글 트렌드 (Google Trends) 화면

검색엔진의 진화 - 플랫폼을 통한 인식의 진화 을 통해 마지막에 소개했던 Google Flu Trends 도 예가 될 것이다. 그러나 단순히 지역별 검색량만으로 독감의 위험도를 표시하는 것은 고려해봐야 한다. 이유는 아주 간단하다. 인터넷을 사용할 수 있는 사용자 환경의 밀도 등에 따라서 검색량은 차이가 나기 때문이다. 즉, 인터넷 접속 용이성이 모두 다르기 때문이다. 또한 각 지역마다 독감의 증상과 관련된 언어적 보정 등이 필요할 것이다. 이처럼 초기 검색되어지는 원본 데이터 ( raw data )와는 다르게 이를 우리에게 의미있는 데이터로 가공하는 것이 바로 모델링이다. 즉, 특정 지역의 데이터가 가지는 의미를 분석해서 그 데이터가 전체적인 지역적 가중치로 보았을 때 어느정도인지, 그리고 무엇보다 중요한 것은 시간에 따른 변화량, 증가 속도 등을 고려해서 그에 따라서 표시해줘야 한다.

§ 미국 대선을 구글 트렌드로 예측한 내용에 대한 기사 - 원문보기

What Google Trends Reveals about the Presidential Election

§ 국내 대선을 구글 트렌드로 분석한 블로그 기사 - 원문보기

글 트렌드는 지금은 구글 인사이트 ( Google Insights ) 의 하나의 툴로 소개되며, 구글 인사이트는 검색된 데이터를 통하여 자신에게 필요한 데이터를 가공하여, 현실적 의미를 가지는 정보로 보여주는 다양한 툴들의 집합체이다. - 참조: Think Insights with Google

결정을 자동으로 해주는 정보를 준다는 것은 거의 불가능이다. 그건 말그대로 인간도 힘들어 하는 예측을 해주는 것인데, 결국 인간의 한계성을 가지는 예측이 인간이 구현한 시스템을 통해 완벽해진다는 것은 더욱 더 어려울 것이다. 다만, 중요한 것은 앞서 설명한 귀납적 인식의 한계를 보완할 수 있는 방법을 제시해줄 수 있다는 것이다. 구글 트렌드는 자신의 검색어를 입력하면 해당 검색어와 관련이 되는 검색어를 제시해준다. 따라서 내가 생각하지 못한 정보의 범위를 확대할 수 있는 기회를 제공해준다. 별도로 구글에는 Google Keywords Tool 이 있다. 지금은 AdWords™ 의 광고 관련 툴로 포함되어 키워드 광고를 할때 인기있는 (소위 지금 트렌드인) 검색어를 찾아서 해당 검색어로 자신의 블로그나 홈페이지를 꾸민다면 관련 광고가 더 노출될 가능성이 높아지기 때문이다.

연역적 인식의 한계를 보완하는 방법은 특히 과학적 연구에 있어 유용한 방법을 제시해준다. 예를 들어 간염 종류에는 A형, B형, C형 간염이 있는데 각각의 질환이 서로 연관 관계가 있을까 하는 가설을 생각할 수 있다. 질환 원인은 다를 수 있지만 그래도 어떤 연관 관계가 있지 않을까 하는 것이다. 물론 환자의 실제 수치를 통해서 얻을 수 있지만 통계 자료의 접근이 어려울 수 있고, 그전에 연구 가설을 진행할 필요 있는 확인하는 단계에서 살펴보면,

추이적인 변화는 비슷하게 보이는 것을 알 수 있지만 어느 시점에서 B형간염과 C형 간염의 검색 비율이 변화하는 것을 확인할 수 없다. 물론 이 그래프가 실제 환자의 수치를 표현한다고 할 수 없지만 대부분 환자나 보호자들이 걱정이 되거나 더 알기 위한 검색이 많아진다고 가정을 한다면 단순히 무시할 수 있는 변화는 아니라는 것이다. 그리고 지역적 분포를 보면 A형간염의 경우 남미의 페루, B형간염의 경우 아프리카의 가나가 검색량이 많다는 것을 알 수 있다. 이처럼 처음의 가설에 의해 검색어를 입력하지만 내 가설에 반대되는 현상, 혹은 가설의 방향을 변화시키리 수 있는 새로운 가설을 설계할 수 있다. 따라서 새로운 궁금증으로 왜 유독 해당 국가에서 해당 질환이 검색량이 많은지 확인하는 새로운 과정으로 새로운 가설, 연구 방향을 잡을 수 있는 도구가 될 수 있다는 것이다.

구글 트렌드의 입력은 아주 간단하다. 구글의 기본 검색어 입력 방식과 동일하지만 비교하고자 하는 대상을 구별할 때 컴마( , )로 구별해주면 된다. 위의 내용을 검색할 때도 " hepatitis A " , " hepatitis B " , " hepatitis C " 와 같이 묶음 표시( " )로 검색 대상임을 구별해준다. 검색 이후, 지역, 관련 검색어, 기간 등을 설정해서 살펴볼 수 있다.

그냥 재미삼아(?) diet 와 cholesterol 에 대한 내용을 검색해보았다. 그래프에서 알 수 있듯이 다이어트에 대한 검색량이 절대적으로 많은 것을 알 수 있다. 그래서 어떤 경쟁 구도를 가지는 검색어가 아니고 실제로, 개인적 가설 속의 내용에서 생각했던 두 단어일 뿐이다. 더 엄밀히 말하면 두개의 검색어는 위상이 서로 다른 검색어이기 때문에 건강을 생각하지 않는 미용의 목적의 다이어트에 대한 검색량을 적절하게 뽑아내지 않는다면 적절한 비교 검색이 아닐 것이다. 그러나 재밌는 사실은 매년 항상 관심이 끊이지 않을 것 같은 다이어트 검색어가 계절적 변화( seasonal trends )를 가진다는 것이다. 무엇이 이런 계절적 변화의 요인인지, 지역별로 알아보거나, 다양한 내용을 유추할 수 있지만 일단 어떤 영감( inspiration )을 줄 수 있는 계기는 될 수 있을지 모르겠다.

적절한 비교 대상으로 갑상선암과 임파선암을 한번 비교해보자. 두 질환은 유사할 정도로 비슷한 경향을 보여준다. 이런 결과를 통해서 새로운 가설의 영역을 생각해본다. 두개의 유사한 경향성(시간적, 공간적 모두 고려했을 때)을 보인다면 아마도 두 암 영역의 치료 방법이 밀접한 관계가 가질 수 있거나 다양한 가설을 생각해볼 수 있을 것이다. 다시 넘어와 연역적 사고를 통해서 지역적 경향성이 일반적인 경향성과 다른 지역(예를 들어 어떤 특정 지역에서 케냐를 한번 보며. )에서 무슨 일이 있었는지 환경적 영향을 통해서 개별 암에 영향을 주는 환경적 요소를 찾아내는 방법으로도 사용할 수 있을 것이다.

이처럼 과거의 검색량을 통해서 어떤 결론 혹은 예측을 한다는 것은 분명 어리석은 일이다. 그러나 과거의 검색량이라는 그래도 어느정도 신뢰할만한 데이터의 축적이 존재한다면, 이를 무시하고 결정하는 것보다는 이를 이용하는 것이 현명한 방법일 것이다. 다시 인식에 대한 이야기로 넘어온다면, 우리는 어떤 정확한 예측을 하기 위해 구글 트렌드와 같은 도구를 사용하는 것이 아니다. 앞서 예제를 통해서 살펴본 것과 같이 우리가 가진 생각의 범위를 넓히고, 우리가 잘못 생각할 수 있는 예외적인 부분을 통해서 생각하지 못한 원리나 현상을 위해 영감을 줄 수 있는 도구( inspiration driving tool )란 것이다.

몇가지 다른 예로 즐거운 가설을 세워보는 과정을 공유해본다.

첫번째는 국내 검색엔진에 대한 트렌드 비교 분석이다.

역시나 예상대로 네이버 검색엔진의 검색량이 우위를 가진다. 그런데 여기서 재밌는 것 하나는 특정 시점에서 갑자기 검색량 자체가 줄어드는 현상에 대한 부분이다. 기본적으로 구글 트렌드의 데이터는 실제 계수( count ) 데이터가 아니라 각 데이터의 최고값을 100으로 놓고 상대적인 값이다. 그리고 어떤 시점에서 알파벳으로 표시된 부분이 있는데 해당 시점에서 관련 뉴스를 연결해 놓았다. 따라서 트렌드 변화의 이유나 혹은 근거를 생각해볼 수 있도록 도움을 주는 것이다. 그림에 표시한 것처럼 2010년쯤 네이버에 무슨 일이 일어났는지 따로 검색을 해보는 것도 즐거운 일이 될 수 있을 것 같다.

어떤 검색에서는 처음의 의도와 전혀 다른 사실에 접하게 된다. 예를 들어 일본의 원전 사고 이후 일본에서의 방사능에 대한 걱정과 불안을 생각해서 방사능( radioactivity )을 입력하면 일본 지역과 그 주변 지역이 짙게 검색될 것이라고 생각했다. 그런데 결과는 조금 의외였다.

일본은 너무 조용하고 의외로 아프리카의 나이지리아가 가장 많은 검색량이 나왔다. 도대체 나이지리아엔 방사능과 무슨 관계가 있다는 것일까? 이후 검색은 개인의 몫으로 맡긴다.

연구 방향이나, 과제의 가설 설정에 있어 구글 트렌드는 참 좋은 벗이 분명하다. 단순히 예측의 강력한 도구로 보이는 경향이 크지만 사실 예측을 위한 도구라기 보다는 모든 예측은 실패할 가능성이 높기 때문에 조심하라고 하는 예측을 함부로 하지 말라는 도구가 더 적절한 도구의 성격인 듯 하다. 따라서 선택은 사용자의 몫이다. 그러나 귀납적 인식으로 진실이 아닌 자신에게 유리한 근거를 위해 찾거나 연역적 인식을 위해 이미 결론을 내고 균형감없는 근거를 찾는 것을 경계하며 사용한다면, 구글 트렌드는 우리의 인식을 좀더 다양한 영역과 사고의 다양한 과정을 보여주는 좋은 도구가 될 것이다.

키워드 분석 및 검색 사이트 추천 TOP 10+ (2022년)

키워드 분석 및 검색 사이트 추천

앞으로 소개할 키워드 분석 사이트를 통해 정말 다양한 데이터를 얻을 수 있습니다.

하지만 더 중요한 것이 있습니다.

바로 “데이터를 통해 어떤 인사이트와 가치를 만들어낼 수 있는지?” 입니다.

위 질문에 답하기 위해 아래 스스로에게 질문해볼만한 리스트를 정리했습니다.

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그러므로 무엇을 분석하기 전에 항상 자신이 원하는 것을 명확하게 한 뒤 계획을 세우고 실행하는 습관을 들이면 큰 도움이 될 것입니다.

키워드 분석 사이트 추천 TOP 10

1. 블랙키위

키워드 분석 정보를 다양하게 얻고싶다면?

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  • 블로그와 카페에서 특정 키워드에 대한 포화 지수 정보를 제공하여 현재 해당 키워드가 얼마나 많이 쓰이고 있는지 짐작할 수 있는 정보를 제공한다.
  • 검색한 키워드에 대한 20개 연관 키워드 정보도 함께 제공한다.
  • 검색한 키워드의 10대, 20대, 30대등 연령별 검색 비율을 알 수 있고, 성별 비율, 이슈성까지 도움될만한 다양한 분석 정보를 얻을 수 있다.

여기서 제공하는 월간 콘텐츠 발행량콘텐츠 포화 지수는 정말 유용한 정보 가치라고 생각됩니다. 단순히 키워드 검색량이나 연관 키워드 같은 경우는 다른 키워드 분석 도구에서도 쉽게 얻을 수 있는 정보지만, 매월 블로그나 카페에서 해당 키워드와 관련해 얼마나 많은 콘텐츠들이 생겨나고 있고, 얼마나 많이 분포해있는지 아는 것은 사람들의 관심도를 수치상으로 알 수 있는 것 과 같기 때문인데요.

이런 정보들을 기반으로 바로 적용하는 디지털 마케팅 전략 중 하나로 소개한 SEO 검색 마케팅을 시작한다면 큰 도움이 될 것입니다.

2. 키자드

네이버 블로그 운영을 위한 필수 키워드 분석 사이트!

  • 키워드 마법사를 통해 특정 키워드 검색시 네이버, 다음, 구글등 주요 검색 엔진에서 자동으로 완성되는 키워드를 한 눈에 확인할 수 있다.
  • 키워드 분석기를 통해 특정 키워드 검색시 상위 노출된 네이버 블로그 TOP 10 중에서 특정 키워드의 빈도 수가 얼마나 되는지 확인할 수 있고, 이미지 개수는 얼마나 사용되었는지 확인할 수 있다.
  • 실시간 검색어를 통해 현재 뉴스, 연예, 스포츠, 이벤트등 카테고리에서 각 TOP 20 키워드를 한 눈에 확인할 수 있도록 제공한다.
  • 네이버 블로그를 통해 구글 검색 등록, 블로그 등록 조회등 다양한 기능들도 함께 제공하고 있다.

네이버 블로그를 운영한다면 꼭 함께 살펴봐야할 키워드 분석 사이트 중 하나입니다. 무엇보다도 특정 키워드를 기반으로 상위 노출된 블로그에서 사용된 키워드 빈도 수와 이미지 개수를 알 수 있는 분석 정보는 핵심 정보 중 하나라고 생각합니다. 왜냐하면 검색 상위 노출과 어떤 직접적인 관계가 있는지 여러 케이스를 살펴보면서 분석할 수 있고 이를 통해 자신의 네이버 블로그에 어느정도 적용이 가능하기 때문입니다.

또한 분석 데이터를 기반으로 네이버 검색엔진 뿐만 아니라 구글 검색엔진에도 노출시키기 위해 구글 SEO 검색엔진최적화를 위해서도 어느정도 적용해볼만하다고 생각이 됩니다.

3. 오디피아

사람들이 사용하는 모든 키워드를 분석한다!

  • 소셜 분석에 있는 소셜맵 기능을 통해 언론, 블로그 그리고 SNS에서 생겨나는 문서들을 분석하여 일상/행동/관심사/감성등 별로 사람들이 많이 사용하는 키워드를 한 눈에 확인할 수 있다.
  • 소셜 분석을 통해서 수 많은 기업들중 어느 기업이 소셜미디어에서 많이 언급되고, 긍정적인 이미지를 갖고 있는지 알 수 있고, 소셜인덱스 변화를 통해 현재 사람들 사이에서 뜨고 있는 기업인지등을 생각해볼 수 있는 데이터를 제공한다.
  • 언론, 블로그, SNS 에서 분석된 키워드에 대한 실제 문서들을 살펴볼 수 있도록 트렌드를 사용하는 방법? 제공한다.

사람들이 사용하는 단어를 통해 현재 사람들이 어떤 것들에 관심이 있고, 무엇을 하길 원하고, 어디를 가길 원하는지등 다양한 것을 유추할 수 있습니다. 이러한 사람들의 생각, 행동들을 분석할 수 있도록 제공하는 완벽한 키워드 분석 사이트 중 하나라고 생각됩니다.

SNS을 통한 실질적인 데이터를 제공하는만큼 SNS 마케팅 전략에 핵심이 될만한 무료 키워드 분석 프로그램이라고 생각되고, 바이러스 처럼 전파되는 바이럴 마케팅을 위해서도 정말 유용한 데이터입니다.

4. 네이버 키워드 분석 사이트

네이버에서 검색되는 키워드 검색량이 궁금하다면?

네이버 검색 엔진에서 검색되는 키워드 검색량을 중심으로 분석하기 위한 키워드 검색 사이트 입니다. 실제로는 네이버 검색 광고를 위해 이 도구를 제공하지만, 제공하는 정보가 너무 유용하기 때문에 키워드 분석 도구로 많이 사용되고 있습니다.

5. 네이버 데이터랩

네이버 검색 관련 분석 정보의 끝판왕

물건을 판매하는 사람의 입장에선 쇼핑인사이트를 통해 사람들이 어떤 분야의 어떤 제품을 트렌드를 사용하는 방법? 찾고 있는지 분석하기에 적합하고, 검색어트렌드를 통해 특정 키워드를 기반으로 최대 5년동안 트렌드가 어떻게 변해왔는지 살펴볼 수 있어서 꼭 사용해봐야할 키워드 분석 툴 중 하나라고 생각됩니다.

6. 구글 트렌드

구글에서 발생하는 모든 트렌드를 확인한다!

  • 구글에서 최근 인기 급상승 검색어를 일별로 TOP 8 을 확인할 수 있다.
  • 대한민국 뿐만 아니라, 그리스, 나이지리아, 미국, 베트남, 프랑스등 전 세계 각 국에서 급상승하는 검색어를 확인할 수 있다.
  • 년도별 올해의 검색어를 통해 국내, 인물, 게임, 영화등 분야별 검색어를 확인할 수 있다.
  • 특정 키워드를 검색하고 해당 키워드에 대한 기간별 관심도를 그래프로 한 눈에 확인할 수 있고, 해당 키워드를 웹, 이미지, 뉴스, 구글 쇼핑 그리고 유튜브 검색별로 구분해서 확인할 수 있다.

일단 다른 키워드 분석 툴과는 다르게 구글 검색 엔진에서 검색되는 키워드를 기반한 분석 툴이라는 점이 큰 차이점이다. 그리고 무엇보다도 요즘 사람들이 많이 사용하는 유튜브에 대한 키워드 검색 트랜드를 살펴볼 수 있어서 유용한 유튜브 키워드 분석 사이트 중 하나로 활용할 수 있습니다.

그리고 워드프레스 사이트를 운영한다면? 자신의 사이트를 노출시키기 위해 항상 살펴봐야할 분석 툴 중 하나입니다.

7. 썸트렌드

사람들의 생각이 궁금할 때?

  • 특정 키워드에 대한 언급량을 일별/주별/월별로 확인할 수 있는 트렌드 분석 사이트 중 하나다. (트위터, 블로그, 인스타그램, 뉴스)
  • 특정 키워드에 대한 연관어 TOP 30 까지 카테고리별로 나눠서 확인할 수 있다. (마인드맵 형식으로 확인할 수 있어서 유용한 키워드 추출 사이트 중 하나로 활용할 수 있다.)
  • 특정 키워드에 대해 사람들이 어떻게 생각하는지 확인할 수 있고, 키워드에 대한 긍정/부정/중립의 퍼센테이지를 수치 상으로 확인할 수 있다.
  • 키워드 분석에 사용된 원문 블로그, 뉴스, 트위터, 인스타그램등을 직접 확인할 수 있다.

여기서 가장 유용하다고 느낀 부분은 바로 특정 키워드에 대한 연관어와 감성어 기능입니다. 연관어 같은 경우 어떤 특정 키워드에 대해 다양한 아이디어가 필요할 때 마인드맵으로 연결된 연관어들을 살펴보면서 새로운 아이디어를 생각해볼 수 있고, 감성어를 통해 사람들이 일반적으로 해당 키워드에 대해 어떤 인식을 가지고 있는지 그리고 무엇을 원하는지 생각해볼 수 있는 가치있는 데이터를 제공한다는 생각이 듭니다.

8. 키워드 마스터

네이버 스마트 스토어를 운영하거나 운영 할 예정이라면?

  • 검색한 키워드에 대한 PC 및 모바일 검색량, 관련 문서 개수, 상위 노출된 네이버 블로그 TOP 10 그리고 연관 검색어 정보를 제공한다.
  • 웨어이즈포스트 기능을 통해 자신의 네이버 블로그 주소를 입력하고, 현재 작성된 글들이 네이버에서 제대로 노출이 되고 있는지 확인할 수 있다.
  • 셀러마스터 기능을 통해 네이버 스마트스토어를 운영하는 분들을 위한 키워드 분석 정보로 검색량을 포함한 해당 트렌드를 사용하는 방법? 키워드 기반의 상품 수 정보도 함께 제공한다.

다른 키워드 분석 도구들과는 다르게 네이버 스마트스토어를 운영하는 사람들이 활용할 수 있는 키워드 분석 도구인 셀러마스터를 제공하는 것이 유일한 특징으로 볼 수 있습니다.

9. 데이터 플래닛

시각화된 다양한 데이터 정보가 필요하다면?

  • 검색한 키워드와 관련된 시각화된 다양한 차트 및 맵 정보를 제공한다.
  • 경제, 사회, 정치, IT, 문화등 분야별로 시각화된 데이터 정보를 제공하고 이를 트렌드를 사용하는 방법? 공유하거나 다른 곳에 사용할 수 있도록 편의를 제공한다.
  • 예를 들어서 “한국 부자”를 검색하면 “주요 지역별 한국 부자 수” 라는 데이터를 한국 지도 맵을 기반으로 시각화된 데이터로 색깔로 구분된 데이터를 확인할 수 있다.

데이터 플래닛은 디테일한 키워드 분석은 할 수 없지만 관련된 정보를 시각화된 데이터로 얻을 수 있고, 활용할 수 있어서 분석 데이터로 유용하게 사용할 수 있습니다.

10. KWFinder

구글 검색 상위 노출을 위해 키워드 분석을 한다면?

  • 특정 키워드를 검색하면 구글 검색량부터, CPC 단가, 키워드 어려움 정도상위 노출을 위한 분석 데이터를 제공한다.
  • 키워드 트렌드 정보를 통해 지난 5년간의 검색량 히스토리를 한 눈에 볼 수 있고, 현재 트렌드도 바로 확인할 수 있도록 정보를 제공한다.
  • 해당 키워드 검색시 나오는 구글 첫 페이지 검색 결과도 볼 수 있고, 각 검색 결과로 나온 사이트의 도메인 점수, 페이지 점수, 백링크 개수, 페이스북 공유 개수등 상위 노출을 위한 키워드 분석 데이터를 확인할 수 있다.

홈페이지나 워드프레스 블로그를 운영하면서 구글 상위 노출을 목적으로 구글 SEO를 위한 키워드 분석을 한다면 사용해볼만한 키워드 도구 중 하나입니다! 무료 버전에서는 키워드 검색 횟수를 제한하지만 전문 키워드 도구에서 제공되는 데이터 가치가 얼마나 되는지 한번 살펴볼만 하다고 생각됩니다.

트렌드를 사용하는 방법?

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