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핵심 목표: 자사가 속한 데이터 가공 산업의 구조적 특성을 반영한 세일즈 전략 수립을 위해, 검색 기반 추정 모델링을 통해 시장 구조 분석 및 세일즈 파이프라인 설계 목표
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(Actual data = 하늘색 Functional data = 검정색 표기)
| 구분 | 컬럼명 | 설명 |
|---|---|---|
| ① 기본정보 | 연관 키워드 | 분석 대상 키워드 |
| ② 검색량 관련 | 월간검색수(네이버) | 네이버 광고센터 기준 |
| 월간검색수(구글) | 구글 키워드 플래너 기준 | |
| 검색수 보정 | (네이버+구글)/2 또는 로그중간값 |
|
| ③ 광고 성과 관련 | 월평균클릭수(PC) | 네이버 광고센터 |
| 월평균클릭률(PC) | CTR | |
| 경쟁 정도 | 낮음/보통/높음 | |
| ④ 트렌드 관련 | 트렌드 가중치 | 최근3개월/12개월 |
| ⑤ 효율 관련 | 입찰 효율 | (노출증가율)/(입찰증가율) |
| 평균 CPC | (최저+최고)/2 |
|
| ⑥ 계산/결과 영역 | 🔹추정 유입량(명) | =검색수보정×CTR×트렌드가중치 |
| 🔹평균 점유율(%) | 경쟁도 별 자동 계산 | |
| 🔹조정 유입량(명) | =추정유입×점유율 |
|
| 🔹가중 입찰가(₩) | =평균CPC×입찰효율 |
|
| 🔹클릭 가치(₩) | =조정유입×가중입찰가 |
|
| 🔹효율 분류 | 시장 상태 라벨링 |
네이버 검색 광고 센터, 구글 키워드 플래너, 구글 트렌드 데이터를 수집하여 각 키워드의 월 검색량·클릭률·경쟁도를 정규화하고, 트렌드 가중치를 적용해 월간 검색 유입을 추정했습니다.
일부 키워드는 네이버 광고 센터에서 클릭 예측이 제공되지 않아, 입찰가 변화에 따른 노출량 변화를 클릭수 근사치로 활용하였습니다. **[노출수 변화율 ÷ 입찰가 변화율]**로 계산한 효율값(0.8~1.0)을 Google의 평균 CPC와 결합해 가중 평균 입찰가를 산출하였습니다.
이를 통해 클릭 예측이 없는 키워드의 경쟁 효율도 정량화하고 경쟁사 간 브랜드 인지도 및 검색 유입 효율성을 구조적으로 비교할 수 있었습니다.
분석 단계 핵심 질문 시트에서 대응하는 부분 의미 1️⃣ 트래픽 잠재력 추정 “이 산업/브랜드가 매월 얼마나 검색되는가?” 🔹 네이버/구글 검색량 + CTR + 트렌드 시장 관심도 파악 2️⃣ 경쟁 강도 측정 “경쟁이 치열한가, 진입 여지가 있는가?” 🔹 경쟁도 → 점유율 변환 시장 진입 난이도 평가 3️⃣ 입찰가 효율성 판단 “광고 단가를 높이면 효율이 유지되는가?” 🔹 입찰 효율 (노출증가율 ÷ 입찰가증가율) 비용 대비 성과 비율 측정 4️⃣ 실질 클릭 가치 산출 “한 번의 클릭이 어느 정도 가치를 갖는가?” 🔹 가중 평균 입찰가 × 유입량 ROI 추정 가능 지표 5️⃣ 시장 구조 해석 “이 키워드는 성장 중인가, 포화 상태인가?” 🔹 효율분류 (High/Normal/Low/Saturated) 전략적 인사이트 도출