키워드 분석 자동화 4가지 방법

키워드 분석 자동화 4가지 방법

키워드 분석 자동화는 블로그 작성, 검색 엔진 최적화 및 디지털 마케팅에서 귀중한 도구로 사용됩니다. 사용자 의도를 파악하고, 관련성 있는 키워드를 찾아낼 수 있는 자동화 도구를 사용해 경쟁력 있는 키워드를 결정할 수 있습니다. 키워드 분석 자동화 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

1. Google Ads Keyword Planner:

Google Ads 관리자 계정이 필요한 Google Ads Keyword Planner는 키워드 검색량, 경쟁 수준 및 예상 CPC를 제공합니다. 여기에서 키워드 아이디어를 얻고, 분석할 키워드를 선택한 다음 CSV로 내보내어 자신의 애플리케이션에서 분석할 수 있습니다.

2. Google Trends:

Google에서 제공하는 이 도구는 특정 키워드의 검색량 추세를 분석할 수 있게 해 줍니다.. 키워드의 인기도가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 검토할 수 있어 독창적인 콘텐츠 아이디어를 찾는 데 도움이 됩니다.

3. Python을 사용한 자동화:

Python을 사용하여 Ubersuggest, Ahrefs, SEMrush 등의 키워드 분석 도구를 활용하여 키워드를 자동 분석할 수 있습니다. 이러한 도구의 API를 사용하면 키워드에 대한 더 정확한 정보를 포함한 상세한 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화된 키워드 분석을 수행하기 위해 Python에서 Ubersuggest API를 사용할 수 있습니다. 아래 Python 코드의 예제를 확인하세요.

python
import requests

def analyze_keyword(keyword, ubersuggest_api_key):
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
url = f'https://app.neilpatel.com/api/en/ubersuggest/volume?key={ubersuggest_api_key}&country=en&mod=google&keyword={keyword}'

response = requests.get(url, headers=headers)
json_data = response.json()

search_volume = json_data ['searchVolume']
print(f'The search volume of keyword "{keyword}" is {search_volume}')

analyze_keyword('example_keyword', 'your_ubersuggest_api_key')

4. 머신러닝 및 자연어 처리(NLP) 기반 키워드 추출:

키워드를 자동으로 추출하려면 머신 러닝 및 자연어 처리 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Python의 Gensim 라이브러리를 사용하여 주제 모델링을 수행하거나, 서로 다른 텍스트에서 동일한 키워드를 추출하는 데 사용되는 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)를 구현할 수 있습니다.

이러한 자동화 방법을 사용하여 디지털 마케팅 전략을 보완하고, 키워드를 기반으로 한 콘텐츠 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 검색 엔진 최적화, 사용자 유입 및 전환율 증가에 성공할 가능성이 높아집니다.