네이버 브랜드 검색 노출량 예측하기_2탄

네이버 브랜드 검색 노출량을 예측하는 방법 2탄입니다. 1탄을 보지 못하신 분들은 하기 링크를 남겨드릴 테니 보시면 될 것 같습니다.

2023.11.17 - [마케팅 이야기] - 네이버 브랜드 검색 노출량 예측하기_1탄

네이버 브랜드 검색 노출량 예측하기_1탄

 

우선 분석할 데이터들을 가져와야겟죠? 네이버 데이터랩 '검색어 트렌드'로 갑니다.

 

대부분의 마케터 분들은 아실 것 같은데, 주제어에다가 알아보고 싶은 검색어를 넣고 조회를 하면 데이터가 뽑히게 됩니다. 여기 노출되는 데이터들은 해당 검색어를 네이버에 검색했을 때 기록되는 데이터들이며, 100%를 기준으로 조회 기간 중 가장 많이 검색 된 날이 100%, 가장 검색이 안 된 날을 1%로 집계됩니다. 따라서 검색이 이 날 잘 됐네? 못 됐네? 정도는 알 수 있지만 정확한 수치는 알기 힘든 구조로 되어 있습니다.

 

네이버 데이터랩에서 데이터를 뽑으면 이런 형태로 집계가 되는데, 잘 보시면 숫자인데도 불구하고 저 칸의 형태는 '일반'으로 되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 그래서 이 구조를 바꿔줘야 하는데요. 저 칸에 마우스 커서를 갖다놓으면 느낌표가 하나 보이는데, 그걸 클릭하면 아래와 같은 이미지가 나옵니다. 전체 다 드래그 해서 숫자로 변환하기를 누르면 전체 데이터가 숫자로 바뀌게 됩니다.

 

그 후, 뒤에 있는 소수점들이 너무 걸거치니 없애도록 하겠습니다. 전체를 모두 선택한 후, 자릿수 줄이기를 통해 숫자들의 소수점들을 줄입니다.

 

다 완료되면 하기 이미지와 같이 깔끔하게 만들어지죠. 

 

이제 네이버 브랜드 검색 노출 데이터를 가져와야겠죠?

해당 데이터는 상기 이미지와 같이, 22년 11월 15일부터 0으로 집계되고 있습니다. 해당 데이터는 23년 3월 17일까지 모두 0으로 집계되고 있는데요.

저는 21년 11월 데이터~22년 11월 14일 데이터 + 23년 3월 17일 데이터~23년 11월 15일 데이터를 통해 회귀 식을 만듭니다. 이를 통해 네이버 데이터랩 데이터와 네이버 브랜드 검색광고 노출 데이터와의 관계성을 확인하고 관계식이 잘 들어맞으면 이를 통해 브랜드 노출이 0인 데이터를 예측하기 위함입니다. 

 

그렇게 회귀분석을 시도한 결과, 

엑셀에서 자동으로 상기 이미지와 같은 식을 만들어줍니다. 종속변수에서, P Value가 1.83E-61로 아주 유의하다고 나타내고 있죠. 식의 적합도를 나타내는 결정계수 또한 96%를 보이고 있습니다. 보통 회귀분석을 돌릴 때는 독립성이라던지, 정규성 가정 등 충족해야하는 조건들이 일부 있지만 모두 충족한다는 가정을 하겠습니다. 왜냐하면 회귀분석의 경우 일차식과도 같은 개념인데(Y = X), 네이버 데이터랩과 브랜드 검색 노출량은 왠만하면 유사하게 가는 형태를 띄죠?

 

어찌댔든, 나온 회귀식을 보면, 하기와 같습니다.

y=67.9x+448.17

 

이 식의 X 에다가 하기 이미지처럼, 브랜드 검색 노출량이 NULL값인 날짜에 기록된 네이버 데이터랩의 수치를 넣으면 유사 네이버 브랜드 검색 노출량의 결과값이 도출됩니다. 

 

궁금한 점이나, 수정해야할 부분이 있으면 자유롭게 피드백해주시면 될 것 같습니다.

감사합니다.