Trend Score는 “이 키워드가 이 세그먼트에서 지금 올라오고 있는가”를 0~100으로 요약한 순위 지표입니다. 절대 점수가 아니라 한 번의 조회 안에서의 상대 위치입니다. 같은 키워드라도 함께 조회된 후보가 달라지면 점수는 달라집니다.
조회 한 번은 다섯 단계를 거칩니다. 점수는 마지막 두 단계에서만 만들어지고, 그 앞의 세 단계는 무엇을 점수화할지 정하는 과정입니다.
각 성분은 서로 다른 질문에 답합니다. 하나만으로는 트렌드를 정의할 수 없어서 다섯 개를 씁니다.
이 수요가 자기 과거 수준을 뚫고 올라왔는가?
돌파비 = (최근 W개월 평균) ÷ (그 앞 12개월의 중앙값) W = 선택한 기간, 분모의 하한 5
검증에서 가장 강한 단일 신호였습니다 (AUC 0.736). 측정 가능한 6개 도메인 전부에서 0.68~0.78로 유지됐습니다. 직전 기간 대비 성장률이 아니라 1년치 정상 수준 대비 현재 위치를 보기 때문에, 두 덩어리 비교에서 생기는 창 경계 요동을 받지 않습니다.
분모가 중앙값이라 1년 내내 0에 가까웠던 키워드는 값이 크게 나옵니다. 세그먼트 월평균 수요 하한(80)이 그 대부분을 먼저 걸러내고, 순위 백분위가 나머지를 눌러 줍니다. 그래도 카드에서는 돌파비와 절대 수요를 함께 보셔야 합니다.
전국적으로 인기 있는 것인가, 이 집단에 특별히 쏠린 것인가?
share_k = 이 키워드를 검색한 사람 중 선택 세그먼트의 비율 baseline = Σ(share_k × volume_k) ÷ Σ(volume_k) (조회 풀의 검색량 가중 평균) affinity = share_k ÷ baseline
이 성분만은 상승 예측력으로 고르지 않았습니다. 다른 질문에 답하기 때문입니다. 20대 여성 검색량이 큰 키워드는 대개 그냥 전체 검색량이 큰 키워드이고, 카테고리 평균으로 나눠야 ‘이 집단에 특별히 쏠린 것’이 분리됩니다. 세그먼트 도구의 존재 이유이므로 가중치를 유지했습니다.
baseline은 이번 조회 풀에서 계산됩니다. 카테고리를 바꾸면 같은 키워드의 Affinity도 바뀝니다. 조회 밖으로 들고 나가 절대값처럼 인용하면 안 됩니다. 한국 외 시장에는 성·연령 데이터가 없어 이 성분이 통째로 빠집니다.
이 수요는 이미 흔들리고 있는가?
변동성 = 최근 12개월 검색량의 표준편차 ÷ 평균 (변동계수)
두 번째로 강한 신호였습니다 (AUC 0.709). 급상승 직전 키워드는 이미 불안정합니다. 한 번도 움직인 적 없는 키워드는 계속 움직이지 않습니다. 방향이 아니라 움직일 준비가 되었는지를 봅니다.
주식처럼 모든 키워드가 원래 변동성이 큰 도메인에서는 약합니다(0.517). 조회 안 순위 백분위가 이 차이를 흡수하지만, 주식 조회에서는 이 성분을 덜 신뢰하셔야 합니다.
작년 같은 기간보다 커졌는가?
전년비 = (최근 W개월 합) ÷ (1년 전 같은 W개월 합) 측정 조건: 1년 전 합 ≥ 60
AUC 0.703. 시즌성을 자동으로 상쇄합니다. 여름 상품은 7월에 언제나 오르므로 직전 기간 대비로는 매년 급상승처럼 보이지만, 전년 동기 대비로는 평범합니다.
48개월 시계열 안에서 1년 전 데이터가 없으면 측정되지 않습니다. 신규 키워드에서 자주 빠지고, 그때는 가중치에서 제외됩니다.
한 달 튄 것인가, 여러 달 머물러 있는가?
지속성 = 최근 6개월 중 12개월 중앙값을 넘은 달의 수 (0~6)
AUC 0.686. 성장률보다 높습니다. 계산이 단순하고 이상치에 둔감해서, 한 달짜리 스파이크와 자리를 잡은 상승을 갈라 줍니다.
이미 높은 수준에서 평평해진 키워드는 자기 중앙값도 높아져 값이 낮게 나옵니다. 성숙한 수요를 낮게 평가하는 쪽으로 기울어 있습니다.
그 이름이 퍼지고 있는가?
표기 변형 = 편집거리 22% 이내의 다른 검색어 확산 = ( max(변형들의 돌파비) + (1 + 이웃 중 돌파비>1.2 비율) ) ÷ 측정된 항목 수
이름이 대중의 입에 오를 때 오타와 표기 변형이 함께 등장하고 함께 오릅니다. 검증에서 ‘그랑 콜레오스 / 그랑 클레오스 / 그랑 꼴레오스’가 같은 달에, ‘코스피 지수 / 코시피 지수’가 같은 달에 급상승했습니다. 변형이 존재할 때의 판별력은 AUC 0.640입니다.
희소합니다. 조회 풀의 약 4분의 1만 변형을 가집니다. 없는 키워드에서는 추정하지 않고 가중치에서 빼고 나머지를 재정규화합니다.
다섯 성분의 단위가 전부 다릅니다. 성장률은 −1에서 +50까지 갈 수 있고, Affinity는 보통 0.3~5 사이, 모멘텀은 −0.3~0.3, 초기 신호는 0~1입니다. 이걸 그대로 가중합하면 성장률 하나가 나머지 네 개를 전부 삼킵니다.
검색 데이터는 롱테일이라 평균·표준편차 기반 정규화(z-score)도 안전하지 않습니다. 이상치 하나가 표준편차를 키워서 나머지를 전부 0 근처로 눌러버립니다.
그래서 각 성분을 이번 조회 안의 순위 백분위로 바꿉니다. 값이 있는 키워드들을 오름차순 정렬해 0에서 1로 등간격 배치합니다. 스케일에 영향받지 않고 이상치에 둔감합니다.
대신 대가가 있습니다. 조회가 다르면 점수를 비교할 수 없습니다. A 조회의 85점과 B 조회의 85점은 다른 의미입니다. 시계열로 추적하려면 점수가 아니라 세그먼트 월평균 수요와 성장률 원값을 보셔야 합니다.
성분이 빠질 수 있습니다. 직전 창이 하한에 못 미쳐 성장률을 못 구할 수도 있고, 여정 확장은 목록 단계에서 아예 측정하지 않습니다. 이때 빠진 성분에 중앙값이나 0을 채워 넣지 않습니다. 그 키워드에 대해 가중치에서 빼고 나머지를 재정규화합니다.
Score = 100 × Σ(wᵢ × pᵢ) ÷ Σ(측정된 wᵢ) 여정 확장(15)이 빠진 경우 → 분모 0.85 여정 확장과 성장(30)이 함께 빠진 경우 → 분모 0.55
카드마다 어떤 성분이 빠졌는지 기록해 두고, 목록 상단에 그 사실을 표시합니다. 빠진 성분을 0으로 채우면 측정 안 된 것과 측정해서 나쁜 것이 구분되지 않습니다.
완료된 조회를 열고 이 페이지를 다시 보시면, 그 조회의 1위 키워드로 실제 계산 과정을 숫자와 함께 보여드립니다.
이 가중치는 가설이 아니라 측정 결과입니다. 2026년 9월, 화장품·자동차·의약품·건강보조식품·패션·주식·연예인 7개 영역에서 검색어 3,099개를 모아 48개월 시계열을 받고, 그중 실제로 급상승한 432건과 그렇지 않은 2,765건을 데이터로 판별했습니다. 급상승의 정의는 ‘3개월 이동평균이 직전 12개월 중앙값의 3배를 넘고, 3개월 뒤에도 2배를 유지하며, 월 1,000회 이상에 도달’입니다.
예측 시점은 급상승 3개월 전으로 고정했습니다. 그 시점까지의 데이터만 써서 각 신호를 계산했으므로 결과가 새어 들어가지 않습니다.
이전 구성(성장 30 · 모멘텀 20 · 가속 · 작은 베이스)은 AUC 0.528이었습니다. 동전 던지기와 구분되지 않습니다. 상위 24건을 열었을 때 실제 급상승은 8.3%로, 아무 키워드나 고를 때의 14.8%보다 오히려 낮았습니다.
현재 구성은 AUC 0.726입니다. 상위 24건 중 70.8%가 실제 급상승으로, 기저 대비 4.8배입니다. 상위 10건에서는 80%입니다.
성분별 단독 판별력(AUC): 돌파비 0.736 · 변동성 0.709 · 전년비 0.703 · 지속성 0.686 · 12개월 모멘텀 0.662 · 6개월 성장 0.660 · 최근월 z 0.655 · 표기변형 0.640 · 3개월 성장 0.618 · 6개월 모멘텀 0.613 · 가속 0.512 · 여정 확장 0.493.
제거한 것이 둘 있습니다. 가속은 0.512로 무신호였습니다. 여정 확장은 급상승 18건과 대조 18건의 검색 경로를 현재와 12개월 전 두 시점에서 조회해(크레딧 11.3만) 검증했는데 0.493이 나왔습니다. 원인은 두 가지로, 경로 조회의 limit 때문에 노드 수가 20~30에서 포화되어 실제 네트워크 크기를 반영하지 못하고, 포화를 감안해도 급상승군과 대조군의 확장 폭이 구분되지 않았습니다. 여정은 점수에서 빼고 드릴다운의 설명 자료로만 남겼습니다.
SERP 신호도 확인했습니다. AI Overview 노출 0.543, PAA 노출 0.468, 지식패널 0.467, 연관검색어 블록 0.423, 광고 경쟁도 0.468. 내용까지 들어가 관련 검색어 수(0.631)와 어휘 신생률(0.590)도 봤지만 검색량 기반 신호에 미치지 못했습니다. 현재 API가 SERP를 현재 스냅샷으로만 제공해 과거 시점 검증이 불가능한 것도 한계입니다. 그래서 SERP 가산점을 초기 신호에서 제거하고, 대신 지금부터 월 단위로 SERP를 적재해 12개월 뒤에 제대로 검증할 수 있게 하는 것을 다음 과제로 둡니다.
남은 한계: 급상승 432건 중 132건이 주식이고 그 대부분이 2025~2026년 코스피 상승이라는 한 사건에서 나왔습니다. 도메인별로 나눠 확인했을 때 돌파비는 모든 영역에서 유지됐지만, 표본이 5건뿐인 의약품은 검증되지 않았습니다.
검색량이 몇 건이 될지는 예측하지 않습니다. 한국 검색 곡선 3,340개로 과거 시점마다 6개월 뒤를 맞춰 보니, 추세를 늘려 잡거나 작년 같은 달을 쓰는 방법 모두 '지난달 값이 그대로 간다'보다 오차가 컸습니다. 대신 최근 3개월의 방향과 계절 반복 여부가 같았던 과거 상승 사례가 그 뒤 6개월 동안 실제로 어떻게 됐는지를 셉니다.
| 단계 · 계절 | 사례 수 | 더 오름 | 80% 이상 유지 | 40% 넘게 하락 | 6개월 평균 / 지금 (10~90%) | 검증: 범위 안 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 상승 중 · 계절 아님 | 4,968 | 69% | 84% | 7% | 0.68~5.09 (1.32) | 78% |
| 상승 중 · 계절 반복 | 3,377 | 58% | 74% | 13% | 0.53~2.96 (1.11) | 71% |
| 유지 · 계절 아님 | 3,150 | 57% | 82% | 6% | 0.69~2.30 (1.06) | 75% |
| 유지 · 계절 반복 | 2,344 | 48% | 73% | 11% | 0.57~1.94 (0.98) | 71% |
| 식는 중 · 계절 아님 | 6,351 | 44% | 62% | 19% | 0.45~2.51 (0.93) | 78% |
| 식는 중 · 계절 반복 | 5,221 | 34% | 49% | 34% | 0.23~1.87 (0.79) | 75% |
범위는 앞 시기(기준월 24~33번째)로 정하고 뒤 시기(34~42번째)에 맞춰 봤습니다. 목표 80%에 대해 실제로 범위 안에 든 비율이 마지막 열입니다.
모든 조회의 전망은 기록되고, 6개월 뒤 데이터가 들어오면 같은 검색어로 다시 재서 맞았는지 계산합니다. 같은 대상을 같은 데이터 달에 여러 번 전망한 경우는 한 번으로 셉니다.
지금까지 기록된 예측 2,146건, 평가가 끝난 예측은 아직 없습니다. 첫 평가는 2027-02 데이터가 들어온 뒤 가능합니다.
세 탭을 따로 둔 이유는 종합 점수 하나로는 이 세 가지 질문이 구분되지 않기 때문입니다. 가중합은 언제나 평균으로 끌어당깁니다. Affinity 5배짜리 키워드가 성장률이 평범하면 종합 순위에서는 중간에 묻힙니다.
[실측] ListeningMind Data API 응답 값 그대로[파생] 명시된 공식으로 환산한 값 (실측 아님)[계산] 실측 입력값에서 결정론적으로 계산한 값[분류] LLM이 부여한 분류 라벨[해설] LLM이 작성한 문장 (숫자는 근거 팩과 대조)[데이터없음] 해당 값을 제공하는 데이터가 없음[예측] 검색량 곡선이 비슷했던 과거 상승 사례가 실제로 어떻게 됐는지의 비율 (보장 아님)이 페이지의 모든 수식은 실제 구현과 같습니다. scoring.py · segments.py · explain.py.
ListeningMind Audience Pulse. 시드 키워드나 카테고리에서 후보 키워드를 모으고 성별·연령 비율, 48개월 검색량, SERP·AI 개요를 측정해 그 세그먼트에서 급등·신규·과대 지수인 대상을 순위로 보여 줍니다. 마케터, MD, 콘텐츠 기획자가 다음 분기 기회와 위험을 찾을 때 씁니다. 데이터는 ListeningMind Data API(trend_finder, intent_finder, keyword_info, SERP, path_finder, cluster_finder)입니다. 시장은 한국·일본·미국이며 성별·연령 분할은 한국만 가능합니다.
핵심 개념성별·연령 세그먼트검색량과 48개월 추이검색어 군집 (인식 구조)AI 개요