"저당"と"제로"が人気の飲食店キーワードとして浮かび上がりました
네이버ブログで飲食店に関連する投稿数を分析した結果、興味深い変化が見られました。
2024年 vs 2025年の飲食店キーワードの変化
| 순위 | 2024년 상반기 | 2025년 상반기 | 변화 |
|------|--------------|--------------|------|
| 1 | 마라 | 저당/제로 | |
| 2 | 오마카세 | 마라 | ↓ |
| 3 | 로제 | 로컬 맛집 | |
| 4 | 웨이팅 맛집 | 오마카세 | ↓ |
| 5 | 혼밥 | 가성비 맛집 | |
"저당"、"제로"、"コストパフォーマンス"のキーワードが急上昇しました。健康と経済的要素を同時に考慮する消費トレンドが飲食店の選択にも反映されています。
地域ごとに人気の食べ物が異なります
同じ時期でも地域ごとに人気のある食べ物のカテゴリーが異なりました。
地域別飲食店投稿のTOPキーワード
| 지역 | 1위 키워드 | 2위 키워드 | 특징 |
|------|-----------|-----------|------|
| 서울 강남 | 오마카세 | 파인다이닝 | 프리미엄 외식 |
| 서울 성수 | 브런치 카페 | 비건 | MZ 트렌드 |
| 부산 해운대 | 횟집 | 밀면 | 로컬 특화 |
| 제주 | 흑돼지 | 로컬 카페 | 관광 연계 |
| 대전 | 성심당 | 칼국수 | 지역 명물 |
ソウル市の成水洞では「ヴィーガン」、「ブランチ」が強い一方、江南では相変わらず「オマカセ」が1位です。地域ごとのターゲットマーケティングに活用できるデータです。
曜日と時間帯別飲食店検索パターン
投稿の作成時間と内容を分析すると、曜日ごとのパターンも見られました。
曜日別飲食店投稿の特徴
月曜日〜水曜日: "ランチ飲食店"、"会社員向け飲食店"、"コストパフォーマンスの良い飲食店"
木曜日〜金曜日: "会食場所"、"団体向け飲食店"、"雰囲気の良い場所"
土曜日〜日曜日: "デート飲食店"、"待ち時間のある飲食店"、"ブランチ"、"カフェ"
平日にはコストパフォーマンスとアクセシビリティを、週末には雰囲気と特別な体験を重視するパターンです。プロモーションのタイミングを決める際に参考にできます。
顧客が飲食店を選ぶ基準
飲食店のレビュー投稿でよく言及される選択基準を分析しました。
飲食店選択時の言及頻度TOP5
| 순위 | 선택 기준 | 언급 비율 | 감정 |
|------|----------|----------|------|
| 1 | 맛 | 89% | 긍정 76% |
| 2 | 가격/가성비 | 67% | 긍정 52% |
| 3 | 분위기/인테리어 | 54% | 긍정 81% |
| 4 | 웨이팅/예약 | 41% | 부정 68% |
| 5 | 주차 | 38% | 부정 72% |
"味"はもちろん1位ですが、次に「コストパフォーマンス」が重要でした。そして「待ち時間」と「駐車」は言及される際にほとんど否定的でした。不満要素を事前に把握して改善すればレビュースコアを上げることができます。
このインサイトはどのように得られたのでしょうか？
上記データはネイバーブログをクローリングして収集したものです。
クローリング設定
対象チャンネル: ネイバーブログ
検索キーワード: "飲食店"、"飲食店おすすめ"、地域名+飲食店など
収集項目: タイトル、本文、作成日、タグ、共感数
クローリング周期: 週1回
収集データの例
{
"Channel": "네이버 블로그",
"Title": "성수동 브런치 맛집 추천 - 웨이팅 없이 갈 수 있는 곳",
"Body": "주말에 성수동 갔다가 발견한 브런치 카페예요. 에그베네딕트가 진짜 맛있었고, 인테리어도 예뻐서 사진 찍기 좋았어요...",
"Author": "user_****",
"Post Date": "2025-01-05",
"Tags": ["성수동맛집", "브런치", "카페"],
"Like Count": "234"
}
AI分析結果の例
{
"Post Body": "에그베네딕트가 진짜 맛있었고, 인테리어도 예뻐서 사진 찍기 좋았어요...",
"Sentiment": "Positive",
"Keywords": ["에그베네딕트", "인테리어", "사진"],
"Categories": [
{"category": "Food", "subcategory": "Brunch", "type": "Positive"},
{"category": "Atmosphere", "subcategory": "Interior", "type": "Positive"},
{"category": "Experience", "subcategory": "Photo-worthy", "type": "Positive"}
],
"Location": "성수동",
"Food Type": "브런치/카페"
}
数千件の投稿を収集し、AIでキーワード抽出と感情分析を自動化すると、上記のようなトレンドインサイトを導き出すことができます。
このような場合に活用できます
F&Bフランチャイズ - 新メニュー企画
"저당"、"제로"トレンドを反映した新メニュー企画。実際の顧客が求めるキーワードをデータで確認し、メニューに反映することができます。
外食産業マーケティング - 地域別ターゲティング
地域ごとに異なる飲食店トレンドを把握し、地域に合わせたマーケティングメッセージを設計することができます。
食品メーカー - 市場トレンド把握
"マーラ"、"ロゼ"などのトレンドキーワードの上昇と下降を追跡し、製品企画に反映することができます。
商圏分析 - 開業準備
特定地域でどの食べ物カテゴリーが人気か、競合店に対する顧客反応はどうかを把握することができます。
データ連携方法
収集されたデータは生データ形式で提供され、状況に応じて連携方法を選択することができます。
Excelダウンロード
Eメール送信
API連携
DB直接連携
まとめ
飲食店トレンドはネイバーブログで最初に現れます。どんな食べ物が注目されているか、地域ごとにどんな違いがあるか、顧客が何を重要視しているか — クローリングデータを分析することで感覚ではなく根拠で意思決定することができます。
クローラーの運用、保守、モニタリングはすべてハッシュスクレイパーが担当します。プラットフォームポリシーの変更や収集エラーが発生した場合でも、顧客側で直接対応する必要はありません。
今すぐ始める
ハッシュスクレイパーを利用すればネイバーブログの飲食店投稿を自動で収集し、AIで分析することができます。
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