Les mots-clés "저당" et "제로" sont apparus comme des mots-clés populaires pour les restaurants
Après avoir analysé des milliers de publications liées aux restaurants sur des blogs Naver, des changements intéressants ont été découverts.
Évolution des mots-clés populaires pour les restaurants en 2024 vs 2025
| 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 | |
Les mots-clés "저당", "제로" et "rapport qualité-prix" ont connu une forte augmentation. La tendance à prendre en compte à la fois la santé et les aspects économiques se reflète également dans le choix des restaurants.
Les plats populaires varient selon les régions
Même à la même période, les catégories de plats populaires variaient d'une région à l'autre.
Principaux mots-clés des articles de restaurants par région
| 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 |
À Seongsu-dong, "végétalien" et "brunch" sont populaires, tandis qu'à Gangnam, "omakase" reste en tête. Ces données peuvent être utilisées pour le ciblage marketing régional.
Modèles de recherche de restaurants selon le jour de la semaine et l'heure
En analysant l'heure et le contenu des publications, des tendances par jour de la semaine ont été observées.
Caractéristiques des articles de restaurants par jour de la semaine
Lundi à mercredi: "restaurant pour le déjeuner", "restaurant pour les employés", "restaurant rapport qualité-prix"
Jeudi et vendredi: "lieu de repas d'équipe", "restaurant pour groupes", "endroit avec une bonne ambiance"
Samedi et dimanche: "restaurant pour un rendez-vous", "restaurant avec attente", "brunch", "café"
Les jours de semaine mettent l'accent sur le rapport qualité-prix et l'accessibilité, tandis que les week-ends privilégient l'ambiance et l'expérience spéciale. Cela peut être utile pour planifier des promotions.
Critères de choix des clients pour les restaurants
Les critères de choix fréquemment mentionnés dans les avis de restaurants ont été analysés.
Top 5 des critères mentionnés lors du choix d'un restaurant
| 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% |
Le "goût" est bien sûr en première position, suivi de près par l'importance du "rapport qualité-prix". De plus, les mentions de "temps d'attente" et "parking" étaient généralement négatives. En anticipant les points de mécontentement, il est possible d'améliorer les scores des avis.
Comment ces informations ont-elles été obtenues ?
Ces données ont été collectées en grattant des blogs Naver.
Configuration du scraping
Canal cible : Blogs Naver
Mots-clés de recherche : "restaurant", "recommandation de restaurant", nom de région + "restaurant"
Éléments collectés : Titre, contenu, date de publication, tags, nombre de likes
Fréquence de scraping : Une fois par semaine
Exemple de données collectées
{
"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"
}
Exemple de résultats d'analyse AI
{
"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"
}
En collectant des milliers de publications et en automatisant l'extraction des mots-clés et l'analyse des sentiments avec l'IA, il est possible de tirer des insights sur les tendances comme mentionné ci-dessus.
Utilisations possibles
Franchise de restauration - Planification de nouveaux menus
Planification de nouveaux menus en tenant compte des tendances "저당" et "제로". Vous pouvez vérifier les mots-clés que les clients recherchent réellement et les intégrer dans vos menus.
Marketing de restauration - Ciblage régional
En comprenant les tendances des restaurants différentes par région, vous pouvez concevoir des messages marketing adaptés à chaque région.
Fabricant alimentaire - Compréhension des tendances du marché
En suivant les tendances des mots-clés comme "mara" et "rosé", vous pouvez les intégrer dans la planification de vos produits.
Analyse de quartier - Préparation à l'ouverture d'un commerce
Vous pouvez comprendre quelles catégories de plats sont populaires dans une région spécifique et comment les clients réagissent aux restaurants concurrents.
Méthodes d'intégration des données
Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes, et vous pouvez choisir la méthode d'intégration en fonction de la situation.
Téléchargement Excel
Envoi par e-mail
Intégration API
Intégration directe à la base de données
Conclusion
Les tendances des restaurants se manifestent d'abord sur les blogs Naver. En analysant les données de scraping, vous pouvez prendre des décisions fondées sur des preuves plutôt que des intuitions sur les types de plats en vogue, les différences régionales et ce que les clients considèrent comme important.
Hashscraper se charge de l'exploitation, de la maintenance et de la surveillance du scraper. En cas de changement de politique de la plateforme ou d'erreur de collecte, vous n'avez pas besoin d'intervenir directement.
Commencez dès maintenant
Avec Hashscraper, vous pouvez collecter automatiquement les articles de restaurants sur les blogs Naver et les analyser avec l'IA.
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