"저당"과 "제로"가 맛집 키워드로 떠올랐습니다
네이버 블로그에서 맛집 관련 게시글 수만 건을 분석한 결과, 흥미로운 변화가 발견되었습니다.
2024년 vs 2025년 맛집 키워드 변화
| 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", "가성비" 키워드가 급상승했습니다. 건강과 경제적 요소를 동시에 고려하는 소비 트렌드가 맛집 선택에도 반영되고 있습니다.
지역별로 뜨는 음식이 다릅니다
같은 시기에도 지역마다 인기 있는 음식 카테고리가 달랐습니다.
지역별 맛집 게시글 TOP 키워드
| 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 |
성수동에서는 "비건", "브런치"가 강세인 반면, 강남에서는 여전히 "오마카세"가 1위입니다. 지역별 타겟 마케팅에 활용할 수 있는 데이터입니다.
요일과 시간대별 맛집 검색 패턴
게시글 작성 시간과 내용을 분석하니, 요일별 패턴도 보였습니다.
요일별 맛집 게시글 특징
월~수요일: "점심 맛집", "직장인 맛집", "가성비 맛집"
목~금요일: "회식 장소", "단체 맛집", "분위기 좋은 곳"
토~일요일: "데이트 맛집", "웨이팅 맛집", "브런치", "카페"
평일에는 가성비와 접근성을, 주말에는 분위기와 특별한 경험을 중시하는 패턴입니다. 프로모션 타이밍을 잡을 때 참고할 수 있습니다.
고객들이 맛집을 선택하는 기준
맛집 후기 게시글에서 자주 언급되는 선택 기준을 분석했습니다.
맛집 선택 시 언급 빈도 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% |
"맛"은 당연히 1위지만, 그다음으로 "가성비"가 중요했습니다. 그리고 "웨이팅"과 "주차"는 언급될 때 대부분 부정적이었습니다. 불만 요소를 미리 파악해 개선하면 리뷰 점수를 높일 수 있습니다.
이 인사이트는 어떻게 얻었을까요?
위 데이터는 네이버 블로그를 크롤링해서 수집한 것입니다.
크롤링 설정
대상 채널: 네이버 블로그
검색 키워드: "맛집", "맛집 추천", 지역명+맛집 등
수집 항목: 제목, 본문, 작성일, 태그, 공감 수
크롤링 주기: 주 1회
수집 데이터 예시
{
"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 분석결과 예시
{
"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"
}
수만 건의 게시글을 수집하고, AI로 키워드 추출과 감정 분석을 자동화하면 위와 같은 트렌드 인사이트를 도출할 수 있습니다.
이런 경우에 활용할 수 있습니다
F&B 프랜차이즈 - 신메뉴 기획
"저당", "제로" 트렌드를 반영한 신메뉴 기획. 실제 고객들이 원하는 키워드를 데이터로 확인하고 메뉴에 반영할 수 있습니다.
외식업 마케팅 - 지역별 타겟팅
지역마다 다른 맛집 트렌드를 파악해 지역 맞춤형 마케팅 메시지를 설계할 수 있습니다.
식품 제조사 - 시장 트렌드 파악
"마라", "로제" 같은 트렌드 키워드의 상승과 하락을 추적해 제품 기획에 반영할 수 있습니다.
상권 분석 - 창업 준비
특정 지역에서 어떤 음식 카테고리가 인기 있는지, 경쟁 매장에 대한 고객 반응은 어떤지 파악할 수 있습니다.
데이터 연동 방식
수집된 데이터는 raw data 형태로 제공되며, 상황에 맞게 연동 방식을 선택할 수 있습니다.
엑셀 다운로드
이메일 발송
API 연동
DB 직접 연동
정리
맛집 트렌드는 네이버 블로그에서 먼저 보입니다. 어떤 음식이 뜨고 있는지, 지역별로 어떤 차이가 있는지, 고객들이 무엇을 중요하게 생각하는지 — 크롤링 데이터를 분석하면 감이 아닌 근거로 의사결정할 수 있습니다.
크롤러 운영, 유지보수, 모니터링은 모두 해시스크래퍼에서 담당합니다. 플랫폼 정책 변경이나 수집 오류 발생 시에도 고객사에서 직접 대응할 필요가 없습니다.
지금 바로 시작하기
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