"抵押"和"零"成为美食关键词
通过分析在Naver博客上关于美食的数千篇帖子，发现了有趣的变化。
2024年 vs 2025年美食关键词变化
| 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 | |
"抵押"，"零"，"性价比"关键词急剧上升。消费趋势同时考虑健康和经济因素，这也反映在美食选择上。
不同地区的流行食物不同
即使在同一时间，不同地区的受欢迎食物类别也不同。
地区美食帖子TOP关键词
| 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 |
在城东区，“纯素食”，“早午餐”很受欢迎，而在江南，“厨师任选”仍然是第一。这是可以用于地区目标营销的数据。
根据星期和时间的美食搜索模式
分析帖子的发布时间和内容后，发现了每周的模式。
每周美食帖子特点
周一至周三: "午餐美食", "上班族美食", "性价比美食"
周四至周五: "聚餐场所", "团体美食", "氛围好的地方"
周六至周日: "约会美食", "等位美食", "早午餐", "咖啡厅"
工作日重视性价比和便利性，周末重视氛围和特别体验。在制定促销时可以参考这种模式。
顾客选择美食的标准
分析了美食点评帖子中经常提到的选择标准。
美食选择时提及频率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% |
"味道"自然是第一，其次是"性价比"很重要。而提到"等位"和"停车"时大多数是负面的。提前了解不满因素可以提高评论评分。
这些洞察是如何获得的？
以上数据是通过爬取Naver博客收集的。
爬取设置
目标频道: Naver博客
搜索关键词: "美食", "美食推荐", 地区名+美食等
收集项目: 标题, 正文, 发布日期, 标签, 点赞数
爬取周期: 每周1次
收集数据示例
{
"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分析结果示例
{
"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"
}
收集数千篇帖子，通过AI自动提取关键词和情感分析，可以得出以上的趋势洞察。
可以在哪些情况下应用
F&B连锁店 - 新菜单规划
根据"抵押"，"零"趋势规划新菜单。可以通过数据确认实际顾客想要的关键词，并在菜单中体现。
餐饮业营销 - 地区目标定位
通过了解不同地区的美食趋势，可以设计针对性的营销信息。
食品制造商 - 掌握市场趋势
追踪"麻辣"，"玫瑰"等趋势关键词的上升和下降，可以反映在产品规划中。
商圈分析 - 创业准备
可以了解特定地区哪种食品类别受欢迎，以及对竞争店铺的顾客反应如何。
数据集成方式
收集的数据以原始数据形式提供，可以根据情况选择集成方式。
Excel下载
邮件发送
API集成
直接数据库集成
总结
美食趋势首先在Naver博客上展现。通过分析爬取数据，可以根据事实而不是直觉做出决策，了解哪种食物受欢迎，不同地区的差异，顾客认为什么重要。
爬虫运营，维护，监控都由Hashscraper负责。即使平台政策变化或出现收集错误，客户无需直接应对。
立即开始
使用Hashscraper，您可以自动收集Naver博客的美食帖子并进行AI分析。
如果需要定制关键词设置或AI分析，请联系我们。
