성별·연령대로 나눈 검색 추이, 높이가 아니라 시점을 보세요

네이버 데이터랩에는 성별, 연령대, PC·모바일로 검색 추이를 나눠 보는 필터가 있습니다. "이 키워드는 20대가 많이 찾을까, 50대가 많이 찾을까?"가 궁금할 때 가장 먼저 손이 가는 기능입니다.

그런데 이 필터를 쓸 때 흔히 저지르는 실수가 있습니다. 20대로 한 번, 50대로 한 번 조회한 뒤 그래프 높이를 비교하는 것입니다. 이렇게 하면 누가 더 많이 검색하는지 알 수 없습니다. 왜 그런지, 그럼 무엇을 읽어야 하는지 2025년 추석 데이터로 설명하겠습니다.

필터를 걸면 그 조건 안에서 다시 100이 됩니다

데이터랩 수치는 조회한 기간 중 가장 많이 검색된 시점을 100으로 두는 상댓값입니다. 필터를 걸면 그 필터 조건 안에서 가장 많았던 시점이 100이 됩니다.

• 20대로 조회하면 → 20대의 최고점이 100
• 50대로 조회하면 → 50대의 최고점이 100

두 그래프는 각자 자기 최고점을 100으로 쓰기 때문에, 20대 그래프가 더 높아 보여도 20대가 더 많이 검색했다는 뜻이 아닙니다.

게다가 성별·연령·기기 필터는 한 번의 조회 전체에 적용됩니다. 한 조회 안에서 "추석은 20대, 추석 선물은 50대"처럼 검색어마다 다른 연령을 걸 수는 없습니다. 연령끼리 비교하려면 결국 따로 조회해야 하고, 따로 조회한 값은 높이를 비교할 수 없습니다.

그래서 필터별 그래프에서 읽을 것은 높이가 아니라 시점과 모양입니다. 언제 올라가기 시작하는지, 언제 최고점인지, 평소 대비 얼마나 몰려 있는지를 봅니다.

아래 값은 2026년 9월 14일에 데이터랩 API로 2025년 9월 1일~10월 12일을 일 단위로 조회한 결과입니다. 2025년 추석은 10월 6일이었습니다.

사례 1: 추석, 20대와 50대

최고점과 본격적으로 올라간 날은 거의 같습니다. 차이는 추석 2주 전의 값에 있습니다. 20대는 자기 최고점 대비 3~5 정도의 관심이 미리 있었고, 50대는 1~2로 더 낮았습니다. 50대의 '추석' 검색은 연휴 직전과 당일에 더 몰려 있다는 뜻입니다.

여기서 말할 수 없는 것도 분명히 해 두겠습니다. 이 표만으로는 20대와 50대 중 누가 추석을 더 많이 검색했는지 알 수 없습니다.

사례 2: 추석 선물, 남성과 여성

'추석 선물'은 남녀 모두 추석 일주일 전인 9월 29일에 최고점을 찍었습니다. 그런데 최고점의 절반을 처음 넘은 날은 여성이 9월 15일, 남성이 9월 22일로 일주일 차이가 났습니다. 여성 쪽 검색이 더 일찍 시작됐습니다.

선물 기획전을 연다면 최고점만 보고 9월 말에 맞추기보다, 먼저 움직이는 쪽에 맞춰 9월 중순부터 노출을 시작하는 편이 낫다는 해석이 가능합니다.

사례 3: PC와 모바일

기기별로는 요일에 따른 모양이 다릅니다. PC는 평일이 주말보다 뚜렷하게 높았습니다. 9월 21일(일요일) 7이던 값이 다음 날인 월요일에 17로 뛰었다가, 토요일에 다시 7로 내려왔습니다. 모바일은 오히려 주말 평균이 조금 더 높았고, 최고점도 추석 당일이었습니다.

PC 검색은 평일 낮 생활과 함께 움직이고, 연휴처럼 쉬는 날의 검색은 모바일로 옮겨 간다고 읽을 수 있습니다. 평일 점심시간에 올릴 콘텐츠와 주말에 올릴 콘텐츠를 나눌 때 참고할 만합니다.

크기를 비교하고 싶다면: 같은 조건, 한 번에

크기 비교가 아예 불가능한 건 아닙니다. 같은 필터를 건 채로 검색어를 한 번에 함께 넣으면 그 조건 안에서의 크기는 비교할 수 있습니다.

50대로 필터를 걸고 '추석'과 '추석 선물'을 함께 조회했더니, '추석'의 최고점이 100일 때 '추석 선물'의 최고점은 2.1(9월 24일)이었습니다. 50대 안에서는 '추석 선물' 검색이 '추석' 검색에 비해 아주 작다는 걸 알 수 있습니다.

정리하면 이렇습니다.

• 다른 조건끼리(20대 vs 50대, 남성 vs 여성): 따로 조회 → 시점과 모양만 비교
• 같은 조건 안에서 다른 검색어끼리: 한 번에 함께 조회 → 크기까지 비교

읽을 때 기억할 것

1. 필터별 그래프의 높이는 비교하지 않습니다. 각자 자기 최고점이 100입니다.
2. 시점을 봅니다. 최고점 날짜, 최고점의 50%를 처음 넘은 날, 평소 대비 몰림 정도가 비교할 수 있는 정보입니다.
3. 크기 비교는 같은 필터를 걸고 한 번에 넣어서 합니다.
4. 조건을 좁히면 값이 작아지고 들쭉날쭉해질 수 있습니다. 연령을 한 구간만 고르거나 드문 검색어를 볼 때는 기간을 넉넉히 잡으세요.

데이터랩의 연령대는 0~12세부터 60세 이상까지 11개 구간이고, 여러 구간을 골라 묶을 수 있습니다. 키위 트렌드 분석에서도 '디바이스 · 성별 · 연령대'를 펼쳐 같은 조회를 해 볼 수 있습니다. 시즌 상품의 시점을 찾는 방법은 시즌 상품 키워드, 데이터랩 4년치로 찾는 법에 정리했습니다.

출처

• NAVER API HUB 검색어 트렌드 API 문서: https://api.ncloud-docs.com/docs/naver-api-hub-search-trend
• 본문의 수치는 2026년 9월 14일 위 API로 2025년 9월 1일~10월 12일을 일 단위로 조회한 결과입니다. 평일·주말 평균은 이 기간 전체(추석 연휴 포함)로 계산했습니다.