비개발자를 위한 네이버 데이터랩 API 가이드: 검색어 트렌드 활용

네이버 데이터랩 API, 왜 따로 정리가 필요할까요

네이버 검색광고 API, 카카오모먼트 API에 이어 네이버 데이터랩 API를 정리합니다.

앞선 글들이 다룬 것은 전부 광고 성과 데이터였습니다. 내가 집행한 광고가 얼마나 노출됐고 얼마를 썼는지를 가져오는 API였고, 그래서 광고 계정과 권한이 먼저 필요했습니다.

데이터랩 API는 성격이 다릅니다. 내 광고가 아니라 시장 전체의 검색 수요를 봅니다. 어떤 검색어가 언제 많이 검색됐는지, 쇼핑 분야에서 어떤 상품군의 클릭이 늘고 있는지를 돌려줍니다. 광고를 집행하지 않아도 쓸 수 있고, 발급 절차도 앞선 API들보다 짧습니다.

대신 숫자를 읽는 방식이 완전히 다릅니다. 저울은 몇 킬로그램인지 알려주지만 시소는 어느 쪽이 무거운지만 알려주듯, 데이터랩은 검색 횟수 대신 어느 구간이 더 컸는지만 돌려줍니다. 이 차이를 모르고 리포트를 만들면 없는 숫자를 만들어 내게 됩니다. 공식 문서를 근거로 2026년 9월 14일 기준으로 정리하겠습니다.

데이터랩 API가 주는 것과 주지 않는 것

데이터랩 API는 두 가지로 나뉩니다.

API	무엇을 보는지	조회 가능 시작일
통합 검색어 트렌드	네이버 통합검색에서 검색어의 검색 추이	2016년 1월 1일
쇼핑인사이트	네이버쇼핑과 통합검색 쇼핑 영역의 클릭 추이	2017년 8월 1일

둘 다 하루 호출 한도가 1,000회입니다.

여기서 가장 중요한 것은 응답 형식입니다. 아래는 통합 검색어 트렌드 API의 응답 속성인데, 마지막 줄을 봅니다.

ratio는 검색 횟수가 아니라 조회 결과에서 가장 큰 값을 100으로 잡은 상댓값입니다. 실무에서 이것이 무슨 뜻인지 정리하면 이렇습니다.

같은 검색어라도 조회 기간을 바꾸면 숫자가 바뀝니다. 1월부터 6월까지 조회했을 때 3월이 100이었다면, 1월부터 12월까지로 넓혔을 때 3월은 100이 아닐 수 있습니다.
서로 다른 조회 결과를 나란히 놓을 수 없습니다. 어제 뽑은 표의 80과 오늘 뽑은 표의 80은 다른 크기입니다.
주제어끼리의 비교는 가능합니다. 한 번의 요청에 넣은 주제어들은 같은 기준으로 계산되기 때문입니다.

정리하면 데이터랩 API는 추세와 상대 크기를 보는 도구이고, 규모를 재는 도구가 아닙니다.

API 키 발급: 광고 계정도 필요 없습니다

발급 절차는 앞선 API들 가운데 가장 짧습니다. 광고 계정도, 사업자 인증도 필요하지 않습니다.

네이버 개발자 센터에서 Application 메뉴의 애플리케이션 등록을 선택합니다.
이용약관에 동의합니다.
휴대폰 인증을 마치고 회사 이름을 입력합니다. 처음 등록할 때 한 번만 하면 됩니다.
애플리케이션 이름을 넣고 사용 API에서 데이터랩을 선택합니다.

여기서 실수가 자주 나오는 지점이 4번입니다. 통합 검색어 트렌드와 쇼핑인사이트는 사용 API 목록에서 서로 다른 항목입니다. 검색어트렌드만 선택해 두고 쇼핑인사이트를 호출하면 권한이 없다는 403 오류가 돌아옵니다.

등록이 끝나면 내 애플리케이션 메뉴의 개요 탭에 클라이언트 아이디와 클라이언트 시크릿이 뜹니다. 인증은 이 두 값을 헤더에 넣는 것으로 끝납니다.

X-Naver-Client-Id: {클라이언트 아이디}
X-Naver-Client-Secret: {클라이언트 시크릿}
Content-Type: application/json

검색광고 API가 요청마다 HMAC 서명을 만들어야 했던 것과 비교하면 훨씬 단순합니다. 다만 애플리케이션을 등록한 네이버 아이디가 관리자 권한을 갖게 되므로, 회사에서 쓸 때는 개인 계정 대신 단체 회원 계정으로 등록하라고 공식 문서가 권합니다.

통합 검색어 트렌드 API 요청 만들기

요청은 POST 방식이고 파라미터를 JSON으로 보냅니다.

POST https://openapi.naver.com/v1/datalab/search

파라미터	필수	설명
`startDate`	필수	조회 시작일. 2016년 1월 1일부터
`endDate`	필수	조회 종료일
`timeUnit`	필수	`date`(일간), `week`(주간), `month`(월간)
`keywordGroups`	필수	주제어와 검색어 묶음. 최대 5개
`keywordGroups.keywords`	필수	주제어에 속하는 검색어. 그룹당 최대 20개
`device`	선택	`pc` 또는 `mo`. 비우면 전체
`gender`	선택	`m` 또는 `f`. 비우면 전체
`ages`	선택	연령 코드 배열. 비우면 전체

주제어 구조를 이해하면 이 API의 쓸모가 달라집니다. 하나의 주제어에 검색어를 최대 20개까지 묶을 수 있고, 묶인 검색어들의 검색량이 합산됩니다. 표기가 제각각인 브랜드명을 하나로 묶어 볼 때 유용합니다.

{
  "startDate": "2026-01-01",
  "endDate": "2026-09-01",
  "timeUnit": "month",
  "keywordGroups": [
    {
      "groupName": "우리 브랜드",
      "keywords": ["브랜드명", "브랜드 영문명", "브랜드명 공식몰"]
    },
    {
      "groupName": "경쟁 브랜드",
      "keywords": ["경쟁사명", "경쟁사 영문명"]
    }
  ]
}

이렇게 보내면 두 주제어가 같은 기준으로 계산되어 돌아옵니다. 경쟁사 대비 우리 검색 수요가 어느 정도인지 볼 수 있는 것이 이 API의 가장 실용적인 쓰임새입니다. 광고 계정 없이도 되고, 경쟁사 동의도 필요하지 않습니다.

쇼핑인사이트 API의 엔드포인트 8종

쇼핑인사이트는 엔드포인트가 여러 개입니다. 분야를 보는 쪽과 분야 안에서 키워드를 보는 쪽으로 나뉘고, 각각 기기와 성별과 연령 조건이 따로 붙습니다.

보려는 것	엔드포인트
분야별 클릭 추이	`/v1/datalab/shopping/categories`
분야 안의 기기별	`/v1/datalab/shopping/category/device`
분야 안의 성별	`/v1/datalab/shopping/category/gender`
분야 안의 연령별	`/v1/datalab/shopping/category/age`
분야 안의 키워드별	`/v1/datalab/shopping/category/keywords`
키워드의 기기별	`/v1/datalab/shopping/category/keyword/device`
키워드의 성별	`/v1/datalab/shopping/category/keyword/gender`
키워드의 연령별	`/v1/datalab/shopping/category/keyword/age`

분야 코드는 따로 조회할 방법이 없고, 네이버쇼핑에서 카테고리를 눌렀을 때 주소창에 붙는 cat_id 값을 그대로 씁니다. 패션의류가 50000000, 화장품과 미용이 50000002입니다.

분야는 한 번에 최대 3개까지 넣습니다. 검색어 트렌드가 주제어 5개인 것과 다릅니다.

상대 비율을 실제 검색량으로 바꾸는 방법

가장 자주 막히는 지점입니다. 보고서에는 검색 횟수를 적어야 하는데 API는 비율만 줍니다.

시소만으로는 무게를 알 수 없지만 한쪽에 아는 무게를 올려 두면 나머지를 셈할 수 있듯, 기준점 하나만 실제 수치로 확보하면 나머지 구간을 환산해 볼 수 있습니다. 그 기준점을 주는 곳이 같은 시리즈에서 다룬 네이버 검색광고 API의 키워드 도구입니다. 이쪽은 월간 검색수를 실제 숫자로 돌려줍니다.

계산은 비례식입니다.

# 데이터랩에서 받은 월별 ratio
ratios = {"2026-06": 62.5, "2026-07": 100.0, "2026-08": 81.3}

# 검색광고 API 키워드 도구에서 받은 최근 한 달 실제 검색수
base_month = "2026-08"
base_volume = 40600

# 기준 구간의 ratio로 나눠 1포인트당 검색수를 구한 뒤 각 구간에 곱한다
per_point = base_volume / ratios[base_month]
estimated = {m: round(r * per_point) for m, r in ratios.items()}
# {'2026-06': 31219, '2026-07': 49951, '2026-08': 40600}

다만 이 값은 추정입니다. 두 API의 집계 기준이 같다는 보장이 공식 문서에 없고, 검색광고 키워드 도구의 월간 검색수도 최근 30일을 기준으로 한 값이라 데이터랩의 월 구간과 정확히 겹치지 않습니다. 보고서에 쓸 때는 추정치라고 밝히는 편이 안전합니다.

기준점을 잡을 수 없다면 비율 그대로 쓰는 쪽이 낫습니다. 없는 절대 수치를 만들어 내는 것보다 추세만 말하는 쪽이 정확합니다.

두 API를 함께 쓸 때 걸리는 것

연령 코드가 서로 다릅니다

같은 데이터랩인데 두 API의 연령 코드 체계가 다릅니다. 코드를 그대로 옮겨 쓰면 엉뚱한 연령대가 조회됩니다.

구분	통합 검색어 트렌드	쇼핑인사이트
코드 형식	`1`부터 `11`까지	`10`, `20`, `30`, `40`, `50`, `60`
구간 폭	일정하지 않음 (0~12세, 13~18세, 19~24세, 25~29세 순)	10세 단위
20대 조회	`3`(19~24세)과 `4`(25~29세)를 함께 넣되 19세가 섞임	`20` 하나

두 API 결과를 한 표에 놓으려면 검색어 트렌드 쪽 코드 두 개를 묶어 10세 단위로 맞춰야 합니다.

403 오류는 대부분 권한 설정입니다

호출이 403으로 막히면 키를 다시 만들기 전에 애플리케이션 설정부터 봅니다. 내 애플리케이션 메뉴의 API 설정 탭에서 호출하려는 API가 선택돼 있는지 확인합니다. 검색어트렌드와 쇼핑인사이트는 별개 항목이라 한쪽만 켜 둔 상태일 수 있습니다.

하루 1,000회를 나눠 씁니다

호출 한도는 클라이언트 아이디 단위로 합산됩니다. 두 API를 같은 애플리케이션으로 쓰면 1,000회를 나눠 쓰는 구조입니다. 키워드를 수백 개 돌리는 작업이라면 주제어 묶음을 활용해 요청 수를 줄이는 편이 낫습니다. 한 번의 요청에 주제어 5개, 주제어마다 검색어 20개까지 들어가므로 잘 묶으면 한 호출에 검색어 100개가 들어갑니다.

Python 코드 예시

두 주제어의 월별 추이를 받아 CSV로 저장하는 코드입니다.

import json
import csv
import requests

CLIENT_ID = "your_client_id"
CLIENT_SECRET = "your_client_secret"
URL = "https://openapi.naver.com/v1/datalab/search"

headers = {
    "X-Naver-Client-Id": CLIENT_ID,
    "X-Naver-Client-Secret": CLIENT_SECRET,
    "Content-Type": "application/json",
}

body = {
    "startDate": "2026-01-01",
    "endDate": "2026-09-01",
    "timeUnit": "month",
    "keywordGroups": [
        {"groupName": "우리 브랜드", "keywords": ["브랜드명", "브랜드 영문명"]},
        {"groupName": "경쟁 브랜드", "keywords": ["경쟁사명"]},
    ],
}

resp = requests.post(URL, headers=headers, data=json.dumps(body))
resp.raise_for_status()
results = resp.json()["results"]

with open("datalab_trend.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["주제어", "구간", "비율"])
    for group in results:
        for row in group["data"]:
            writer.writerow([group["title"], row["period"], row["ratio"]])

AI에게 코드를 맡길 때는 네이버 데이터랩 API는 POST 방식이고 클라이언트 아이디와 시크릿을 헤더에 넣는다는 점을 알려 주면 됩니다. 검색광고 API의 HMAC 서명 코드와 섞인 답이 나오는 경우가 있습니다.

자주 묻는 질문

데이터랩 API로 실제 검색 횟수를 알 수 있나요?

알 수 없습니다. 응답으로 오는 값은 조회 구간 안에서 가장 큰 값을 100으로 잡은 상댓값입니다. 절대 수치가 필요하면 검색광고 API의 키워드 도구처럼 실제 숫자를 주는 소스를 함께 써야 합니다.

광고를 집행하지 않아도 쓸 수 있나요?

쓸 수 있습니다. 네이버 개발자 센터에서 애플리케이션만 등록하면 되고 광고 계정이나 광고비 집행 이력은 필요하지 않습니다. 이 점이 검색광고 API와 가장 크게 다릅니다.

어제 뽑은 데이터와 오늘 뽑은 데이터를 비교해도 되나요?

조회 조건이 완전히 같지 않다면 비교하지 않는 편이 좋습니다. 기간이 하루라도 달라지면 100이 붙는 구간이 바뀌고 나머지 값도 함께 움직입니다. 추이를 이어서 보려면 같은 조회 조건으로 전체를 다시 받아 바꿉니다.

3줄 요약

네이버 데이터랩 API는 검색어의 검색 추이와 쇼핑 분야의 클릭 추이를 비율로 돌려주는 오픈 API입니다.
응답으로 오는 ratio는 실제 검색 횟수가 아니라 조회 구간에서 가장 큰 값을 100으로 잡은 상댓값이라 다른 조회 결과와 직접 비교할 수 없습니다.
광고 계정 없이 네이버 개발자 센터에서 애플리케이션만 등록하면 발급되고, 두 API 모두 하루 호출 한도가 1,000회입니다.

Sources

네이버 개발자 센터, 통합 검색어 트렌드, https://developers.naver.com/docs/serviceapi/datalab/search/search.md (2026년 9월 14일 확인)
네이버 개발자 센터, 쇼핑인사이트, https://developers.naver.com/docs/serviceapi/datalab/shopping/shopping.md (2026년 9월 14일 확인)

비개발자를 위한 네이버 데이터랩 API 가이드: 검색어 트렌드와 쇼핑인사이트

3줄 요약

네이버 데이터랩 API, 왜 따로 정리가 필요할까요

데이터랩 API가 주는 것과 주지 않는 것

API 키 발급: 광고 계정도 필요 없습니다

통합 검색어 트렌드 API 요청 만들기

쇼핑인사이트 API의 엔드포인트 8종

상대 비율을 실제 검색량으로 바꾸는 방법

두 API를 함께 쓸 때 걸리는 것

연령 코드가 서로 다릅니다

403 오류는 대부분 권한 설정입니다

하루 1,000회를 나눠 씁니다

Python 코드 예시

자주 묻는 질문

데이터랩 API로 실제 검색 횟수를 알 수 있나요?

광고를 집행하지 않아도 쓸 수 있나요?

어제 뽑은 데이터와 오늘 뽑은 데이터를 비교해도 되나요?

3줄 요약

Sources

다음 단계

비개발자를 위한 네이버 검색광고 API 가이드: 필드 매핑, 통합 리포트

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