
인사이트 · 2026. 9. 14.
비개발자를 위한 네이버 데이터랩 API: 상대 지수와 첫 조회
검색 횟수와 상대 지수를 구분하는 연습부터 시작합니다. NAVER API HUB의 신규 이용 절차와 기존 키의 전환 일정, 검색어 트렌드 조회 및 쇼핑 클릭 자료의 해석 기준을 설명합니다.
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퍼포먼스마케팅 태그 모음은 관련 인사이트 15편과 클래스 15편을 함께 살펴보는 목록입니다.
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인사이트 · 2026. 9. 14.
검색 횟수와 상대 지수를 구분하는 연습부터 시작합니다. NAVER API HUB의 신규 이용 절차와 기존 키의 전환 일정, 검색어 트렌드 조회 및 쇼핑 클릭 자료의 해석 기준을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 5. 1.
준이아빠블로그 초기 운영 화면으로 Search Console의 검색 클릭과 GA4의 AI 출처 방문을 읽습니다. 기간과 분모가 다른 숫자를 구분하고, 실제 인용을 확인하려면 어떤 기록이 필요한지 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 4. 21.
준이아빠블로그의 실제 구현을 바탕으로 메타 태그, 구조화 데이터, 사이트맵과 robots.txt의 역할을 설명합니다. 제목과 대표 주소를 찾는 첫 연습부터 시작하고, 코드 설정과 실제 AI 인용 성과를 구분합니다.

인사이트 · 2026. 3. 6.
제로클릭 콘텐츠는 외부 링크를 열지 않아도 필요한 내용을 이해할 수 있게 만듭니다. 검색 조사 수치를 읽는 조건과 게시물 초안 작성, 노출 및 문의 성과를 함께 확인하는 방법을 연습합니다.

인사이트 · 2026. 3. 6.
PMax의 잠재고객 신호는 노출 대상을 제한하지 않습니다. 전환 목표부터 제외 조건, 에셋 그룹과 채널 보고서까지 확인하며 변경할 설정 하나를 고르는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 3. 4.
카카오모먼트 API의 사용 권한과 비즈니스 토큰을 구분하고 가상 응답으로 보고서 구조를 익힙니다. 캠페인 하나의 하루 성과를 조회한 뒤 날짜, 지표 그룹과 누락값을 확인합니다.

인사이트 · 2026. 2. 24.
Meta 광고 데이터를 조회하기 전에 클릭 종류와 계정 통화, 전환 배열을 이해합니다. 가상 데이터로 계산을 연습하고 Python 조회 결과를 광고 관리자와 대조하는 순서를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 2. 24.
가상 데이터로 캠페인 이름과 통계를 연결한 뒤 네이버 검색광고 API로 캠페인 하나의 하루 성과를 조회합니다. 인증 서명, 계정 ID, 일별 응답과 비용 및 ROAS 단위를 차례로 확인합니다.

인사이트 · 2026. 2. 22.
AI 유입 1.08%와 검색량 25% 감소 예측은 같은 지표가 아닙니다. 조사 기간과 대상을 구분하고, 클릭률을 계산하고 원문과 대조하며 검색 변화 자료를 읽는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
전환은 구매와 가입 등 업무 목표로 정한 행동의 완료입니다. 가상 주문 로그로 전환 건수와 금액을 확인하고, 수집하는 이벤트와 광고 최적화에 사용하는 목표를 구분합니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
CRM은 고객 관계를 데이터로 관리하는 일입니다. 가상 고객 다섯 명으로 자동 메시지의 대상과 제외 조건을 정하고, A/B 테스트의 해석과 개인화 및 채널 선택을 연습합니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
광고 자동화를 시작하기 전에 어떤 데이터를 확인해야 할까요? 주문 기록 대조, 향상된 전환, 고객 목록, 가치 기반 입찰, PMax와 Advantage+를 순서대로 살펴봅니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
메타 광고 자동화를 쓰기 전에 현재 목표와 예산부터 확인합니다. 광고 세트 하나를 기준으로 타기팅 제한, 소재 미리보기, 학습 상태와 Advantage+ 설정을 점검하는 방법입니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
CTR, CPC, CVR, CPA, ROAS를 같은 가상 캠페인으로 계산합니다. 클릭과 사람 수를 구분하고, 전환이 낮을 때 확인할 순서와 손익 기준 및 해외 벤치마크를 읽는 조건을 익힙니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
Meta와 Google Ads에서 다시 광고를 보여줄 대상을 설계하는 방법입니다. 장바구니 방문자 예제로 포함과 제외 조건, 자동 확장, 수집 상태와 게시 전 확인을 차례로 설명합니다.

클래스
구글 애즈 AI Max는 검색 캠페인에서 검색어 매칭과 광고 문구, 도착 페이지 선택을 확장하는 기능 묶음입니다. 어떤 기능이 켜졌는지와 실제 광고 내용을 확인하고 필요한 범위를 정합니다.

클래스
마케터의 AI 업무 지도는 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 자료로 결과를 확인할지 정리한 목록입니다. 처음에는 계정 연결 없이도 광고 문안 한 개의 초안을 만들고 사실과 대조하는 작은 작업부터 시작할 수 있습니다.

클래스
AB 테스트는 대상을 무작위로 두 집단에 나누어 서로 다른 안을 적용하고 정한 지표를 비교하는 실험입니다. 처음에는 한 요소만 바꿔 차이를 이해하기 쉽게 설계합니다.

클래스
NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 이 서비스를 주변에 권할 생각이 얼마나 있는지를 0에서 10까지로 물어 그 응답을 하나의 점수로 바꾼 지표입니다. 추천군 비율에서 비추천군 비율을 뺀 값이라 결과가 -100에서 100 사이로 나옵니다.

클래스
상관관계는 두 값이 함께 변하는 관계이고, 회귀분석은 값들 사이의 관계를 식으로 나타내는 방법입니다. 이 글의 피어슨 상관계수와 단순 선형회귀는 직선 관계를 다루며 계산만으로 원인을 증명하지 않습니다.

클래스
평균은 모든 값을 더해 개수로 나눈 값이고, 중앙값은 값을 크기순으로 늘어놓았을 때 한가운데 오는 값입니다. 주문 금액처럼 큰 값 몇 건이 섞이는 자료에서는 두 숫자가 크게 벌어집니다.

클래스
표준편차는 값들이 평균에서 얼마나 떨어져 흩어져 있는지를 하나의 숫자로 나타낸 값입니다. 작으면 값들이 평균 가까이 모여 있고, 크면 멀리 퍼져 있다는 뜻입니다.

클래스
디지털 마케팅은 검색, 소셜, 이메일과 앱 같은 디지털 접점에서 고객에게 가치를 알리고 이용 경험을 개선하는 마케팅입니다. 얻을 수 있는 행동 기록을 확인해 운영을 조정하되 모든 사람의 반응을 빠짐없이 알 수 있는 것은 아닙니다.

클래스
온드와 언드 및 페이드 미디어는 직접 운영하는 콘텐츠와 자발적으로 얻은 노출, 대가를 지급해 확보한 노출을 구분하는 방식입니다. 미디어 믹스는 목표에 맞게 여러 매체와 채널을 조합하는 계획입니다.

클래스
SEM(Search Engine Marketing, 검색 엔진 마케팅)은 검색 결과 화면에서 유입을 얻는 활동 전체를 가리키는 말입니다. 검색 광고만 가리킬 때도 있고 SEO까지 포함할 때도 있어서, 쓰는 사람마다 범위가 다릅니다.

클래스
CPA(Cost Per Action, 전환당 비용)는 정해 둔 행동 한 건을 얻는 데 든 평균 비용입니다. 같은 범위의 광고비를 전환 수로 나누며, 전환의 정의와 비용 범위를 함께 기록합니다.

클래스
브랜딩은 이름과 디자인, 상품과 서비스를 일관되게 관리해 사람들이 브랜드를 알아보고 특정 가치와 연결하도록 하는 활동입니다. 의도한 인상과 사람들이 실제로 받은 인상은 다를 수 있습니다.

클래스
고객 세그먼트는 비슷한 특성이나 행동, 필요를 기준으로 묶은 고객 집단입니다. 집단별 차이를 이해하고 상품, 안내나 서비스 개선에 활용합니다.

클래스
CAC(Customer Acquisition Cost, 고객획득비용)는 신규 고객 한 명을 확보하는 데 든 평균 비용입니다. 고객의 기준과 획득 비용의 범위를 정한 뒤 총비용을 신규 고객 수로 나눕니다.

클래스
CTR(Click-Through Rate, 클릭률)은 광고나 검색 결과가 보인 횟수 가운데 실제로 클릭된 비율입니다. 클릭 수를 노출 수로 나눈 값이라 클릭 수만으로는 구할 수 없고, 광고와 검색 결과에서 각각 다른 판단에 쓰입니다.