키워드 연구를 위해 Excel과 AI를 결합하는 방법

키워드 연구는 SEO 전략을 안내하는 나침반입니다.

Excel은 키워드 데이터를 구성, 분석 및 표시하는 데 도움이 되는 마케터에게 없어서는 안 될 도구였습니다.

인공 지능(AI)을 입력합니다.

디지털 마케터는 전통적인 Excel 공식과 AI 인사이트를 결합하여 탁월한 SEO 성능을 위한 훨씬 더 강력한 조합을 열 수 있습니다.

이 포괄적인 가이드는 Excel의 입증된 효율성과 키워드 연구 관행을 향상시키는 AI의 획기적인 잠재력의 교차점을 탐색합니다.

마케팅 담당자가 Excel을 사용하여 키워드 조사를 돕는 방법

전통적으로 Excel은 귀중한 키워드 연구 도구였습니다.

광범위한 특징과 기능은 키워드 데이터를 수집, 분석 및 시각화하여 SEO 전략을 알리는 통찰력을 제공합니다.

데이터 구성 및 분석

Excel은 대규모 데이터 세트를 처리하고 구성하기 위한 매우 다재다능한 도구입니다.

우리는 종종 광범위한 키워드 목록을 처리해야 하며 Excel을 사용하면 이를 쉽게 정렬, 필터링, 분류 및 저장할 수 있습니다.

엑셀 수식

Excel의 광범위한 수식은 다음을 포함하여 키워드 분석에 매우 중요합니다.

• 롱테일 키워드 변형을 만들기 위한 CONCATENATE.
• 키워드 데이터를 연관시키기 위한 VLOOKUP 또는 XLOOKUP.
• 키워드 트렌드 분석을 위한 COUNTIF 또는 SUMIF와 같은 조건부 함수.

데이터 시각화

Excel의 차트 및 그래프 도구는 복잡한 키워드 데이터를 이해하기 쉬운 시각적 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

막대 그래프, 파이 차트, 선 그래프 또는 산점도는 검색량 추세, 순위 또는 경쟁 수준과 같은 다양한 키워드 지표를 나타낼 수 있습니다.

고급 기능

피벗 테이블과 같은 고급 Excel 기능은 보다 심층적인 키워드 분석에 자주 사용됩니다. 이를 통해 마케터는 키워드 데이터 요약을 요약, 분석, 탐색 및 제시할 수 있습니다.

확장성 및 유연성

100개의 키워드를 처리하든 100,000개의 키워드를 처리하든 상관없습니다. Excel에서 처리할 수 있습니다.

필요에 맞게 도구를 맞춤화할 수 있는 기능과 결합된 이러한 확장성 덕분에 Excel은 키워드 연구를 위한 최고의 솔루션이 되었습니다.

AI가 Excel을 키워드 연구에 보다 효율적이고 유용하게 만드는 방법

강점에도 불구하고 Excel은 학습 곡선이 가파르고 수동 데이터 처리에 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

이러한 영역에서 AI의 통합은 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

많은 기존 Excel 작업을 자동화 및 단순화하고 자연어 처리를 통해 보다 직관적인 데이터 상호 작용을 즐길 수 있습니다.

이제 AI가 키워드 연구를 위해 Excel 사용을 향상시키는 방법을 살펴보겠습니다.

일상적인 작업 자동화

AI는 데이터 정리 및 준비와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 관련된 수동 작업의 양을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 AI는 중복 항목을 식별 및 제거하고, 키워드 문자열을 개별 단어로 분할하거나 특정 기준에 따라 키워드를 그룹화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 키워드 연구의 초기 단계를 크게 가속화할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

ChatGPT와 같은 AI 모델은 사용자가 일상 언어를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있는 NLP를 사용합니다.

이를 통해 복잡한 Excel 수식에 대한 지식이 부족한 사용자도 데이터 분석을 보다 직관적이고 접근 가능하게 만들 수 있습니다.

대규모 데이터세트 처리

Excel은 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있지만 AI는 훨씬 더 빠른 속도로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

이는 잠재적인 키워드의 거대한 목록을 처리할 수 있는 키워드 연구에서 특히 유용합니다.

예측 분석 및 인사이트

AI는 일반적으로 기존 Excel 기능으로는 달성할 수 없는 기존 데이터를 기반으로 예측 통찰력을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 과거 데이터를 기반으로 AI는 미래의 키워드 트렌드를 예측하거나 잠재적인 고성능 키워드를 제안할 수 있습니다.

개인화 및 학습

AI는 사용자 상호 작용에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개별 사용자 요구에 적응하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

이것은 자주 사용되는 데이터 조작을 기억하는 것부터 과거 사용자 선호도를 기반으로 키워드 제안을 맞춤화하는 것까지 키워드 연구에서 다양한 방식으로 나타날 수 있습니다.

데이터 시각화 지원

AI는 Excel처럼 그래프나 차트를 직접 만들지는 못하지만 데이터를 시각화하는 가장 효과적인 방법을 제안할 수 있습니다.

사용자가 데이터의 특성과 원하는 통찰력을 기반으로 올바른 유형의 차트 또는 그래프를 선택하도록 안내할 수 있습니다.

향상된 의사 결정

AI는 새로운 통찰력 계층을 제공함으로써 키워드 연구에서 의사 결정을 지원하고 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 신속하게 처리하고 분석함으로써 AI는 원시 데이터에서 즉시 드러나지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 Excel을 대체하는 것이 아니라 향상시킵니다.

AI는 키워드 연구에서 Excel을 대체하지 않습니다. 기능을 보완하고 향상시킵니다.

Excel의 강력한 기능과 AI의 스마트한 처리 능력을 결합하여 마케터는 키워드 연구를 보다 효율적이고 효과적으로 정보에 입각한 방식으로 수행할 수 있습니다.

키워드 그룹화

키워드 그룹화에는 유사하거나 관련된 키워드를 함께 묶는 작업이 포함됩니다. 이와 관련된 많은 이점은 다음과 같습니다.

• 최적화된 콘텐츠 전략: 키워드 그룹화를 통해 각 그룹에 대한 대상 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이것은 관련성을 향상시키고 결과적으로 검색 엔진 순위를 향상시킵니다.
• 사용자 참여 증가: 유사한 키워드를 함께 그룹화하면 더 넓은 범위의 사용자 쿼리를 처리하는 콘텐츠가 생성되어 참여가 증가할 수 있습니다.
• 향상된 PPC 성능: PPC 캠페인의 경우 키워드 그룹화를 통해 광고의 대상이 지정되고 관련성이 높아짐에 따라 클릭률과 전환율이 높아질 수 있습니다.

다양한 도구 세트를 사용하여 Excel은 키워드 그룹화 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다. 아래에서 키워드를 그룹화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 Excel 전략과 AI가 이를 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

중복 제거

중복 키워드는 데이터에 불필요한 노이즈를 생성하고 수익성이 더 높을 수 있는 고유한 키워드에서 주의를 돌릴 수 있습니다.

중복 항목을 제거해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 데이터 정리: 중복을 제거하면 데이터가 깨끗하고 정확하며 분석할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 중복 정보로 인해 왜곡된 결과 또는 잘못된 전략을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 효율적인 리소스 할당: 중복을 제거하면 고유한 키워드에 리소스를 집중하여 SEO 및 PPC 캠페인을 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만들 수 있습니다.
• 키워드 잠식 방지: 중복 키워드는 사이트의 여러 페이지가 순위를 놓고 서로 경쟁하는 키워드 잠식으로 이어질 수 있습니다. 중복 키워드를 제거하고 각 페이지에 고유한 초점을 두어 이 문제를 방지할 수 있습니다.

AI와 Excel을 결합하면 키워드 연구에서 중복 데이터를 처리하는 보다 효율적인 프로세스를 만들 수 있습니다.

이를 달성할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

Excel에서는 "중복 제거" 기능을 사용하여 키워드 목록에서 중복 항목을 제거합니다. 예를 들어:

• 데이터 범위를 선택하십시오.
• 데이터 탭으로 이동하여 "중복 제거"를 클릭합니다.
• 팝업 상자에서 고려하려는 모든 열이 선택되었는지 확인한 다음 확인을 클릭합니다.

이 프로세스는 간단하지만 수동 실행이 필요하며 나중에 데이터 세트에 중복이 다시 도입되는 것을 막지 않습니다.

또한 대규모 데이터 세트로 작업하는 경우 특히 지속적으로 새 데이터를 추가하는 경우 중복 항목을 계속 검색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

AI가 프로세스를 향상시킬 수 있는 곳입니다. AI 도구를 Excel과 함께 사용하여 중복 검색 및 제거를 자동화하고 간소화할 수 있습니다.

예를 들어 ChatGPT를 사용하여 설정된 간격으로 또는 새 데이터가 추가될 때 Excel에서 "중복 제거" 기능을 자동으로 실행하는 스크립트를 개발할 수 있습니다.

AI 모델은 Excel에 입력하기도 전에 새 데이터와 기존 데이터의 중복 여부를 교차 확인할 수도 있습니다.

다음은 AI와 있을 수 있는 가상의 상호 작용입니다.

• “새 키워드 목록이 있습니다. Excel의 기존 목록과 비교하여 이를 확인하고 중복 항목을 식별할 수 있습니까?”

AI가 중복을 식별한 후 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• "이 목록에서 중복 항목을 제거하십시오."

중복 식별 및 제거 작업을 AI로 오프로드함으로써 시간을 절약하고 오류를 줄이며 Excel 데이터 세트를 깨끗하고 중복 없는 상태로 유지할 수 있습니다.

이 시나리오에서 AI는 Excel의 기능을 대체하는 것이 아니라 Excel의 기능을 향상시키고 프로세스를 최적화하여 키워드 연구를 보다 효율적이고 안정적으로 만듭니다.

텍스트 필터

Excel의 "텍스트 필터" 기능은 키워드 그룹화를 돕는 또 다른 도구입니다. 특정 구 또는 텍스트를 기준으로 키워드 목록을 필터링하여 보다 세련되고 대상이 지정된 키워드 그룹을 만들 수 있습니다.

텍스트 필터를 사용하는 것이 합리적인 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 효율적인 키워드 분류: 특정 텍스트나 구문을 기반으로 키워드를 필터링하면 키워드를 관련 그룹으로 쉽게 분류할 수 있습니다. 이것은 각 키워드를 수동으로 정렬하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적입니다.
• 향상된 데이터 분석: 텍스트 필터는 데이터 분석도 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 특정 용어가 포함된 키워드를 필터링하면 해당 용어가 여러 키워드 그룹에서 어떻게 수행되는지 신속하게 분석할 수 있습니다.
• 변화하는 SEO 용어에 대한 적응성: 키워드 전략은 검색 엔진 알고리즘과 사용자 행동이 진화함에 따라 적응해야 합니다. 텍스트 필터를 사용하면 이러한 변경 사항에 맞게 키워드 그룹을 쉽고 빠르게 수정할 수 있습니다.

예제를 사용하여 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 많은 키워드 목록이 있고 특정 용어가 포함된 키워드만 필터링하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 예를 위해 "채식주의자"라는 용어를 사용하겠습니다.

Excel에서는 다음 단계에 따라 텍스트 필터 옵션을 사용할 수 있습니다.

• 키워드가 포함된 열 헤더의 필터 화살표를 클릭합니다.
• 필터 아래에 '같음', '같지 않음', '포함' 등과 같은 옵션이 표시됩니다.
• 관련 옵션(예: '포함')을 선택한 다음 찾고 있는 특정 용어(예: '비건')를 입력합니다.

고급 텍스트 필터가 필요한 경우 Excel에서 수식의 조건과 함께 사용할 수 있는 FIND, SEARCH 및 FILTER와 같은 기능을 제공합니다.

따라서 키워드 목록을 필터링하여 "채식"이라는 단어가 포함된 키워드만 표시하려면 다음과 같은 수식을 사용할 수 있습니다(키워드가 A열에 있다고 가정).

=FILTER(A:A, ISNUMBER(SEARCH("vegan", A:A)))

이 수식은 "vegan"이라는 단어가 포함된 A열의 키워드 목록을 반환합니다.

AI를 사용하면 이 프로세스를 보다 상호작용적이고 효율적으로 만들 수 있습니다. 필터를 매번 수동으로 적용하는 대신 자연어를 사용하여 AI에 필터를 적용하도록 요청할 수 있습니다.

예를 들어 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

• “내 Excel 파일에서 '채식주의자'라는 용어가 포함된 키워드를 필터링합니다.”

연결된 API를 통해 AI는 작업을 실행하고 필터링된 키워드 목록을 반환할 수 있습니다.

또한 AI는 Excel만으로는 달성할 수 없는 복잡한 계층을 텍스트 필터에 추가할 수 있습니다.

예를 들어 특정 용어가 포함된 키워드뿐만 아니라 의미론적으로 특정 용어와 관련된 키워드를 필터링하도록 AI에 요청할 수 있습니다.

AI의 기능을 Excel의 강력한 기능과 통합하여 키워드 조사 프로세스를 간소화하고 데이터에서 보다 미묘한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

데이터 준비 및 정리

데이터 준비 및 정리는 모든 데이터 기반 작업에서 중요한 단계이며 Excel은 이와 관련하여 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다.

아래에서는 이러한 기능 중 일부를 사용하는 방법과 일부 AI 프롬프트를 통해 프로세스를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

사슬 같이 잇다

키워드 연구에서 Excel의 CONCATENATE 함수는 일반적으로 롱테일 키워드에 대한 새로운 키워드 조합을 만드는 데 자주 사용됩니다.

예를 들어 "채식 요리법"이라는 시드 키워드가 있다고 가정합니다.

"쉬운", "빠른", "건강한", "초보자용" 등과 같은 별도의 열에 설명 용어 목록이 있을 수 있습니다. 새 키워드 조합을 생성하려면 CONCATENATE 함수를 사용할 수 있습니다.

=CONCATENATE(A2, " ", B2)

여기서 A2는 시드 키워드("비건 레시피")이고 B2는 설명자 중 하나입니다("쉬움"). 이 기능은 "쉬운 비건 요리법"이 됩니다.

채우기 핸들을 아래로 드래그하여 이 기능을 전체 목록에 적용하여 여러 개의 롱테일 키워드를 만들 수 있습니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

Excel의 CONCATENATE 함수는 새로운 키워드 조합을 생성하는 데 도움이 될 수 있지만 제한이 있습니다. 수동이며 결과 키워드 조합은 사전 설정된 설명자에 전적으로 의존합니다.

AI는 이 프로세스를 크게 향상시켜 보다 다양하고 창의적이며 상황에 맞는 키워드 조합을 허용합니다.

고정된 설명자 목록에 의존하는 대신 AI 모델은 시드 키워드의 컨텍스트를 기반으로 다양한 추가 용어 또는 문구를 생성할 수 있습니다.

예를 들어 AI에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• "씨드 키워드인 '채식 요리법'을 기반으로 롱테일 키워드 조합을 생성합니다."

그런 다음 AI는 "식사 준비를 위한 비건 레시피", "고단백 비건 레시피", "글루텐 프리, 비건 레시피" 등과 같이 원래 설명자 목록에 없었을 수 있는 다양한 조합을 제공할 수 있습니다. .

AI는 단순한 연결을 뛰어넘을 수도 있습니다. 언어와 맥락에 대한 이해는 "쉬운 비건 레시피를 만드는 방법" 또는 "아침에 빠른 비건 레시피는 무엇입니까?"와 같이 사람들이 물어볼 수 있는 질문을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 롱테일 키워드는 사람들이 자연스럽게 검색하는 방식을 반영하는 경우가 많으며 SEO 전략에서 이를 타겟팅하면 사이트의 가시성과 관련성을 높일 수 있습니다.

AI가 Excel의 CONCATENATE 기능을 대체하는 것이 아니라 기능을 향상시켜 보다 미묘하고 다양하며 자연어 기반의 키워드 조합을 제공한다는 점에 유의해야 합니다.

검색 기능

Excel의 SEARCH 기능은 셀 내에서 특정 키워드나 구의 존재와 위치를 찾기 위한 키워드 조사에 유용할 수 있습니다.

예를 들어 롱테일 키워드 목록에 "초콜릿"이라는 키워드가 있는지 확인하려면 다음과 같이 SEARCH 함수를 사용할 수 있습니다.

=SEARCH("chocolate", A2)

이 경우 "chocolate"는 검색하려는 텍스트이고 A2는 검색하는 셀입니다.

이 함수는 셀 내에서 "chocolate"의 첫 번째 인스턴스의 시작 위치를 반환하거나 텍스트를 찾을 수 없는 경우 오류를 반환합니다.

이것은 특정 용어의 존재를 기반으로 키워드 목록을 필터링하거나 분류하는 효과적인 방법으로, SEO 노력을 더 잘 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

SEARCH 기능은 매우 유용하지만 한계가 있습니다. 대소문자를 구분하지 않으며 문맥, 동의어 또는 의미론적 의미를 이해할 수 없습니다.

ChatGPT와 같은 AI 모델은 문맥을 이해하고 동의어를 인식하며 의미적으로 유사한 단어도 이해할 수 있습니다.

예를 들어 AI에게 묻는다면:

• "내 목록에서 '초콜릿'과 관련된 키워드를 식별합니다."

AI는 "초콜릿"이라는 용어를 포함할 뿐만 아니라 "코코아", "다크 초콜릿", "밀크 초콜릿", "초콜릿" 등과 같은 용어를 포함하는 키워드도 반환할 수 있습니다. 검색 의도가 있지만 Excel의 SEARCH 기능에서 놓칠 수 있습니다.

ISNUMBER 함수

키워드 연구에서 Excel의 ISNUMBER 함수는 SEARCH와 같은 다른 함수와 결합되어 특정 키워드나 용어가 텍스트 문자열에 있는지 확인합니다.

예를 들어, A열에 키워드 구문 목록이 있고 "산악 자전거"라는 용어가 해당 구문에 나타나는지 식별하려고 한다고 가정합니다. 다음을 사용할 수 있습니다.

=IF(ISNUMBER(SEARCH("mountain bikes," A:A)), "Yes," "No")

이 수식은 A 열에 "산악 자전거"가 있으면 예를 반환하고 그렇지 않으면 아니요 를 반환합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

ISNUMBER/SEARCH 함수 조합은 키워드 연구를 위한 Excel의 강력한 도구입니다. 그러나 정확한 구 일치로 제한되며 사람들이 동일한 개념을 검색하는 방법의 변형을 고려하지 않습니다.

AI를 통합하면 이 프로세스를 보다 유연하고 포괄적으로 만들 수 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 모델은 "산악 자전거"라는 정확한 문구와 "산악 자전거", "오프로드 자전거" 등과 같은 관련 변형 또는 동의어를 인식합니다.

AI를 사용하여 키워드 데이터 세트에서 이러한 변형을 식별하고 정확한 일치뿐만 아니라 문맥적으로 관련된 구문을 포함하는 보다 포괄적인 셀 목록을 제공할 수 있습니다.

MATCH 함수

Excel의 MATCH 함수는 목록에서 특정 키워드의 위치를 ​​식별하기 위한 키워드 조사에 유용할 수 있습니다.

예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

이 수식은 A1:A100 범위에서 상대 "도로 여행" 위치를 반환합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

MATCH 함수는 유용하지만 만나는 첫 번째 일치 항목만 반환합니다. AI는 전체 데이터 세트를 스캔하고 키워드의 모든 인스턴스를 반환하여 키워드가 나타나는 위치와 빈도에 대한 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다.

예를 들어 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

• "내 키워드 데이터 세트에서 '도로 여행'의 모든 인스턴스를 찾습니다."

그런 다음 AI는 위치 목록 또는 '도로 여행'이 포함된 실제 키워드/문구를 반환하여 데이터에 대한 더 많은 컨텍스트와 이해를 제공할 수 있습니다.

AI는 또한 키워드의 유사어와 동의어를 이해하여 훨씬 더 심층적인 분석을 제공할 수 있습니다.

AI의 자연어 이해 기능을 활용하여 키워드 연구 데이터에서 더 많은 것을 추출하고 보다 강력한 SEO 전략을 개발할 수 있습니다.

인덱스 기능

Excel의 INDEX 함수는 키워드 연구에 자주 사용됩니다. 상대 위치에 따라 목록에서 특정 키워드를 추출할 때.

예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.

=INDEX(A1:A100, 15)

이 수식은 A1:A100 범위에서 15번째 키워드를 반환합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

기존의 INDEX 기능은 특정 위치의 키워드만 제공하기 때문에 활용도가 제한적입니다. AI를 사용하면 분석에 컨텍스트 계층과 심층 이해를 추가할 수 있습니다.

예를 들어 AI에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• "내 데이터세트의 15번째 키워드에 대한 동의어 제공"

또는…

• "내 데이터 세트의 15번째 키워드에 대한 일부 관련 검색 쿼리는 무엇입니까?"

그런 다음 AI는 동의어 또는 관련 검색어 목록을 반환하여 키워드 환경을 보다 철저히 이해할 수 있습니다.

이러한 방식으로 AI는 키워드 데이터에서 더 가치 있는 통찰력을 도출하여 잠재적으로 더 효과적인 SEO 전략 및 캠페인으로 이어질 수 있도록 도와줍니다.

XLOOKUP 사용

키워드 연구에서 XLOOKUP 함수는 특정 키워드를 찾고 관련 값을 반환하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

예를 들어 키워드의 검색량을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

=XLOOKUP("summer vacation", A2:A100, B2:B100)

이 수식은 A2:A100 범위에서 "여름 휴가"를 찾고 B2:B100 범위에서 해당 검색량을 반환합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

XLOOKUP은 Excel에서 매우 유용한 기능이지만 정확한 일치로 제한됩니다. AI로 "'여름휴가'와 유사한 검색어 검색량은?"

그런 다음 AI는 '여름 휴가'뿐만 아니라 '여름 휴가', '여름 휴가' 등과 같은 유사한 검색어에 대한 검색량을 반환할 수 있습니다.

이렇게 하면 정확히 일치하는 것보다 다양한 관련 키워드에 대한 검색량에 대한 더 넓은 그림을 얻을 수 있으며 이는 SEO 전략을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

잘못된 일치 방지

Excel에서는 신중한 데이터 정리 및 서식 지정과 올바른 함수 및 수식 구문 사용을 통해 키워드를 조회하거나 일치시킬 때 잘못된 일치를 방지하는 경우가 많습니다.

단일 수식이 가능한 모든 잘못된 일치를 방지할 수 없으므로 결합 기술이 필요합니다. 일반적인 전략은 Excel 함수에서 더 엄격한 기준을 사용하고 조회 또는 일치를 수행하기 전에 데이터를 정리하고 정규화하는 것입니다.

예를 들어 키워드 목록이 있고 "출장" 또는 "왕복"과 같은 오탐을 방지하기 위해 MATCH 함수를 사용하여 "자동차 여행"과 정확히 일치하는 위치를 찾고자 한다고 가정합니다. 다음과 같이 함수의 완전 일치 모드를 사용할 수 있습니다.

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

이 수식에서 세 번째 매개변수인 "0"은 정확히 일치하는 항목을 찾습니다. 따라서 "출장" 또는 "왕복"은 일치하지 않습니다.

키워드 연구에서 여러 특정 구 또는 단어가 나타나지 않도록 제외하려면 IF, ISERROR 및 SEARCH와 같은 기능 조합을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 검색 결과에서 "출장" 및 "왕복"을 제외하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

=IF(ISERROR(SEARCH("출장", A1)) + ISERROR(SEARCH("왕복", A1)), A1, "제외")

이 수식은 A1:A100의 각 셀을 확인합니다. 셀에 "출장" 또는 "왕복"이 있으면 "제외됨"을 반환합니다. 그렇지 않으면 셀의 내용을 반환합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

AI 모델은 단어의 맥락과 의미를 이해할 수 있으므로 AI를 사용하면 잘못된 일치를 방지하는 기능을 크게 향상할 수 있습니다. 예를 들어 AI에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• "내 키워드 데이터 세트에서 '출장'과 '왕복'을 제외하고 '도로 여행' 인스턴스를 찾습니다."

그런 다음 AI는 '출장'이나 '왕복'이 아닌 '도로 여행'을 포함하는 키워드 구문 목록을 제공하여 이러한 잘못된 일치를 효과적으로 방지할 수 있습니다.

AI의 컨텍스트 이해 기능을 활용하여 잘못된 일치의 위험을 줄이고 키워드 조사 및 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

VLOOKUP

키워드 리서치에서 VLOOKUP 기능을 사용하면 다른 열의 특정 키워드와 관련된 특정 정보.

예를 들어 A열에 키워드 목록이 있고 B열에 해당 검색량이 있는 경우 VLOOKUP 기능을 사용하여 특정 키워드의 검색량을 찾을 수 있습니다.

다음과 같이 표시됩니다.

=VLOOKUP("mountain trek", A2:B100, 2, FALSE)

이 예에서 "mountain trek"는 우리가 찾고 있는 키워드이고 A2:B100은 키워드와 검색량이 저장된 테이블 배열이고 2는 검색량이 발견된 열 인덱스 번호이며 FALSE는 정확한 일치를 원합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

VLOOKUP은 효과적인 도구이지만 AI는 키워드 연구에 새로운 수준의 이해를 가져올 수 있습니다.

단순히 정확한 키워드 일치의 검색량을 반환하는 대신 AI는 키워드의 맥락과 의미론적 유사성을 이해할 수 있습니다.

예를 들어 다음을 요청할 수 있습니다.

• "내 데이터셋에서 '산악 트레킹'과 유사한 키워드의 검색량을 찾습니다."

그런 다음 AI는 데이터 세트를 스캔하고 '산악 여행' 및 '언덕 하이킹', '산 하이킹', '산 탐험'과 같은 관련 키워드에 대한 검색량을 반환할 수 있습니다.

AI로 강화된 이 방법은 잠재적인 키워드 환경에 대한 더 넓은 시야를 제공하여 기존 Excel 방법으로 놓칠 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

SUMIF 및 AVERAGEIF

Excel의 SUMIF 및 AVERAGEIF 함수는 특정 조건을 충족하는 값의 합계 또는 평균을 계산하려는 경우 키워드 조사에 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 이러한 기능을 사용하여 관련 키워드에 대한 전체 또는 평균 검색량을 찾을 수 있습니다.

SUMIF를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

=SUMIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

이 수식은 A2:A100의 해당 셀에 "retreat"가 포함된 B2:B100(검색량)의 값을 합산합니다.

AVERAGEIF를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

=AVERAGEIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

이 수식은 A2:A100의 해당 셀에 "retreat"가 포함된 B2:B100의 평균 값을 계산합니다.

AI로 이것을 향상시키는 방법

AI는 키워드 데이터에 대해 보다 상황에 맞는 해석을 제공하여 이러한 기능의 유용성을 확장할 수 있습니다.

예를 들어 AI는 단순히 "퇴각"이 포함된 키워드를 찾는 대신 'resort', 'sanctuary', 'haven'과 같은 동의어 또는 관련 용어를 이해하고 포함하여 합계 또는 평균을 계산할 수 있습니다.

AI 프롬프트의 예는 다음과 같습니다.

• "내 데이터세트에서 '후퇴'와 관련된 키워드의 통합 검색량을 계산합니다."

그런 다음 AI는 문맥적으로 관련된 모든 키워드를 포함하는 합계 또는 평균을 제공하여 데이터를 보다 포괄적으로 이해하고 SEO 전략을 알리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI를 기존 Excel 방법과 결합하면 키워드 연구 데이터에 대해 더 깊고 미묘한 분석을 달성할 수 있습니다.

그래프 생성

데이터의 그래픽 표현은 키워드 연구에서 중요한 역할을 하며 추세, 비교 및 ​​패턴을 보다 쉽고 직관적으로 이해할 수 있는 시각적 통찰력을 제공합니다.

다양한 차트 유형이 있는 Excel은 이러한 시각화를 만드는 데 매우 강력한 도구입니다.

키워드 볼륨을 비교하는 막대 그래프에서 시간 경과에 따른 키워드 성과를 추적하는 선 그래프에 이르기까지 그래프는 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

그러나 데이터를 준비하고 올바른 그래프를 선택하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 여기에서 AI가 개입할 수 있습니다.

AI가 키워드 연구를 위해 Excel에서 그래프 생성을 개선할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

데이터 처리 및 준비

그래프를 생성하기 전에도 AI는 데이터를 준비하고 다듬는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어 AI 모델은 데이터 세트에서 이상점이나 관련 없는 키워드를 식별하고 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이는 AI가 서로 다른 키워드의 의미론적 유사성을 이해할 수 있도록 하는 자연어 이해 기능을 통해 달성할 수 있습니다.

AI 프롬프트의 예는 다음과 같습니다.

• "내 데이터세트에서 '산행'과 관련된 관련 없는 키워드를 식별하고 제외합니다."

  그런 다음 AI는 이 컨텍스트에 맞지 않는 키워드를 제거하여 데이터가 시각화되기 전에 더 관련성이 있는지 확인할 수 있습니다.

패턴 및 추세 식별

AI는 수동 분석으로 놓칠 수 있는 데이터의 중요한 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 AI를 사용하여 기존 키워드 데이터를 기반으로 미래 트렌드를 예측하고 이러한 예측을 Excel 그래프에 포함할 수 있습니다.

이에 대한 AI 프롬프트는 다음과 같습니다.

• "내 과거 키워드 데이터를 기반으로 다음 분기의 인기 키워드를 예측합니다."

그런 다음 미래 지향적 보기를 위해 Excel 그래프에 이러한 추세를 포함할 수 있습니다.

Excel과 AI: 더 나은 조합

Excel과 AI가 현대 키워드 연구에서 중요한 역할을 한다는 것은 분명합니다.

Excel의 포괄적인 범위의 기능 및 수식을 사용하면 자세한 데이터 조작이 가능하며 그래프 기능은 키워드 추세 및 비교를 명확하고 간결하게 시각화합니다.

한편 ChatGPT와 같은 AI 모델은 우리가 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 대규모 데이터 세트와 자연어 이해를 처리하는 능력은 키워드 연구 프로세스를 간소화합니다.

AI 도구는 데이터 정리 및 준비, 키워드 검색 및 그룹화, 그래프 생성을 통한 시각적 통찰력 제공에서 프로세스를 보다 효율적이고 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다.

그러나 이러한 도구는 서로를 대체하는 것이 아니라 서로를 매우 잘 보완합니다. Excel의 강력한 데이터 처리 및 시각화 기능을 AI 모델의 직관적인 대화형 인터페이스와 결합하면 키워드 연구 결과를 향상시키는 강력한 조합이 생성됩니다.

데이터 기반 의사 결정 시대에 AI를 기존 도구와 통합하는 것은 단순한 업그레이드가 아니라 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수 단계입니다.

AI가 모든 기능을 수행하거나 Excel의 모든 측면을 대체할 수는 없지만 AI가 제공하는 추가 가치를 과소평가할 수는 없습니다.

그리고 AI 기술이 계속 진화하고 개선됨에 따라 데이터 분석 및 키워드 연구에서 그 역할이 더욱 중요해질 것이라고 기대할 수 밖에 없습니다.

궁극적인 목표는 이러한 도구를 사용하여 SEO 전략을 알리고 관련 콘텐츠를 생성하며 대상 고객에게 효과적으로 도달하는 것임을 기억하십시오. Excel과 AI의 융합에는 디지털 마케팅 노력을 새로운 차원으로 끌어올리기 위해 기다리고 있는 강력한 힘이 있습니다.