2026년은 AI의 폭발적 성장이 기대되는 한 해입니다. AI 시대, 성공전략의 핵심이 ‘데이터’라는 사실은 점점 더 명확해 지고 있습니다. 이미 많은 기업들이 AI 기반의 데이터 전략을 고도화하는 프로젝트를 시작하셨다고 생각됩니다. 엔터프라이즈 ChatGPT나 MS Copilot 도입이 급속하게 증가할 것이고, 기존의 데이터 분석툴, 생산성 도구들과 빠르게 결합하고 있습니다.
이에 기존 리스닝마인드 고객들 또한 ChatGPT나 Copilot 등 AI를 활용해 검색 데이터를 활용한 시장 및 소비자 분석을 더 쉽고 빠르게 심층 분석할 수 있는 방법에 대해 관심이 많을 것 같은데요. 2026년 우리 기업과 브랜드의 전략적 의사 결정을 위해 구조화된 검색 데이터 설계를 시작해 보면 어떨까요? 다음은 리스닝마인드 데이터 활용, Product-Market-Fit을 위한 검색 데이터 구조화 프로젝트 과정을 단계별로 정리한 워크플로우입니다. AI 활용에 앞서 데이터 구조 설계를 통해 연간 마케팅 로드맵을 위한 프레임워크를 구축해 놓는다면, 2026년 변화하는 시장의 기회를 포착하고, 상품 전략 및 브랜드 포지셔닝을 강화하고, 마케팅 퍼널별 정밀 타겟팅을 통한 실행을 체계적으로 준비할 수 있습니다.
리스닝마인드 데이터 기반 검색어 구조화 프로젝트
주제: 프리미엄 AI 헬스케어 및 개인 맞춤형 웰니스 시장 분석
본 가이드는 2026년 소비재 시장의 핵심인 ‘초개인화 헬스케어’ 데이터를 예시로, 검색 데이터를 통해 어떻게 시장 전체의 지형도(Taxonomy)를 그리고 고가치 마케팅 데이터셋을 구축하는지 설명합니다. (*본 자료에 사용된 표에 사용된 데이터는 이해를 돕는 예시입니다. 실제 데이터와 다를 수 있습니다.)
- 목표: 헬스케어/웰니스 시장의 검색 생태계 정의 및 AI 분석용 데이터 레이크 구축
- 활용 도구: 리스닝마인드 API (/cluster_finder, /intent_finder, /keyword_info 등)
- 최종 산출물: 2026 Wellness Market Final Dataset (검증된 마케팅/SEO 데이터셋)
Phase 1: 기획 및 설계 (Definition & Design)
데이터가 담길 그릇(Schema)을 정의하고 시장의 범위를 설정하는 단계입니다.
Step 0. 입력 정의 (Input Definition)
2026년 소비자는 단순 건강기능식품을 넘어 ‘혈당 관리’, ‘수면 테크’, ‘AI 식단’ 등 구체적인 솔루션을 검색합니다.
파일:
0_Input.csv
| Type | Input Value | 비고 |
| Market | 초개인화 헬스케어 | 시장 주제 |
| Category | 연속 혈당 측정(CGM), AI 수면 코칭, 저당 라이프스타일 | 핵심 하위 주제 |
| Brand | Ultrahuman, Whoop, Apple Health, Dexcom, Withings, GlucoSense, 가온건강, 삼성헬스(Samsung Health), 카카오헬스케어(Kakao Healthcare), 롯데헬스케어(Lotte Healthcare) | 자사 및 국내외 리딩 경쟁사 브랜드 |
| Domain | 대사 건강, 수면 AI, 저당 라이프스타일, 헬스케어 플랫폼, 웰니스 앱 | 2026년 핵심 비즈니스 도메인 |
Step 1. 마스터 테이블 설계 (Master Seed Table Design)
데이터를 분류할 핵심 계층 구조(Hierarchy)를 정의합니다.
파일:
1_Architecture_Layer.csv
| 컬럼명 (Column) | 설명 (Description) | 예시 데이터 (2026 헬스케어 사례) |
| Keyword | 키워드명 | 연속 혈당 측정 |
| Keyword_Type | 키워드 성격 | Generic / Branded / Intent |
| Intent_Modifier | 사용자의 의도 | 가격 / 비교 / 후기 / 튜토리얼 |
| Category | 서비스 분류 | Bio-Hacking / AI Health Tech / Wearable Device / Nutrition / Platform |
| Brand | 관련 브랜드 | Ultrahuman / Dexcom / Kakao Healthcare |
| Funnel | 마케팅 단계 | TOFU(인지) / MOFU(고려) / BOFU(결정) |
| Volume | 검색량 | 5,900 |
| Priority | 중요도 | 1 ~ 5단계 |
Phase 2: 시드 확보 및 검증 (Discovery & Validation)
초기 키워드를 수집하고 시장 수요를 확인하여 유효한 키워드를 선별하는 단계입니다.
Step 2. 시드 구조화 (Seed Structuring)
ListeningMind ClusterFinder API (KR) 결과 기반 초개인화 헬스케어 시장은 아래 주요 클러스터로 구조화됩니다.
파일: 2_
Seed_Structuring.csv
| Keyword | Cluster Group | Category |
|---|---|---|
| 초개인화 헬스케어 | Core Topic | Personalized Health |
| 연속 혈당 측정 | Metabolic Monitoring | CGM / Bio-Hacking |
| AI 수면 코칭 | Sleep Optimization | Sleep Tech / AI Coaching |
| 저당 라이프스타일 | Nutrition & Diet | Wellness / Lifestyle |
| 카카오헬스케어 | Platform Integration | Digital Health Platform |
| Dexcom 센서 | CGM Device | Wearable / Metabolic Health |
| 삼성헬스 수면 점수 | Health Data | App Integration |
| 가온건강 저당식단 | Nutrition | Low Sugar Diet |
Step 3. 타겟 시드 선정 (Targeted Seed Selection)
검색량(Volume)과 상업적 의도(CPC), 경쟁도 등 지표 활용, 비즈니스 연관성을 기준으로 핵심 시드를 선별합니다.
파일: 3_
Targeted_Seed_Keyword.csv
| Keyword | Volume (KR) | CPC (₩) | Competition | 선정 여부 |
|---|---|---|---|---|
| 초개인화 헬스케어 | 2,400 | 3,200 | MEDIUM | TARGET (O) |
| 연속 혈당 측정 | 5,900 | 4,500 | HIGH | TARGET (O) |
| AI 수면 코칭 | 1,800 | 2,900 | MEDIUM | TARGET (O) |
| 저당 라이프스타일 | 3,400 | 2,200 | LOW | DROP (X) |
| 카카오헬스케어 | 12,500 | 4,800 | HIGH | TARGET (O) |
| Dexcom 센서 | 1,200 | 6,500 | HIGH | TARGET (O) |
| 삼성헬스 수면 점수 | 4,300 | 2,700 | MEDIUM | TARGET (O) |
Phase 3: 확장 및 구조화 (Expansion & Structuring)
선별된 시드를 바탕으로 파생 키워드를 늘리고, 구매 여정(Funnel)을 촘촘하게 결합합니다.
Step 4. 의도 결합 (Intent Keyword Combination) ⭐
키워드 뒤에 구체적인 의도(Intent_Modifier)를 결합하여 검색어를 확장 생성합니다.
파일: 4_
Keyword_Expansion.csv
| Target Seed | Intent_Modifier | Generated Keyword | Funnel |
|---|---|---|---|
| 연속 혈당 측정 | 보험 적용 | 연속 혈당 측정 보험 적용 범위 | MOFU (고려) |
| AI 수면 코칭 | 추천 | AI 수면 코칭 솔루션 추천 | MOFU (고려) |
| 저당 라이프스타일 | 식단 | 저당 라이프스타일 식단 구성 | MOFU (고려) |
| Dexcom 센서 | 가격 | Dexcom 센서 가격 비교 | BOFU (결정) |
| 카카오헬스케어 | 서비스 | 카카오헬스케어 서비스 후기 | BOFU (결정) |
| Ultrahuman CGM | 후기 | Ultrahuman CGM 내돈내산 후기 | BOFU (결정) |
Phase 4: 최종 데이터셋 완성 (Finalization)
Step 5. 최종 데이터 검증 및 우선순위
ListeningMind
/keyword_info
기반으로 Volume, CPC 재검증합니다.
파일:
Final_Keyword.csv
| Keyword | Category | Volume | CPC (₩) | Intent | Priority |
|---|---|---|---|---|---|
| 초개인화 헬스케어 플랫폼 | Digital Health | 2,400 | 3,200 | Discovery | 5 |
| 연속 혈당 측정 보험 적용 | Metabolic Health | 5,900 | 4,500 | Transaction | 5 |
| AI 수면 코칭 솔루션 추천 | Sleep Tech | 1,800 | 2,900 | Comparison | 4 |
| Dexcom 센서 가격 비교 | Wearable | 1,200 | 6,500 | Purchase | 5 |
| 카카오헬스케어 서비스 후기 | Platform | 12,500 | 4,800 | Review | 5 |
| 삼성헬스 수면 점수 분석 | Health Data | 4,300 | 2,700 | Comparison | 4 |
Phase 5: 분석 및 인사이트 (Analysis & Insight)
데이터를 시각화하여 실제 비즈니스 의사결정(콘텐츠 제작, 광고 전략 등)에 반영합니다. 단순한 목록을 넘어, 사용자의 검색 의도 유형(Why/How)와 행동 단계(Funnel)를 시각화하여 실제 비즈니스 의사결정을 지원합니다.
Step 6. 마켓 클러스터링 분석 (Market Clustering)
사용자가 해당 도메인에 진입하여 구매까지 이르는 ‘맥락(Context)’을 정량화합니다.
분석 목적: 사용자가 ‘초개인화 헬스케어’ 관련 키워드를 검색할 때의 행동 맥락(Context)을 정량화.
파일:
Analytics_cluster.csv
| Funnel | 클러스터명 | 대표 키워드 | 검색량 합계 | 데이터 분석 결과 |
|---|---|---|---|---|
| TOFU (인지) | 건강관리 플랫폼 탐색 | 헬스케어 앱, 초개인화 헬스케어 | 18,700 | ‘건강관리 플랫폼’과 ‘AI 맞춤 코칭’ 개념 탐색 니즈가 강함 |
| MOFU (고려) | CGM·수면 코칭 비교 | Dexcom, AI 수면 코칭 | 14,200 | 웨어러블 장치 비교 및 앱 연동 서비스 검토 중 |
| BOFU (결정) | 서비스 가입 및 구독 | 카카오헬스케어, Ultrahuman, 저당식단 | 8,900 | 단순 기기보다 ‘코칭+식단 결합형 구독’으로 전환 |
Step 7. 비즈니스 인사이트 도출 (Insight)
전략적 제언(예시) : AI 헬스 & 수면 코칭 시장
신뢰도 기반 정보 제공 전략 (TOFU 타겟)
- 인사이트: 사용자는 수면 점수보다 그 결과의 과학적 근거를 알고 싶어 함.
- 액션 아이템: “AI 수면 알고리즘이 당신의 수면 단계를 분석하는 원리” 콘텐츠 제작
- 콘텐츠 예시: 「당신의 수면 점수가 낮은 이유 — AI가 분석한 실제 데이터」
비교 우위 점유 전략 (MOFU 타겟)
- 인사이트: 워치형 vs 매트리스형 수면기기 간 정확도 비교 니즈 존재
- 액션 아이템: “스마트워치 vs AI 매트리스” 비교 콘텐츠 제작
- 콘텐츠 예시: 「2026 슬립테크 완전 비교 가이드」
구독 가치 증명 전략 (BOFU 타겟)
- 인사이트: 단순 측정 기능보다 개인화된 리포트가 구독 전환율을 높임
- 액션 아이템: 첫 달 무료 체험 후 AI 기반 건강 리포트 제공
- 콘텐츠 예시: 「커피 한 잔 값으로 고용하는 24시간 AI 수면 코치」
결론: 2026년 마케팅의 핵심은 ‘데이터 기반 맥락’
과거 (막연한 접근): “건강 관심 있는 사람들한테 ‘혈당 측정기’나 ‘수면 앱’ 광고를 많이 노출해서 브랜드 인지도를 높이자.” (단순 노출 및 클릭 유도)
2026년 (데이터 기반 전략): “웨어러블 기기(Apple Watch 등)를 이미 쓰고 있지만, 데이터 해석에 어려움을 겪는 유저에게 ‘데이터를 실시간 코칭으로 바꿔주는 솔루션’을 제안하여 유입시키자.” (해결책 중심의 접근)
구분 과거의 방식 2026년의 파이프라인 방식 TOFU (인지) ‘헬스케어’, ‘다이어트’ 등 대형 키워드 선점 ‘식후 혈당 스파이크’, ‘렘수면 부족’ 등 구체적 증상 키워드로 진입 MOFU (비교) “우리 제품이 제일 좋아요”라는 광고 문구 “워치형 vs 패치형”처럼 유저의 비교 고민을 직접 해결하는 가이드 제공 BOFU (결정) 단순 ‘구매하기’ 버튼이나 할인 이벤트 강조 ‘보험 환급’, ‘구독 크레딧 계산기’ 등 실질적 구매 장벽(Price Barrier) 해소
실질적인 액션 플랜의 변화 (예시)
[Case: AI 수면 솔루션 브랜드]
- Before (과거): “수면 장애”, “불면증” 키워드에 높은 입찰가를 써서 광고 집행.
- 결과: 유입은 많으나 단순 정보 확인 후 이탈자가 많음.
- After (2026년 파이프라인 전략):
- 단계별 공략: MOFU 단계인 “스마트 워치 수면 분석 정확도”를 검색하는 유저를 포착.
- 인사이트 적용: 이 유저는 ‘이미 기기가 있지만 정확도에 불만이 있음’을 파악.
- 맞춤형 제안: “워치로 잰 데이터, AI가 전문 의료 데이터 수준으로 재해석해 드립니다”라는 메시지로 광고 및 콘텐츠 노출.
- 결과: 이미 솔루션이 필요한 ‘고관여 유저’를 타겟팅하여 전환율(CVR) 극대화.
이제 더 이상 키워드로만 접근하지 마세요. 소비자 “뭘 검색하는가?”가 아니라 “어떤 단계에서 어떤 의도를 가지고 검색하는가?”와 같은 소비자의 맥락을 데이터로 정의하고, 그 길목에 사용자가 가장 듣고 싶어하는 정답(콘텐츠/상품)을 놓아두는 예측형 마케팅을 시작하십시오. “[검색 데이터 설계] 리스닝마인드 검색어 구조화 프로젝트“를 통해 사용자의 여정 전체를 인지(TOFU) → 고려(MOFU) → 결정(BOFU) 마케팅 퍼널로 자연스럽게 연결하는 새로운 브랜드 체계를 구축하십시오.