리스닝마인드 활용사례 | ListeningMind Blog

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2027 뷰티 트렌드, PDRN 유행은 계속될까?

PDRN 검색량이 레티놀급으로 성장했습니다. 신규 유입·루틴 편입·회의론 지표로 2027 뷰티 트렌드 지속 가능성을 분석합니다.
by 장 윤진
검색 데이터로 본 일본 관광객 한국 약국 쇼핑 트렌드

일본 관광객의 한국 약국 검색이 늘고 있습니다. 도미나 크림에서 멜라토닌 크림으로 바뀐 인기템 변화를 검색 데이터로 정리했습니다.
by 채 지령
일본 스킨케어 연령대별 검색 트렌드와 마케팅 전략

“아누아 토너 50대”처럼 연령대를 직접 검색하는 일본 소비자, 월 56만 건 검색 데이터로 20~50대 탐색 포인트를 분석했습니다.
by 채 지령
키워드 검색량 조회, 파악부터 실전 활용까지

검색량은 단순한 숫자로만 치부하기엔 다양한 의미가 담겨있다고 볼 수 있습니다. 마케터라면, 검색량은 ‘소비자’가 주는 신호 관점에서 접근해 이를 실제로 활용할 수 있어야 합니다. 이번 글을 통해 검색량 파악을 기반으로, 활용하는 방법까지 함께 알아보겠습니다.
by 심나영
2026 트렌드 분석(2) 말랑이: 2030 ‘어른이’가 동묘 완구거리로 몰리는 이유

2026년 말랑이 시장에서 요즘 유행하는 신호 5가지를 검색 데이터로 짚어봤습니다. 관리·DIY부터 동묘 오프라인 성지까지 최고 +59,000% 급등한 트렌드와 마케터 액션 포인트를 확인해보세요.
by 장 윤진
2026년 주류 트렌드 : 검색량 급등 키워드로 보는 하이볼 시장

아이돌 콜라보, 이색 플레이버, 프리미엄 위스키까지. 리스닝마인드.AI가 분석한 2026 하이볼 트렌드 5가지와 지금 바로 써볼 수 있는 마케팅 액션을 데이터로 정리했습니다.
by 장 윤진
수면 시장 동향, 불면증은 줄고 멜라토닌 추천은 늘었다

수면 시장의 성숙도에 따라 소비자의 언어가 어떻게 바뀌었는지를 검색 데이터로 살펴봅니다. 수면 관련 제품 기획과 콘텐츠 전략에 직접 활용할 수 있는 인사이트를 지금 확인해 보세요.
by 권 은진
일본 소비자는 달바 미스트를 언제 떠올릴까? 검색 데이터로 본 CEP 전략

검색량 숫자 너머, 달바 미스트를 찾는 일본 소비자의 진짜 맥락을 분석했습니다. 속눈썹 연장, 기내 건조, 육아 중 보습 등 숨겨진 CEP를 지금 확인하세요.
by 채 지령
소비자 데이터로 성과를 내는 AI 에이전트, ‘리스닝마인드.AI’ 출시

리스닝마인드.AI는 어센트AI가 10년간 축적한 20억 개 이상의 검색 행동 데이터를 바탕으로 광고 소재 제작과 시장조사를 자동화하는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 기존 B2B SaaS 중심의 데이터 제공 방식을 스타트업과 소규모 팀도 쉽게 쓸 수 있는 B2C 에이전트 형태로 혁신하여, 월 33,000원의 비용으로 환각 없는 데이터 기반 의사결정과 글로벌 시장 분석을 지원합니다.
by 장 윤진
2026 트렌드 분석(1) 굿즈: 팬심을 움직이는 6가지 소비 신호

2026년 5월 굿즈 트렌드 분석 결과, 영화·게임 IP 기반 굿즈가 최대 +1,643,000% 급등했습니다. 리스닝마인드.AI 인텐트 데이터 기반 6가지 트렌드와 마케팅 액션 포인트를 지금 바로 확인해보세요.
by 장 윤진
정적 페이지의 종말과 GEO 시대의 도래: 소비자 신호 기반 ‘랜딩페이지 자동화’

왜 기존의 랜딩페이지는 위기를 맞이했는가? 인공지능(AI) 답변 엔진이 기존의 검색 포털을 대체하는 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화) 시대가 도래하면서 디지털 마케팅의 패러다임이 급변하고 있습니다. 과거처럼 ‘모든 방문자에게 동일한 화면과 Hero CTA(행동 유도 버튼)’를 보여주는 정적인 랜딩페이지는 더 이상 검색엔진이나 AI 답변 엔진에 인용되지 못하고 외면받기 십상입니다. 소비자의 검색 의도(Intent)를 무시한 채 브랜드 자랑만 늘어놓거나, […]
by 최 현영
스펙의 시대에서 맥락의 시대로 : 소비자 신호 기반 크리에이티브 자동화

전사적 AI 디지털 전환(AX)과 인공지능(AI) 에이전트 도입을 검토하는 기업의 회의실에서는 대개 비슷한 논쟁이 반복됩니다. “어떤 거대언어모델(LLM)이 더 똑똑한가?”, “자체 구축 시스템과 상용 에이전트 중 무엇이 효율적인가?” 같은 질문들입니다. 그러나 기술적 스펙과 인프라 효율성에 매몰된 이 질문들은 비즈니스의 본질을 관통하지 못합니다. 정작 우리가 던져야 할 질문은 기술의 성능이 아니라, “그 AI 에이전트가 판단의 근거로 삼는 데이터는 […]
by 최 현영