서울우유 식품·음료

브랜드명 검색만 그립니다. 캠페인 키워드는 아래 ‘캠페인별 반응’에서 광고 전후 구간으로 따로 봅니다 — 한 축에 같이 그리면 브랜드는 상시 크고 키워드는 며칠만 튀어서 둘 다 안 읽힙니다.
세로축은 일 추정 검색수입니다. 데이터랩 상대 지수에 검색광고 월간 검색수를 맞춰 환산한 값이라 추정치입니다 (두 API 는 집계 방식이 달라 정확한 변환식이 공개돼 있지 않습니다). 모양과 시점은 그대로이고, 크기만 실제 규모에 맞춰 놓은 것으로 보시면 됩니다.
네이버 데이터랩 상대 검색량, 광고 전후 7일 평균 비교. 같은 기간 광고를 하지 않은 동종 브랜드(식품·음료 40개)의 중앙값을 빼서 시즌·업계 전체 흐름을 걷어낸 값입니다. 캠페인 검색 반응이 주 지표입니다 — 광고에 나온 키워드는 기준 검색량이 작아 움직임이 묻히지 않습니다. 브랜드 리프트는 참고용입니다: 브랜드명 검색은 세일·TV·다른 크리에이터와 뒤섞여 이 광고 몫을 가르기 어렵습니다 (실측 1,296건 — 광고 1편일 때 중앙값 -0.4%로 사실상 노이즈). 그래서 하락은 표시하지 않고 ‘변화 없음’으로 묶습니다. ‘측정 불가’는 효과가 없다는 뜻이 아니라 잴 수 없다는 뜻입니다.
‘확인된 광고’는 이 캠페인의 전부가 아닙니다 — 같은 캠페인의 다른 크리에이터가 아직 브랜드에 연결되지 않았을 수 있습니다. 실제 도달은 여기 보이는 것보다 큽니다. 이 숫자로 효과를 가늠하지 마세요.
조회수는 ‘7일’이면 게시 후 7일간, ‘누적’이면 오늘까지의 총합입니다. 일별 추적은 2026-08-26 부터라, 그 이전 광고는 누적만 있습니다 — 누적은 광고 당시 도달이 아닙니다.

구글과 네이버는 서로의 검산이 아닙니다. 같은 브랜드라도 어디서 찾는지가 갈립니다 — 실측으로 Facebook 은 구글이 16배 많고, 29CM 은 네이버가 7배 많습니다. 한국 커머스는 네이버, 글로벌 서비스는 구글에서 찾는 경향입니다. 두 숫자가 다르다고 한쪽이 틀린 게 아니라, 서로 다른 사람을 세고 있는 것입니다.
구글 검색량은 반올림된 값입니다. 구글이 구간에 맞춰 뭉쳐서 줍니다 (673,000·1,000,000 같은 값이 반복되는 이유입니다). 크기와 계절성을 보는 데는 충분하지만 정확한 검색 횟수로 읽으시면 안 됩니다.
계절성이 이 표의 쓸모입니다. 12개월 막대에서 주황색이 가장 많이 찾는 달입니다 — 캠페인을 언제 걸지는 여기서 정합니다. 다만 최고달이 평달의 1.3배를 넘을 때만 ‘가장 많이 찾는 달’이라고 부르고, 그 아래면 ‘연중 고른 편’이라고 씁니다. 고만고만한 차이에 성수기라는 이름을 붙이면 없는 계절성을 만드는 것이기 때문입니다.
캠페인 전후 반응은 이 표로 못 봅니다. 구글은 월 단위라 2주짜리 캠페인이 월에 묻힙니다 — 그건 위의 네이버 검색 흐름 차트가 맡습니다.

왼쪽은 구글이 알려주는 '함께 검색되는 말'이고 오른쪽은 우리가 확인한 이 브랜드 협찬 영상의 제목·설명란에 그 말이 들어간 편수입니다. 검색은 많은데 쓴 영상이 없으면, 크리에이터에게 설명란에 그 표현을 넣어 달라고 요청할 근거가 됩니다 — 제품명이 아니라 사람들이 부르는 이름(예: 슈퍼소닉이 아니라 '다이슨 드라이어')으로.
브랜드명 자체나 일반명사에 가까운 말은 협찬과 무관한 검색이 섞입니다. 구글이 띄어쓰기를 바꿔 돌려주므로('무 신사') 표기는 원래 쓰던 대로 하면 됩니다.

옆의 초록·빨강 숫자는 업종 평균과의 차이(%p)입니다. ±5%p 미만은 업종과 같다고 보고 표시하지 않습니다. 이 값이 있어야 ‘이 브랜드가 유독 그 층’인지 판단하실 수 있습니다.
네이버 쇼핑 검색을 한 사람들의 구성비입니다. 성별끼리·연령끼리 각각 합이 100%가 되게 맞춘 값이라 서로 비교하셔도 됩니다.
쇼핑 검색 기준이라 일반 검색과는 다를 수 있습니다 — 사는 쪽에 가까운 층이 잡힙니다. 캠페인별로 누가 검색하는지는 위 ‘캠페인 성과’ 카드 안에서 캠페인마다 따로 보실 수 있습니다.

제목·설명란에 광고·협찬을 표기한 영상만 자동 집계 — 표기 없는 광고는 누락될 수 있으며 실제 계약 관계·금액을 보증하지 않습니다. 예상 집행 금액은 구독 구간별 협찬 단가(채널 수익분석과 동일 방법론) 기반 추정입니다. 매일 갱신.