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구글 트렌드

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구글 트렌드
사이트 종류검색 분석
사용 언어영어, 스페인어, 포르투갈어, 중국어, 프랑스어 등
소유자구글
웹사이트trends.google.com/trends
현재 상태운영 중

구글 트렌드(영어: Google Trends)는 구글이 제공하는 웹사이트로, 사용자가 특정 지역, 기간, 카테고리별로 구글 검색 및 유튜브에서 가장 인기 있는 검색어의 추이를 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 이 웹사이트는 타임라인 및 평균 그래프를 사용하여 특정 기간 동안 검색어 간의 상대적 검색 관심도를 비교한다.

2008년 8월 5일, 구글은 검색 트렌드 데이터를 보다 정교하고 상세하게 보여주는 서비스인 구글 인사이츠 포 서치를 출시했다. 이후 2012년 9월 27일, 구글은 구글 인사이츠 포 서치를 구글 트렌드에 통합했다.[1]

역사

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2000년대

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초기에 구글은 구글 트렌드의 업데이트를 정기적으로 수행하지 않았다. 2007년 3월, 인터넷 블로거들은 구글이 2006년 11월 이후 새로운 데이터를 추가하지 않았음을 지적했고, 트렌드는 일주일 내에 업데이트되었다. 구글은 3월부터 7월 30일까지 다시 트렌드를 업데이트하지 않았으며, 블로그에 관련 내용이 언급된 후에야 업데이트가 이루어졌다.[2] 현재 구글은 "구글 트렌드가 제공하는 정보를 매일 업데이트하고 있으며, 인기 검색어(Hot Trends)는 매시간 업데이트된다"고 밝히고 있다. 2025년 4월 기준, 구글 트렌드 웹사이트의 데이터는 타임라인 매개변수가 "지난 1시간"으로 설정된 경우 4분의 지연 시간을 두고 매분 업데이트되는 모습을 보인다.[3]

2008년 8월 6일, 구글은 '인사이츠 포 서치(Insights for Search)'라는 무료 서비스를 출시했다. 인사이츠 포 서치는 구글 트렌드의 확장판으로, 마케터를 대상으로 개발되었으나 모든 사용자가 이용할 수 있었다. 이 도구는 구글 검색창에 입력되는 다양한 단어와 구문을 추적할 수 있게 해주었다. 이 추적 장치는 결과에 대한 보다 심층적인 분석을 제공했다. 또한 데이터를 범주화하고 체계화할 수 있는 기능을 갖추었으며, 특히 지리적 영역에 따른 정보 분류에 중점을 두었다.[4] 2012년, 구글 인사이츠 포 서치는 새로운 인터페이스와 함께 구글 트렌드로 통합되었다.[1]

구글 트렌드는 검색어의 절대적인 검색 횟수를 제공하지 않으며, 대신 상대적 검색량(RSV)을 보여준다. 상대적 검색량은 최고값을 100으로 설정하여 정규화된다.[5] 절대적인 검색량을 확인하려면 구글 트렌드의 Y축에 절대 수치를 겹쳐서 보여주는 별도의 브라우저 확장 프로그램이 필요하다.[6] 최대 5개의 검색어 또는 검색 주제의 인기도를 직접 비교할 수 있다. 추가적인 비교를 위해서는 비교 대상어 또는 주제가 필요하다.[7] 검색어와 달리, 검색 주제는 "어떤 언어로든 동일한 개념을 가진 용어들의 그룹"이다.[8]

2009년, 요시 마티아스 등은 검색 트렌드의 예측 가능성에 관한 연구를 발표했다.[9]

2010년대

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뉴욕 타임스에 게재된 일련의 기사에서, 세스 스티븐스-다비도위츠는 구글 트렌드를 사용하여 다양한 행동 양식을 측정했다. 예를 들어, 2012년 6월 그는 "nigger(s)"라는 단어의 검색량이 미국 각 지역의 인종차별 정도를 측정하는 데 사용될 수 있다고 주장했다. 이 수치와 오바마의 득표율을 상관분석한 결과, 2008년 대선에서 인종적 반감으로 인해 오바마가 약 4%포인트의 득표를 잃었을 것이라고 계산했다.[10] 그는 또한 구글 데이터를 다른 출처와 결합하여 동성애자 인구 규모를 추정했다. 이 기사는 "내 남편은(is my husband)"으로 시작하는 가장 인기 있는 검색어가 "내 남편은 게이인가요?(is my husband gay?)"라는 점에 주목했다.[11] 또한 그는 미국 부모들이 "내 아들은 영재인가요?(is my son gifted?)"를 "내 딸은 영재인가요?(is my daughter gifted?)"보다 더 많이 검색한다는 사실을 발견했다. 반면 "내 딸은 과체중인가요?(is my daughter overweight?)"를 "내 아들은 과체중인가요?(is my son overweight?)"보다 더 많이 검색하는 경향이 있었다.[12] 그는 또한 임신과 관련된 태도의 문화적 차이를 조사했다.[13]

구글 트렌드는 경제 지표[14][15][16]와 금융 시장[17]을 예측하는 데 사용되었으며, 구글 트렌드 데이터 분석을 통해 기존 모니터링 시스템보다 먼저 지역별 독감 발생을 감지하기도 했다.[18] 구글 트렌드는 마케팅 조사에서 소비자 선호를 추적하고 온라인 정보 검색을 통해 광고 효과를 측정하는 데도 사용되고 있다.[19][20] 구글 트렌드는 생태학 및 보존 연구에서도 점점 더 많이 사용되고 있으며, 관련 연구 논문은 매년 50% 이상 증가하고 있다.[21] 구글 트렌드 데이터는 생물 다양성 및 보존 문제에 대한 대중의 관심과 인식 추이를 조사하는 데 사용되었으며,[22][23][24][25][26] 보존 프로젝트의 종 편향,[27] 그리고 환경 문제의 문화적 측면을 식별하는 데 사용되었다.[28] 구글 트렌드에서 얻은 데이터는 생물학적 과정의 시기 변화와 생물 침입의 지리적 패턴을 추적하는 데에도 사용되었다.[29]

2011년 연구에 따르면 구글 트렌드가 제공하는 검색어 시계열에 기반한 민간 소비 지표가 거의 모든 예측 실험에서 설문조사 기반 지표보다 우수한 성능을 보였다.[30] 제레미 긴즈버그 등은 구글 트렌드 데이터가 인구 내 독감 유사 질병을 추적하는 데 사용될 수 있다는 증거를 제시했다.[31] 특정 검색어의 상대적 빈도가 환자가 독감 유사 증상을 보이며 진료소를 방문하는 비율과 밀접하게 연관되어 있기 때문에, 매주 독감 활동 추정치를 보고할 수 있다. 램포스 등은 구글 트렌드에서 독감 비율을 추론하기 위해 이전 모델의 오류를 극복할 수 있는 보다 정교한 모델을 제안했다.[32]

광범위한 의학적 주제를 연구하기 위해 구글 트렌드를 사용하는 사례가 늘고 있다. 담배 대체제 사용,[33] 자살 발생,[34] 천식,[35] 기생충 질환[36]과 같은 다양한 주제가 연구되었다. 건강 관련 검색어를 사용하여 독감을 예측하는 것과 유사한 개념으로 구글 플루 트렌드가 만들어졌다.[31][37] 향후 연구를 통해 의료 분야에서 구글 트렌드의 효용성을 더욱 확장해야 할 것이다.

구글 트렌드를 사용하면 두 개 이상의 용어 간의 상대적 검색량을 비교할 수 있다.[7] 사진 설명: 앨 고어의 영화 불편한 진실이 개봉된 후, 기후위기라는 용어에 대한 구글 검색 수가 증가하였으며,[38] 이는 영화의 영향력을 측정하는 지표를 제공한다. 2019년에는 2016년 첫 선언 이후 몇 년이 지나서야 정부 차원의 기후 비상 선언이 대규모로 이루어졌다.[39]

또한 토비아스 프라이스 등은 기업 이름의 구글 트렌드 데이터와 주간 단위의 해당 주식 거래량 사이에 상관관계가 있음을 보여주었다.[40][41]

2012년 4월, 토비아스 프라이스, 헬렌 수잔나 모트, H. 유진 스탠리, 스티븐 R. 비숍은 구글 트렌드 데이터를 사용하여 국내총생산(GDP)이 높은 국가의 인터넷 사용자들이 과거에 대한 정보보다 미래에 대한 정보를 검색할 가능성이 높다는 것을 증명했다. 이 연구 결과는 사이언티픽 리포츠 저널에 발표되었으며, 온라인 행동과 실제 경제 지표 간의 연관성을 시사한다.[42][43][44] 연구 저자들은 2010년 45개국 인터넷 사용자들이 수행한 구글 검색어를 조사하여 '2011년(내년)' 검색량과 '2009년(지난해)' 검색량의 비율을 계산하고 이를 '미래 지향 지수'라고 명명했다. 미래 지향 지수를 국가별 1인당 GDP와 비교한 결과, 구글 사용자들이 미래에 대해 더 많이 질문하는 국가가 더 높은 GDP를 보이는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 연구 결과는 한 국가의 경제적 성공과 시민들의 온라인 정보 탐색 행동 사이에 잠재적인 관계가 있을 수 있음을 암시한다. 2013년 4월, 토비아스 프라이스와 그의 동료인 헬렌 수잔나 모트, H. 유진 스탠리는 구글 트렌드 데이터의 검색량 데이터를 기반으로 한 거래 전략을 사용하여 주식 시장의 움직임을 예측하는 전조를 식별하는 방법을 소개했다.[45] 사이언티픽 리포츠에 발표된 98개 금융 관련 검색어에 대한 구글 검색량 분석은[46] 금융 관련 검색어의 검색량 증가가 금융 시장의 큰 손실에 앞서 발생하는 경향이 있음을 시사한다.[47][48][49][50][51][52][53][54] 토비아스 프라이스의 분석은 이후 오해의 소지가 있으며 결과가 과적합되었을 가능성이 높은 것으로 판명되었다.[55] 다미엔 샬렛 그룹은 질병, 자동차 브랜드, 컴퓨터 게임과 같은 금융 시장과 무관한 검색어를 사용하여 동일한 방법론을 테스트했다. 그들은 이러한 모든 범주가 원래 세트와 마찬가지로 금융 시장의 우수한 "예측 가능성"을 제공한다는 것을 발견했다. 예를 들어, "골암(bone cancer)", "셸비 GT 500(자동차 브랜드)", "문 패트롤(컴퓨터 게임)"과 같은 검색어는 원래 연구에서 선택된 검색어보다 훨씬 더 나은 성과를 보였다.[46]

2019년, 홍보 회사 720 Strategies의 톰 코크란은 구글 트렌드와 정치 여론 조사를 비교하는 연구를 수행했다.[56] 이 연구는 11월 8일부터 13일까지 디모인 레지스터가 실시한 아이오와 코커스에 참여할 가능성이 있는 민주당원을 대상으로 한 여론 조사에서 피트 부티지지가 급상승한 것에 대한 대응이었다. 구글 트렌드를 사용하여 그는 여론 조사 수치와 구글 검색 간의 관계를 살펴보았다. 그의 연구 결론에 따르면, 여론 조사는 표본 크기가 훨씬 작지만 구글 트렌드와의 결정적인 차이점은 후자가 오직 정보를 찾으려는 의도만을 보여준다는 점이다. 여론 조사 수치가 높은 후보일수록 구글 검색량이 더 많았지만, 그 상관관계가 후보에 대한 호감도 증가를 의미하는 것은 아니었다.[57]

2020년대

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2020년대 초반은 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 팬데믹으로 알려지게 된 신종 코로나바이러스(SARS-CoV-2)의 출현으로 특징지어졌다. 그 결과 인포데믹 연구 맥락에서 접근 가능한 데이터에 기반한 연구가 점점 더 보편화되었으며, 구글 트렌드 데이터는 이러한 조사에 적합한 도구임이 입증되었다.[58] COVID-19 팬데믹에 대한 관련 연구들은 확산세와 흐름을 조사하고 예측하기 위해 수행되었다.[59]

2019년까지 구글 트렌드 사용을 위한 기본 프레임워크가 이미 개발된 후,[60] 이 작업은 2020년대에 계속되었으며 과학적 사용을 위한 기존 한계와 가능한 해결책들이 발표되었다.[61][62][63][64] 군터 아이젠바흐는 인포데믹 분야를 더 정의하였으며, 팬데믹과 관련하여 대규모 정보 확산, 즉 인포데믹 현상에 대해서도 다루었다.[65]

특징

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연구에 따르면 구글 트렌드는 짧은 기간 동안 주식 수익률과 변동성을 예측하는 데 사용될 수 있다.[66] 다른 연구에서는 구글 트렌드가 거시경제 시계열에 대해 강력한 예측력을 가지고 있음을 보여주었다. 예를 들어, 2020년에 발표된 논문은 대규모 구글 트렌드 예측 변수 패널을 사용하여 미국 내 고용 성장을 국가 및 주 수준에서 1년 전부터 비교적 높은 정확도로 예측할 수 있음을 보여준다.[67]

구글 트렌드는 분석을 위해 대표 하위 표본을 사용하는데, 이는 데이터가 조사 시점에 따라 달라질 수 있고 배경 노이즈와 관련이 있음을 의미한다.[68] 따라서 서로 다른 시점에 분석을 반복하면 분석의 신뢰성을 높일 수 있다.[68][69][70][71] 구글 트렌드 데이터는 서로 다른 시점에 조회할 경우 높은 변동성을 보일 수 있으며, 표본 추출로 인해 매우 높은 검색량을 가진 검색어를 제외하고는 신뢰할 수 없을 수 있음이 입증되었다.[72] 예측을 위해 이 데이터에 의존하는 것은 위험하다. 2020년, 이 연구는 독일의 주요 언론 헤드라인을 장식했다.[64]

검색 할당량

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구글은 트렌드 검색에 대한 할당량 제한을 통합했다. 이는 사용자/IP/기기당 가능한 검색 시도 횟수를 제한한다. 할당량 제한의 세부 사항은 아직 제공되지 않았으나, 지리적 위치나 브라우저 개인정보 보호 설정에 따라 달라질 수 있다. 트렌드 서비스에 액세스하기 전에 구글 계정에 로그인하지 않으면 이 할당량에 매우 빨리 도달한다는 보고가 있다.[73]

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구글 트렌드 Trending Now는 최근 모든 검색 중 검색 관심도가 급증하고 뉴스 기사와 관련된(그룹화 또는 클러스터라고 하며 사람, 사건 또는 기타 뉴스 가치가 있는 기사일 수 있음) 구글 검색어를 표시하는 구글 트렌드의 추가 기능이다. 이 기능은 최첨단 트렌드 예측 엔진을 활용하여 이전보다 10배 더 많은 신흥 트렌드를 감지하고 평균 10분마다 새로고침되므로, 사용자가 검색 급증을 시작하는 즉시 최신 상승세를 확인할 수 있다.[74] Trending Now는 125개국과 일부 국가의 지역에서 사용할 수 있다. 사용자는 보다 최근의(4시간 전) 트렌드를 필터링할 수 있을 뿐만 아니라 지난 24시간, 48시간, 심지어 1주일 전의 트렌드를 볼 수 있는 기능을 제공한다. Trending Now는 평균 10분마다 새로 고쳐지는 최신 트렌드 데이터를 사용한다.[75]

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구글 Hot Trends는 이제 수년 동안 운영되지 않고 있다(2024년 8월 Trending Now 페이지로 대체된 일일 검색 트렌드 및 실시간 트렌드로 대체됨). 이 기능은 지난 한 시간 동안 여러 국가에서 가장 많이, 즉 가장 빠르게 상승한 검색어 상위 20개를 표시하는 구글 트렌드의 추가 기능이었다. 최근 갑자기 인기가 급상승한 검색어를 위한 것이었다.[76] 각 검색어에 대해 24시간 검색량 그래프와 블로그, 뉴스 및 웹 검색 결과를 제공했다. Hot Trends는 과거 인기 검색어를 탐색하려는 사람들을 위한 기록 기능을 제공했다. Hot Trends는 IGoogle 가젯으로 설치할 수 있었다. Hot Trends는 매시간 업데이트되는 웹 피드인 아톰으로도 제공되었다.

웹사이트를 위한 구글 트렌드

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2008년부터 검색어 트래픽 대신 웹사이트 트래픽을 분석하는 구글 트렌드의 하위 섹션이 존재했다. 이는 알렉사 인터넷이 제공하는 서비스와 유사한 서비스였다.

웹사이트를 위한 구글 트렌드는 2012년 9월 27일 새로운 구글 트렌드 제품 출시 이후 사용할 수 없게 되었다.[77]

구글 트렌드 API

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구글 트렌드 서비스를 동반하는 API가 당시 구글 검색 제품 및 사용자 경험 부사장인 머리사 마이어에 의해 발표되었다. 이는 2007년에 발표되었다.[78] 구글 트렌드 API의 새 버전은 2025년 7월에 발표되었다.[79]

데이터의 함의

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웰즐리 칼리지의 연구원 그룹은 구글 트렌드의 데이터를 조사하고 2008년과 2010년 미국 의회 선거를 예측하는 데 있어 이 도구가 얼마나 효과적일 수 있는지 분석했다. 두 후보에 대한 데이터를 사용할 수 있는 치열한 경합 지역에서, 데이터는 2008년에는 33.3%, 2010년에는 39%의 사례에서 결과를 성공적으로 예측했다. 저자들은 선거 예측의 전통적인 방법인 현직 여부와 뉴욕 타임스 여론 조사, 심지어 무작위 기회와 비교했을 때, 구글 트렌드가 2008년 또는 2010년 선거를 잘 예측하지 못했다고 결론지었다.[80] 또 다른 그룹은 금융 시장에 대한 가능한 함의를 탐구하고 구글 트렌드의 통찰력을 기술 분석의 다른 개념과 결합하는 가능한 방법을 제안했다.[81]

2020년, 경제협력개발기구(OECD)는 실업, 주택, 소비와 같은 주제에 대한 온라인 검색 패턴을 통해 경제 활동 및 GDP 성장을 실시간으로 추적하는 트래커를 만들기 위해 구글 트렌드 데이터를 사용했다고 발표했다.[82] 2026년 5월, 구글의 데이터 편집자인 사이먼 로저스가 'What We Ask Google'을 출간하여 일상적인 검색 간의 연관성을 탐구할 예정이다.[83]

같이 보기

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내용주

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  1. 1 2 Matias, Yossi (2012년 9월 27일). “Insights into what the world is searching for -- the new Google Trends” (영어). 《Inside Search. The official Google Search blog》.
  2. ↑ “Success! Google Trends Updated”. 《InsideGoogle》. 2007년 7월 30일. 2016년 10월 21일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2007년 7월 30일에 확인함.
  3. ↑ “weather - Google Trends”. 2025년 4월 9일에 확인함.
  4. ↑ Helft, Miguel (2008년 8월 6일). “Google's New Tool Is Meant for Marketers” (미국 영어). 《The New York Times》. ISSN 0362-4331. 2025년 5월 11일에 확인함.
  5. ↑ Nuti, Sudhakar V.; Wayda, Brian; Ranasinghe, Isuru; Wang, Sisi; Dreyer, Rachel P.; Chen, Serene I.; Murugiah, Karthik (2014년 10월 22일). “The Use of Google Trends in Health Care Research: A Systematic Review” (영어). 《PLOS ONE》 9 (10). Bibcode:2014PLoSO...9j9583N. doi:10.1371/journal.pone.0109583. ISSN 1932-6203. PMC 4215636. PMID 25337815.
  6. ↑ “How to See Absolute Number of Searches in Google Trends”. 2025년 4월 9일에 확인함.
  7. 1 2 Springer, Steffen; Strzelecki, Artur; Zieger, Michael (2023년 11월 1일). “Maximum generable interest: A universal standard for Google Trends search queries”. 《Healthcare Analytics》 3. doi:10.1016/j.health.2023.100158. ISSN 2772-4425. PMC 9997059. PMID 36936703.
  8. ↑ “Compare Trends search terms - Trends Help”. 《support.google.com》. 2024년 3월 1일에 확인함.
  9. ↑ “On the predictability of Search Trends” (영어). 《research.google》. 2025년 5월 11일에 확인함.
  10. ↑ Stephens-Davidowitz, Seth (2012년 6월 9일). “How Racist Are We? Ask Google” (영어). 《Campaign Stops》. 2025년 5월 11일에 확인함.
  11. ↑ Stephens-Davidowitz, Seth (2013년 12월 7일). “Opinion | How Many American Men Are Gay?” (미국 영어). 《The New York Times》. ISSN 0362-4331. 2025년 5월 11일에 확인함.
  12. ↑ Stephens-Davidowitz, Seth (2014년 1월 18일). “Opinion | Google, Tell Me. Is My Son a Genius?” (미국 영어). 《The New York Times》. ISSN 0362-4331. 2025년 5월 11일에 확인함.
  13. ↑ Stephens-Davidowitz, Seth (2014년 5월 17일). “What Do Pregnant Women Want”. 《The New York Times》.
  14. ↑ Choi, Hyunyoung; Varian, Hal (June 2012). “Predicting the Present with Google Trends”. 《Economic Record》 88: 2–9. doi:10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x. ISSN 0013-0249. S2CID 155467748.
  15. ↑ D'Amuri, F.; Marcucci, J. (October–December 2017). “The predictive power of Google searches in forecasting US unemployment”. 《International Journal of Forecasting》 33 (4): 801–816. doi:10.1016/j.ijforecast.2017.03.004. ISSN 0169-2070.
  16. ↑ Monokroussos, George; Zhao, Yongchen (July–September 2020). “Nowcasting in Real Time Using Popularity Priors”. 《International Journal of Forecasting》 36 (3): 1173–1180. doi:10.1016/j.ijforecast.2020.03.004. ISSN 0169-2070.
  17. ↑ Preis, Tobias; Moat, Helen Susannah; Stanley, H. Eugene (2013년 4월 25일). “Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends”. 《Scientific Reports》 3 (1): 1684. Bibcode:2013NatSR...3.1684P. doi:10.1038/srep01684. ISSN 2045-2322. PMC 3635219. PMID 23619126.
  18. ↑ Carneiro, Herman Anthony; Mylonakis, Eleftherios (2009년 11월 15일). “Google Trends: A Web-Based Tool for Real-Time Surveillance of Disease Outbreaks”. 《Clinical Infectious Diseases》 49 (10): 1557–1564. Bibcode:2009CliID..49.1557C. doi:10.1086/630200. ISSN 1058-4838. PMID 19845471.
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외부 링크

[편집]
  • 구글 트렌드 - 공식 웹사이트
  • 구글 Hot Trends – 상위 20개 검색어 웹페이지, 각 검색어는 24시간 그래프 및 데이터로 연결됨.
  • Glimpse - 다양한 카테고리의 주요 구글 트렌드를 분석하고 편집.
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