키워드 밀도 분석기

밀도 숫자를 맞추려고 글을 고치면 손해입니다

키워드 밀도는 검색엔진이 문서를 단어 가방(bag of words)으로만 보던 시절의 지표입니다. 지금은 검색엔진이 문맥과 검색 의도를 읽기 때문에, 같은 키워드를 몇 번 썼는지보다 그 주제를 실제로 다루고 있는지가 훨씬 큰 영향을 줍니다. "강남 브런치 카페" 글이라면 그 단어를 세는 것보다 웨이팅·가격·메뉴·주차 같은 관련어가 자연스럽게 나오는지가 더 중요합니다.

그래서 이 도구의 올바른 사용 순서는 이렇습니다. 먼저 사람에게 읽히는 글을 씁니다. 그다음 붙여넣어서 확인합니다. 밀도가 이상하면 문장을 비트는 게 아니라, 유의어로 바꾸거나 그 문단이 정말 필요한지 다시 봅니다.

조사 떼기와 흔한 말 제외 — 언제 끄나

두 체크박스는 기본으로 켜져 있고, 결과가 이상할 때 끄면서 원인을 찾는 용도입니다.

조사 떼기는 "카페가·카페를·카페에서"를 모두 "카페"로 묶습니다. 형태소 분석기가 아니라 어절 끝에서 조사 목록을 떼어내는 방식이고, 뗀 뒤에 최소 2글자가 남아야 하며 3글자 미만 어절은 아예 건드리지 않도록 안전장치를 뒀습니다. 그래도 조사와 형태가 겹치는 단어에서는 오차가 납니다.

흔한 말 제외는 "것·수·정말·있다·합니다" 같은, 어느 글에서나 상위를 차지하지만 주제와 무관한 말을 뺍니다. 표가 텅 비었다면 이 옵션을 꺼 보세요. 반대로 특정 조사가 자꾸 단어로 잡히면 조사 떼기를 켜 보세요.

목표 키워드 밀도와 TOP 20 표는 계산이 다릅니다

두 표의 숫자가 안 맞아 보이는 건 버그가 아니라 세는 방식이 다르기 때문입니다.

목표 키워드는 원문에서 문자열을 그대로 찾습니다(부분 일치). "강남 브런치 카페"처럼 띄어쓰기가 든 구(句)는 어절로 쪼개면 셀 수 없기 때문입니다. 그래서 "강남 브런치 카페를"도 1회로 잡히고, 반대로 "강남의 브런치 카페"처럼 사이에 다른 말이 끼면 0회가 됩니다. 검색어와 똑같은 형태로 넣어야 실제 사용 횟수가 나옵니다.

밀도 계산에는 어절 수 가중치가 들어갑니다. 3어절짜리 키워드가 5번 나왔다면 5가 아니라 15어절을 차지한 것으로 보고 전체 어절 수로 나눕니다. 한 단어짜리 키워드와 세 단어짜리 구를 같은 잣대로 비교할 수 있게 하기 위해서입니다.

연속어구(n-gram)는 문체 진단에 씁니다

2단어·3단어 탭은 키워드 점검보다 자기 글버릇을 보는 데 더 쓸모 있습니다. "정말 좋은", "~하는 방법", "제가 직접" 같은 표현이 상위에 올라오면 글 전체가 같은 리듬으로 반복되고 있다는 뜻입니다.

실무에서는 이런 식으로 씁니다. 발행 전에 3단어 탭을 열어 보고 상위 3개가 전부 같은 문형이면 그중 절반을 다른 표현으로 바꿉니다. 읽는 맛이 달라지고, 검색엔진이 보기에도 기계로 찍어낸 글처럼 보이지 않습니다.

CSV 저장을 누르면 현재 탭 기준 상위 20개가 BOM 붙은 UTF-8 CSV로 내려갑니다. 엑셀에서 바로 열어도 한글이 깨지지 않으며, 글 여러 편을 뽑아 비교해 두면 카테고리별 주제 분포가 보입니다.

이 도구가 못 세는 것

• 이미지 안의 글자와 alt 텍스트 — 붙여넣은 본문 텍스트만 셉니다. 실제 검색엔진은 alt도 읽습니다.
• 제목·소제목의 가중치 — H2에 있는 키워드와 본문 중간의 키워드를 똑같이 1회로 셉니다. 실제로는 제목 쪽이 훨씬 중요합니다.
• 유의어·관련어 — "카페"와 "커피숍"을 다른 단어로 봅니다. 검색엔진은 이 둘을 연결해서 이해합니다.
• 띄어쓰기가 다른 표기 — "강남브런치카페"와 "강남 브런치 카페"는 완전히 다른 것으로 셉니다. 국내 블로그에서 흔한 표기라 목표 키워드에 둘 다 넣어 확인하는 편이 안전합니다.
• 정확한 형태소 분석 — 어미 변화("먹다/먹었다/먹는")는 묶이지 않습니다. 논문이나 정밀 분석이 필요하면 형태소 분석기를 쓰세요.