이제 감으로 쓰지 말자! 데이터로 골라주는 네이버 키워드 자동 추천기 만들기

NAVER_SEARCH_ACCESS_LICENSE_KEY = "발급받은 Access Key 입력"
NAVER_SEARCH_SECRET_KEY = "발급받은 Secret Key 입력"
NAVER_SEARCH_CUSTOMER_ID = "광고센터 Customer ID"
NAVER_BLOG_CLIENT_ID = "네이버 검색 API Client ID"
NAVER_BLOG_CLIENT_SECRET = "네이버 검색 API Secret"

import requests
import hmac
import hashlib
import base64
import time
import json
import urllib.parse
from collections import deque
import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 네이버 검색광고 API 정보
NAVER_SEARCH_ACCESS_LICENSE_KEY = "01000000001f114edd83ad29eceaf97acf89cbcbc27283150884065a5467a4cb19efff08ee"
NAVER_SEARCH_SECRET_KEY = "AQAAAAAfEU7dg60p7Or5es+Jy8vC48WR8I2Y9hX4SYlEpORx2g=="
NAVER_SEARCH_CUSTOMER_ID = "4180063"
NAVER_API_BASE_URL = "https://api.naver.com"

# 네이버 검색 API (블로그 검색) 정보
NAVER_BLOG_CLIENT_ID = "O6AVg7D5tucjFH72rYJQ"
NAVER_BLOG_CLIENT_SECRET = "_TWdNmG_aN"

def generate_signature(secret_key: str, timestamp: str, method: str, request_uri: str) -> str:
    """
    네이버 검색광고 API 요청에 필요한 시그니처를 생성합니다.
    """
    message = f"{timestamp}.{method}.{request_uri}"
    h = hmac.new(secret_key.encode('utf-8'), message.encode('utf-8'), hashlib.sha256)
    return base64.b64encode(h.digest()).decode('utf-8')

def get_keyword_stats(access_key: str, secret_key: str, customer_id: str, hint_keywords: list) -> dict:
    """
    지정된 키워드에 대한 통계 정보를 네이버 검색광고 API로부터 가져옵니다.
    """
    request_uri = "/keywordstool"
    method = "GET"
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))

    signature = generate_signature(secret_key, timestamp, method, request_uri)

    headers = {
        "X-Timestamp": timestamp,
        "X-API-KEY": access_key,
        "X-Customer": customer_id,
        "X-Signature": signature
    }

    params = {
        "hintKeywords": ",".join(hint_keywords),
        "showDetail": "1"  # 상세 통계 정보 포함
    }

    url = f"{NAVER_API_BASE_URL}{request_uri}"

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()  # HTTP 오류 발생 시 예외 발생
        return response.json()
    except requests.exceptions.HTTPError as err:
        print(f"HTTP 오류 발생: {err}")
        print(f"응답 내용: {response.text}")
        return {}
    except requests.exceptions.RequestException as err:
        print(f"요청 오류 발생: {err}")
        return {}

def get_document_count(keyword: str, client_id: str, client_secret: str) -> int:
    """
    네이버 블로그 검색 API를 사용하여 특정 키워드에 대한 문서 수를 가져옵니다.
    """
    encText = urllib.parse.quote(keyword)
    url = f"https://openapi.naver.com/v1/search/blog?query={encText}&display=1"

    headers = {
        "X-Naver-Client-Id": client_id,
        "X-Naver-Client-Secret": client_secret
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        return data.get("total", 0)
    except requests.exceptions.HTTPError as err:
        print(f"HTTP 오류 발생 (문서수): {err}")
        print(f"응답 내용 (문서수): {response.text}")
        return 0
    except requests.exceptions.RequestException as err:
        print(f"요청 오류 발생 (문서수): {err}")
        return 0

if __name__ == "__main__":
    input_keywords_str = input("검색할 초기 키워드를 입력하세요 (쉼표로 구분): ")
    initial_keywords = [kw.strip() for kw in input_keywords_str.split(',') if kw.strip()]

    if not initial_keywords:
        print("입력된 키워드가 없습니다. 프로그램을 종료합니다.")
    else:
        num_keywords_to_process = input("몇 개의 키워드를 조회하시겠습니까? (숫자를 입력하세요): ")
        try:
            num_keywords_to_process = int(num_keywords_to_process)
            if num_keywords_to_process <= 0:
                print("키워드 조회 개수는 양수여야 합니다. 프로그램을 종료합니다.")
                exit()
        except ValueError:
            print("잘못된 숫자 형식입니다. 프로그램을 종료합니다.")
            exit()

        keyword_queue = deque(initial_keywords)
        processed_keywords = set()
        all_keyword_data = [] # 모든 키워드 데이터를 저장할 리스트

        # 엑셀 워크북 및 시트 설정
        workbook = openpyxl.Workbook()
        sheet = workbook.active
        sheet.title = "키워드 검색량"

        # 헤더 작성
        headers = ["키워드", "월간 PC 검색량", "월간 모바일 검색량", "총 월간 검색량", "문서수", "경쟁률"]
        sheet.append(headers)

        # 엑셀에 기록된 고유 키워드의 개수를 추적합니다.
        keywords_recorded_count = 0

        while keyword_queue and keywords_recorded_count < num_keywords_to_process:
            current_keyword = keyword_queue.popleft()

            if current_keyword in processed_keywords:
                print(f"'{current_keyword}' 키워드는 이미 조회했거나 처리 중입니다. 건너킵니다.")
                continue

            processed_keywords.add(current_keyword) # 이 키워드는 이미 처리되었으므로 추가합니다 (API 호출)..

            print(f"'{current_keyword}' 키워드의 검색량 정보를 가져옵니다...")

            stats_data = get_keyword_stats(
                NAVER_SEARCH_ACCESS_LICENSE_KEY,
                NAVER_SEARCH_SECRET_KEY,
                NAVER_SEARCH_CUSTOMER_ID,
                [current_keyword]
            )

            if stats_data and "keywordList" in stats_data:
                keyword_list = stats_data["keywordList"]
                if isinstance(keyword_list, list):
                    for item in keyword_list:
                        rel_keyword = item.get("relKeyword", "N/A")

                        # 이 관련 키워드가 아직 엑셀에 기록되지 않았고, 목표 개수에 도달하지 않았다면 기록합니다.
                        if rel_keyword not in processed_keywords and keywords_recorded_count < num_keywords_to_process:
                            monthly_pc_qc_cnt = item.get("monthlyPcQcCnt", "N/A")
                            monthly_mobile_qc_cnt = item.get("monthlyMobileQcCnt", "N/A")

                            total_monthly_qc_cnt = "N/A"
                            try:
                                pc_qc = int(monthly_pc_qc_cnt) if monthly_pc_qc_cnt not in ["<10", "N/A"] else 0
                                mobile_qc = int(monthly_mobile_qc_cnt) if monthly_mobile_qc_cnt not in ["<10", "N/A"] else 0
                                total_monthly_qc_cnt = pc_qc + mobile_qc
                                if "<10" in [monthly_pc_qc_cnt, monthly_mobile_qc_cnt] and total_monthly_qc_cnt < 10:
                                    total_monthly_qc_cnt = "<10"
                                elif total_monthly_qc_cnt == 0 and "<10" in [monthly_pc_qc_cnt, monthly_mobile_qc_cnt]:
                                     total_monthly_qc_cnt = "<10"
                            except ValueError:
                                pass
                            
                            # 문서수 조회
                            document_count = get_document_count(rel_keyword, NAVER_BLOG_CLIENT_ID, NAVER_BLOG_CLIENT_SECRET)

                            # 경쟁률 계산 (월간총검색량이 0이거나 '<10'인 경우 0으로 처리, 문서수가 0인 경우 N/A)
                            competition_rate = "N/A"
                            try:
                                total_qc_for_calc = 0
                                if isinstance(total_monthly_qc_cnt, int):
                                    total_qc_for_calc = total_monthly_qc_cnt
                                elif total_monthly_qc_cnt == "<10":
                                    total_qc_for_calc = 5 # <10인 경우 대략 5로 가정하여 계산

                                if total_qc_for_calc > 0 and document_count > 0:
                                    competition_rate = round(document_count / total_qc_for_calc, 2)
                                elif document_count == 0:
                                    competition_rate = "N/A" # 문서수가 없으면 경쟁률을 계산할 수 없음
                                elif total_qc_for_calc == 0:
                                    competition_rate = "N/A" # 검색량이 없으면 경쟁률을 계산할 수 없음
                            except Exception as e:
                                print(f"경쟁률 계산 중 오류 발생: {e}")
                                competition_rate = "N/A"

                            print(f"키워드: {rel_keyword}")
                            print(f"  월간 PC 검색량: {monthly_pc_qc_cnt}")
                            print(f"  월간 모바일 검색량: {monthly_mobile_qc_cnt}")
                            print(f"  총 월간 검색량: {total_monthly_qc_cnt}")
                            print(f"  문서수: {document_count}")
                            print(f"  경쟁률: {competition_rate}")
                            print("-" * 30)

                            all_keyword_data.append([
                                rel_keyword,
                                monthly_pc_qc_cnt,
                                monthly_mobile_qc_cnt,
                                total_monthly_qc_cnt,
                                document_count,
                                competition_rate
                            ])
                            sheet.append([rel_keyword, monthly_pc_qc_cnt, monthly_mobile_qc_cnt, total_monthly_qc_cnt, document_count, competition_rate])

                            processed_keywords.add(rel_keyword) # 엑셀에 기록되었으므로, 처리된 키워드로 추가합니다.
                            keywords_recorded_count += 1 # 엑셀에 기록된 키워드 개수 증가

                            # 추가로 탐색할 키워드가 더 필요하고, 이 키워드가 아직 큐에 없다면 큐에 추가합니다.
                            if keywords_recorded_count < num_keywords_to_process and rel_keyword not in keyword_queue:
                                keyword_queue.append(rel_keyword)

                        # 이 관련 키워드가 이전에 처리되지 않았지만, 이미 목표 개수에 도달했다면
                        # 엑셀에는 기록하지 않고, 향후 중복 처리를 막기 위해 processed_keywords에만 추가합니다.
                        elif rel_keyword not in processed_keywords:
                            processed_keywords.add(rel_keyword)

                else:
                    print("API 응답의 'keywordList'가 리스트 형식이 아닙니다.")
                    print(json.dumps(stats_data, indent=2, ensure_ascii=False))
            elif stats_data:
                print("API 응답 형식이 예상과 다릅니다. 원시 응답:")
                print(json.dumps(stats_data, indent=2, ensure_ascii=False))
            else:
                print(f"'{current_keyword}' 키워드 검색량 정보를 가져오는데 실패했습니다.")
        
        # 엑셀 파일 저장
        first_keyword = initial_keywords[0]
        excel_file_name = f"{first_keyword}.xlsx"
        try:
            workbook.save(excel_file_name)
            print(f"키워드 검색량 정보가 '{excel_file_name}' 파일로 저장되었습니다.")
        except PermissionError:
            print(f"오류: '{excel_file_name}' 파일에 접근할 수 없습니다. 파일이 다른 프로그램에서 열려 있는지 확인하고 닫아주세요.")
        except Exception as e:
            print(f"엑셀 파일 저장 중 알 수 없는 오류가 발생했습니다: {e}")

경쟁률 = 문서수 ÷ 검색량
(낮을수록 좋음)