네이버 상품명 최적화 3단계 AI 자동 생성 방법

네이버 상품명 최적화, 아직도 수작업으로 하고 계신가요? 매드워드는 3개의 네이버 API에서 데이터를 수집하고, Google Gemini AI가 자동으로 SEO 최적화된 상품명을 생성합니다. 이 글에서는 매드워드의 AI 상품명 생성 과정을 단계별로 알아보겠습니다.
영상으로 보고 싶다면 아래 유튜브 영상을 참고하세요.
네이버 상품명 최적화가 중요한 이유
네이버 쇼핑에서 상품이 검색되려면 상품명에 적절한 키워드가 포함되어야 합니다. 하지만 어떤 키워드를 넣어야 할지, 어떤 순서로 배치해야 할지 판단하기가 쉽지 않습니다.
매드워드는 이 과정을 자동화합니다. 3개 API에서 데이터를 병렬로 수집하고, Gemini AI가 최종 검수까지 처리하는 구조입니다.
1단계: 3개 API 병렬 데이터 수집
매드워드는 ThreadPoolExecutor를 사용하여 3개의 API를 동시에 호출합니다. 순차적으로 처리할 때보다 속도가 약 3배 빨라집니다.
태그 추출 (네이버 커머스 API)
네이버 쇼핑에서 추천하는 카테고리별 인기 태그를 추출합니다.
- 카테고리명을 ‘>’ 및 ‘/’ 구분자로 파싱하여 세부 카테고리 추출
- 가장 세부적인 카테고리부터 역순으로 API 호출
- 최대 10개 태그 수집 (부족하면 상품명 키워드로 추가 검색)
예를 들어 생활/건강>문구/사무용품>필기구>볼펜 카테고리라면, 볼펜 → 필기구 → 문구/사무용품 순서로 호출하여 ‘고급볼펜’, ‘선물용’, ‘학생용’ 같은 태그를 수집합니다.
연관 키워드 추출 (네이버 광고 API)
검색량이 높은 연관 키워드 데이터를 수집합니다.
- 네이버 광고 API에서 연관 키워드와 월간 검색수를 가져옴
- 검색량 기준 내림차순 정렬
- 첫 번째로 성공한 카테고리 결과만 사용하여 효율성 확보
학생볼펜*15000, 사무용볼펜*12000처럼 키워드별 검색량 데이터를 확보하여, 이후 AI가 어떤 키워드를 우선 선택할지 판단하는 근거로 활용합니다.
키워드 빈도 분석 (네이버 쇼핑 검색 API)
실제 상품명에서 많이 사용되는 키워드를 추출하고 빈도수를 계산합니다.
- 네이버 쇼핑에서 상품명 검색 (페이지당 100개씩)
- 각 상품명에서 원본과 중복되지 않는 키워드 추출
- 금지어 체크 및 영문/숫자 필터링 적용
- 최소 15개 키워드가 수집될 때까지 반복 (최대 1000개 상품 분석)
귀여운*45, 학생용*38처럼 경쟁 상품들이 실제로 사용하는 키워드를 파악할 수 있습니다.
2단계: AI 상품명 검수 (Gemini 2.5 Flash Lite)
수집된 데이터를 바탕으로 Google Gemini 2.5 Flash Lite가 네이버 상품명 최적화를 수행합니다. 이 모델은 멀티모달 기능을 지원하여 이미지와 텍스트를 동시에 분석할 수 있습니다.
키워드 정리 (사전 처리)
AI에게 전달하기 전에 명백히 부적합한 키워드를 Python으로 필터링합니다.
- 영문/숫자 모델명 제거: MV0408, FZB 같은 코드번호 자동 삭제
- 브랜드명 필터링: AI가 썸네일 이미지를 분석하여 상품과 무관한 브랜드명 제거
- 속성값 자동 추가: 원본 상품명의 “200g”, “5.5cm”, “1개” 같은 구체적 속성값을 상품명에 자동 추가
- 연관 키워드 중 영문/숫자 포함, 15자 초과, 금지어 포함 키워드 사전 제거
네이버 상품명 최적화를 위한 연관 키워드 추가
AI가 썸네일 이미지와 상품명을 함께 분석하여, 연관 키워드 중 가장 적합한 키워드를 최대 5개 선택합니다.
| 선택 기준 | 설명 |
|---|---|
| 검색량 우선 | 월간 검색수가 높은 키워드를 우선 선택 |
| 이미지 적합성 | 썸네일 이미지와 관련 있는 키워드만 선택 |
| 중복 제외 | 이미 상품명에 있는 키워드는 추가하지 않음 |
| 브랜드 제외 | 브랜드명이 포함된 키워드는 자동 제외 |
| 순수 한글 | 영문/숫자가 포함된 키워드는 제외 |
SEO 최적화 최종 검수
마지막으로 AI가 네이버 쇼핑 SEO 규칙에 맞게 상품명을 최적화합니다.
- 중복 키워드 제거 – “숄더백”과 “숄더가방”이 둘 다 있으면 하나로 정리
- 부분 중복 제한 – “호스”, “호스릴부품”, “호스연결구”처럼 같은 어근이 반복되면 최대 2번까지만 유지
- 키워드 순서 최적화 – 중요도 높은 키워드를 앞쪽으로 배치
- 상품명 길이 조정 – 20~50자 범위로 최적화
- 금지어 최종 체크 – 네이버 쇼핑 금지어 포함 여부 확인
AI 검수 후에도 Python이 한 번 더 부분 중복 키워드를 후처리하여, AI가 놓칠 수 있는 중복까지 걸러냅니다.
3단계: 결과 확인
모든 과정이 끝나면 화면에 두 가지 결과가 표시됩니다.
- 빨간색: 기존 방식(키워드 빈도 조합)으로 생성된 상품명
- 주황색: AI가 생성한 최종 상품명
두 결과를 비교하여 원하는 상품명을 선택하면 됩니다.
AI 토큰 사용 모드
| 모드 | 설명 |
|---|---|
| 매드토큰 방식 | 매드웍스에서 제공하는 토큰 차감 방식 (별도 API 키 불필요) |
| 사용자 API 키 방식 | 본인의 Google Gemini API 키를 직접 입력하여 사용 |
네이버 상품명 최적화 시작을 위한 필수 설정
AI 상품명 생성 기능을 사용하려면 아래 3가지를 반드시 설정해야 합니다.
1. 네이버 커머스 API 설정
설정 메뉴에서 네이버커머스 API 설정을 선택하고 API 키를 입력합니다. 스마트스토어 태그 사전에서 태그를 자동으로 추출하는 데 사용됩니다.
2. 네이버 광고 API 설정
설정 메뉴에서 네이버 광고 API 키 설정을 선택하고, API KEY, SECRET KEY, CUSTOMER ID를 입력합니다. 연관 키워드 자동 추출에 필요합니다.
3. AI 자동 검수 활성화
상품명 옵션에서 AI 자동 검수 사용을 체크하고, 토큰 모드(매드토큰 또는 사용자 API 키)를 선택합니다.
필수 준비 사항
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 썸네일 이미지 | 엑셀 파일의 ‘목록 이미지’ 열에 썸네일 URL이 있어야 합니다 |
| 네이버 광고 API | 연관 키워드를 추출하려면 네이버 광고 API 설정이 필수입니다 |
결론
네이버 상품명 최적화는 스마트스토어 매출에 직접적인 영향을 미치는 핵심 작업입니다. 매드워드의 AI 상품명 생성 시스템은 3개 API 병렬 데이터 수집과 Gemini AI 멀티모달 분석을 결합하여, 사람이 수작업으로 하기 어려운 수준의 키워드 분석과 최적화를 자동으로 처리합니다.
API 설정과 썸네일 이미지만 준비되면 바로 시작할 수 있습니다. 매드워드 공식 사이트에서 자세한 내용을 확인해 보세요.
