진료과별 남성·여성 검색어 차이의 반영

다른 말, 다른 물음, 비율의 차이

비율의 차이를 반영하지 않는 까닭은, 그 차이가 독자에게 다른 글을 필요로 하게 만들지 않기 때문입니다. 한 진료를 여성이 더 많이 찾더라도 남성 독자가 묻는 것이 같다면, 같은 글이 두 독자 모두에게 답이 됩니다. 비율을 따라 글을 여성 독자에게만 맞추면, 같은 물음을 가진 남성 독자는 자기에게 하는 이야기가 아닌 것처럼 느끼고 떠날 수 있습니다. 성별에 따라 글을 나누면 같은 물음의 글이 두 편 생겨 겹치기도 합니다.

네이버 데이터랩은 「검색어를 기간별/연령별/성별로 조회할 수 있습니다」라고 안내합니다. 같은 검색어를 성별을 나누어 조회하면 남성과 여성이 그 말로 찾는 추이를 따로 볼 수 있고, 같은 진료를 부르는 여러 말을 각각 조회하면 어느 말이 어느 쪽에서 더 쓰이는지 가늠할 수 있습니다. 성별 차이의 모습과 반영하는 곳은 다음과 같습니다.

「같은 진료를 다른 말로 찾음」은 한쪽이 증상을 부르는 말로, 다른 쪽이 겉모습이나 생활의 불편을 부르는 말로 찾는 식으로 나타나곤 합니다. 이때 제목에 한쪽 말만 쓰면 다른 쪽 독자는 같은 진료의 글인 줄 모르고 지나칩니다. 두 말을 제목에 함께 쓰기 어렵다면, 제목에는 조회값이 큰 쪽의 말을 쓰고 본문 첫 문장에서 다른 쪽의 말을 이어 밝힙니다. 어느 쪽이든 두 말이 정말 같은 진료를 가리키는지는 원장이 정합니다.

성별 차이를 가리는 자료와 그 한계

성별 차이를 가리는 데 쓰는 자료는 네 가지이며, 자료마다 알 수 있는 것과 알 수 없는 것이 다릅니다. 한 자료만 보고 판단하면 그 자료가 보여 주지 않는 것을 놓칩니다.

「블로그 사용자 분석의 성별·연령별 분포」는 네이버 블로그 고객센터의 사용자 분석 안내에 나오는 항목으로, 조회수와 순방문자수를 기준으로 보여 주며 확인할 수 있는 이용자가 5명 미만이면 개인정보 보호를 위해 보여 주지 않는다고 안내합니다. 이 분포는 블로그 전체를 읽은 사람의 모습이어서, 특정 말로 들어온 사람이 남성인지 여성인지는 알려 주지 않습니다. 그래서 「이 키워드는 여성이 찾는다」는 판단은 블로그 통계가 아니라 데이터랩의 성별 조회로 하고, 블로그 통계는 우리 블로그의 독자가 전체로 어느 쪽에 기우는지를 가늠하는 데 씁니다.

「같은 말로 찾지만 묻는 것이 다름」은 네 자료 가운데 연락 기록과 상담에서만 드러납니다. 검색 자료는 어떤 말로 찾았는지만 보여 주고 그 말 뒤의 물음은 보여 주지 않기 때문입니다. 상담에서 같은 진료를 두고 남성 환자와 여성 환자가 먼저 묻는 것이 다르다면, 그 차이를 원장과 접수 담당에게 묻고 기록해 두었다가 본문의 안내에 반영합니다. 같은 말을 광고 키워드로도 쓸지, 광고에서 성별을 나눌지는 병원 검색광고 키워드에서 따로 판단합니다.

네 자료는 서로의 빈 곳을 채웁니다. 데이터랩으로 어느 말이 어느 쪽에서 더 쓰이는지를 가리고, 유입 검색어 목록으로 그 말이 우리 블로그에도 들어오는지를 맞대며, 연락 기록으로 그 말 뒤의 물음을 채웁니다. 블로그 사용자 분석의 분포는 이렇게 가린 결과가 우리 독자의 전체 모습과 크게 어긋나지 않는지를 가늠하는 데 씁니다. 한 자료의 숫자가 다른 자료와 어긋나면, 어긋난 까닭이 자료마다 보여 주는 범위의 차이인지부터 먼저 따집니다.

성별 차이를 가리는 사람과 반영하는 사람

성별 차이를 반영할지 정하는 일은 한 사람이 하지 않습니다. 블로그 담당이 데이터랩에서 말마다 성별로 조회하고, 접수 담당이 연락 기록에서 묻는 것의 차이를 모으며, 원장이 진료 자체가 성별에 따라 다른지를 정합니다. 세 사람의 자료가 모인 뒤에 표의 네 모습 가운데 어디에 드는지를 블로그 담당이 매기고, 원장이 그 매김을 승인합니다.

접수 담당이 모으는 것은 성별과 물음 두 가지면 충분합니다. 연락한 사람의 다른 개인 정보는 남기지 않고, 「여성, ○○를 먼저 물음」처럼 한 줄로 남깁니다. 이 기록은 블로그에 옮기는 자료가 아니라 본문에 어떤 물음을 담을지를 정하는 자료여서, 사람을 알아볼 수 있는 내용은 필요하지 않습니다. 몇 달 동안 모은 한 줄들을 진료마다 묶어 세면, 같은 진료에서 성별에 따라 먼저 묻는 것이 정말 다른지, 몇 사람의 우연이었는지가 드러납니다. 한두 사람의 물음만으로 본문을 서둘러 나눠 쓰지는 않습니다.

원장이 정하는 「진료 자체가 성별에 따라 다름」은 가장 조심해서 다룹니다. 검사의 종류나 진료 과정이 성별에 따라 실제로 다르다면 그 차이를 진료 안내에 밝히지만, 검색어의 차이를 근거로 「여성에게 더 효과적인」 같은 문장을 쓰지 않습니다. 진료의 효과를 성별로 나누어 내세우는 문장은 근거가 없으면 객관적인 사실을 과장하는 말로 읽힐 수 있습니다. 성별에 따른 진료의 차이를 쓸 때도 원장이 진료 안내에 적은 문장을 그대로 옮기고, 블로그 담당이 풀어 쓰며 뜻을 넓히지 않습니다.

매긴 결과는 진료마다 한 줄로 남깁니다. 조회한 말과 날, 네 모습 가운데 어디에 들었는지, 반영한 곳과 그 까닭을 남겨 두면, 다음에 다시 가릴 때 차이가 그대로인지를 견줄 수 있습니다. 검색어의 성별 차이는 해마다 바뀌기도 하므로, 키워드 목록을 다시 정할 때 함께 다시 조회합니다. 대행사가 성별에 따라 글을 나누자고 제안하면, 먼저 그 차이가 네 모습 가운데 어디에 드는지를 함께 맞대고, 「비율만 다름」이라면 나누지 않는다고 답합니다. 나누자는 제안의 근거가 블로그 사용자 분석의 분포 하나뿐이라면, 그 분포는 키워드마다의 성별을 보여 주지 않는다는 것을 함께 알립니다.

같은 글이 두 독자에게 닿게 하는 문장

성별 차이를 반영하지 않기로 한 글도 문장 하나하나가 한쪽 독자만 향하지 않는지를 따집니다. 「주부들이 자주 겪는」, 「직장인 남성이라면」처럼 독자를 한쪽으로 정해 버리는 말은, 같은 물음을 가진 다른 독자를 글에서 밀어냅니다. 독자를 부를 때는 성별이 아니라 증상과 상황으로 부르면, 같은 글이 두 독자 모두에게 닿습니다. 「○○ 증상이 있는 분」, 「출퇴근길에 불편을 느끼는 분」처럼 부르면, 성별을 정하지 않고도 독자가 자기 이야기임을 압니다. 글을 다 쓴 뒤 독자를 부르는 말만 따로 찾아 읽으면 한쪽으로 기운 말을 쉽게 찾을 수 있습니다.