검색 순위별 CTR로 SEO 유입 예측(검색량·순위로 월간 유입 수, 순위 상승 효과)

계산 종류를 고르고 월간 검색량과 순위를 입력한 뒤 ‘계산’을 누르세요. 순위별 CTR 곡선(기준 곡선 또는 직접 입력)으로 월간 예상 유입 수를 계산하고, 순위마다의 예상 유입 수를 그래프로 보여 줍니다.

계산 종류

순위별 CTR 곡선

월간 검색량(회/월)

현재 검색 순위

목표 검색 순위

목표 월간 유입 수(명/월)

CVR(%, 선택)

객단가(원, 선택)

1위 CTR(%)

2위 CTR(%)

3위 CTR(%)

4위 CTR(%)

5위 CTR(%)

6위 CTR(%)

7위 CTR(%)

8위 CTR(%)

9위 CTR(%)

10위 CTR(%)

11위 이하 CTR(%)

결과는 ‘검색량 × 그 순위의 CTR’로 어림한 기준입니다. 실제 CTR은 검색 의도, 리치 결과와 광고, 브랜드 검색인지에 따라 크게 달라집니다. CVR과 객단가는 선택이며, 넣으면 예상 전환 수와 매출도 계산합니다.

계산 결과·그래프

왼쪽 입력란에 검색량과 순위를 넣고 ‘계산’을 누르면 여기에 결과와 순위별 예상 유입 수 그래프가 표시됩니다.

이 페이지에서 할 수 있는 것
이 계산은 어디에 쓰일까요?
사용법
공식과 그림
용어·기호 해설
- 기호
- 용어
먼저 알아 두면 좋은 내용
Excel로 계산하는 방법
Google 스프레드시트로 계산하는 방법
Python으로 계산하는 방법
LaTeX 등 수식 언어로 쓰는 법(복사 가능)
ChatGPT에게 물어서 계산하는 방법
DataChef의 특징
관련 기능
NumberChef 계산기 목록

이 페이지에서 할 수 있는 것

월간 검색량과 지금의 검색 순위(1~10위, 11위 이하, 순위권 밖)를 넣으면 순위별 클릭률(CTR) 곡선으로 ‘한 달에 얼마나 유입되는가’의 기준(월간 예상 유입 수)을 계산합니다
목표 순위도 넣으면 ‘5위에서 3위로 오르면 한 달에 몇 명이 늘까?’ 같은 순위 상승에 따른 유입 증가분과 증감률을 알 수 있습니다
역산도 할 수 있습니다: ‘한 달에 1,000명을 모으려면 몇 위가 필요한가?’(목표 유입 수에 닿는 순위), ‘3위를 차지한다고 할 때 한 달에 1,000명을 모으려면 검색량이 얼마나 필요한가?’(필요한 검색량)
CVR(%)과 객단가(원)를 선택으로 넣으면 예상 전환 수와 예상 매출(원/월)까지 계산합니다
CTR 곡선은 이 사이트의 기준 곡선 외에, 서치 콘솔에서 확인한 내 사이트의 실제 값을 1~10위와 11위 이하의 11칸에 직접 입력해 쓸 수도 있습니다
공식의 쉬운 해설과 Excel·Google 스프레드시트·Python용으로 복사해 쓰는 수식도 이 페이지에 정리되어 있습니다

순위별 CTR은 검색 의도(정보 탐색인지 구매인지), 리치 결과(이미지, 동영상, Q&A 등 광고 이외의 특별한 표시 영역)와 광고의 유무, 브랜드 검색(회사명·상품명 검색)인지에 따라 크게 달라집니다. 이 페이지의 기준 곡선은 ‘1위가 30% 가까이, 순위가 내려갈수록 매끄럽게 줄어 10위에서 2% 안팎, 2페이지 이후는 1% 정도’라는 이 사이트 나름의 곡선으로, Google처럼 일반 링크가 순서대로 나오는 결과 화면을 기준으로 합니다. 네이버 통합검색처럼 결과 화면이 파워링크(광고), 블로그, 카페, 지식iN 같은 여러 영역으로 나뉘는 곳에서는 ‘순위’와 클릭률의 관계가 크게 달라지므로, 결과는 대략의 기준으로 보세요. 내 사이트의 실제 CTR을 알고 있다면 직접 입력한 곡선이 더 정확합니다. 노출수와 클릭수로 실제 CTR을 구하려면 ‘CTR 계산기’ 페이지를 이용하세요.

이 계산은 어디에 쓰일까요?

노릴 키워드 정하기(SEO 담당자·웹 마케터의 실무)

글을 쓰기 전에 그 키워드로 상위에 올랐을 때 몇 명이 올지 어림해 둡니다. 월간 검색량 3,000회인 키워드에서 3위라면 약 \(3000 \times 11.0 \div 100 = 330\)명/월, 월간 검색량 300회인 키워드라면 1위라도 \(300 \times 27.6 \div 100 \fallingdotseq 83\)명밖에 오지 않습니다.
후보 키워드를 이 예상 유입 수로 줄 세우면 어디에 먼저 힘을 쏟을지 보입니다. 다만 검색량이 많은 키워드일수록 경쟁이 치열해 낮은 순위밖에 못 얻을 수도 있으므로, 현실적으로 노릴 수 있는 순위로 어림하는 것이 요령입니다.

순위 상승의 효과를 사내에 설명하기(콘텐츠 개선 제안)

‘이 페이지를 고치면 유입이 늘 것이다’만으로는 예산이 잘 나오지 않습니다. 월간 검색량 20,000회인 키워드에서 지금 8위(CTR 3.3%, 660명)인 페이지를 4위(CTR 8.4%)로 올리면 \(20000 \times 8.4 \div 100 = 1680\)명으로, 한 달에 1,020명이 늘어난다는 계산입니다.
CVR 1%, 객단가 80,000원이라면 전환이 약 10건, 매출로는 한 달에 약 80만 원 증가로 금액으로 나타낼 수 있습니다. 순위 상승을 약속할 수는 없지만, ‘오르면 이만큼 달라진다’는 어림이 있으면 우선순위를 숫자로 논의할 수 있습니다.

월간 목표에서 거꾸로 글의 수 정하기(미디어·블로그 운영)

‘자연 검색 유입을 한 달에 3,000명 늘린다’가 목표라고 합시다. 월간 검색량 2,000회 규모의 키워드에서 글마다 5위(CTR 6.3%)를 노린다면 1편당 \(2000 \times 6.3 \div 100 = 126\)명이므로, \(3000 \div 126 \fallingdotseq 23.8\), 약 24편이 필요하다는 기준이 섭니다.
반대로 ‘1편으로 한 달에 1,000명’을 원한다면 5위로 닿기 위해 \(1000 \div 6.3 \times 100 \fallingdotseq 15873.02\)를 올림한 15,874회 이상의 검색량이 필요합니다(15,873회라면 \(15873 \times 6.3 \div 100 = 999.999\)명으로 아주 조금 모자랍니다). 목표의 크기에 따라 어느 정도 규모의 키워드를 몇 개 노려야 하는지 보입니다.

내 사이트의 실제 CTR로 어림 보정하기(서치 콘솔 활용)

기준 곡선은 이 사이트가 정한 하나의 모양일 뿐이며, 실제 CTR은 사이트와 검색 종류에 따라 다릅니다. 서치 콘솔에서 평균 게재순위가 3위 안팎인 키워드를 모아 집계하면 노출수와 클릭수로 내 사이트의 3위 CTR을 구할 수 있습니다(예: 노출 50,000회에 클릭 4,000회라면 8%). 네이버 서치어드바이저의 노출·클릭 데이터로도 같은 방법을 쓸 수 있습니다.
순위마다 이렇게 구해 직접 입력 곡선으로 쓰면 어림의 정확도가 올라갑니다. 특히 리치 결과가 많은 분야나, 회사명 같은 브랜드 검색이 섞인 키워드에서는 기준 곡선과의 차이가 크므로 보정할 가치가 큽니다.

개인 블로그·부업 사이트에서 ‘쓸 가치’ 가늠하기

개인 블로그에서도 생각하는 방법은 같습니다. 월간 검색량 1,000회이지만 상위를 큰 사이트가 차지하고 있어 8위 정도가 한계인 키워드라면 \(1000 \times 3.3 \div 100 = 33\)명, 경쟁이 약해 2위를 노릴 수 있는 월간 500회 키워드라면 \(500 \times 15.8 \div 100 = 79\)명입니다. 검색량이 적은 쪽이 더 많은 사람을 모으는 경우도 있습니다.
검색량의 크기만이 아니라 ‘닿을 수 있는 순위’까지 넣어 어림하면, 한정된 시간으로 어떤 글을 쓸지 판단하기 쉬워집니다.

공식과 그림

월간 예상 유입 수를 구하는 공식(검색량과 순위의 CTR로)

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(T\) \(=\) \(V\) \(\times\) \(\mathrm{CTR}_{r}\) \(\div\) \(100\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

④ 월간 예상 유입 수 \(T\) \(=\) ① 월간 검색량 \(V\) \(\times\) ② 순위 \(r\)의 클릭률 \(\mathrm{CTR}_{r}\)(%) \(\div\) ③ 백분율의 기준 \(100\)

공식을 말로 읽으면

① 월간 검색량(\(V\)) 에

② 순위 \(r\)의 클릭률(\(\mathrm{CTR}_{r}\), %) 을 곱하고,

③ 백분율의 기준(\(100\)) 으로 나누어 퍼센트를 소수의 비율로 되돌리면

④ 월간 예상 유입 수(\(T\)) 가 됩니다

간단한 예

월간 검색량 10,000회인 키워드에서 3위(기준 곡선의 CTR은 11.0%)에 표시되어 있을 때의 월간 예상 유입 수는

월간 예상 유입 수 \(T\) \(=\) 검색량(10,000회) \(\times\) 3위 CTR(11.0%) \(\div\) \(100\)

\(10000 \times 11.0 \div 100 = 1100\)

이해의 핵심

‘검색된 횟수 × 클릭되는 비율 = 클릭되는 횟수(유입 수)’로, 비율의 관계 ‘비교하는 양 = 기준량 × 비율’ 그 자체입니다. CTR은 퍼센트이므로 100으로 나누어 소수의 비율로 바꾼 뒤(\(11.0\% = 0.11\)) 곱합니다. 이 사이트의 기준 곡선에서 순위별 CTR은 1위 27.6%, 2위 15.8%, 3위 11.0%, 4위 8.4%, 5위 6.3%, 6위 4.9%, 7위 3.9%, 8위 3.3%, 9위 2.7%, 10위 2.4%, 11위 이하 1.0%입니다. 1위는 10위의 10배가 넘는 CTR을 얻습니다. ‘같은 키워드라도 순위에 따라 유입이 완전히 다르다’는 것이 SEO의 기본 감각입니다. 실제 CTR은 검색 의도, 리치 결과와 광고, 브랜드 검색인지에 따라 크게 달라지고, 네이버 통합검색처럼 결과 화면이 여러 영역으로 나뉘면 순위와 클릭률의 관계 자체가 달라지므로, 결과는 대략의 기준으로 보고 가능하면 서치 콘솔이나 네이버 서치어드바이저의 실제 값을 넣으세요.

순위 상승에 따른 유입 증가분을 구하는 공식

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(\Delta T\) \(=\) \(T_{\text{target}}\) \(-\) \(T_{\text{current}}\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

③ 유입 증가분 \(\Delta T\) \(=\) ① 목표 순위의 예상 유입 수 \(T_{\text{target}}\) \(-\) ② 현재 순위의 예상 유입 수 \(T_{\text{current}}\)

공식을 말로 읽으면

① 목표 순위의 예상 유입 수(\(T_{\text{target}}\)) 에서

② 현재 순위의 예상 유입 수(\(T_{\text{current}}\)) 를 빼면

③ 유입 증가분(\(\Delta T\)) 이 됩니다

간단한 예

월간 검색량 10,000회인 키워드에서 5위(CTR 6.3%, 유입 630명)에서 3위(CTR 11.0%, 유입 1,100명)로 올랐을 때의 유입 증가분은

유입 증가분 \(\Delta T\) \(=\) 3위의 유입(1,100명) \(-\) 5위의 유입(630명)

\(10000 \times 6.3 \div 100 = 630\)

\(10000 \times 11.0 \div 100 = 1100\)

\(1100 - 630 = 470\)

이해의 핵심

\(\Delta\)(델타)는 ‘변화량’을 나타내는 기호로, \(\Delta T\)는 ‘유입 수 \(T\)가 얼마나 변했는가’라는 뜻입니다. 목표 순위와 현재 순위의 유입 수는 둘 다 첫 번째 공식으로 구하므로, 증가분은 ‘검색량 × (목표 CTR − 현재 CTR) ÷ 100’으로 한 번에 쓸 수도 있습니다(\(10000 \times (11.0 - 6.3) \div 100 = 470\)으로 같은 답). 지금 순위권 밖(표시되지 않음)이라면 현재 유입 수는 0이므로, 목표 순위의 유입 수가 그대로 증가분이 됩니다. 증감률은 ‘증가분 ÷ 현재의 유입 수 × 100’으로, 여기서는 \(470 \div 630 \times 100 \fallingdotseq 74.6\)%입니다. 5위에서 3위로 ‘두 계단’ 오르기만 해도 유입이 약 1.75배가 됩니다. 위쪽 순위일수록 한 계단의 무게가 크다는 것을 이 공식으로 알 수 있습니다.

필요한 검색량을 역산하는 공식(목표 유입 수와 목표 순위의 CTR로)

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(V\) \(=\) \(\lceil\) \(T\) \(\div\) \(\mathrm{CTR}_{r}\) \(\times\) \(100\) \(\rceil\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

⑤ 필요한 월간 검색량 \(V\) \(=\) \(\lceil\) ① 목표 월간 유입 수 \(T\) \(\div\) ② 목표 순위 \(r\)의 클릭률 \(\mathrm{CTR}_{r}\)(%) \(\times\) ③ 백분율의 기준 \(100\) ④ \(\rceil\)

공식을 말로 읽으면

① 목표 월간 유입 수(\(T\)) 를

② 목표 순위 \(r\)의 클릭률(\(\mathrm{CTR}_{r}\), %) 로 나누고,

③ 백분율의 기준(\(100\)) 을 곱하고(%를 소수의 비율로 되돌려 나눈 것과 같습니다),

④ \(\lceil\ \rceil\) 기호대로 소수점 아래를 올림하면

⑤ 필요한 월간 검색량(\(V\)) 이 됩니다

간단한 예

3위(CTR 11.0%)를 차지할 수 있을 것 같은 키워드에서 한 달에 1,000명의 유입을 모으는 데 필요한 월간 검색량은

필요한 월간 검색량 \(V\) \(=\) \(\lceil\) 목표 유입 수(1,000명) \(\div\) 3위 CTR(11.0%) \(\times\) \(100\) \(\rceil\)

\(1000 \div 11.0 \times 100 = 9090.90\cdots\)

\(\lceil 9090.90\cdots \rceil = 9091\)

이해의 핵심

첫 번째 공식 ‘유입 수 = 검색량 × CTR ÷ 100’을 검색량을 구하는 꼴로 바꾼 것입니다(비율의 관계 ‘기준량 = 비교하는 양 ÷ 비율’). 나누어떨어지지 않으면 올림합니다. 검색량은 검색 횟수이므로 정수입니다. 9,090회라면 \(9090 \times 0.11 = 999.9\)명으로 목표에 아주 조금 못 미치므로, 하나 더한 9,091회가 답입니다. \(\lceil\ \rceil\) 기호(천장 함수)는 이 ‘올림해서 정수로 만들기’를 나타냅니다. 실무에서는 ‘이 목표를 이루려면 월간 검색량이 약 9,000회 이상인 키워드만 노린다’는 키워드 선정 기준이 됩니다. 검색량은 도구가 내놓는 추정값이고 계절과 달에 따라 변하므로, 여유를 두고 보는 것이 보통입니다.

목표 유입 수에 필요한 순위를 역산하는 공식(필요 CTR을 구해 CTR 곡선과 비교)

그림

수학 표기 (일반적인 수식)

\(\mathrm{CTR}_{\text{required}}\) \(=\) \(T\) \(\div\) \(V\) \(\times\) \(100\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

④ 필요한 클릭률 \(\mathrm{CTR}_{\text{required}}\)(%) \(=\) ① 목표 월간 유입 수 \(T\) \(\div\) ② 월간 검색량 \(V\) \(\times\) ③ 백분율의 기준 \(100\)

공식을 말로 읽으면

① 목표 월간 유입 수(\(T\)) 를

② 월간 검색량(\(V\)) 으로 나누고,

③ 백분율의 기준(\(100\)) 을 곱해 퍼센트로 바꾸면

④ 필요한 클릭률(\(\mathrm{CTR}_{\text{required}}\), %) 이 됩니다. CTR 곡선에서 이 값 이상의 CTR이 되는 순위 가운데 가장 낮은 순위가 ‘필요한 순위’입니다

간단한 예

월간 검색량 10,000회인 키워드에서 한 달에 500명의 유입을 모으는 데 필요한 순위는

필요한 클릭률 \(\mathrm{CTR}_{\text{required}}\)(%) \(=\) 목표 유입 수(500명) \(\div\) 검색량(10,000회) \(\times\) \(100\)

\(500 \div 10000 \times 100 = 5\)

\(\mathrm{CTR}_{6} = 4.9 < 5 \le 6.3 = \mathrm{CTR}_{5}\)

이해의 핵심

먼저 ‘검색량 가운데 몇 %가 들어오면 목표에 닿는가’, 즉 필요한 CTR을 구합니다(첫 번째 공식을 CTR을 구하는 꼴로 바꾼 것). 그다음 CTR 곡선을 따라가며 CTR이 그 값 이상인 순위를 찾습니다. 기준 곡선에서는 6위가 4.9%로 모자라고 5위가 6.3%로 충분하므로, 답은 ‘5위 이상’입니다. 5위라면 \(10000 \times 6.3 \div 100 = 630\)명으로 목표인 500명을 넘습니다. 순위는 1위, 2위, …처럼 계단식으로 바뀌므로 딱 5%가 되는 순위는 보통 없습니다. 그래서 답은 ‘필요한 CTR을 충족하는 가장 낮은 순위’, 즉 ‘이 순위 이상이면 목표에 닿는다’는 꼴이 됩니다. 1위의 CTR로도 필요한 CTR에 못 미친다면 키워드 하나로는 목표를 이룰 수 없습니다. 그때는 검색량이 더 많은 키워드를 노리거나, 여러 키워드의 유입을 합쳐서 계획하세요.

예상 전환 수와 예상 매출을 구하는 공식(CVR과 객단가로, 선택)

수학 표기 (일반적인 수식)

\(\mathrm{CV}\) \(=\) \(T\) \(\times\) \(\mathrm{CVR}\) \(\div\) \(100\)

\(S\) \(=\) \(\mathrm{CV}\) \(\times\) \(P\)

말로 쓴 표기 (기호를 말로 바꾼 식)

④ 예상 전환 수 \(\mathrm{CV}\) \(=\) ① 월간 예상 유입 수 \(T\) \(\times\) ② 전환율 \(\mathrm{CVR}\)(%) \(\div\) ③ 백분율의 기준 \(100\)

⑥ 예상 매출 \(S\) \(=\) 예상 전환 수 \(\mathrm{CV}\) \(\times\) ⑤ 객단가 \(P\)

공식을 말로 읽으면

① 월간 예상 유입 수(\(T\)) 에

② 전환율(\(\mathrm{CVR}\), %) 을 곱하고,

③ 백분율의 기준(\(100\)) 으로 나누면

④ 예상 전환 수(\(\mathrm{CV}\)) 가 됩니다. 여기에

⑤ 객단가(\(P\)) 를 곱하면

⑥ 예상 매출(\(S\)) 이 됩니다

간단한 예

월간 예상 유입 수 1,100명, CVR 2%, 객단가 50,000원일 때의 예상 전환 수와 예상 매출은

예상 전환 수 \(\mathrm{CV}\) \(=\) 유입 수(1,100명) \(\times\) CVR(2%) \(\div\) \(100\)

예상 매출 \(S\) \(=\) 예상 전환 수(22건) \(\times\) 객단가(50,000원)

\(1100 \times 2 \div 100 = 22\)

\(22 \times 50000 = 1100000\)

이해의 핵심

‘검색 → 클릭(유입) → 전환 → 매출’처럼 단계가 진행될수록 인원이 줄어드는 흐름을 첫 번째 공식과 합쳐 하나로 이은 것입니다. 키워드마다 매출까지 어림해 두면 어느 키워드의 순위를 올리는 것이 가장 이득인지 금액으로 비교할 수 있어, SEO 작업의 우선순위를 정하거나 사내에서 예산을 설명할 때 근거가 됩니다. CVR과 객단가는 키워드의 종류(정보 탐색인지 구매인지)에 따라 크게 다릅니다. 이 페이지는 ‘그 키워드에서 들어온 유입’ 전체에 CVR 하나를 적용하므로, 그 키워드(또는 랜딩 페이지)의 실제 값을 서치 콘솔과 분석 도구에서 확인해 넣는 것이 가장 좋습니다. 유입에서 전환까지를 더 자세히 계산하려면 ‘전환율(CVR) 계산기’ 페이지를 이용하세요.

월간 예상 유입 수는 ‘검색량 × 그 순위의 CTR ÷ 100’이고, 순위 상승에 따른 증가분은 목표 순위와 현재 순위의 유입 수 차이입니다. 이 하나의 공식을 검색량이나 CTR을 구하는 꼴로 바꾸면 필요한 검색량(올림)과 필요한 순위(필요 CTR을 충족하는 가장 낮은 순위)를 역산할 수 있습니다. 결과는 어림값입니다. 실제 CTR은 검색 의도와 리치 결과에 따라 크게 달라진다는 점을 기억해 두세요.

용어·기호 해설

기호

\(T\)	티	월간 예상 유입 수입니다. Traffic(트래픽, 사이트로의 유입·접속)의 머리글자로, 그 키워드의 검색 결과에서 한 달에 몇 명(세션)이 오는지를 어림한 값입니다. \(T = V \times \mathrm{CTR}_{r} \div 100\)으로 구합니다.
\(V\)	브이	월간 검색량입니다. Volume(양)의 머리글자로, 그 키워드가 한 달에 검색되는 횟수입니다(예: 월 10,000회라면 \(V = 10000\)).
\(r\)	알	검색 순위입니다. rank(순위)의 머리글자로, 이 페이지에서는 1~10위 외에 11위 이하(2페이지 이후)를 묶어 하나의 순위로 다루고, 표시되지 않는 상태를 ‘순위권 밖’(CTR 0%)으로 합니다.
\(\mathrm{CTR}_{r}\)	씨티알 알	순위 \(r\)의 클릭률(%)입니다. CTR은 Click-Through Rate의 머리글자이고, 오른쪽 아래의 작은 \(r\)은 ‘순위 \(r\)에서’를 나타내는 첨자입니다. 모든 순위의 값을 모은 것이 CTR 곡선이며, 기준 곡선에서는 \(\mathrm{CTR}_{1} = 27.6\), \(\mathrm{CTR}_{3} = 11.0\) 등입니다.
\(\Delta T\)	델타 티	유입 수의 증가분(변화량)입니다. \(\Delta\)(델타)는 그리스 문자로, 수학에서 ‘변화량·차이’를 나타내는 기호로 씁니다. \(\Delta T = T_{\text{target}} - T_{\text{current}}\)이며, 순위가 내려가면 음수가 됩니다.
\(\mathrm{CTR}_{\text{required}}\)	씨티알 리콰이어드	목표 유입 수에 닿는 데 필요한 클릭률(%)입니다. 첨자 required는 ‘필요한’이라는 뜻입니다. \(\mathrm{CTR}_{\text{required}} = T \div V \times 100\)으로 구하며, CTR 곡선에서 이 값 이상이 되는 가장 낮은 순위가 ‘필요한 순위’입니다.
\(100\)	백	백분율(퍼센트)의 기준입니다. 비율(소수)에 100을 곱하면 %가 되고, %를 100으로 나누면 소수의 비율로 돌아갑니다(\(0.11 \times 100 = 11\%\), \(11\% \div 100 = 0.11\)).
\(\lceil\ \rceil\)	천장 함수(올림)	안의 수의 소수점 아래를 올림해서 정수로 만드는 기호(천장 함수)입니다. \(\lceil 9090.9 \rceil = 9091\)이고, 정수는 \(\lceil 5000 \rceil = 5000\)처럼 그대로입니다. ‘천장’은 그 수 이상인 가장 가까운 정수를 가리킵니다.
\(\mathrm{CVR}\)	씨브이알	전환율(%)입니다. Conversion Rate의 머리글자로, 유입 가운데 구매, 신청 등의 성과(전환)로 이어진 비율입니다.
\(\mathrm{CV}\)	씨브이	예상 전환 수(건)입니다. Conversion의 줄임으로, \(\mathrm{CV} = T \times \mathrm{CVR} \div 100\)으로 구합니다.
\(P\)	피	객단가(원)입니다. Price(가격)의 머리글자로, 전환 1건당 평균 매출입니다.
\(S\)	에스	예상 매출(원/월)입니다. Sales(매출)의 머리글자로, \(S = \mathrm{CV} \times P\)로 구합니다.

용어

검색량 (월간 검색수)	어떤 키워드가 일정 기간(보통 한 달)에 검색되는 횟수입니다. 네이버 검색광고의 키워드 도구(월간검색수)나 Google 키워드 플래너, SEO 도구로 확인할 수 있는 추정값이며, 계절과 달에 따라 변합니다. SEO에서 노릴 키워드를 정할 때 가장 기본이 되는 숫자입니다.
검색 순위	어떤 키워드로 검색했을 때 내 페이지가 검색 결과의 몇 번째에 나오는지입니다. 검색하는 사람, 장소, 시간에 따라 바뀌므로 서치 콘솔에서는 기간 중의 ‘평균 게재순위’로 표시됩니다. 이 페이지에서는 1~10위(1페이지), 11위 이하(2페이지 이후), 순위권 밖(표시 안 됨)으로 나눕니다.
CTR 곡선 (순위별 클릭률)	순위마다의 클릭률을 늘어놓은 것입니다. 1위가 가장 높고 순위가 내려갈수록 급격히 줄어, 그래프로 그리면 오른쪽 아래로 내려가는 곡선이 됩니다. 이 사이트의 기준 곡선은 1위 27.6%, 2위 15.8%, 3위 11.0%, 4위 8.4%, 5위 6.3%, 6위 4.9%, 7위 3.9%, 8위 3.3%, 9위 2.7%, 10위 2.4%, 11위 이하 1.0%입니다. 실제 값은 검색 의도와 결과 화면의 구성에 따라 크게 달라지므로, 내 사이트의 실제 값이 있다면 그것을 쓰세요.
월간 예상 유입 수	그 키워드의 검색 결과에서 한 달에 사이트로 올 것으로 예상되는 인원(세션 수)입니다. ‘검색량 × CTR’로 어림한 값이며, 실제로는 같은 사람이 여러 번 오기도 하고 검색 횟수도 달마다 변하므로 대략의 기준입니다.
순위 상승에 따른 유입 증가분	순위가 올랐을 때 늘어나는 유입 수(목표 순위의 예상 유입 수 − 현재의 예상 유입 수)입니다. 위쪽 순위일수록 CTR의 차이가 크므로, 같은 ‘두 계단’이라도 3위 → 1위는 10위 → 8위보다 훨씬 많이 늘어납니다.
자연 검색 (오가닉 검색)	검색 결과 가운데 광고가 아닌 부분입니다. 이 페이지의 CTR 곡선은 자연 검색의 순위별 CTR을 다룹니다. 결과 화면에 광고(네이버의 파워링크, Google의 검색 광고 등)가 많으면 자연 검색 1위도 화면 아래쪽에 놓이므로 CTR이 낮아지기 쉽습니다.
검색 의도	검색한 사람이 무엇을 알고 싶은지, 무엇을 하고 싶은지입니다. ‘○○란’ 같은 정보 탐색, 상품명으로 사러 온 검색, 회사명으로 공식 사이트를 찾는 검색 등이 있습니다. 의도에 따라 상위 순위의 CTR이 크게 달라집니다(공식 사이트 찾기는 1위에 몰리고, 정보 탐색은 클릭이 더 흩어집니다).
리치 결과	검색 결과에 나오는 보통의 파란 링크 이외의 특별한 표시 영역(이미지, 동영상, Q&A, 지도, 추천 스니펫 등)입니다. 이런 영역이 나오면 보통의 링크가 덜 클릭되므로, 순위별 CTR이 기준 곡선에서 벗어나는 큰 원인이 됩니다.
브랜드 검색 (지명 검색)	회사명, 상품명, 서비스명 등 특정 사이트를 찾기 위한 검색입니다. 그 사이트가 1위라면 대부분의 사람이 클릭하므로 1위의 CTR이 기준 곡선보다 훨씬 높아지는(예를 들어 검색한 사람의 절반 이상이 클릭하는) 일이 많고, 다른 사이트는 거의 클릭되지 않습니다.
서치 콘솔 (Google Search Console)	Google이 무료로 제공하는, 내 사이트의 검색 결과 노출수·클릭수·CTR·평균 게재순위를 확인할 수 있는 도구입니다. 네이버에서는 네이버 서치어드바이저가 비슷한 역할을 합니다. 순위마다 실제 CTR을 집계해 직접 입력 곡선에 넣으면 이 페이지의 어림을 내 사이트에 맞게 보정할 수 있습니다.
키워드 플래너	Google Ads가 제공하는, 키워드마다 월간 검색량의 기준을 조사할 수 있는 도구입니다. 광고용이지만 SEO의 키워드 선정에서도 검색량 확인에 널리 쓰입니다. 네이버 검색량은 네이버 검색광고의 키워드 도구로 확인합니다.
올림	소수점 아래에 끝수가 있으면 하나 큰 정수로 만드는 어림 방법입니다(9090.9 → 9091). 필요한 검색량처럼 ‘충분한’ 수를 구할 때 버림이나 반올림을 하면 목표에 모자랄 수 있으므로 올림합니다.
전환 (CV)	사이트의 목적으로 세는 ‘성과’ 행동입니다. 구매, 회원 가입, 자료 요청, 문의 등 무엇을 전환으로 셀지는 사이트마다 정합니다. 유입 가운데 전환으로 이어진 비율이 전환율(CVR)입니다.
객단가	전환 1건당 평균 매출(평균 주문 금액)입니다. 예상 전환 수에 곱하면 예상 매출이 되며, 키워드의 가치를 금액으로 비교할 때 씁니다.
비율의 관계 (비율·기준량·비교하는 양)	‘비율 = 비교하는 양 ÷ 기준량’, ‘비교하는 양 = 기준량 × 비율’, ‘기준량 = 비교하는 양 ÷ 비율’의 세 식입니다. 유입 수를 비교하는 양, 검색량을 기준량, CTR을 비율로 보면, 이 페이지의 첫 번째·세 번째·네 번째 공식이 바로 이 세 가지 꼴입니다.

먼저 알아 두면 좋은 내용

이 페이지의 계산을 버튼만 누르는 것이 아니라 ‘뜻을 알고’ 쓸 수 있도록, 먼저 알아 두면 좋은 내용을 정리했습니다.

비와 비율·백분율(초등학교 6학년, 11~12세)	비율이 ‘비교하는 양 ÷ 기준량’으로 구해진다는 것 %와 소수를 서로 바꿀 수 있는 것(\(11\% = 0.11\), \(0.063 = 6.3\%\))
비율의 관계(초등학교 6학년, 11~12세)	‘비교하는 양 = 기준량 × 비율’, ‘기준량 = 비교하는 양 ÷ 비율’, ‘비율 = 비교하는 양 ÷ 기준량’을 구하고 싶은 것에 따라 골라 쓸 수 있는 것(예상 유입 수는 곱셈, 필요한 검색량과 필요한 CTR은 나눗셈이 되는 이유)
소수의 곱셈·나눗셈(초등학교 5~6학년, 10~12세)	\(10000 \times 6.3 \div 100\)이나 \(660 \div 11.0\) 같은 소수가 들어간 계산을 할 수 있는 것
어림하기·올림(초등학교 5학년, 10~11세)	올림, 버림, 반올림의 차이를 알고 ‘모자라지 않게 하려면 올림’을 고를 수 있는 것
수의 대소 비교와 부등호(중학교 1~2학년, 12~14세)	‘필요한 CTR \(\le\) 순위의 CTR’처럼 값을 늘어놓고 ‘이상·이하’ 조건을 충족하는 것을 고를 수 있는 것(필요한 순위를 역산할 때 씁니다)
문자와 식·등식의 변형(중학교 1~2학년, 12~14세)	\(T = V \times \mathrm{CTR}_{r} \div 100\) 같은 문자식의 뜻을 알고, \(V = T \div \mathrm{CTR}_{r} \times 100\)처럼 다른 양을 구하는 꼴로 바꿀 수 있는 것

Excel로 계산하는 방법

아래 표를 통째로 복사해 Excel의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.

월간 예상 유입 수를 구하는 표

월간 검색량 V	10000
순위의 CTR(%)	11
월간 예상 유입 수 T	=B1*B2/100

순위 상승에 따른 유입 증가분을 구하는 표

월간 검색량 V	10000
현재 순위의 CTR(%)	6.3
목표 순위의 CTR(%)	11
현재의 예상 유입 수	=B1*B2/100
목표 순위의 예상 유입 수	=B1*B3/100
유입 증가분 ΔT	=B5-B4

필요한 검색량을 역산하는 표(올림)

목표 월간 유입 수 T	1000
목표 순위의 CTR(%)	11
필요한 월간 검색량 V	=ROUNDUP(B1/B2*100,0)

필요한 CTR을 구하는 표(필요한 순위 역산)

목표 월간 유입 수 T	500
월간 검색량 V	10000
필요한 CTR(%)	=B1/B2*100

예상 전환 수·예상 매출을 구하는 표

월간 예상 유입 수 T	1100
CVR(%)	2
객단가 P(원)	50000
예상 전환 수	=B1*B2/100
예상 매출 S(원)	=B4*B3

붙여 넣으면 B열의 위쪽 행이 입력란이 되고, 마지막 행이 자동으로 계산된 결과가 됩니다.
예를 들어 첫 번째 표의 B3에는 1100(월 1,100명), 두 번째 표의 B6에는 470(470명 증가), 세 번째 표의 B3에는 9091(필요한 검색량 9,091회), 네 번째 표의 B3에는 5(필요한 CTR 5%), 다섯 번째 표의 B4에는 22, B5에는 1100000(전환 22건, 1,100,000원)이 표시됩니다. 세 번째 표의 ROUNDUP 함수는 올림해서 정수로 만듭니다. 네 번째 표의 필요한 CTR은 기준 곡선(1위 27.6, 2위 15.8, 3위 11, 4위 8.4, 5위 6.3, 6위 4.9, 7위 3.9, 8위 3.3, 9위 2.7, 10위 2.4, 11위 이하 1)과 비교해, 그 값 이상인 가장 낮은 순위를 읽습니다(5%라면 5위). B열의 입력란을 자신의 숫자로 바꾸기만 하면 됩니다.

Google 스프레드시트로 계산하는 방법

아래 표를 통째로 복사해 Google 스프레드시트의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.

월간 예상 유입 수를 구하는 표

월간 검색량 V	10000
순위의 CTR(%)	11
월간 예상 유입 수 T	=B1*B2/100

순위 상승에 따른 유입 증가분을 구하는 표

월간 검색량 V	10000
현재 순위의 CTR(%)	6.3
목표 순위의 CTR(%)	11
현재의 예상 유입 수	=B1*B2/100
목표 순위의 예상 유입 수	=B1*B3/100
유입 증가분 ΔT	=B5-B4

필요한 검색량을 역산하는 표(올림)

목표 월간 유입 수 T	1000
목표 순위의 CTR(%)	11
필요한 월간 검색량 V	=ROUNDUP(B1/B2*100,0)

필요한 CTR을 구하는 표(필요한 순위 역산)

목표 월간 유입 수 T	500
월간 검색량 V	10000
필요한 CTR(%)	=B1/B2*100

예상 전환 수·예상 매출을 구하는 표

월간 예상 유입 수 T	1100
CVR(%)	2
객단가 P(원)	50000
예상 전환 수	=B1*B2/100
예상 매출 S(원)	=B4*B3

Excel과 같은 수식(ROUNDUP 함수도 같음)을 그대로 쓸 수 있습니다. 표를 통째로 복사해 A1 셀에 붙여 넣고, B열의 입력란을 자신의 숫자로 바꾸세요.

Python으로 계산하는 방법

import math

# 이 사이트의 기준 CTR 곡선(%): 인덱스 0이 1위 … 인덱스 9가 10위, 인덱스 10이 11위 이하
ctr_curve = [27.6, 15.8, 11.0, 8.4, 6.3, 4.9, 3.9, 3.3, 2.7, 2.4, 1.0]

def ctr_of(rank):
    """순위 rank(1~11. 11은 11위 이하)의 CTR(%). 0(순위권 밖)은 0%"""
    if rank == 0:
        return 0.0
    return ctr_curve[rank - 1]

volume = 10000       # 월간 검색량
current_rank = 5     # 현재 순위
target_rank = 3      # 목표 순위

traffic_current = volume * ctr_of(current_rank) / 100   # 현재의 월간 예상 유입 수
traffic_target = volume * ctr_of(target_rank) / 100     # 목표 순위의 월간 예상 유입 수
gain = traffic_target - traffic_current                 # 순위 상승에 따른 증가분
print(f"현재의 예상 유입 수: {traffic_current}명")
print(f"목표 순위의 예상 유입 수: {traffic_target}명")
print(f"유입 증가분: {gain}명")

# 필요한 검색량: 목표 유입 수와 목표 순위의 CTR로(올림)
target_traffic = 1000
# round(..., 6)는 부동소수점 오차 때문에 올림이 하나 커지는 것을 막기 위한 처리
required_volume = math.ceil(round(target_traffic * 100 / ctr_of(target_rank), 6))
print(f"필요한 검색량: {required_volume}회")

# 필요한 순위: 필요한 CTR 이상인 가장 낮은 순위(11위 이하부터 1위 쪽으로 찾음)
target_traffic2 = 500
required_ctr = target_traffic2 / volume * 100
required_rank = None
for rank in range(11, 0, -1):
    if ctr_of(rank) >= required_ctr:
        required_rank = rank
        break
print(f"필요한 CTR: {required_ctr}%  필요한 순위: {required_rank}위 이상")

# 예상 전환 수와 예상 매출(선택)
cvr = 2          # CVR(%)
price = 50000    # 객단가(원)
cv = traffic_target * cvr / 100
sales = cv * price
print(f"예상 전환 수: {cv}건  예상 매출: {sales}원")

표준 라이브러리만으로 실행됩니다. 이 예에서는 현재의 예상 유입 수 630.0명, 목표 순위의 예상 유입 수 1100.0명, 증가분 470.0명, 필요한 검색량 9091회, 필요한 CTR 5.0%와 필요한 순위 5위 이상, 예상 전환 수 22.0건과 예상 매출 1100000.0원이 출력됩니다. 맨 위의 ctr_curve를 내 사이트의 실제 값으로 바꾸면 직접 입력한 곡선으로 계산할 수 있습니다.

LaTeX 등 수식 언어로 쓰는 법(복사 가능)

월간 예상 유입 수를 구하는 공식(검색량과 순위의 CTR로)

T = V × CTRᵣ ÷ 100

T = V \times \dfrac{\mathrm{CTR}_{r}}{100}

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>T</mi>
    <mo>=</mo>
    <mi>V</mi>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mfrac><msub><mi>CTR</mi><mi>r</mi></msub><mn>100</mn></mfrac>
  </mrow>
</math>

T = V xx CTR_r/100

volume*ctr/100

T := V*CTR_r/100;

T = V*CTR_r/100;

T = V × CTR_r/100

순위 상승에 따른 유입 증가분을 구하는 공식

ΔT = T_target − T_current

\Delta T = T_{\text{target}} - T_{\text{current}}

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>&#x394;</mi><mi>T</mi>
    <mo>=</mo>
    <msub><mi>T</mi><mtext>target</mtext></msub>
    <mo>&#x2212;</mo>
    <msub><mi>T</mi><mtext>current</mtext></msub>
  </mrow>
</math>

Delta T = T_"target" - T_"current"

trafficTarget - trafficCurrent

DeltaT := T_target - T_current;

DeltaT = T_target - T_current;

ΔT = T_target − T_current

필요한 검색량을 역산하는 공식(목표 유입 수와 목표 순위의 CTR로)

V = ⌈T ÷ CTRᵣ × 100⌉

V = \left\lceil \dfrac{T}{\mathrm{CTR}_{r}} \times 100 \right\rceil

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>V</mi>
    <mo>=</mo>
    <mo>&#x2308;</mo>
    <mfrac><mi>T</mi><msub><mi>CTR</mi><mi>r</mi></msub></mfrac>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mn>100</mn>
    <mo>&#x2309;</mo>
  </mrow>
</math>

V = |~ T/CTR_r xx 100 ~|

Ceiling[traffic/ctr*100]

V := ceil(T/CTR_r*100);

V = ceil(T/CTR_r*100);

V = ⌈T/CTR_r × 100⌉

목표 유입 수에 필요한 순위를 역산하는 공식(필요 CTR을 구해 CTR 곡선과 비교)

CTR_required = T ÷ V × 100

\mathrm{CTR}_{\text{required}} = \dfrac{T}{V} \times 100

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <msub><mi>CTR</mi><mtext>required</mtext></msub>
    <mo>=</mo>
    <mfrac><mi>T</mi><mi>V</mi></mfrac>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mn>100</mn>
  </mrow>
</math>

CTR_"required" = T/V xx 100

traffic/volume*100

CTR_required := T/V*100;

CTR_required = T/V*100;

CTR_required = T/V × 100

예상 전환 수와 예상 매출을 구하는 공식(CVR과 객단가로, 선택)

CV = T × CVR ÷ 100, S = CV × P

\mathrm{CV} = T \times \dfrac{\mathrm{CVR}}{100},\quad S = \mathrm{CV} \times P

<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
  <mrow>
    <mi>CV</mi>
    <mo>=</mo>
    <mi>T</mi>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mfrac><mi>CVR</mi><mn>100</mn></mfrac>
    <mo>,</mo>
    <mspace width="1em"/>
    <mi>S</mi>
    <mo>=</mo>
    <mi>CV</mi>
    <mo>&#xD7;</mo>
    <mi>P</mi>
  </mrow>
</math>

CV = T xx CVR/100, S = CV xx P

{traffic*cvr/100, traffic*cvr/100*price}

CV := T*CVR/100; S := CV*P;

CV = T*CVR/100; S = CV*P;

CV = T × CVR/100, S = CV × P

ChatGPT 에게 물어서 계산하는 방법

당신은 SEO 유입 어림 도우미입니다. 다음 계산을 Python 코드를 실제로 실행해서 하고, 실행 결과의 숫자만을 근거로 답해 주세요(암산이나 추측으로 답하지 마세요).

순위별 클릭률(CTR) 곡선은 1위 27.6%, 2위 15.8%, 3위 11.0%, 4위 8.4%, 5위 6.3%, 6위 4.9%, 7위 3.9%, 8위 3.3%, 9위 2.7%, 10위 2.4%, 11위 이하 1.0%를 사용합니다.
어떤 키워드의 월간 검색량은 10,000회이고, 내 페이지는 지금 5위입니다.
다음을 각각 구해 주세요.
1. 현재의 월간 예상 유입 수(검색량 × 5위의 CTR ÷ 100)
2. 3위로 올랐을 때의 월간 예상 유입 수와, 그에 따른 유입 증가분
3. 3위를 차지한다고 할 때 한 달에 1,000명의 유입을 모으는 데 필요한 월간 검색량(목표 유입 수 ÷ 3위의 CTR × 100, 올림해서 정수)
4. 월간 검색량 10,000회에서 한 달에 500명의 유입을 모으는 데 필요한 순위(필요한 CTR = 500 ÷ 10,000 × 100 이상인 가장 낮은 순위)

사용한 공식과 실행 결과의 숫자를 함께 보여 주세요.