데이터 기간은 1년으로 충분하며, 계절성 패턴은 명확하게 나타납니다. 그러나 계절성의 강도와 변동성에 따라 주의가 필요합니다.

클렌징밀크의 검색량은 3월에 피크를 기록하며, 이 시기에 소비자 관심이 집중됩니다. 반면, 4월 이후에는 검색량이 감소하는 경향을 보이며, 이는 계절적 요인과 관련이 있습니다. 전반적으로 하락 추세가 지속되고 있으며, 이는 시장에서의 경쟁 심화나 소비자 선호 변화와 연관이 있을 수 있습니다.

3월의 피크 시기를 겨냥한 마케팅 캠페인과 프로모션을 강화하는 것이 중요합니다. 비수기인 4월 이후에는 소비자 유지 전략을 통해 브랜드 충성도를 높이고, 계절에 맞춘 콘텐츠를 제공하여 소비자 관심을 지속적으로 유도해야 합니다.

• 총 검색량 — 분석 기간 내 총 검색량 합계
• 평균 주 검색량 — 주당 평균 검색량
• 추세 방향 — 성장 / 하락 / 횡보
• 추세 변화율 — {period} 전체 성장률(%)
• 추세 모멘텀 — 최근 주 가속/감속 변화율
• 계절성 여부 — 계절 성분 강도 기반 계절성 존재 판정
• 순수 성장률 — 계절 변동 제거 후 성장률(%)
• 피크 시기 — 검색 집중 월 (계절 지수 기반)

이 분석은 Prophet STL 분해 방법론을 사용하여 계절성과 추세를 분리하였으며, 계절 지수는 월별 검색량을 기준으로 계산되었습니다. 공휴일 효과는 주요 기념일을 기준으로 분석하였으며, 데이터의 제한사항은 특정 시즌에 대한 검색량의 변동성이 포함됩니다.

추가 분석으로는 검색량의 수준 분석을 통해 절대량 건강도를 확인하고, 변화 분석을 통해 추세의 유의성을 검증하는 것이 좋습니다. 구체적으로는 '순수 성장률'과 '추세 모멘텀'을 중심으로 분석을 진행할 것을 추천합니다.