◎검색 데이터, 주택시장의 단기예측에 유용하다

LG경제연구원 '검색 데이터, 주택시장의 단기예측에 유용하다'

주주택경기에 대한 관심이 높지만 수년 뒤의 주택경기는 말할 것도 없고 당장 1~2개월 후의 주택경기의 방향을 가늠하는 것도 쉽지 않다. 포털 싸이트 등에서 검색을 통해 가격이나 수급동향을 살펴보는 행위가 일반화되어 있다는 점을 고려해 볼 때 , 검색 데이터가 주택시장을 예측하는데 유용할 가능성이 있다. 

사람들이 쏟아낸 검색 질문들이 모이고 쌓이면서 검색 정보는 미래를 예측하는데 도움을 주는 변수로 새롭게 주목 받고 있다. 실제 검색 데이터가 경제동향을 예측하는 지표가 될 수 있음을 보여주는 연구결과들도 나타나고 있다. 본 분 석에서도 전세 검색량이 전세가격 상승률에 대해 선행성을 가지며, 전세 검색량과 전세가격 상승률은 2~5개월의 시차를 두고 같은 방향으로 움직이는 것을 확인할 수 있었다. 지역별로 보아도 전세 검색량이 많았던 충청북도, 강원도 등에서 전세가격 상승률이 높게 나타났다. 아파트매매 검색량도 아파트매매가격 상승률에 2~5개월 시차를 가지고 선행하는 것으로 나타난다. 다만 매매 검색량과 매매가격 상승률은 전세 검색량과 전세가격 상승률보다 약한 상관관계를 보였다. 이는 전세 및 매매 관여자의 연령 차이, 수요자와 공급자 행위의 비대칭성, 키워드의 대표성 문제 때문인 것으로 보인다. 

‘아파트매매’, ‘아파트전세’, ‘아파트월세’ 등 검색량의 트렌드를 보면, 지난해 하반기 이후 아파트매매에 대한 검색량이 상대적으로 많아지고 있어 매매에 대한 상대적인 관심이 커지고 있는 것으로 보인다. 검색어간의 관계 분석을 통해 최근 주택시장의 특징을 파악하는 것도 어느 정도 가 능하다. 검색어간의 관계를 살펴보면, 아파트전세의 관련 검색어로는 대출이 가장 많지만 아파트매매의 관련 검색어로는 대출이 뚜렷이 나타나지 않는다. 전세가격 상승으로 전세 수요자들의 대출 수요가 많은 반면, 주택가격 상승에 대한 기대감이 낮은 상태에서 주택구매에 관심이 있다 하더라도 굳이 빚을 내 집을 살 의향은 적은 것으로 해석 가능할 것이다. 

검색 데이터에는 일시적인 쏠림 현상, 사용자의 편향성, 키워드의 대표성 문제 등에 따른 왜곡 요인이 있을 수 있다. 검색 데이터가 지닌 한계를 기존의 경제 데이터, 소비자 조사 데이터, 소셜 데이터 등과 상호 보완하여 장점을 살리며 더 개발해 간다면, 향후 경제 분석에서 검색 정보의 중요성은 더욱 커질 수 있을 것이다. 
  

< 목 차 > 

1. 검색량과 주택시장 관련 지표의 관계
2. 검색어로 살펴본 주택시장
3. 검색 데이터의 한계와 가능성 
  

최근 부동산 관련 규제완화 움직임이 나타나면서 주택시장에 대한 관심이 다시 높아지고 있다. 임대소득 과세방침, 세월호 사태 등으로 지난해 이후 상승 기조를 보였던 전세 및 주택매매 가격이 일단 주춤한 상황이다. 하반기 주택경기가 어떤 방향으로 나아갈 것인지는 전체 경기흐름에도 중요한 영향을 미치게 될 것이다. 

주택경기의 향방은 개인뿐 아니라 국가경제 측면에서도 중요함에도 불구하고 미래의 흐름을 예측하는 것은 쉽지 않다. 주택의 수요와 공급 등 기본적인 요인도 알기 어려운데다 시장금리와 정부의 주택정책, 경기주체들의 심리 변화 등 여러 가지 요인들이 가격을 결정하기 때문이다. 더욱이 단기적인 주택경기의 변화방향조차도 예측하기 쉽지 않다. 이는 수개월 후의 주택경기의 방향을 가늠하게 해주는 선행지표가 마땅치 않기 때문이다. 주택수급 동향지수, 주택담보대출 등이 제한적으로 사용되지만 선행시차가 크지 않고 발표시점도 빠르지 않아 선행지수로서의 역할을 제대로 하지 못하고 있다. 

최근 각광받고 있는 검색 데이터가 주택시장을 예측하는데 유용하게 사용될 가능성을 생각해 볼 수 있다. 부동산 등 규모가 큰 거래를 하기 전에 포털 싸이트 등에서 검색을 통해 가격이나 수급동향을 살펴보는 행위는 이제 상당히 일반화되어 있다. 주택매매나 전월세와 관련된 검색이 늘어난다면 수개월 후에 관련 거래가 늘어날 가능성이 크다고 생각해 볼 수 있을 것이다. 실제 검색 데이터를 통해 각종 경제지표들을 예측하고자 하는 연구들이 여러 분야에서 나타나고 있다(3페이지 참조). 
  

1. 검색량과 주택시장 관련 지표의 관계 
  

발품보다 유용한 검색 정보 

집을 구매할 것인지 전세나 월세를 살 것인지를 고민하는 사람들이 많다. 여러 선택 중 나에게 무엇이 더 적절한지 판단하기 위해서는 가격, 수급동향, 대출금리 등 정보가 필요하다. 사람들은 주택시장 관련 정보를 얻기 위해 관심 있는 지역의 공인 중개 사무소를 직접 방문하기도 하지만, 그 전에 인터넷으로 검색을 하는 경우도 상당히 많을 것이다. 

공인 중개 사무소를 방문하고자 한다면 일부러 시간을 내서 방문을 해야 하며 하루 종일 다녀도 근처의 몇 군데 밖에 가볼 수 없다. 또한 내가 하는 질문에 대한 답만 들을 수 있으며, 중개인이 모든 정보를 알고 있는 것도 아니므로 얻을 수 있는 정보에 한계가 있다. 그러나 인터넷 검색을 하면 일부러 시간을 낼 필요 없이 쉽고 간편하게 다양한 지역에 대한 정보를 습득할 수 있으며 내가 알지 못했던 새로운 정보도 접할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들면, ‘아파트 싸게 사는 법’을 검색했다가 경매를 통해서 사거나 또는 미분양 아파트를 구입하면 된다는 것을 알게 되면서 ‘여의도동 경매물건 정보’나 ‘여의도동 미분양 아파트 추천’, ‘OO아파트 미분양 이유’를 검색하는 등 좀 더 구체적으로 검색어를 확장할 수 있다. 한 조사업체의 설문조사 결과에 따르면, 10명 중 7명이 제품을 구매하기 전 인터넷 검색으로 관련 정보를 획득한다고 한다. 이처럼 사람들은 이미 검색을 통해 많은 정보를 얻고 있으며, 사람들의 검색 정보가 계속 쌓이면서 검색 정보의 효용성도 점점 더 높아지고 있다. 이런 추세는 주택시장에서도 일반화되고 있다. 

검색 데이터가 가격, 전세수급 등 주택시장 관련 지표를 선행하는 것은 검색을 하는 시기와 실제 계약이 이루어지는 시기 사이에 시차가 있기 때문이다. 한 번 검색해서 모든 정보를 알아내기 어렵고 매일 정보가 업데이트되면서 바뀌므로 계약을 하기 전 여러 번 검색을 하게 된다. 더구나 부동산은 거래 규모가 크기 때문에 신중하게 알아보려는 경향이 더 뚜렷할 것이다. 계약이 성사되기 수개월 전부터 검색이 이루어질 것으로 생각해 볼 수 있다. 특히 전세 거주자들은 전세계약이 만료되기 한 달 전까지 재계약 여부를 결정해야 하기 때문에 실제 계약 시기보다 최소 한 달 전에는 정보를 탐색해야 한다. 

‘전세’, ‘월세’, ‘아파트전세’, ‘아파트매매’ 등 주택시장 관련 키워드를 중심으로 구글 검색량을 살펴보았다. 2009년 9월 이전의 검색량은 매우 적었으며, 2009년 9월 이후 주택가격 상승세가 둔화되고 전세가격이 오르는 등 주택시장 관련 지표 상의 변화도 있었으므로, 2009년 9월부터 2014년 4월까지의 월별 검색량을 사용하였다. 여기서 검색량은 일정기간 동안 검색어가 가장 많이 검색된 시기를 100으로 두고 산출한 상대적인 검색량을 의미한다. 

2010년 하반기에 전세 검색량 급증 

우선 전세 검색량을 분석해 보았다. ‘전세’는 단어의 의미가 명확하고 검색량이 많아서 검색 통계의 유의성이 높게 나타났다. 

전세 검색량은 계절성이 비교적 뚜렷하다. 일반적으로 결혼에 의한 이사는 봄과 가을에, 입학, 취업 등에 의한 이사는 겨울에 많이 이루어진다. 통계청에서 조사한 국내인구이동통계를 보면 2~4월, 10~12월이 특히 더 이사가 많이 이루어지는 시기임을 알 수 있다. 전세 검색량에서 계절요인만 분해해서 살펴보면, 1월과 2월, 8월과 9월에 전세에 대한 검색이 많이 이루어졌음을 확인할 수 있다. 즉 본격적인 이사철이 시작되기 전에 전세 검색량이 급등했다가 이사철에는 오히려 서서히 감소하는 경향을 보인다. <그림 1>을 보면, 이사철 막바지인 4월과 12월의 전세 검색량이 특히 적었으며, 이사 비수기인 6~7월의 전세 검색량도 적게 나타났다. 

전세 검색량에 나타나는 계절요인과 불규칙요인을 제거한 추이를 살펴보면, 2010년 하반기에 전세에 대한 검색량이 급등하였다가 이후 완만하게 줄어들기는 하였으나 이전에 비해 여전히 높은 상태를 유지하고 있음을 확인할 수 있다(<그림 2> 참조). 최근 실제 전세 검색량 추이를 보면, 전세 검색량은 감소하고 있는 것으로 보인다. 그러나 4월은 전세에 대한 검색이 적게 이루어지는 시기이므로, 계절요인과 불규칙요인을 제외하면 전세 검색량은 오히려 증가하는 추세에 있다고 할 수 있다. 따라서 전세에 대한 사람들의 관심이 줄어 들고 있다고 보기는 어렵다. 

전세 검색량과 전세가격 상승률, 일관성있는 양(+)의 상관관계 

<그림 3>을 보면, 2010년 하반기에 전세 검색량이 급격히 증가하고 2~5개월 후 전세가격 상승률도 빠르게 증가하였음을 알 수 있다. 또한 전세 검색량이 급감하고 수개월 후에 전세가격 상승률도 급감하는 경향을 보이고 있다. 

전세 검색량과 전세가격 상승률이 과연 어느 정도의 시간 차이를 두고 상관관계를 가지는지를 교차상관계수로 확인하였다. <그림 4>는 전세 검색량의 시차에 따른 전세가격 상승률과의 교차상관계수를 보여준다. 교차상관계수가 거의 모든 시차에서 양(+)의 값을 가지므로, 전세 검색량이 증가할 때 전세가격 상승률도 올라가고 전세 검색량이 감소할 때 전세가격 상승률도 내려가는 경향을 보인다고 할 수 있다. 두 변수의 상관계수는 -2개월에서 -5개월 시차(전세가격 상승률에 대한 전세 검색량의 시차)일 때 다른 시차에서의 상관계수보다 큰 값을 가지므로, 기준 변수인 전세 검색량이 변화하면 2~5개월 후에 전세가격 상승률도 같은 방향으로 움직이는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 

전세 검색량이 전세가격의 움직임을 선행한다는 것은 임대인들보다 임차인들이 검색을 많이 한다는 것을 의미한다. 전세 수요를 감당할 공급 물량은 거의 항상 부족하기 때문에 대부분의 경우 임대인들이 전세계약의 주도권을 잡게 된다. 임대인들은 전세를 내놓기만 하면 되기 때문에 상대적으로 검색을 통한 정보 탐색 과정이 덜 필요할 것으로 추측된다. 반면 전세물량은 적고 전세가격은 비싸므로 임차인들은 인터넷 검색을 하여 가격이나 수급동향을 살펴보는 행동을 자주 할 것이다. 또한 임대인들의 절반 이상이 전세보다 월세를 선호하기 때문에, 전세에 대한 검색을 적게 할 가능성도 있다. 

지역별로 보아도 전세 검색량과 전세가격 상승률은 양의 관계 

전세 검색량이 많은 지역에서는 전세가격 상승세가 높게 나타나고, 전세 검색량이 적은 지역에서는 전세가격 상승세가 낮게 나타났다. <그림 5>를 살펴보면, 지역별 인구수 대비 전세 검색량은 수도권보다 비수도권에서 더 많았음을 확인할 수 있다. 즉 충청북도는 수도권의 3.9배, 강원도는 3.6배 많은 것으로 나타났다. 정부청사가 세종시로 이전함에 따라 관련 공무원들과 그 가족들, 그리고 주변의 편의시설과 교육시설 등에서 일하는 사람들이 전세에 대해 관심을 가지고 검색을 하였을 것으로 추측된다. 강원도는 글로벌 금융위기 이후 주택 공급의 위축이 심했던 지역이어서 전세를 구하는 것이 어려웠을 것으로 생각된다. 빠듯한 수급상황 때문에, 강원도에서 전세에 대한 검색이 늘었으며 전세가격도 상승했을 것으로 보인다. 반면, 수도권은 상대적으로 전세 검색량도 적고 전세가격 상승률도 낮은 것으로 나타났다. 지난해 이후 수도권도 전세가격 상승률이 빠르게 높아진 바 있지만 2012년 이후 지방 중심으로 전세가격 상승률이 오르면서 나타난 현상으로 보인다. 

아파트매매 검색량도 아파트매매가격 상승률을 선행하는 지표 

매매시장에서도 검색량이 가격 상승률을 설명하는데 유의한 변수인 것으로 확인되었다. ‘아파트매매’라는 키워드로 검색한 결과, 전세 검색량과 마찬가지로 2~5개월의 시차를 가지고 아파트매매 검색량이 아파트매매가격 상승률을 선행하는 것으로 나타났다. 

다만 아파트매매 검색량과 아파트매매가격 상승률은 아파트전세 검색량과 아파트전세가격 상승률보다 약한 상관관계를 보였다. 그 원인으로 세 가지 정도를 생각해 볼 수 있다. 첫째로 표본의 편향성 문제를 생각해 볼 수 있다. 검색 데이터는 인터넷 검색을 자주 하는 젊은 세대의 관심을 더 많이 반영하게 된다. 전세는 주택 구입이 어려운 젊은 세대가 주로 관심을 보이므로 표본 편향의 문제가 적지만, 매매는 소득이 높은 고연령층을 중심으로 이루어지므로 표본의 대표성이 떨어지게 된다. 그리고 전세는 2년 정도 살 집을 구하는 것이지만 매매는 내가 오랫동안 살 내 집을 구하는 것이므로 인터넷으로 검색하는 것보다 공인 중개 사무소에 들려서 직접 눈으로 확인하는 것을 더 선호할 가능성이 있다. 이처럼 매매 검색 데이터는 전세 검색 데이터에 비해 모집단의 특성을 제대로 반영하지 못할 여지가 있다. 둘째, 수요자와 공급자의 검색 성향으로 인한 차이일 수 있다. 전세 검색이 수요자들 중심으로 이루어질 가능성이 큰 반면, 매매 검색은 수요자들뿐 아니라 공급자들도 많이 할 것으로 추측된다. 전세를 내놓는 임대인들은 전세가격이 올랐을 때 오른 가격의 이자율만큼만 이득을 보지만 집을 파는 사람들은 가격이 오르면 오른 만큼 이익이 되므로 가격정보에 더 민감할 수 밖에 없기 때문이다. 공급자의 검색량이 늘어난다면 공급의 증가가 나타나고 이로 인해 가격이 떨어질 가능성이 높아지므로, 공급자의 검색량 증가는 검색량과 가격 상승률의 양의 상관성을 약화시킬 수 있다. 셋째, 키워드의 대표성을 원인으로 꼽을 수 있다. ‘전세’의 키워드는 비교적 명확하지만, ‘매매’는 주택매매, 아파트매매, 구매, 판매 등 다양하게 표현될 수 있다. 가장 대표성을 가진다고 생각되는 ‘아파트매매’를 검색어로 사용했지만, 다른 검색어의 의미 있는 정보를 포함하지 못했을 가능성이 존재한다. 
  

2. 검색어로 살펴본 주택시장 
  

최근 전세와 매매 사이에서 고민하는 사람들 증가 

전세에 관심이 있는 사람들은 기본적으로 전세라는 키워드로 검색을 하지만, 자금 여력에 따라 월세와 매매도 고려하면서 함께 검색을 할 것이다. 따라서 아파트전세 검색량은 아파트월세 검색량, 아파트매매 검색량과 밀접한 관계를 가질 것으로 추측된다. 구글 검색 결과 아파트월세 검색량이 적고 신뢰하기 어려웠으므로, 네이버 모바일 트렌드를 활용하여 세 검색어간의 관계를 살펴보았다. <그림 6>은 2012년 1월부터 2014년 6월 둘째 주까지의 주별 검색량 추이를 보여준다. 모바일에서의 검색 비중이 최근에서야 늘기 시작했으며, 네이버 모바일 트렌드의 제공기간도 짧아서 2012년 이후의 데이터만 고려하였다. 

‘아파트전세’와 ‘아파트매매’에 대한 검색 트렌드를 비교해 보면, 최근 들어 아파트 매매에 대한 관심이 크게 증가했음을 확인할 수 있다. 2012년에는 아파트전세 검색량과 아파트매매 검색량의 차이가 거의 없었으나, 지금은 아파트매매 검색량이 아파트전세 검색량보다 많은 것으로 나타났다. 아파트 매매시장에 대한 관심이 회복되고 있다는 신호로 해석될 여지도 있다. 반면 아파트월세 검색량은 일시적으로 증가했다가 감소하였는데 이전에 비해서는 약간 높은 상태를 유지하고 있다. 그러나 아파트전세나 아파트매매 검색량에 비해서는 적은 검색량을 보이고 있다. 

세 검색어들이 서로 주고 받는 영향을 알기 위해 그랜져 인과관계 분석을 했다. 그 결과 아파트전세와 아파트매매 검색량의 증감은 상호간에 영향을 미치는 반면, 아파트전세와 아파트월세 검색량의 증감은 상호간에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 전세난이 심화되고 전세가격의 상승으로 매매가격과의 차이가 줄어들면서 사람들이 돈을 조금 더 보태서 집을 사는 것과 전세를 계약하는 것 중 어느 것이 더 유리한지 고민하게 되었을 가능성을 시사한다. 반면 전세가격이 폭등하면서 상대적으로 소득이 낮은 월세 입주자들은 아예 전세를 고려 대상에서 제외해 버리는 경우가 많았을 것으로 생각된다. 

대출에 대한 관심도, 주택 수요 유형에 따라 큰 차이 

구글 트렌드를 이용하면 관련 검색어 분석도 가능하다. 관련 검색어 분석은 분석기간 동안 각 검색어를 검색한 사람들이 함께 자주 검색한 검색어를 살펴보는 것이다. 일반적인 거시 통계지표는 전체 합산으로 집계되는 경우가 대부분이어서 통계지표들간의 관계를 간접적으로 유추하여 알아낼 수밖에 없다. 그러나 관련 검색어를 분석하면 검색어들 사이에 존재하는 직접적인 상관의 정도를 파악할 수 있으므로, 총계적 데이터를 분석한 결과보다 더 의미가 있을 수 있다. 관련 검색어 분석을 통해 생각하지 못했던 의외의 관계를 찾아낼 수도 있으며, 급상승한 관련 검색어 분석으로 최근 새롭게 이슈가 되고 있는 주제를 파악할 수도 있다. 또한 관련 검색어들간의 관계를 심도 있게 분석해 봄으로써 향후 주택시장의 움직임을 예측하는데 활용할 여지도 있다. 

2009년 9월부터 2014년 4월까지의 관련 검색어 분석 결과, ‘월세’ 검색어는 ‘원룸월세’, ‘원룸’, ‘월세원룸’ 검색어들과 높은 관련성을 보였으며, ‘월세아파트’와 ‘아파트월세’가 그 다음으로 나타났다(<표 1> 참조). 월세에 관심을 가지는 사람들은 소득이 낮아 상대적으로 가격이 저렴한 원룸을 많이 알아보는 것으로 판단된다. 1~2인 가구 수가 늘어나는 점도 원룸월세에 대한 관심이 커지고 있는 이유가 될 수 있다. 관련성 순위는 낮았지만, 월세를 검색한 사람들 중 일부는 ‘전세’와 ‘월세전세’도 함께 검색한 것으로 보인다. 주택 구입 여력이 부족한 사람들이 월세와 전세를 놓고 고민했을 가능성을 보여준다. 

한편, ‘전세’ 관련 검색어로는 ‘전세대출’, ‘대출’, ‘전세자금’, ‘전세자금대출’이 높은 순위를 차지하고 있다. 월세와 달리 목돈이 많이 들어가는 전세를 구하는 사람들의 절대적인 관심사는 자금 마련임을 알 수 있다. 전세 자금이 아직 부족해서 조건을 보며 추가적으로 전세자금대출을 받으려는 사람들이 많을 가능성을 내포한다. 그리고 관련성 순위가 낮기는 하지만, ‘전세’ 관련 검색어로 ‘부동산’도 있었다. 부동산은 자산으로서의 의미를 함축하고 있으므로, 매매와 연관 지어서 전세를 검색한 사람들이 매매에도 어느 정도 관심을 가지고 검색을 했다고 해석할 수 있다. 

‘월세’의 관련 검색어에는 ‘전세’가 있었던 반면 ‘전세’의 관련 검색어에는 ‘월세’가 포함되지 않았다. 따라서 월세에 관심을 가지고 있는 사람들은 전세에도 관심을 가지고 검색을 하지만, 전세에 관심을 가지고 있는 사람들은 월세보다 매매에 더 관심을 가지고 검색을 하는 것으로 추측된다. 이는 전세가격이 상승하여 매매가격과의 차이가 줄어들면서 나타나게 된 현상으로 생각해 볼 수 있다. 또한 월세 수요자들이 전세 수요자들보다 대출에 대해 상대적으로 적게 관심을 가진 것으로 보인다. 이것은 전세대출에 비해 월세대출에 대한 인식이 덜 되어 있으며, 월세대출을 이용하는 사람들도 극히 일부에 불과함을 의미한다. 

마지막으로 ‘아파트매매’의 관련 검색어는 ‘아파트매매가’, ‘아파트시세’, ‘아파트매매가격’ 등 대부분 가격과 관련된 단어였으며, ‘전세’, ‘월세’ 등의 검색어는 포함되지 않았다. 이는 ‘아파트매매’를 검색한 사람들은 실제 거주 목적 외에 투자 목적도 많기 때문인 것으로 보인다. 또한 대출과 관련된 용어도 상위 관련 검색어에 포함되지 않았다. 주택가격 상승에 대한 기대감이 낮은 상황에서 대출까지 받으며 집을 구매하려는 사람들은 많지 않았을 것으로 보인다. 
  

3. 검색 데이터의 한계와 가능성 
  

최근 전세에 대한 검색량은 다소 감소하지만 계절적인 측면이 크다. 불규칙요인과 함께 계절요인을 제외하고 살펴보면, 감소하던 전세 검색량이 올해 들어 증가 추세로 전환된 것을 확인할 수 있다. 따라서 전세에 대한 사람들의 관심이 줄어드는 것으로 보기 어려우며 이사 비수기가 지나면 검색량도 다시 증가할 가능성이 있다. 검색 데이터로만 보면 향후 전세가격은 다시 상승 기조를 보일 수 있다. 매매 검색량도 늘어나고 있어 매매가격도 상승할 가능성을 가진다. 물론 주택경기를 설명하는 다른 요인들의 변화가 주택가격에 영향을 미치겠지만, 단기적으로 검색 데이터가 예측에 큰 의미를 가질 수 있다. 

검색 데이터의 활용도를 높이려면 

검색 데이터가 모든 것을 설명할 수는 없지만, 사람들의 관심, 기대심리, 태도 등 많은 정보를 담고 있음은 부인할 수 없는 사실이다. 따라서 기존의 경제 데이터, 소비자 조사 데이터, 소셜 데이터 등과 함께 사용된다면 현재를 이해하고 미래를 예측하는데 큰 도움이 될 것이다. 현재 검색 데이터는 제공되는 기간이 짧고 특정 계층에 편향될 수 있다는 단점을 지니지만, 향후 그 효용성은 점점 더 커질 것이다. 검색 데이터의 한계점을 이해하고 보완한다면 보다 잘 활용할 수 있을 것이다. 

첫째, 검색 데이터는 변동성이 크고 쏠림 현상을 보일 수 있다. 전세 검색량의 증가가 전세를 구하는 사람들의 관심을 반영한 결과일 수도 있지만, 전세가격의 폭등을 우려하는 뉴스 또는 전세 보증금을 떼인 블로거의 억울한 사연 등 이슈로 인해 생겨난 일시적인 쏠림일 수도 있다. 검색량 급등이 긍정적인지, 부정적인지, 아니면 일시적으로 나타난 현상인지 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 현재 구글과 네이버는 검색량이 증가한 시점에 사람들이 많이 본 뉴스를 제공하고 있는데, 증가하기 직전에 검색량 증가의 원인이 된 뉴스나 블로그 정보도 제공해 준다면 더욱 유용할 것이다. 그리고 검색량 급등이 일시적인 쏠림으로 인한 것이라면 이상치를 제거하여 없애거나 불규칙요인을 제외하여 이상치의 효과를 완화시키는 방안을 생각해 볼 수 있다. 

둘째, 검색 데이터는 편향성을 가진다. 누가 검색했는지 알 수 없으므로 검색 데이터는 인터넷 검색을 많이 하는 계층의 관심사가 반영될 여지가 높다. 때로는 젊은 세대만의 의견이 전체 국민의 대표적인 의견인 것으로 오인될 수도 있다. 검색 데이터가 제대로 활용되기 위해서는 지역별, 연령별, 성별로 다양하게 분석될 수 있도록 풍부해질 필요가 있다. 

셋째, 분석 시 검색어를 선택하는 문제도 있다. 다양한 검색어로 검색한 후 그 검색량을 더하는 방법도 있지만 그 때 경우의 수가 너무 많아질 소지가 있다. 검색어를 어떻게 선택하는지에 따라 분석결과가 달라질 수 있으므로, 높은 설명력을 가지는 대표 키워드를 찾는 것은 매우 중요하다. 데이터가 더 많이 축적된다면 대표 키워드를 찾는 것이 조금 쉬워질 여지도 있지만 계속 어려운 문제로 남을 것이다. 현 시점에서 어떤 검색어로 분석하는 것이 가장 적절한지에 대해 심도 있게 연구될 필요가 있다.  <끝>