답변
먼저 왜 이 데이터가 중요한지부터 말씀드리면, 자사몰 내부 검색창에 입력되는 검색어는 유저가 사이트 메뉴 구조와 무관하게 '지금 무엇을 원하는지' 직접 말해주는 데이터입니다. 특히 검색했지만 결과가 없거나(무결과 검색어) 클릭 없이 이탈한 검색어는 재고·상품 구성의 공백이나 오타 매칭 실패를 보여주는 신호로 활용됩니다. 수집은 GA4로 시작할 수 있습니다. GA4는 '향상된 측정' 설정에서 사이트 내 검색 추적을 켜면 view_search_results 이벤트로 검색어(search_term)를 자동 수집합니다. 이 데이터로 어떤 검색어가 무결과인지, 어떤 검색어 뒤에 이탈이 이어지는지 리포트로 바로 확인할 수 있습니다. 기술적으로 무결과 검색어에 대응하는 방식은, 검색 결과 없음 화면에 정적 안내만 띄우는 대신 그 검색어와 가장 유사한 상품(오타 교정·동의어 매칭 기반)이나 인기 대체 상품을 동적으로 추천 배너로 노출하는 것입니다. 이를 구현하려면 검색엔진(엘라스틱서치 등)에 동의어 사전·오타 허용(fuzzy matching) 기능을 적용하거나, 검색 결과 없음 페이지에 별도 추천 API를 연결하는 개발 작업이 필요합니다. 예를 들어 '나이키 조깅화'를 검색했는데 정확히 매칭되는 상품이 없다면, 유사 카테고리의 인기 러닝화 상품을 자동으로 보여주는 식입니다. 이 시스템을 한 번 구축하고 끝내는 게 아니라 운영 프로세스로 만드는 것도 중요합니다. 무결과 검색어 상위 목록을 정기적으로(주간 또는 월간) 리뷰해, 반복적으로 검색되는데 매칭 상품이 없는 키워드는 신상품 소싱이나 카테고리 태그 보완의 우선순위로 삼는 프로세스를 운영하시는 걸 권합니다. 이렇게 하면 추천 배너로 당장의 이탈만 막는 게 아니라, 실제 유저 수요에 맞춰 상품 구성 자체를 개선하는 데이터로도 활용할 수 있습니다.