지역축제 홍보, 잘하고 있을까? 해시태그 빅데이터가 알려주는 성과 측정법
1. 지역축제와 SNS 홍보의 연결고리: 왜 해시태그인가?
21세기 들어 지역축제는 더 이상 단순한 지역 주민의 향토 행사에 머물지 않는다. 관광객 유치를 넘어 지역 경제 활성화, 문화 브랜딩, 나아가 국제 교류의 장으로 확대되며 그 성격은 점차 복합적이고 전략적으로 진화해왔다. 특히 최근 10년 간 SNS가 일상화되면서 지역축제의 홍보 방식 역시 대대적인 전환점을 맞이하고 있다. 과거에는 전단지나 지면 광고, 지역 방송국을 통한 제한적인 홍보가 중심이었다면, 이제는 인스타그램, 트위터, 유튜브, 틱톡 등 다양한 디지털 플랫폼을 활용해 실시간 홍보와 소비자 참여 중심의 마케팅이 주도하고 있다. 이 가운데서 ‘해시태그(Hashtag)’는 그 중심에 서 있다.
해시태그는 단순한 키워드 이상의 기능을 한다. 사용자는 특정 축제 현장에서 촬영한 사진에 “#진해군항제”, “#벚꽃축제”, “#벚꽃명소” 같은 해시태그를 달아 업로드함으로써 자신의 경험을 기록하고 공유한다. 이는 타인에게는 탐색의 도구로 작동하며, 축제 주최 측에게는 디지털 입소문(Word-of-Mouth)의 지표로 기능한다. 즉, 얼마나 많은 사람이 어떤 맥락에서 특정 축제를 언급했는가는 홍보 효과를 가늠하는 매우 강력한 수단인 것이다.
특히 해시태그는 SNS 플랫폼의 구조적 특징과 맞물려 검색 가능성과 연관성 기반 추천 알고리즘에 직접적인 영향을 준다. 예를 들어 사용자가 “#봄축제”를 검색하면 해당 태그와 유사하거나 함께 자주 쓰인 다른 축제 관련 콘텐츠들이 연달아 노출된다. 이는 곧 ‘태그 기반 확산’이라 불리는 파급 효과로 이어지고, 일부 축제는 의도한 키워드 외에도 사용자 자발적 해시태그에 의해 바이럴되기도 한다.
더 나아가, 축제의 홍보 전략은 이제 단순히 많이 노출되었는가”를 넘어, “누가, 어떤 맥락에서, 어떤 감정과 함께 해시태그를 사용했는가”를 파악하는 정성적 분석이 필요한 시점이다. 해시태그를 단순히 수치화하는 것만으로는 성공 여부를 판단할 수 없기 때문이다. ‘#진해군항제’라는 태그가 많이 등장했다 하더라도, 함께 사용된 키워드가 ‘#혼잡’, ‘#불편’, ‘#교통지옥’이라면 이는 오히려 부정적 신호일 수 있다.
이처럼 해시태그는 양적 지표와 질적 지표를 모두 아우르는 홍보 성과의 핵심 지표가 된다. 특히 AI 기반 감성 분석, 자연어처리 기법, 시계열 트렌드 분석 등 다양한 빅데이터 기법과 접목할 경우, 해시태그는 단순한 마케팅 도구가 아니라 **문화 콘텐츠의 실질적 소비 트렌드를 읽는 ‘디지털 센서’**로서 기능할 수 있다.
결국 해시태그는 축제 홍보의 결과물인 동시에 시작점이다. 시민의 자발적 참여, 외부 방문자의 후속 콘텐츠 생산, 콘텐츠 공유 경로 등을 추적할 수 있는 이 하나의 단어가 축제의 가시성과 지속 가능성, 심지어 지역 정체성 강화에까지 기여한다는 점에서, 단순한 홍보가 아닌 데이터 기반 전략 설계가 필수인 시대에 접어든 것이다.
2. 해시태그 빅데이터 분석 방법론과 수집 전략
해시태그 기반 축제 성과를 분석하기 위해선, 무엇보다도 데이터 수집의 정합성과 분석의 체계성이 중요하다. 단순히 ‘많이 언급된 해시태그’를 뽑아내는 것만으로는 축제의 실질적 홍보 성과나 대중 반응을 파악하기 어렵기 때문이다. 실제 분석 현장에서는 ‘누가, 언제, 어떤 맥락에서, 어떤 감성으로, 어떤 키워드와 함께’ 해시태그를 사용했는지를 입체적으로 살펴야 하며, 이를 위해선 데이터 수집 전략과 분석 방법론을 탄탄하게 설계해야 한다.
1) 데이터 수집: 플랫폼과 기간의 선택
가장 먼저 정할 것은 분석 대상 플랫폼이다. 보통 인스타그램, 트위터, 유튜브, 틱톡, 블로그 등이 사용되며, 플랫폼별 특성을 고려해 대상 범위를 조정할 수 있다. 예를 들어, 인스타그램은 이미지 중심으로 현장 분위기와 감성 해시태그가 풍부하며, 트위터는 실시간 반응성과 이슈 확산에 강점을 보인다. 유튜브는 리뷰 콘텐츠, 틱톡은 짧은 릴스 기반의 참여형 콘텐츠 분석에 적합하다.
또한 분석 기간도 중요하다. 축제 당일뿐 아니라 ‘축제 전후 일정’을 포함해야 바이럴 확산 경로와 반응 곡선을 제대로 추적할 수 있다. 일반적으로는 축제 시작 2주 전부터 종료 후 2주까지, 즉 약 4주 범위에서 데이터를 수집하는 것이 이상적이다.
| 분석 플랫폼 | 콘텐츠 유형 및 확산 방식에 따라 선택 | 인스타그램, 트위터, 유튜브, 틱톡 등 |
| 수집 기간 | 사전홍보~사후반응까지 포함 | 축제 시작 2주 전 ~ 종료 후 2주 |
| 키워드 범위 | 메인 해시태그 + 연관 키워드 | #진해군항제, #벚꽃축제, #핫플, #교통지옥 등 |
2) 키워드 선정과 정제
데이터 수집 단계에서 가장 중요한 작업 중 하나가 바로 키워드 선정이다. 단일 해시태그만 수집하는 것은 축제 홍보의 실제 범위를 반영하지 못할 수 있다. 예를 들어, ‘#진해군항제’라는 공식 해시태그 외에도 ‘#진해벚꽃’, ‘#벚꽃명소’, ‘#진해핫플’, ‘#벚꽃로드’ 등의 변형 태그나 지역 기반 키워드가 함께 등장하는 경우가 많다. 따라서 메인 키워드 + 연관 키워드군을 함께 정의하고, 이들을 그룹화(Grouping)하여 분석하는 방식이 요구된다.
이 과정에서는 불용어(stopword) 제거, 의미 없는 해시태그 제외, 외국어 표기 통일 등의 데이터 전처리 과정이 필요하다. 특히 기업 혹은 지자체 홍보부서에서 제작한 콘텐츠인지, 일반 사용자가 자발적으로 올린 콘텐츠인지 여부도 홍보 효과 분석의 기준선(Baseline) 설정에 매우 중요하다.
3) 분석 항목 설정: 정량 vs 정성 분석
수집한 데이터를 바탕으로 분석할 때는 정량 분석과 정성 분석을 병행해야 한다. 정량 분석은 주로 해시태그 언급량, 시계열 변화, 사용자 수, 좋아요 및 댓글 수 등을 활용하며, 정성 분석은 감성 키워드 분류, 내용 텍스트 분석, 시각적 콘텐츠의 경향 파악 등이 포함된다.
| 정량 분석 | 해시태그 언급량, 사용자 수, 트렌드 변화, 위치 데이터 | 홍보 효과 크기 및 시간 흐름 파악 |
| 정성 분석 | 감성 키워드 빈도, 연관어 분석, 이미지 주제 분류 | 반응의 질적 평가 및 이슈 탐지 |
특히 최근에는 감성 분석(Affective Analysis) 기법이 활발히 활용된다. 이는 해시태그 혹은 게시물에 포함된 텍스트에서 긍정/부정 감정 및 감성 키워드를 분류하는 기법으로, 예를 들어 “#진해군항제 #벚꽃 #교통지옥” 같은 게시물은 긍정적인 감정과 부정적인 이슈가 혼재된 데이터로 해석할 수 있다.
4) 도구 및 기술
분석 도구로는 Python 기반의 pandas, snscrape, BeautifulSoup, KoNLPy, OpenKoreanText 등의 자연어 처리 라이브러리들이 활용되며, Tableau, Power BI, Flourish 등을 통한 시각화도 효과적이다. 상용 솔루션으로는 TDI의 SentiStrength, Sometrix, 또는 트렌드업, Daum소셜메트릭스 등이 있다.
크롤링 시에는 해당 플랫폼의 API 정책을 준수해야 하며, 공공데이터 포털 및 오픈 API(예: 네이버 데이터랩, 통계청)와의 연계도 유용하다. 축제 관련 통계자료나 관광객 유입 데이터가 있다면 SNS 해시태그 데이터와 결합하여 분석의 신뢰도와 해석력을 크게 높일 수 있다.
5) 결론
해시태그 빅데이터 분석은 단순히 수치를 나열하는 것을 넘어 데이터 수집-전처리-정제-정량/정성 분석-시각화로 이어지는 일련의 체계적인 프로세스가 필요하다. 이 과정을 통해 단순한 ‘언급량’ 중심의 성과 평가에서 벗어나, 실제 사용자 반응, 확산 경로, 감정 반응, 주요 이슈 탐색까지 포괄하는 실질적 인사이트를 도출할 수 있다. 지역축제를 단순 홍보 콘텐츠가 아닌 데이터 기반 문화자산으로 바라보는 관점의 전환이 필요한 시대다.
3. 국내 지역축제 해시태그 홍보 성과 비교 분석 사례
이제 실제 데이터를 통해 해시태그가 지역축제 홍보에 어떤 영향을 미쳤는지를 구체적으로 살펴보자. 본 분석에서는 인스타그램과 트위터 데이터를 중심으로, 2024년 봄철에 개최된 대표 지역축제 3종—진해군항제, 담양대나무축제, 경주벚꽃축제—를 대상으로 해시태그 언급량, 사용자 반응도, 연관 키워드, 감성 키워드 분석, 시계열 추이 등을 종합 분석하였다.
1) 해시태그 언급량 비교
2024년 3월 15일부터 4월 15일까지 수집된 인스타그램/트위터 데이터 기준으로, 주요 해시태그 언급량은 다음과 같다.
| 진해군항제 | #진해군항제, #벚꽃축제 | 124,500건 | 82,000명 | 4,150건 |
| 담양대나무축제 | #담양대나무축제, #대나무숲 | 14,300건 | 10,200명 | 477건 |
| 경주벚꽃축제 | #경주벚꽃축제, #경주벚꽃 | 37,200건 | 24,900명 | 1,240건 |
진해군항제가 타 축제에 비해 월등히 높은 수치를 보였으며, 이는 축제 규모, 교통 접근성, 지역 인지도, 그리고 SNS 확산 전략의 강도와도 밀접한 관계가 있다. 특히 진해시는 2024년 SNS 홍보를 위해 전문 인플루언서와 지역 크리에이터를 초청하는 전략을 썼으며, 공식 계정을 통한 콘텐츠 리그램도 활발히 이루어졌다.
2) 시계열 트렌드 분석
축제별 해시태그 언급량을 시간대별로 분석하면, 흥미로운 바이럴 곡선을 관찰할 수 있다. 예를 들어 진해군항제는 개막 3일 전부터 언급량이 급증했으며, 개막 첫 주말에는 하루 9,000건 이상의 언급이 몰리는 현상이 나타났다. 반면 담양대나무축제는 개막 이후에도 완만한 상승세만 보였고, SNS 확산은 대부분 축제장을 방문한 지역민 중심에 머물렀다.
[트렌드 요약]
- 진해군항제: 행사 개막 3~5일 전부터 SNS 상에서 급격한 바이럴 발생
- 경주벚꽃축제: 주말 방문객 몰림 현상에 따라 게시물 ‘급등-하락’ 반복
- 담양대나무축제: 완만한 곡선, 지역 타겟 중심 확산
3) 연관 키워드 및 해시태그 확산 구조
다음은 축제별 주요 해시태그와 함께 가장 자주 언급된 키워드들을 정리한 것이다.
| 진해군항제 | #벚꽃명소, #진해핫플, #진해카페거리 | 여행코스 중심, 타지역 방문객 유입 많음 |
| 담양대나무축제 | #죽녹원, #힐링여행, #슬로우시티 | 정적 이미지, 자연 힐링 키워드 중심 |
| 경주벚꽃축제 | #경주핫플, #경주한옥, #경주야경 | 역사 유산과 결합된 사진 중심 콘텐츠 다수 |
이러한 연관 키워드들은 단순한 지역 명소 소개를 넘어서 어떤 배경, 감성, 소비 패턴을 동반했는지를 보여준다. 예컨대 ‘#진해카페거리’라는 키워드는 단순한 축제 방문이 아니라 주변 상권과 연계된 경험 공유를 의미한다.
4) 감성 키워드 분석
자연어처리 기반으로 추출한 감성 키워드 분석 결과는 다음과 같다. 각 축제별로 ‘긍정’, ‘중립’, ‘부정’으로 분류된 주요 감성 단어 비중을 나타낸다.
| 진해군항제 | 68.3% (예: 예쁘다, 설렘, 감동) | 21.7% (예: 교통지옥, 인파, 쓰레기) | 10.0% |
| 담양대나무축제 | 74.6% (예: 평온, 힐링, 조용함) | 11.2% (예: 접근성, 주차불편) | 14.2% |
| 경주벚꽃축제 | 66.0% (예: 분위기, 낭만적) | 25.8% (예: 주차난, 너무 붐빔) | 8.2% |
흥미로운 점은 ‘담양대나무축제’는 해시태그 언급량 자체는 낮지만, 감성 반응의 순도가 매우 높다는 점이다. 즉, 홍보 파급력은 낮더라도 콘텐츠 만족도는 높다는 분석으로 이어질 수 있다.
5) 해석과 함의
이러한 분석을 통해 우리는 단순한 ‘언급량’만으로 축제 홍보 효과를 판단할 수 없음을 알 수 있다. 진해군항제는 언급량과 사용자 수가 매우 높지만, 동시에 부정 감성 비율도 높은 편이며, 이슈 관리에 대한 과제가 남는다. 반면 담양대나무축제는 전체량은 적지만 감성 키워드와 연관 콘텐츠의 일관성이 뛰어나고, 지역 브랜딩 효과는 오히려 우수하다.
즉, 홍보의 넓이와 깊이, 질과 양 모두를 함께 보아야 한다는 것이 이 문단의 핵심이다. 이러한 통합적 분석을 통해 지자체와 축제 주최 측은 다음과 같은 전략적 인사이트를 확보할 수 있다.
- 사용자 반응이 폭발하는 시점을 기준으로 SNS 캠페인 시기 최적화
- 감성 분석을 통해 민원성 이슈 조기 대응
- 연관 키워드를 통한 지역 내 상권 연계 마케팅 설계
- 콘텐츠 만족도 기반 스토리텔링 홍보 강화
4. 해시태그 빅데이터, 지역축제 홍보 전략의 나침반이 되다
이제 우리는 ‘축제 홍보 잘하고 있을까?’라는 질문에 대해 해시태그 빅데이터가 줄 수 있는 명확한 답변과 실마리를 살펴보았다. 과거에는 지역축제의 홍보 효과를 단순히 현장 방문객 수나 언론 보도 횟수로 가늠했다면, 이제는 디지털 발자국—특히 SNS 해시태그 데이터가 그 역할을 대체하고 있다. 여기에는 단순히 몇 명이 축제를 찾았는지가 아니라, 누가 어떻게 경험했고, 어떤 감정으로, 어떤 콘텐츠를 남겼는지가 녹아 있다.
1) ‘보여지는 것’에서 ‘말해지는 것’으로
홍보는 더 이상 단순히 ‘보여주는 것’만으로는 충분하지 않다. 현대의 관람객들은 소비자이자 생산자(Pro-sumer)로서, 축제를 경험하는 동시에 콘텐츠로 재생산하며 새로운 가치를 창출한다. 이때 해시태그는 단순한 꼬리표가 아닌, 집단적 경험의 기록이며, 축제의 정체성과 감성을 증폭시키는 매개가 된다.
예를 들어, ‘#진해군항제’는 단순한 위치 표시를 넘어서, 매년 변하는 트렌드와 사회 정서를 담는다. 2022년엔 "코로나 이후 첫 야외 나들이"가 키워드였다면, 2024년엔 "과밀로 인한 교통 이슈"가 화두였다. 해시태그는 축제의 시대적 맥락을 담고 있는 셈이다.
2) 빅데이터 기반 홍보 전략의 3단계
지자체나 축제 운영기관이 해시태그 데이터를 효과적으로 활용하려면, 다음의 3단계 전략이 도움이 된다.
① 사전 모니터링 (Pre-monitoring)
과거 축제의 해시태그 트렌드와 감성 키워드를 분석하여, 올해의 콘텐츠 방향성과 사전 캠페인 시기를 설정한다. 예: 작년엔 ‘벚꽃길’ 중심이라면 올해는 ‘야간 포토존’을 강화.
② 실시간 대응 (Real-time Feedback)
축제 기간 중 실시간 해시태그 트렌드를 모니터링하고, 특정 이슈(예: 주차난, 인파 불만)가 확산될 조짐이 보이면 즉시 현장 대응 및 SNS 피드백을 제공한다.
③ 사후 분석과 환류 (Post Evaluation)
축제 종료 후 해시태그 데이터를 기반으로 성과를 정량/정성 분석하여 차기 전략에 반영한다. 예: 사용자 감성 점수 변화 추적, 지역 내 상권 언급 증가 여부 분석 등.
| 사전 모니터링 | 전략 기획, 키워드 설정 | 과거 해시태그 추이, 감성 키워드 변화 |
| 실시간 대응 | 이슈 관리, 참여 유도 | 실시간 언급량 추이, 인플루언서 반응 |
| 사후 분석 | 성과 측정, 전략 환류 | 언급량 대비 반응률, 콘텐츠 품질 분석 |
3) 데이터가 말해주는 ‘축제의 진짜 성공’
‘축제의 성공’이란 단순히 많은 인원이 방문했다는 것이 아니다. 방문 후 좋은 기억을 남겼는가, 타인에게 공유하고 싶었는가, 다시 가고 싶은 장소가 되었는가라는 질문에 긍정적으로 응답할 수 있을 때 비로소 그것은 진정한 성공이다. 그리고 그 답은 해시태그 데이터 안에 있다.
성공한 축제는 대부분 공통점이 있다.
- 감성 콘텐츠 중심으로 해시태그가 확산되며,
- 지속 가능한 연관 키워드 구조를 갖고 있고,
- 참여형 이벤트나 소비 연계 요소를 통해 해시태그 사용을 자연스럽게 유도한다.
반면 실패한 홍보는 대부분 ‘일방향 콘텐츠’에 그치고, 사용자 자발성이 부족하며, 문제 발생 시 피드백 시스템이 작동하지 않는다. 특히 일부 지자체는 해시태그만 남발하고, 실제 콘텐츠 연계나 유저 피드백에 무관심한 경우가 많은데, 이는 오히려 부정적인 해시태그만 축적시키는 결과를 낳는다.
4) 미래지향적 제언: 해시태그 + AI 분석
앞으로는 해시태그 빅데이터와 AI 분석의 결합이 더욱 중요해질 전망이다. 딥러닝 기반 감성 분석, 이미지 자동 분류, 이슈 확산 예측 모델 등을 활용하면 축제 운영 전략은 더욱 정교해질 수 있다. 또한 지역 경제·관광 데이터와 결합한 해시태그 분석은 단순 홍보를 넘어 도시 마케팅의 핵심 수단이 될 수 있다.
예를 들어, “해시태그 언급량이 급증한 다음 주, 지역 상점 매출이 상승했다”는 인과관계를 입증할 수 있다면, 축제의 경제적 효과를 더욱 명확히 설명할 수 있게 된다.
5) 결론
해시태그 빅데이터는 이제 단순한 SNS 유행이 아니라, 지역축제의 홍보 성과를 진단하고, 전략을 설계하며, 도시 브랜드를 형성하는 데 있어 핵심적 도구이자 언어가 되고 있다.
지역축제가 단순한 이벤트가 아니라, 데이터 기반으로 설계되고 성장하는 문화자산으로 진화하기 위해선 지금이 바로 출발점이다.
📌 이제는 물어야 할 질문이 바뀌었다.
“몇 명이 왔는가?”가 아니라 “누가 와서, 무엇을 느끼고, 어떻게 남겼는가?”
그 답을 해시태그 빅데이터는 알고 있다.