가격 하락 감시 전략

항공권 가격 추적 전략 - 가격 상승을 유발하지 않으면서 하락을 모니터링하는 방법 1. 검색 빈도 및 타이밍 - 검색 주기: 하루 1회로 제한 (예: 오전 10시 고정). 하루 2회 이상 검색 시 알고리즘이 수요 증가로 인식할 가능성. - 쿠키 및 캐시 관리: 검색 전 시크릿 모드 또는 쿠키 삭제. 브라우저 프로필을 분리하여 항공사 사이트와 비교 사이트를 다른 세션에서 사용. - 타이밍 리셋: 가격이 상승한 경우 48시간 동안 검색 중단 후 재개. 이 기간 동안 알고리즘의 수요 신호가 약화됨. - 주간 패턴 활용: 화요일 오후 3시 (UTC) 및 일요일 저녁에 가격 하락이 잦음. 이 시간대에만 검색을 집중. 2. 알림 설정 - 가격 알림 도구: Google Flights, Kayak, Skyscanner의 가격 알림 기능 사용. 알림은 서버 측에서 추적되므로 직접 검색보다 안전. - 임계값 설정: 목표 가격 대비 10% 하락 시에만 알림을 받도록 설정. 너무 낮은 임계값은 잦은 알림으로 인해 검색 행동이 노출될 수 있음. - 알림 빈도: 이메일 알림은 24시간 간격으로 설정. 실시간 푸시 알림은 피하고, 하루 1회 요약 알림으로 변경. - 알림 해제: 가격이 상승한 날에는 알림을 일시 중지하고, 하락 추세가 확인된 후에만 재활성화. 3. 행동 규칙 - 검색 패턴 고정: 항상 동일한 출발지, 도착지, 날짜, 좌석 등급으로 검색. 변수를 바꾸면 알고리즘이 새 수요로 인식. - 로그인 상태 유지: 항공사 사이트에 로그인하지 않은 상태로 검색. 로그인은 개인화된 가격을 유발할 수 있음. - 비교 사이트 사용: 항공사 직영 사이트 대신 비교 사이트에서 검색. 비교 사이트는 가격 데이터를 집계하므로 개별 항공사에 직접 신호를 보내지 않음. - 검색 기록 삭제: 검색 후 브라우저 기록 및 양식 데이터를 즉시 삭제. 단, 쿠키 삭제는 하루 1회로 제한하여 과도한 활동을 피함. - 예약 시점 규칙: 가격이 목표 대비 15% 하락한 경우에만 예약 진행. 그 외에는 대기 상태 유지. 4. 실용 예시 - 예시 1: 서울 - 뉴욕 왕복 항공권을 추적 중. 목표 가격 1,200,000원. 화요일 오전 10시에 시크릿 모드로 검색. 가격이 1,100,000원으로 하락하면 알림을 받고, 48시간 후 재검색하여 하락이 유지되는지 확인. 유지되면 예약. - 예시 2: 부산 - 도쿄 항공권. 가격이 300,000원에서 350,000원으로 상승. 즉시 검색 중단하고 48시간 대기. 이후 일요일 저녁에 재검색하여 320,000원으로 하락 확인. 알림 임계값을 10% 하락 (315,000원)으로 재설정. - 예시 3: 제주 - 싱가포르 항공권. Google Flights 알림을 설정하고, 하루 1회 이메일 요약 수신. 검색은 Kayak에서만 수행하고, 항공사 직영 사이트는 예약 시에만 접속. 가격이 5일 연속 하락 추세를 보이면 예약 진행. 5. 장기 추적 전략 - 월간 리셋: 매월 1일에 검색 기록 및 쿠키를 완전히 삭제하고, 새 브라우저 프로필 생성. 이는 알고리즘의 장기 추적을 방해. - 가격 변동 기록: 스프레드시트에 일일 가격을 기록. 상승 패턴이 3일 이상 지속되면 검색 빈도를 주 2회로 줄임. - 대체 노선 고려: 동일 목적지에 대해 인접 공항 (예: 인천 대신 김포)을 검색에 포함. 이는 수요 신호를 분산시킴. - 시즌 종료 후 재설정: 성수기 종료 후 2주간 검색을 완전히 중단하고, 이후 새 전략으로 재개.