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* '''홈페이지 통과율 또는 내부콘텐츠 이용률''' | * '''홈페이지 통과율 또는 내부콘텐츠 이용률''' | ||
| − | : 웹사이트의 인덱스페이지(홈페이지)에 유입된 방문자가 사이트 내부로 진입한 후 어느 정도의 페이지 뷰 발생시켰는지를 통해 사이트 내부에 대한 참여 정도를 분석한다. 즉, 홈페이지의 페이지 뷰와 내부 페이지의 페이지 뷰의 비율을 통해 방문자의 참여 정도를 분석하는 리포트이다. | + | : 웹사이트의 인덱스페이지(홈페이지)에 유입된 방문자가 사이트 내부로 진입한 후 어느 정도의 페이지 뷰 발생시켰는지를 통해 사이트 내부에 대한 참여 정도를 분석한다. 즉, 홈페이지의 페이지 뷰와 내부 페이지의 페이지 뷰의 비율을 통해 방문자의 참여 정도를 분석하는 리포트이다. 반송률은 첫 접속페이지에서 유입 또는 반송되는 비율을 통해 첫 페이지의 효과를 분석하였다면, 홈페이지 통과율은 내부 콘텐츠의 매력도를 나타낸다고 볼 수 있다. 내부 콘텐츠에 대한 이용률이 떨어졌다면, 콘텐츠의 구성 및 타깃고객에 대한 접근이 올바른지 우선 검토해야 한다. |
* '''반송률 또는 사이트 진입 거부율''' | * '''반송률 또는 사이트 진입 거부율''' | ||
| − | : 첫 접속페이지를 중심으로 방문자가 반송되었는지를 직접적으로 분석하는 리포트이다. 전체 웹사이트의 반송률을 통해 웹사이트에 대한 방문자 획득 후 실제 | + | : 첫 접속페이지를 중심으로 방문자가 반송되었는지를 직접적으로 분석하는 리포트이다. 전체 웹사이트의 반송률을 통해 웹사이트에 대한 방문자 획득 후 실제 유입 정도를 파악하고, 첫 접속 페이지의 최적화 작업에 이용한다. 마케팅 캠페인별 페이지별 반송률 분석을 통해 웹사이트 방문자를 내부로 유입시키기 위한 최적의 접근방법을 발굴할 수 있으며, 전체적인 반송률을 낮추기 위한 세부 최적화 작업을 수행할 수 있다. 반송 및 사이트 진입 거부는 마케팅 캠페인에 의해 힘들게 얻은 방문을 웹사이트의 입구에서부터 유실하는 경우로서, 빠른 개선과 최적화가 요구되는 관리항목들이다. 대부분의 웹사이트 최적화는 본 항목을 분석하는 것으로부터 시작되며, 적은 노력으로 큰 효과를 볼 수 있는 부분이다. |
* '''방문 깊이 및 방문당 페이지 뷰''' | * '''방문 깊이 및 방문당 페이지 뷰''' | ||
| − | : 리포트 명칭에서는 방문자가 얼마나 세부적인 콘텐츠까지 접근하였는지를 의미하지만, 사실상 효과적인 측정과 분석이 어려운 까닭에 방문당 평균 페이지 뷰와 같은 의미를 갖는 리포트로 구성하는 것이 대부분이다. 방문 깊이별 분포 분석을 통해 방문자의 충성도 및 참여도에 따라 방문의 구성 정도를 파악할 수 있으며, 평균 방문 깊이 값을 통해 웹사이트 전반적인 콘텐츠의 성능을 분석하고 관리할 수 있다. 방문 깊이는 사이트의 내비게이션 구조, 콘텐츠 종류, 서비스의 형태에 따라 달라질 수 있는 뉍사이트 간 비교가 어려운 측정값이며, 절대적인 기준값은 존재하지 않는다. 따라서, 각종 마케팅 활동, 웹사이트의 변화에 따른 기존 측정값과의 비교를 통한 분석이 적합하다. 해당 웹사이트를 웹브라우저의 시작페이지로 지정한 경우에는 | + | : 리포트 명칭에서는 방문자가 얼마나 세부적인 콘텐츠까지 접근하였는지를 의미하지만, 사실상 효과적인 측정과 분석이 어려운 까닭에 방문당 평균 페이지 뷰와 같은 의미를 갖는 리포트로 구성하는 것이 대부분이다. 방문 깊이별 분포 분석을 통해 방문자의 충성도 및 참여도에 따라 방문의 구성 정도를 파악할 수 있으며, 평균 방문 깊이 값을 통해 웹사이트 전반적인 콘텐츠의 성능을 분석하고 관리할 수 있다. 방문 깊이는 사이트의 내비게이션 구조, 콘텐츠 종류, 서비스의 형태에 따라 달라질 수 있는 뉍사이트 간 비교가 어려운 측정값이며, 절대적인 기준값은 존재하지 않는다. 따라서, 각종 마케팅 활동, 웹사이트의 변화에 따른 기존 측정값과의 비교를 통한 분석이 적합하다. 해당 웹사이트를 웹브라우저의 시작페이지로 지정한 경우에는 반송률이 증가하고 이에 따라 방문당 페이지 뷰가 감소하는 결과를 낳는다. 이와 같은 왜곡의 요소를 배제하려면 순 방문자당 페이지 뷰 또는 유효방문자당 페이지 뷰를 이용하는 방법이 좋다. |
* '''순 방문자당 페이지 뷰''' | * '''순 방문자당 페이지 뷰''' | ||
: 방문 깊이 또는 방문당 페이지 뷰와 같은 분석목적을 갖지만, 방문이 아닌 순 방문자를 기준으로 한다. 순 방문자를 기준으로 함으로써 웹브라우저의 시작페이지 설정에 따른 방문당 페이지 뷰 왜곡요소를 조금이나마 상쇄할 수 있다. 회원 방문자당 페이지 뷰의 경우에는 회원을 기준으로 콘텐츠에 대한 참여정도를 파악하는 데 이용할 수 있다. | : 방문 깊이 또는 방문당 페이지 뷰와 같은 분석목적을 갖지만, 방문이 아닌 순 방문자를 기준으로 한다. 순 방문자를 기준으로 함으로써 웹브라우저의 시작페이지 설정에 따른 방문당 페이지 뷰 왜곡요소를 조금이나마 상쇄할 수 있다. 회원 방문자당 페이지 뷰의 경우에는 회원을 기준으로 콘텐츠에 대한 참여정도를 파악하는 데 이용할 수 있다. | ||
2020년 9월 15일 (화) 12:09 판
접속통계(access statistics)는 사이트에 접속하는 모든 방문 정보를 수집하여 분석하는 위젯이다.
개요
접속통계는 사용자가 접속한 현황에 대한 통계자료를 서비스, 주로 개인별에 따라 기간별(연도별, 월별, 일별)로 그래프 형태 방식으로 제공한다.
기능
접속통계 위젯은 주로 방문자, 일자별, 월별 몇 명이 방문했는지 확인할 수 있는 기능과 총 방문자 수와 몇 페이지를 확인했는지 페이지 뷰 확인 기능이 구현되어 있다. 또한, 유입 사이트 분석을 지원하며 일자별, 월별 유입되어 온 사이트 주소를 확인할 수 있다. 예를 들어, 블로그에 포스팅하면서 링크 주소를 걸어놨고, 고객이 그 링크를 클릭해서 사이트를 접속하면 그 블로그 포스팅 주소를 확인할 수 있어서 어떤 마케팅이 효과가 큰지에 대한 마케팅의 고민을 도와준다. 그리고 유입검색어 분석을 지원해 준다. 일자별, 월별 유입되는 최초 검색어를 분석한다. 검색엔진+검색어를 확인할 수 있다. 고객들은 어떤 검색어로 많이 검색하는지 확인할 수 있고, 블로그 포스팅이나 홍보를 할 때 도움이 되는 검색어를 확인할 수 있어서 마케팅하는 데에 도움을 줄 수 있다. [1]
- 페이지 뷰(Page View) : 열람한 페이지 개수의 합을 의미한다. 전체 페이지 뷰는 웹사이트에 방문한 방문자가 열어본 페이지 수의 합을 말한다. 예를 들어, 한 명이 방문객이 웹사이트에 들어와 '메인 페이지 > FAQ 페이지 > 회사 소개 페이지'를 보았다면 전체 페이지 뷰는 3이 된다.
- 전체 방문자 수 : 전체 방문자 수는 재방문을 포함해 방문한 방문자의 총수를 말한다. 재방문은 같은 날 브라우저 창을 닫는 것을 기준으로 여러 번 방문한 것을 말한다. 평균값은 원하는 기간(전날, 일주일 1개월 등)을 선택해 해당 기간에 포함되는 전체 방문자 수의 평균을 계산한다.
- 순 방문자 수 : 전체 방문자 수 중 방문자의 IP를 분석해 순 방문자를 분석한다. 즉 IP가 중복되지 않도록 재방문자를 제외한 방문자 수를 말한다.[2]
- 시간별 접속 분포 : 기간 매시간 접속한 방문자의 수를 확인하여 어느 시간대에 방문자의 수가 많은지의 추이를 확인할 수 있다. 그래프는 방문자 수를 기준으로 그려지며, 기간의 통계를 볼 수 있다. 가장 많은 사람이 방문한 시간은 특정 색깔로 표현되기도 한다.
- 성별/연령별 분포 : 성별 통계와 연령별 통계는 로그인한 회원만을 대상으로 집계된다. 연령별 통계는 만 나이가 아닌 한국 나이로 집계되며(예를 들어 20대, 30대, 40대, 50대 등), 범위에 해당하지 않는 나이는 통계에서 제외된다. 그리고 방문자의 프라이버시를 위해 극소수의 방문자일 경우는 표시되지 않는다.
- 운영체제별 통계 : 운영체제별/브라우저별 TOP을 확인할 수 있으며, 모든 방문자를 대상으로 집계된다. 운영체제와 브라우저는 클라이언트에게서 보내지는 정보에 의해서 집계된다. 따라서, 같은 운영체제 또는 브라우저라 할지라도 다르게 표현될 수 있다.
- 일별/주별/월별 접속 통계 : 일별 통계는 하루 동안의 방문자 수를 확인할 수 있으며, 그래프는 전체 방문자 수 기준이다. 두 달 전의 통계까지 확인할 수 있고, 두 달 중 방문자 수가 가장 많은 날은 특정 색깔로 표시된다. 일별 접속 추이는 하루 동안 방문한 방문자를 기준으로 집계되기 때문에 시간별 접속 추이의 합계와는 수치가 다를 수 있다. 주별 접속 통계는 일주일간의 일별 통계의 합으로 집계되며, 해당주의 일별 통계의 합계는 주별 통계의 수치와 같다. 주별 통계 역시 전체 방문자 수를 기준으로 그래프가 그려지며, 최근 기간만 저장된다. 월별 접속 통계는 한 달 동안의 일별 통계의 합으로 집계되며, 해당 월의 일별 통계의 합계는 월별 통계의 수치와 같다. 월별 통계는 이전 자료가 삭제되지 않고, 집계 시작일부터의 통계를 모두 확인할 수 있다.[3]
고려사항
- 홈페이지 통과율 또는 내부콘텐츠 이용률
- 웹사이트의 인덱스페이지(홈페이지)에 유입된 방문자가 사이트 내부로 진입한 후 어느 정도의 페이지 뷰 발생시켰는지를 통해 사이트 내부에 대한 참여 정도를 분석한다. 즉, 홈페이지의 페이지 뷰와 내부 페이지의 페이지 뷰의 비율을 통해 방문자의 참여 정도를 분석하는 리포트이다. 반송률은 첫 접속페이지에서 유입 또는 반송되는 비율을 통해 첫 페이지의 효과를 분석하였다면, 홈페이지 통과율은 내부 콘텐츠의 매력도를 나타낸다고 볼 수 있다. 내부 콘텐츠에 대한 이용률이 떨어졌다면, 콘텐츠의 구성 및 타깃고객에 대한 접근이 올바른지 우선 검토해야 한다.
- 반송률 또는 사이트 진입 거부율
- 첫 접속페이지를 중심으로 방문자가 반송되었는지를 직접적으로 분석하는 리포트이다. 전체 웹사이트의 반송률을 통해 웹사이트에 대한 방문자 획득 후 실제 유입 정도를 파악하고, 첫 접속 페이지의 최적화 작업에 이용한다. 마케팅 캠페인별 페이지별 반송률 분석을 통해 웹사이트 방문자를 내부로 유입시키기 위한 최적의 접근방법을 발굴할 수 있으며, 전체적인 반송률을 낮추기 위한 세부 최적화 작업을 수행할 수 있다. 반송 및 사이트 진입 거부는 마케팅 캠페인에 의해 힘들게 얻은 방문을 웹사이트의 입구에서부터 유실하는 경우로서, 빠른 개선과 최적화가 요구되는 관리항목들이다. 대부분의 웹사이트 최적화는 본 항목을 분석하는 것으로부터 시작되며, 적은 노력으로 큰 효과를 볼 수 있는 부분이다.
- 방문 깊이 및 방문당 페이지 뷰
- 리포트 명칭에서는 방문자가 얼마나 세부적인 콘텐츠까지 접근하였는지를 의미하지만, 사실상 효과적인 측정과 분석이 어려운 까닭에 방문당 평균 페이지 뷰와 같은 의미를 갖는 리포트로 구성하는 것이 대부분이다. 방문 깊이별 분포 분석을 통해 방문자의 충성도 및 참여도에 따라 방문의 구성 정도를 파악할 수 있으며, 평균 방문 깊이 값을 통해 웹사이트 전반적인 콘텐츠의 성능을 분석하고 관리할 수 있다. 방문 깊이는 사이트의 내비게이션 구조, 콘텐츠 종류, 서비스의 형태에 따라 달라질 수 있는 뉍사이트 간 비교가 어려운 측정값이며, 절대적인 기준값은 존재하지 않는다. 따라서, 각종 마케팅 활동, 웹사이트의 변화에 따른 기존 측정값과의 비교를 통한 분석이 적합하다. 해당 웹사이트를 웹브라우저의 시작페이지로 지정한 경우에는 반송률이 증가하고 이에 따라 방문당 페이지 뷰가 감소하는 결과를 낳는다. 이와 같은 왜곡의 요소를 배제하려면 순 방문자당 페이지 뷰 또는 유효방문자당 페이지 뷰를 이용하는 방법이 좋다.
- 순 방문자당 페이지 뷰
- 방문 깊이 또는 방문당 페이지 뷰와 같은 분석목적을 갖지만, 방문이 아닌 순 방문자를 기준으로 한다. 순 방문자를 기준으로 함으로써 웹브라우저의 시작페이지 설정에 따른 방문당 페이지 뷰 왜곡요소를 조금이나마 상쇄할 수 있다. 회원 방문자당 페이지 뷰의 경우에는 회원을 기준으로 콘텐츠에 대한 참여정도를 파악하는 데 이용할 수 있다.
- 방문 체류시간
- 페이지 뷰 및 방문 깊이와 같은 측정지표는 사이트의 특성 및 페이지의 구성방법에 따라 변화의 편차가 크므로 웹 2.0에서 강조되고 있는 참여와 공유를 표방한 관점에서는 적절한 측정지표의 이용이 어려울 수 있다. 이에 따라 선호되기 시작한 측정지표는 사이트의 이용시간이며, 각 방문 체류시간을 구간별로 나눈 분포에 대한 분석과, 평균 방문당 체류시간에 대한 분석을 이용하게 된다. 체류시간 분석을 통해 방문자가 어느 정도 웹사이트에서 참여를 하고 시간을 소비하였는지 분석이 가능하며, 이에 따라 참여도와 충성도를 분석한다. 다만, 웹사이트의 로딩이 느리거나, 내비게이션의 구조가 불합리하여 많은 페이지의 이동과 불필요한 체류시간을 늘리게 되어 측정값이 증가할 수 있음에 유의해야 한다. 방문당 체류시간이 아닌 순 방문자당 평균 체류시간, 고객(회원)당 평균 체류시간 등의 접근도 가능하며, 평균체류시간은 인덱스로의 활용도 유용하다.
- 사이트 전체 체류시간
- 각 방문에 의한 체류시간을 합산한 값으로서, 전체 페이지 뷰에 대응하여 체류시간을 기준으로 웹사이트 이용 정도를 나타내는 리포트이다. 방문자의 활성 정도와 참여 정도 그리고 충성도를 나타낸다. 기본적인 활용은 방문 체류시간 리포트와 동일하다.
- 집중 사용자 vs 일반사용자
- 파생 범주에 의한 방문자 또는 방문을 구분하여 생성되는 리포트이다. 집중 사용자와 일반 사용자의 정의에 따라 리포트의 성격이 달라질 수 있으나, 일반적으로 집중 사용자는 방문 깊이 및 체류시간으로 구분할 수 있다. 집중 사용자와 일반 사용자를 구분하여 세분화함으로써, 웹사이트의 참여도 및 충성도가 높은 고객이 선호하는 콘텐츠, 이용패턴, 성과값과 그렇지 않은 경우를 비교분석할 수 있다. 충성고객을 위한 타깃마케팅의 효과에 대한 검증 또는 마케팅 캠페인의 접근에 대한 효과 예상을 통한 캠페인 실행여부의 결정에 이용될 수 있다.
- 콘텐츠 반응 정도
- 웹사이트 콘텐츠에 대한 방문자의 직접적인 참여 정도를 나타내기 위한 리포트로서, 방문자의 참여행동을 하나의 이벤트 발생으로 하여 그 수를 측정한 것이다. 예를 들어, 웹사이트 내 블로그의 댓글의 수, 트랙백을 받은 게시물의 수 및 트랙백의 수 등을 취합하여 측정된 값에 따라 웹사이트에 대한 방문자의 연관 정도를 분석한다. 웹사이트가 어느 정도 활성화되어 있는지에 대해 분석하고, 참여정도가 높은 콘텐츠를 분류해 낼 수 있으며, 이를 통하여 사용자가 원하는 콘텐츠에 대한 집주잉 가능하다.
- 사회 연관도
- 사회연관도 또는 사회참여도는 웹사이트의 분석의 범위를 웹사이트 내부가 아니라 외부에 존재하는 다양한 요소들과의 연관관계를 통해 얻을 수 있는 항목까지 넓혀 접근한다.
- 추천방문
- 온라인 및 사회에 얼마나 많이 분석대상 웹사이트가 알려졌고 추천을 하는 경우가 있는지 파악하고자 구성된 리포트이다. 직접적인 스파이더/로봇을 이용하여 온라인상에서 언급되는 웹사이트명, 브랜드명을 파악하여 추천의 정도를 파악할 수 있겠지만, 웹분석에서는 처음 방문자 중 URL을 직접 입력하거나 각종 커뮤니티, 블로그 등에서 링크를 통해 방문한 경우를 추천에 의한 방문으로 분류할 수 있다. 단, 일부 광고에서는 레퍼러가 존재하지 않는 경우가 있으므로 광고추적 URL 등이 존재하는 경우에는 배제해야 한다. 각종 입소문 마케팅, 바이럴 마케팅에 대한 효과를 측정하는 데에 이용할 수 있다.
- 북마크 등록
- 웹브라우저의 북마크 앞에 표현되는 Favicon을 이용하여 북마크가 등록된(또는 되는) 수를 파악하는 것이 가능하다. 웹브라우저의 작동상태 및 작동방법 문제로 인해 정확한 값을 측정하는 것은 불가능핮지만, 이 값이 측정될 때 새로운 방문자가 자신의 웹브라우저에 해당 웹사이트를 즐겨찾기에 추가했음을 파악할 수 있다. 웹브라우저가 이미 등록된 Favicon에 대해 웹서버에 새롭게 아이콘을 요청하는 경우에는 활성화된 북마크가 등록된 브라우저의 수를 의미하며, 이미 등록된 Favicon에 대해 Cache를 이용하고 재요청을 하지 않는다면 신규 등록되는 북마크의 수를 의미한다. 이 동작은 항상 일정하다고 보장할 수 없으나 대략적ㅈ인 비율이 존재할 것이라는 가정 하에, 북마크 등록의 수를 측정하고 그 변화 추세를 분석함으로써 웹사이트에 대한 방문자의 참여 정도를 분석할 수 있다. 더 나아가 사회적으로 어느 정도의 사용자가 웹사이트와 관계를 맺고 있는지, 또는 관계의 정도가 증가하는지 판단하는 자료로 이용될 수 있다.
- 사이트의 유명도
- 검색엔진을 제외한 레퍼러 페이지의 수 또는 레퍼러 호스트를 카운트하여 얼마나 다양한 유입경로가 사이트 외부에 존재하는지 분석한다. 이때 광고에 의한 것은 배제해야 한다. 이 값의 변화를 통해 브랜드 마케팅, 사회참여를 위한 마케팅, 이슈화 정도에 대해 판단이 가능하다.
- 컨텐츠 배포 분석과 바이럴마케팅
- 북마크, 추천방문, 사이트에 대한 레퍼러의 종류와 수 등은 수동적인 관점에서의 사회연관도의 분석 있는 반면, UCC콘텐츠(각종 사용자 제작 동영상, 블로그 게시물 등), RSS Feed 구독과 같이 의도적인 배포에 대한 분석 접근은 바이럴마케팅의 활동에 대한 분석방법으로 이용되고 있다. 점차 웹사이트 내 콘텐츠를 웹사이트에 방문한 경우에만 이용할 수 있게 하는 방법이 아닌, 다양한 방법으로 콘텐츠를 제공하는 방법이 발전하면서 콘텐츠에 대한 분석방법과 범위를 넓혀나가고 있는 것과도 연관이 있다.
- 브랜드 검색과 기타 검색
- 웹사이트 방문 시 사용한 검색어의 분류기준을 이용하여 측정지표값을 세분화한 리포트이다. 검색어 중 웹사이트, 회사 또는 제품명과 연관된 검색어들의 리스트들을 만들고 이에 해당될 경우, 브랜드 검색에 의한 방문과 그 성과로 분류하는 방법이다. 이와 같은 접근을 통해 브랜드가 어느 정도 사회에서 인지도가 있는지와 브랜딩을 위한 마케팅 활동의 결과를 측정해 볼수 있다. 또한 세분화에 의해 해당 브랜드명에 의한 접근한 방문자와 그렇지 않은 경우로 구분하여 각종 측정지표값을 비교분석하는것도 가능하다.
- 기타 사회연관 및 참여도에 대한 분석
- 사회연관 및 참여도에 대한 분석은 방문자에 의한 웹사이트에 대한 직접적 참여와 달리 웹사이트의 사업모델에 따라 다양한 방법을 개발할 여지가 많이 남아 있다. 파생성과지표의 구성이 가능한 경우에는 블로그에 의한 방문수, 커뮤니티에 의한 방문수 등 다양한 가능 요소에 대해 합산한 후 이를 전체 방문수로 나누어 새로운 지표를 만드는 등 다양한 접근이 있을 수 있다. [4]
예시
구글 애널리틱스
구글 애널리틱스는 웹사이트 방문자의 데이터를 수집해서 분석함으로써 온라인 비즈니스의 성과를 측정하고 개선하는 데 사용하는 웹로그 접속통계, 분석 도구이다. 구글 애널리틱스 없이 웹로그를 분석할 때에는 프로그래밍 코드, 웹 로그 데이터베이스, SQL 코드가 필요했다. 반면에 구글 애널리틱스로 웹 로그를 분석할 때는 그것들이 필요가 없다. 구글 애널리틱스가 웹 분석에 필요한 프로그래밍 코드와 웹 로그 저장에 필요한 데이터베이스 그리고 데이터베이스 자료 추출을 위한 SQL 코드를 대신하고 있기 때문이다. 홈페이지에 구글 애널리틱스를 설치하면 데이터 수집 계획 없이, 데이터 수집 프로그래밍 코드 없이도 데이터 분석에 자주 사용되는 기본적인 정보를 자동으로 수집할 수 있다. 사용자가 접속했을 때 접속 페이지 주소가 무엇인지부터 어느 경로로 접속했는지, 사용하는 브라우저는 무엇인지, 사는 지역은 어디인지 등을 수집할 수 있다. 그리고 구글 애널리틱스는 수집한 데이터를 구글 애널리틱스 데이터베이스에 저장한다. 직접 웹 로그 데이터베이스를 운영하고 관리하기 위해서는 여러 노력이 필요하지만 구글 애널리틱스를 사용하면 그러한 수고를 덜 수 있다. 그리고 데이터 확인을 위한 보고서와 검색 기능을 제공하는데, 구글 애널리틱스를 설치하기만 해도 자동으로 데이터를 수집하고 구글 애널리틱스 데이터베이스에 수집한 로그를 저장한다. 또한, 구글 애널리틱스에는 웹 로그 분석을 위해 특화된 여러 보고서가 제공된다. 구글 애널리틱스에는 웹 로그 분석의 용도별로 방문 페이지 보고서,종료 페이지 보고서와 같은 다양한 보고서를 제공한다. 보고서별로 검색 기능 등을 제공하므로 자신이 확인하려는 정보를 검색하기만 하면 된다. 직접 웹 로그 분석을 수행할 때 해야 했던 데이터 추출을 위한 SQL 작업을 검색이 대신해 주는 것이다.[5]
네이버 애널리틱스
네이버 애널리틱스 서비스는 2012년 10월 10일에 네이버에서 정식 런칭한 무료 웹로그 분석 서비스다. 방문 수, 페이지 뷰, 검색유입 및 검색어에 대한 데이터를 실시간으로 확인할 수 있는 리포트로서, 최소 초 단위에서 분 단위로 업데이트하여 제공하는 실시간 분석과 고정 셋이 아닌 y열 차원과 x열 지표의 설정으로 인해 고객이 원하는 형태로 데이터를 받을 수 있는 리포팅 편의성을 고려한 다차원 분석의 특징을 가지고 있다.
그리고 회원가입, 상담/예약, 주문 수, 매출액, 다운로드 등 사이트 종류가 다양한 만큼, 사이트의 목푯값도 다양하기 때문에 최대 10개의 목푯값을 제공하여 목표별 추이 및 현황을 파악할 수 있었다.[6] 이러한 네이버 애널리틱스는 구글에서 제공하는 서비스에 비해 특정 검색엔진에 대한 보고가 집중되어 있다는 단점이 있었는데, 2017년 2월 14일을 기준으로 네이버에서 애널리틱스를 개편하여 새로운 기능이 추가된 신규 버전이 출시되었다.
타사의 서비스와 마찬가지로 '네이버 애널리틱스'에서 가장 좋은 기능은 바로 실시간 분석이다. 실시간 분석에서는 블로그나 홈페이지의 현재 방문자와 페이지 뷰, 검색어 순위, 검색엔진별 유입, 접속환경별 유입 등을 볼 수 있다. 5초 단위로 활성 사용자 수를 제공하는 구글과 다른 점은 방문자, 페이지 뷰, 검색유입에 대한 지난 30분 동안의 누적 수를 1분 단위로 업데이트해서 보여주는 것이다. 그렇다고 네이버 애널리틱스가 30분 단위의 누적 수치만을 제공하는 것이 아닌, 해당 활성 수치를 5초 단위 또는 1분 단위로 그래프를 통해 보여준다. 그리고 네이버 애널리틱스가 기존 버전에 새롭게 추가한 부분이 바로 '검색 광고 전환' 분석 기능이다.[7] 네이버 검색 광고 전환이 정상적으로 측정되는지를 네이버 애널리틱스의 실시간 보고서에서 확인이 가능해졌다.
두 번째로는 인구통계 분석이 제공된다. 웹사이트의 방문자에 대한 인구 통계 정보를 제공한다. 신규 버전에서는 웹사이트에 방문한 사람들의 성별, 나이 정보를 쉽게 파악할 수 있다. 그리고 타인에게 리포트 조회 권한을 줄 수 있도록 변경되었다. 타인에게 네이버 애널리틱스 보고서를 쉽게 공유하면서 사이트 현황에 대해서 파악해 볼 수 있다. 마지막으로 기존의 일부 지표가 더욱 정확하게 제공될 수 있도록 측정 기준을 변경했다.
기존 네이버 애널리틱스 서비스에서는 방문자가 복수의 기기를 사용하여 접속하는 경우 모두 다른 방문자로 판단하였으나, 개선된 보고서에서는 방문자가 복수의 기기를 사용하더라도 네이버에 로그인된 상태에서는 같은 방문자로 판단한다. 이로 인해 기존 대비 방문자 수 등의 지표가 줄어들 수 있다. 또한 이전의 버전에서는 방문자가 30분 이내에 사이트에 다시 방문하는 경우, 기존의 방문이 유지된 것으로 보아 방문 횟수를 추가 집계하지 않았다. 그러나 개선된 보고서에서는 방문자가 30분 이내에 다시 사이트에 방문하더라도, ‘검색을 통해’ 재방문한 경우는 방문 의도가 바뀌었다고 판단하여 새로운 방문으로 집계한다. 이로 인해 기존 대비 방문 수가 늘어날 수 있으며, 반대로 방문당 PV, 방문당 체류 시간 등의 지표는 줄어들 수 있다.[8]
각주
- ↑ ㈜별찌커뮤니케이션즈 공식 홈페이지 관리자페이지 접속통계 유입로그 분석 기능 - https://byulzzi.com/32/?q=YToyOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjtzOjQ6InBhZ2UiO2k6MTt9&bmode=view&idx=1297580&t=board
- ↑ 카페24(주) 공식 홈페이지 접속통계의 전체 페이지 뷰, 전체 방문자 수, 순 방문자 수의 차이는 무엇인가요?- https://ecsupport.cafe24.com/article/%EC%87%BC%ED%95%91%EB%AA%B0-%EA%B4%80%EB%A6%AC%EC%9E%90/5/1622/?page=36
- ↑ 줌인터넷 공식 홈페이지 이글루스 도움말 - http://egloos.zum.com/help/v/1584
- ↑ 웹사이트의 측정과 분석 Compact 버전 1.6 백서 - http://blog.bizspring.co.kr/wp-content/uploads/2013/06/Book_1_%EC%9B%B9%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8%EC%9D%98_%EC%B8%A1%EC%A0%95%EA%B3%BC_%EB%B6%84%EC%84%9DCompact_%EB%B2%84%EC%A0%84_1.6.pdf
- ↑ 그날그날디자인, 〈(구글 애널리틱스 미리보기) 03 (구글 애널리틱스란)〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-18
- ↑ BizSpring, 〈네이버도 시작했다, Naver Analytics〉, 《BizSpring Blog》, 2012-10-15
- ↑ 공손한 곰탱이 Polite Bear, 〈새로워진 네이버 애널리틱스(Naver Analytice)〉, 《티스토리》, 2017-03-28
- ↑ 네이버 애널리틱스 공지사항 - https://analytics.naver.com/service/notice.html?doc_id=
참고자료
같이 보기
