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웹트래픽 데이터(Web traffic data)

웹트래픽(접속량)은 비즈니스와 사이트 성격에 관계없이 의심할 여지가 없는 가장 인기 있는 웹분석 데이터이다. 기존에는 로그파일에서 추출하였으나 근래에는 스크립트 임베딩 방식인 JavaScript “Page Tags”로 수집한다.

마케팅 활동 및 웹분석의 범위와 시장의 needs의 변화에 따라 과거에는 없던 주문수, 전환율, 매출액 등의 웹분석 데이터가 주요핵심지표( KPI)에 쓰이고 있는 추세이기는 하나 non- eCommerce 성격의 순수 컨텐츠 기반의 사이트는 웹트래픽이 중요한 정보가 되는 것이다. 웹트래픽 데이터를 기반으로 사이트 및 컨텐츠의 충성도 Metrics와 KPIs를 수립할 수 밖에 없기 때문이다.

일반적으로 페이지뷰와 방문수가 웹트래픽 데이터의 전부라고 생각될 수 있지만 사실은 그것보다 더욱 다양하고 복잡하다. 웹트래픽을 종류를 정확하게 이해하지 못 하고 분석하게 되면, 데이터의 가치와 활용도가 떨어지게 된다.

그림-1 웹트래픽 데이터 피라미드 모델

사용자 삽입 이미지


히트수(Hits)
히트수는 페이지가 로딩될 때 페이지에 포함된 ‘GIF’, ‘JPG’, ‘CSS’ 등을 포함하여 카운트 되는 수를 말한다. 예를 들어 웹페이지가 로딩될 때 10개의 이미지 파일이 같이 로딩되면, 총 11의 히트수(1페이지 + 10이미지)가 발생하게 된다. 우리가 흔히 알고 있는 ‘카운터‘와 동일한 수집 방법이다.

페이지뷰(Pageview)
페이지뷰는 히트수보다 중요한 정보를 제공하는 웹분석 데이터로서, 유저(방문자)로부터의 요청에 의해 페이지가 로딩이 되는 순간을 하나의 페이지뷰 라고 Logger™(로거)에서는 정의한다. 페이지가 리로드(Reload)가 되어도 마찬가지로 페이지뷰수는 증가된다. 또한 AJAX 와 플래시 기반의 사이트는 페이지뷰가 카운트 되지 않아 데이터의 의미가 퇴색하고 있다.

방문(Visit)
방문은 “Session”에 의하여 집계된다. Logger™(로거)에서는 30분을 “방문Session” 길이로 정의되어 있다. 시나리오를 통해 좀 더 쉽게 이해하여 보자.

시나리오) 방문자가 사이트에 접속하여 5번째 페이지를 보는중에 급한 전화가 걸려와 35분 동안 통화한 뒤 2개의 페이지를 마저 보고 접속을 종료하였다.

아래 테이블에서 결과값을 확인 할 수 있다.
사용자 삽입 이미지*총7개의 페이지가 로딩되었고 30분 동안 사이트내에서 아무 활동이 없었기에 Session은 끊겨 버려 방문수가 하나 더 추가 되었다.
*Session 은 인터넷 브라우저를 닫으면 마찬가지로 끊긴다.

순방문자(Unique Visitor)
방문자를 흔히 IP 접속량과 같다고 착각할 수 있으나, 하나의 외부IP로 내부에서 공유하는 경우가 많으므로 정확한 방문자라고 볼 수 없다. 방문자는 인터넷 브라우저에 심어진 방문 기록 쿠키정보에 의하여 일, 주, 월 등으로 순방문자로 분리되어 집계된다. 예를 들어, 방문자가 하루가 시작되는 시점 0시부터 23시59분 사이에 방문을 3번 하였다면, 방문수3, 일순수방문자수
1, 주순수방문자1, 월순수방문자1로 집계되며, 다음날 다시 방문을 하게되면 일순수방문자수는 1이 추가되지만 주순수/월순수방문자수는 추가되지 않는다.

UUID(Unique User Identifier)
방문자의 ID를 통해 방문자의 정보를 정확하게 알 수 있어 가장 가치 있는 정보가 된다. 내 사이트에 방문하는 방문자의 성별, 나이, ID별 방문패턴, 구매패턴 등으로 RFM모델수립도 가능하며, 원투원(ONE TO ONE) 마케팅에도 활용 될 수 있다. 모든 웹분석툴에서 제공되지 않으며 Logger™(로거)에서는 사용자의 요청에 의해서 서비스가 제공된다.


“웹트래픽 데이터(Web traffic data)”의 3개의 댓글

  1. 핑백: What a SoulFul!!

  2. 좋은 정보 감사합니다… ^^

    AJAX기반의 웹페이지가 점점 늘어나고 있는데요…

    그렇다면 PV를 대체할 보다 정확한 지표는 어떤 것이 있을까요?

  3. PV를 대체할 정확한 지표라…어렵습니다^^;
    페이지를 분석 할 수 없다면 한단계위의 웹트래픽 데이터인 방문(visit)을 기준으로 측정이 되어야 하는데, 대표적으로 머문 체류시간이 PV를 대처할 수 있을 것입니다. 하지만 체류시간에도 헛점은 많습니다. 사이트에 접속한 다음 전화를 한다거나 화장실을 다녀온다면? UCC 중심의 컨텐츠라면? 결국 ‘정확하다’ 라는 표현은 쓰기 힘들 것 같네요. 그래서 저는 한가지 지표가 아닌, 순방문자수와 순방문자당 방문수, 그리고 머문 체류시간 데이터를 통합적으로 분석해야만 조금 더 정확한 웹트래픽 정보를 알 수 있다고 생각합니다.

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