웹 분석이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 – 사이트의 트래픽과 잠재고객에 대해 알려줍니다.

흔히 웹은 다른 어떤 매체보다 측정 가능하다고 합니다. 그것은 아마도 사실일 것이다. 그러나 측정 대상을 실제로 이해하고 다양한 측정 유형을 일관된 전체로 해석하려고 하면 머리가 멍해질 수 있습니다.

많은 사이트가 웹 분석, Google Analytics 및 Ominiture와 같은 패키지가 알려주는 내용에 집착합니다. 그들은 '페이지 조회수', '방문수' 및 '순 방문자수'에 대한 통계를 보고 시간이 지남에 따라 트래픽이 얼마나 증가하는지에 따라 진행 상황을 측정합니다.

그들은 '사이트에 머문 시간' 및 '방문당 페이지 조회수'와 같은 '참여' 통계를 보고 방문자가 방문 후 얼마나 많은 사람들이 사이트를 즐기고 있는지 파악할 수 있습니다.

이러한 통계는 상대적인 성장을 처리하는 좋은 방법일 수 있지만 사이트를 방문하는 사람들의 수에 대한 진정한 측정은 아닙니다. 또한 많은 광고주가 받아들이지 않는 조치이기도 합니다.

웹 분석이 알려줄 수 있는 것과 할 수 없는 것을 살펴보겠습니다.

웹 분석 데이터는 Internet Explorer 또는 Safari와 같은 인터넷 브라우저가 웹사이트를 렌더링할 때 컴퓨터에 저장되는 작은 코드인 '쿠키'를 기반으로 합니다. 귀하가 웹사이트를 방문하여 컴퓨터에 쿠키를 저장하는 경우, 귀하가 웹사이트를 다시 방문할 때 사이트의 웹 분석 패키지는 귀하가 이전에 방문한 적이 있는지, 얼마나 최근에 방문했는지, 얼마나 오래 머물렀는지 알 수 있어야 합니다. 사이트 및 브라우징에 대한 기타 정보.

그러나 쿠키는 브라우저를 통해 컴퓨터에 저장되기 때문에 실제로 사람을 측정하지는 않습니다. 하루는 Internet Explorer를 사용하고 다른 하루는 Firefox를 사용하여 웹사이트를 방문한다고 가정해 보겠습니다. 대부분의 경우 웹 분석 패키지에서 두 명의 다른 방문자, 두 명의 '고유 방문자'로 표시됩니다. 친구가 로그온하고 컴퓨터에서 동일한 브라우저를 사용하여 동일한 웹 사이트를 방문하는 경우 그는 다른 사람이지만 웹 분석 패키지는 대신 반복 방문을 등록합니다.

다른 시나리오에서는 두 대 이상의 컴퓨터(예: 집과 직장에서)를 사용하고 각 컴퓨터에서 동일한 사이트를 방문할 수 있습니다. 당신은 한 사람이지만 여러 방문자로 나타날 것입니다. 그리고 다른 경우에는 쿠키를 삭제하거나 차단하는 사람들에 의해 분석이 왜곡될 수 있습니다.

전문가들은 쿠키가 실제 사용과 얼마나 밀접한 관련이 있는지에 대해 동의하지 않습니다. , 그러나 사용자의 3분의 1, 심지어 절반 이상이 의도적이든 아니든 특정 웹사이트에서 쿠키를 삭제, 차단 또는 조작합니다.

즉, 웹 분석 데이터가 사이트를 방문하는 사용자 수를 크게 부풀릴 수 있습니다. 2007년 평가 서비스 comScore 연구를 했다 발견된 쿠키 데이터는 웹사이트의 사용자 수를 2.5배 과도하게 나타낼 수 있습니다.

커뮤니티 알아보기

특정 사이트에 대한 트래픽을 측정할 때 특정 커뮤니티의 행동을 고려하는 것이 중요합니다. 가정 및 직장 컴퓨터를 사용하는 정교한 기술 사용자와 부유한 사용자는 사람보다 쿠키를 더 많이 사용합니다.

반면에 학교나 소외된 계층에 서비스를 제공하는 사이트는 사용자 수를 과소평가할 수 있습니다. 예를 들어 학교나 도서관에서 많은 사람들이 같은 컴퓨터를 사용하여 특정 웹사이트를 방문할 수 있습니다.

Reddit 북마크 서비스 블로그 최근에 불평 전문가들은 Reddit 직원이 Google Analytics 통계에서 본 것과 비교하여 사이트의 트래픽을 '오해 평가'하고 있습니다. Reddit에 따르면 광고주는 대신 얼마나 많은 사람들이 사이트를 방문하는지 보기 위해 Compete.com 또는 Quantcast와 같은 서비스를 찾고 있었고 Reddit은 이러한 서비스가 Google Analytics의 Reddit 내부 통계보다 훨씬 낮은 수준의 트래픽을 보여주었다고 불평했습니다.

패널 대 쿠키

Compete.com, Quantcast, comScore 및 Nielsen은 모두 웹 분석보다 사이트를 방문하는 사람들의 수를 더 잘 측정하는 동시에 성별, 가구 소득 등에 대한 인구 통계학적 데이터를 제공한다고 주장합니다.

이러한 다른 서비스는 '패널' 방법론을 사용합니다. 즉, 대규모 웹 사용자 그룹의 행동을 관찰하고 통계 공식을 사용하여 일반 및 특정 사이트의 인터넷 사용에 대해 추론합니다.

광고주는 종종 내부 웹 분석 통계보다 멀리 떨어져 있는 이러한 제3자 서비스에 더 익숙합니다. 이러한 서비스는 또한 광고주가 서로 다른 사이트 간에 더 나은 '사과 간' 비교를 제공한다는 사실을 위안할 수 있습니다.

여전히 패널은 완벽하지 않으며 샘플의 사용자 구성 및 기타 요인에 따라 크게 다를 수 있습니다.

모든 서비스에 대해 표본 크기가 작아질수록 통계의 신뢰성이 떨어집니다. 사이트가 작을수록 패널 측정을 믿기 어려울 수 있습니다. Compete.com은 특정 월에 방문자 트래픽이 가장 많은 100만 사이트로 간주되는 사이트만 측정합니다.

비록 Quantcast는 최근 미디어등급위원회 인증 방법론 기업 최초 , 산업 무역 그룹, 그것은 사이트에 Quantcast 코드를 입력하고 쿠키를 사용하여 방문자를 측정하고 해당 데이터를 패널과 연관시키는 사이트에 대해서만 인증을 받았습니다. Quantcast에 등록되지 않은 사이트의 경우 데이터는 더 대략적인 추정치입니다.

Nielsen과 comScore는 한 달에 수천 명의 방문자가 방문할 때까지 사이트를 등록하지 않는 경향이 있습니다.

그래서 어떤 방법을 사용합니까?

그럼 언제, 무엇을 사용해야 할까요? 그것은 당신이 누구와 이야기하고 있고 무엇을 배우려고 하는지에 달려 있습니다. 때로는 모든 서비스를 사용하고 차이점의 원인을 파악하려고 할 수 있습니다. 광고 서버 데이터에서 더 많은 측정 통계를 사용할 수 있으며, 이는 법적 목적을 위해 감사 및 확인되는 유일한 트래픽 수치인 경우가 많습니다.

네, 고개를 갸우뚱거리게 하기에 충분합니다. 하지만 알면 알수록 더 잘 준비하고 질문에 답하고 발표 중인 청중에게 가장 잘 보일 수 있는 통계를 수집할 수 있습니다.

예를 들어, 사이트가 지역 학교를 대상으로 하는 경우 웹 분석이 사용자 수를 과소 계산하는 경우를 만들 수 있습니다. 또는 사이트 설문조사 또는 소셜 미디어 상호작용을 기반으로 사용자의 인구통계학적 프로필이 패널 측정 서비스 중 하나가 표시하는 것과 다르다고 믿는 이유를 설명할 수 있습니다.

그러나 광고주, 파트너 및 기타 사람들이 특정 유형의 데이터에 대해 의아해하는 데에는 타당한 이유가 있음을 이해하는 것도 중요합니다. 웹 속성의 개별 특성에 따라 통계가 나타내는 것과 나타내지 않는 것을 설명할 수 있어야 합니다.