일반적으로 잘못 이해되는 5가지 Google 애널리틱스 측정항목

일부 Google Analytics 측정항목 은 온라인 마케팅 의 세계를 혼란스럽게 하고 종종 잘못 해석됩니다. 이 문서에서는 이러한 사항을 명확히 하고 개별 값이 어떻게 계산되고 어떻게 해석되어야 하는지를 정확하게 설명합니다.

1. 페이지에 머문 평균 시간 / 평균 세션 시간

Google Analytics는 한 페이지의 페이지 로드와 다음 페이지의 페이지 로드 간의 차이로 페이지에서 보낸 시간을 계산합니다. 이러한 이유로 Google Analytics는 세션의 마지막 페이지에서 보낸 시간을 계산할 수 없습니다. 이를 보완하기 위해 페이지의 평균 방문 시간을 계산할 때 세션의 이전 페이지를 보는 것과 관련된 모든 페이지 로드가 제외됩니다. 결과적으로 종료율이 높은 페이지의 평균 세션 시간 계산은 상대적으로 적은 수의 페이지를 기반으로 합니다.

반면에 "평균 세션 시간" 측정항목은 세션의 마지막 페이지에서 보낸 시간을 고려하지 않습니다. 여기서는 이전 페이지가 로드될 때까지 웹사이트에 머문 총 시간을 사용하고 이 전체 시간을 세션 수로 나눕니다. 이러한 이유로 측정된 평균 세션 시간은 실제보다 낮게 보고되는 경향이 있습니다.

다음 두 가지 예는 두 메트릭의 계산을 보여줍니다.

세션 1

이 세션에서 "페이지당 평균 세션 시간" 및 "평균 세션 시간"이라는 두 가지 측정항목은 다음과 같습니다.

• 페이지 A에 머문 시간 = 5분
• 페이지 B에 머문 시간 = 5분
• 페이지 C에 머문 시간 = 페이지 C에 머문 시간은 계산할 수 없으므로 평균 페이지 머릿수 계산에서 제외됩니다. (GA가 나머지 페이지 조회수에서 페이지 C에서의 평균 시간을 계산할 수 없는 경우 0으로 표시됩니다.)
• 세션 시간 = 10분

세션 2

이 세션은 두 측정항목에 대해 다음 값을 생성합니다.

• 페이지 A에 머문 시간 = 2분
• 페이지 C에 머문 시간 = 2분
• 페이지 B에 머문 시간 = 페이지 B에 머문 시간을 계산할 수 없으므로 평균 페이지에 머문 시간 계산에서 제외됩니다. (GA가 나머지 페이지 조회수에서 페이지 B의 평균 시간을 계산할 수 없는 경우 이는 0으로 표시됩니다.)
• 세션 시간 = 4분

세션 3

여기에 있는 동안 소요된 시간은 다음과 같습니다.

• 페이지 A에 머문 시간 = 페이지 A에 머문 시간은 계산할 수 없으므로 평균 페이지 머릿수 계산에서 제외됩니다. (GA가 나머지 페이지 조회수에서 페이지 A의 평균 시간을 계산할 수 없는 경우 0으로 표시됩니다.)
• 세션 시간 = 0분

따라서 다양한 페이지에 머문 평균 시간과 모든 방문에 대해 사이트에 머문 평균 시간은 다음과 같습니다.

• 페이지 A에 머문 평균 시간 = (5분 + 2분)/2 = 3.5분
• 페이지 B에 머문 평균 시간 = 5분
• 페이지 C에 머문 평균 시간 = 2분
• 평균 세션 시간 = (10분 + 4분 + 0분)/3 = 4.67분

이탈률과 이탈률이 높은 웹사이트와 페이지를 다룰 때는 이를 염두에 두는 것이 중요합니다. 이것은 Google Analytics가 작은 샘플 크기에 의존해야 하는 경우이며, 이로 인해 오해의 소지가 있거나 왜곡된 정보가 발생할 수 있습니다.

2. 사용자

Google Analytics는 브라우저에 저장된 쿠키를 사용하여 방문자 수를 측정합니다. 이러한 이유로 Google Analytics는 각 브라우저와 기기를 새로운 방문자로 인식합니다. 결과적으로 Google Analytics는 쿠키가 이전에 삭제된 경우 브라우저를 순 방문자로 계산합니다.

결과적으로 Google Analytics의 방문자 수는 거의 항상 웹사이트의 유효 방문자 수보다 많습니다.

그래프는 Google 애널리틱스에서 서로 다른 두 사람이 5명의 순 방문자로 나열되는 것이 얼마나 쉬운지를 보여줍니다.

Dieses Problem konnen Sie umgehen, wenn Sie mit User-IDs arbeiten. In diesem Fall haben Sie genauere Angaben, wie viele verschiedene Personen Ihre Webseite besuchen.

3. 직접 트래픽

다양한 트래픽 소스에 대해 처음 배울 때 많은 사람들은 직접 트래픽이 누군가가 URL을 브라우저에 직접 입력하거나 책갈피를 클릭한 결과라는 것을 알게 됩니다. 이 두 가지 모두 직접 트래픽을 발생시키지만 직접 버킷이 훨씬 더 많은 트래픽을 포착한다는 점에 유의해야 합니다. 직접 트래픽의 실제 정의는 세션의 첫 번째 페이지가 HTTP 요청의 헤더 내에 리퍼러를 포함하지 않는 트래픽입니다.

여기에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.

• https에서 http로의 추천에는 추천 정보가 포함되지 않습니다.
• 특정 앱은 추천 정보를 전달하지 않습니다.
• 태그가 지정되지 않은 프로모션 pdf, 엑셀 또는 워드 문서의 태그가 지정되지 않은 이메일 및 링크에는 추천 정보가 포함되지 않습니다.
• 또한 리퍼러 정보를 수정하거나 제거할 수 있는 브라우저 확장을 얻을 수 있습니다.
• 마지막으로, 일부 웹사이트는 방문자를 다른 사이트로 보낼 때 (보안 목적으로) 추천 정보를 마스킹하거나 제거합니다.

따라서 책갈피를 클릭하거나 주소 표시줄에 URL을 직접 입력하는 것은 직접 트래픽으로 간주되지만 다른 많은 트래픽 소스가 직접 트래픽에 속한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 이는 주로 GA가 해당 트래픽이 대부분의 경우 어디에서 오는지 알지 못하기 때문입니다.

4. 페이지뷰 vs. 순 페이지뷰

Google 웹로그 분석에서는 페이지뷰라는 용어를 웹로그 분석 추적 코드에 의해 캡처된 웹페이지의 보기로 정의합니다. 페이지가 새로고침될 때마다 새로운 페이지뷰가 계산됩니다. 그 사이에 다른 페이지를 보고 다시 원래 페이지로 돌아오면 페이지는 다시 1개의 페이지뷰로 계산됩니다.

고유 페이지뷰는 세션 수준에서 등록됩니다. 이는 동일한 세션 동안 동일한 사용자가 생성한 페이지뷰의 누적을 나타냅니다. 예를 들어 이 블로그 게시물을 10번 방문하면 10개의 페이지뷰가 계산되지만 고유한 페이지뷰는 1번만 계산됩니다. 이러한 이유로 페이지뷰는 항상 고유 페이지뷰보다 높습니다.

페이지뷰는 사용자가 웹사이트와 상호작용하는 방식을 보여줍니다. 개별 페이지뷰는 단일 세션에서 페이지 업데이트와 여러 페이지뷰를 무시하므로 사용자 트래픽 양을 보다 정확하게 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 어떤 페이지가 사용자에게 효과적으로 매력적인지 쉽게 알 수 있습니다. 그런 다음 더 고유한 페이지뷰를 생성하기 위해 웹사이트의 콘텐츠를 디자인하는 가장 좋은 방법을 알아낼 수 있습니다.

5. 이탈률

Google Analytics는 이탈 을 웹사이트의 단일 페이지에 대한 세션으로 정의합니다. 따라서 이탈률에는 이탈 수를 세션 수로 나눈 값이 포함됩니다. 여기서 문제는 개별 페이지의 이탈률입니다. 여기에서 이탈률은 이 페이지의 이탈 수를 이 페이지가 시작 페이지인 총 세션 수로 나눈 값입니다.

페이지 수준의 이탈률은 종종 이탈률과 혼동됩니다. 이탈률은 이탈률과 유사하게 페이지가 몇 번이나 남았는지 보여줍니다. 종료율은 다음과 같이 계산됩니다. 페이지가 세션의 마지막 페이지인 횟수를 해당 페이지를 본 횟수로 나눈 값입니다.

이 두 측정항목의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 다음 예는 차이점을 조금 더 잘 보여줍니다.

웹 페이지에 다음 네 개의 세션만 있다고 상상해 보십시오.

세션 1:

세션 2:

세션 3:

세션 4:

전체적으로 이탈로 간주되는 세션은 세션 2와 세션 4뿐입니다. 따라서 웹사이트 이탈률은 2/4 = 50%입니다.

• 페이지 A에는 3개의 페이지 보기(방문 1, 2 및 3)와 2개의 출구(방문 2 및 3)가 있습니다. 이것은 2 / 3 = 66.66%의 이탈률과 같습니다.
• 페이지 A는 방문 페이지도 두 번(방문 1 및 2)했으며 이탈이 1회(방문 2) 있습니다. 이것은 1/2 = 50%의 이탈률과 같습니다.
• 페이지 B에는 두 개의 페이지 보기가 있습니다(방문 2 및 3). 그러나 출구가 없으므로 출구율은 0%입니다. 한때 랜딩페이지이기도 했지만(세션 3) 이탈이 아니어서 이탈률이 0%입니다.
• 페이지 C에는 3개의 페이지 조회수(방문 1, 3, 4)와 1개의 이탈(방문 4)이 있으므로 1/3 = 33.33%의 이탈률
• 페이지 C는 방문 페이지가 한 번뿐이었지만(방문 4) 이것도 이탈이었기 때문에 페이지 C의 이탈률은 100%입니다.
• 마지막으로 페이지 D의 페이지뷰는 단 한 번(방문 1)이었고 이탈 페이지이기도 하여 이탈률이 100%가 되었습니다. 페이지 D는 방문 페이지가 아니었기 때문에 이탈이 없었고 이탈률이 0%였습니다.

이 예에서 볼 수 있듯이 웹사이트의 이탈률, 개별 페이지의 이탈률 및 페이지의 이탈률은 매우 다른 결과를 얻을 수 있으므로 추가 설명도 제공할 수 있습니다. 세 가지 지표를 올바르게 해석하고 결과를 웹사이트 평가에 적절하게 통합하는 것이 중요합니다.

이러한 측정항목에 대해 질문이 있는 경우 언제든지 문의해 주십시오.