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[머리말] 웹사이트 분석 측정은 웹사이트 분석 입문 과정 중 하나입니다. 많은 친구들이 이에 관해 많은 질문을 하는 것을 보아왔는데, 이것은 모두가 가장 알고 싶어하고 가장 이해하기 어려운 영역이라는 것을 보여줍니다. 메트릭을 정확하게 파악하면 웹 사이트 분석도 정확하게 파악할 수 있습니다.
【텍스트】
오늘의 주제는 측정으로 돌아갑니다. 측정은 웹사이트 분석의 뼈대이기 때문입니다. 측정이 없으면 웹사이트 분석은 과학이 될 수 없습니다. 측정은 또한 다음과 같은 질문과 같이 대부분의 친구들이 묻는 질문입니다.
송싱 선생님:
오랫동안 나를 혼란스럽게 했던 질문이 있습니다. GA의 이탈률과 이탈률 문제.
우리 모두는 그 의미를 알고 있습니다. 하지만 동시에 존재한다면 어떤 데이터가 더 좋을까요?
단독으로 나타나도 괜찮지만 GA에서는 동시에 등장합니다.
이것은 훌륭한 탐구 정신과 문제의 핵심을 꿰뚫는 예리한 관찰을 구현하는 좋은 질문입니다. 비슷한 질문이 너무 많아서 새로운 게시물 시리즈가 필수적입니다. 이제 우리가 쉽게 혼동할 수 있는 가장 기본적인 측정 개념부터 시작해 보겠습니다. 동시에, 이 기사에서는 과거 내용을 반복하지 않고(측정 내용은 블로그의 웹사이트 지도를 참조하십시오) 마무리하고 모두가 가장 알아야 할 사항에 대해 이야기합니다.
가장 기본적인 트래픽 측정에도 함정이 있습니다.
페이지 조회수, 방문수, 방문자 수는 가장 기본적인 세 가지 트래픽 측정항목으로, 모니터링 난이도에 따라 다음과 같이 구분됩니다.
방문 》 방문자 》 페이지보기
그 이유는 다음과 같습니다.
페이지 조회는 단순한 횟수일 뿐입니다. 해당 페이지의 웹사이트 분석 모니터링 코드는 한 번만 실행됩니다. 가장 간단합니다.
방문자는 간단한 계산이기도 합니다. 웹사이트 분석 및 모니터링 코드는 웹사이트에 들어오는 다른 쿠키 또는 다른 IP(일부 도구의 경우 IP는 쿠키가 없을 때 방문자를 식별하는 데 사용됨)를 식별합니다. 하지만 방문자는 쿠키나 IP에 대한 기록과 판단을 포함하기 때문에 확실히 페이지 조회보다 더 복잡합니다.
방문은 방문자의 일련의 웹 사이트 액세스 작업을 나타내며 각 작업 간의 간격은 특정 시간을 초과하지 않습니다(예: 30분 이내). 이는 다음과 같은 여러 가지 사항을 판단한다는 의미입니다. (1) 방문자를 판단할 수 없는 경우 방문은 의미가 없습니다. (2) 페이지 조회 또는 기타 웹사이트 분석 도구를 통해 식별할 수 있는 웹사이트 액세스 행위를 판단해야 합니다. (3) 작업 사이의 시간을 식별합니다. 따라서 방문에 대한 판단이 가장 복잡합니다. 따라서 처음 웹사이트 분석을 위해 로그 파일을 사용할 때는 방문에 대한 명확한 개념이 없었고 세션에 대한 개념만 있었습니다.
그럼 함정은 어디에 있나요?
방문자 및 페이지 보기에는 트랩이 없습니다. 이는 트리거될 때 트리거되고 기록되는 간단한 측정입니다. 그러나 방문에는 함정이 있습니다. 함정은 다음과 같은 가능성에 있습니다.
A사이트를 20분간 방문했는데, 21분에 A사이트 링크(예: CWA 홈페이지: http://www.chinawebanalytics.cn )(이 링크는 B사이트로 연결되어 있습니다)에서 B사이트로 이동했습니다. 25분 후 웹사이트 B의 링크(이 링크는 웹사이트 A로 다시 연결됨)가 웹사이트 A로 돌아옵니다. 이 과정에서 브라우저 창이 닫히지 않는데, 이 과정에서 웹사이트 A는 몇 번이나 방문하나요?
A사이트를 20분 동안 방문했는데 21분에 A사이트의 페이지를 닫았다가 새 브라우저 창을 열었다가 25분에 새 창을 열고 A사이트의 URL을 입력해서 A사이트로 돌아왔습니다. process A 웹사이트의 방문 횟수는 몇 번입니까?
A사이트를 20분 동안 방문했는데, 21분에 A사이트의 페이지를 닫은 뒤 새로운 브라우저 페이지, 즉 탭(브라우저가 닫히지 않았음을 참고하세요)을 열었다가 25분 만에 새 탭을 열었습니다. 웹사이트 A로 돌아가려면 A의 URL을 입력하세요. 이 과정에서 웹사이트 A는 몇 번이나 방문하나요?
사진: 탭, 그레이트 탭
저는 이 세 가지 질문에 대한 답을 여기서 논의하고 싶지 않습니다. 댓글에서 이에 대해 논의하는 것은 환영합니다. 한 가지 기억해야 할 점은 다양한 웹사이트 분석 도구가 이러한 프로세스에 대해 서로 다른 정의를 가지고 있다는 것입니다. 따라서 웹사이트 분석 도구를 선택하는 경우 공급업체에 이러한 기본 측정항목에 대한 기본 정의 및 모니터링 방법이 무엇인지 문의하는 것이 좋습니다.
그러나 이 세 가지 질문은 다음 질문에 직접적으로 답합니다.
(1) Omniture SiteCatalyst에서 모니터링하는 방문수가 Google Analytics에서 측정한 방문수의 80%에 불과한 이유는 무엇입니까?
(2) Google Analytics의 데이터가 내 서버 로그의 데이터와 왜 그렇게 다른가요?
그들의 데이터가 동일하다면 나는 놀랄 것입니다! 이러한 서로 다른 도구 간의 차이점은 명확하지 않습니다(물론 유사한 도구 간의 일부 과도한 차이점은 모니터링이 잘못 구현되었음을 의미할 수도 있음). 제가 말씀드리고 싶은 것은 방문이 실제로는 매우 복잡한 측정이고, 확실히 우리가 생각하는 것만큼 간단하지 않다는 점을 최소한 이해해야 한다는 것입니다.
따라서 우리는 이 지표에 대한 일반적인 이해를 넘어 근본적인 질문에 들어갑니다. '방문' 지표를 설정하는 이유는 무엇입니까? 왜 페이지뷰나 방문자를 사용할 수 없나요?
이 질문을 명쾌하게 생각하실 수 있다면 방문을 진정으로 이해하실 수 있을 것이라 생각합니다.
사진: 생각보다 쉽지 않아요!
대답은 실제로 매우 간단합니다. 좁은 의미에서 웹 분석을 분석하는 과학은 무엇입니까? 웹 사이트 방문자의 행동을 분석하는 과학이므로 초점은 행동입니다. 따라서 방문자에게 해당 행위가 첨부되어 있지 않으면 의미가 없습니다. 그러나 동작이 고립되어 있고 맥락이 없다면 큰 의미가 없으므로 페이지 보기만 작동하지 않습니다. 방문은 페이지 조회수로 표시되는 방문자의 일련의 행동을 측정하기 위해 만들어졌습니다. 방문자가 페이지뷰와 관계를 맺을 수 있게 하고, 또한 방문자의 행동과 관계를 맺고 이를 데이터의 형태로 표현할 수 있게 해주는 브릿지입니다.
정말 예술적인 과정인 것 같습니다. 이것이 웹사이트 분석의 아름다움입니다. Why 뒤에 숨어 있는 Why를 자세히 살펴보면 꽃 한 송이에 세계가 있다는 것을 알게 될 것입니다.
기본적인 측정조차도 모두 동일한 정의를 갖지는 않습니다.
질량이란 무엇이며, 길이는 무엇이며, 속도는 무엇입니까? 우리가 실생활에서 자주 사용하는 이러한 측정에는 전 세계적으로 통일된 표준 정의와 단위가 있습니다. 그러나 웹사이트 분석 세계에서는 모든 지표가 동일한 정의를 갖고 있는 것은 아닙니다.
이는 웹사이트 분석이 여전히 매우 새로운 주제이기 때문입니다. 웹사이트 분석 분야의 명칭은 실제로 처음에는 불확실했습니다. 처음에 사람들은 e-metrics(e-metrics)를 사용했고 나중에는 웹 측정항목(websitemetrics)을 사용했습니다. 점점 더 많은 사람들이 웹 분석(웹사이트 분석)을 사용하기 시작한 후에야 해당 주제에 공식적인 이름이 붙게 되었습니다.
규율의 이름은 정해져 있지만 규율 내의 많은 측정값은 서로 다르게 해석됩니다. 예를 들어 이탈률(bounce rate)과 같이 이 측정에는 여전히 두 가지 이상의 일반적인 해석이 있습니다. 해석의 차이 외에도 다양한 모니터링 도구에는 일부 측정에 대한 알고리즘도 다릅니다. 예를 들어 위에서 언급한 것처럼 도구마다 방문자를 식별하는 방법에 대한 알고리즘이 다르며 방문에도 마찬가지입니다.
불일치로 인한 모순을 해결하기 위해 일부 스마트 웹사이트 분석 도구 제공업체는 측정을 사용자 정의할 수 있는 몇 가지 기능을 제공하여 사용자가 필요에 따라 측정의 정의와 규모를 보다 유연하게 조정할 수 있도록 하여 웹사이트 분석의 효율성을 객관적으로 크게 높입니다. 적응력이 뛰어나고 훌륭한 결과를 만들어냅니다.
그러나 일관되지 않은 정의는 결국 좋은 것이 아니며, 특히 일부 기본 측정의 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 업계의 일부 조직에서는 일부 국제 표준을 확립하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 조직에는 영국의 순환 감사국( www.abc.org.uk ), 웹 사이트 표준을 위한 공동 산업 위원회(웹 표준을 위한 공동 산업 위원회)가 포함됩니다. , www.jicwebs.org ) 및 웹 분석 협회 www.webanalyticsassociation.org .
다양한 정의에 대해 가능한 최종 결과는 대부분의 사람들이 사용하는 일부 측정 정의가 업계에서 합의한 정의가 되고 결국 구현 표준이 된다는 것입니다.
그러나 웹사이트 분석 도구의 정의가 웹사이트 분석 산업을 대표한다고 생각하지 마십시오. 이는 단지 수많은 정의와 규정 중 하나일 수 있습니다. 핵심은 이러한 지표가 어떤 목적으로 존재하는지, 사이트의 실제 상태가 무엇인지 이해하는 것입니다.
가장 기본적인 측정은 복합 측정을 구성합니다.
가장 기본적인 측정값은 매우 간단하고 더 복잡한 웹사이트 탐색 동작을 설명하기에는 불충분하므로 사람들은 복합 측정값을 도입하기 시작했습니다. 소위 복합 메트릭은 4개의 산술 연산을 사용하여 여러 기본 메트릭으로 구성된 새로운 메트릭입니다. 예를 들어 이탈률, 이탈률, PV/방문 등이 있습니다.
복합 측정항목은 초보 친구에게 많은 문제를 안겨줍니다. 다음 텍스트가 귀하의 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
먼저 이탈률을 살펴보세요. 이탈률은 이탈률(Google Analytics) 또는 이탈률(China Web Analytics)이라고 합니다. 누구나 이해할 수 있을 것입니다. 저는 후자를 좋아합니다.
이탈률은 다음 사항을 기억해야 합니다.
이탈률은 모든 페이지를 측정하는 지표가 아니라 랜딩 페이지일 때 모든 페이지를 측정하는 지표입니다.
이는 특별한 조치입니다. 웹사이트 전체의 성능을 측정할 수도 있고, 랜딩 페이지로 특정 페이지의 성능을 측정하는 데 사용할 수도 있습니다. 즉, 이는 웹사이트 수준 지표이자 페이지 수준 지표입니다. 이에 대해서는 이 문서의 뒷부분에서 설명하겠습니다.
다양한 웹사이트 분석 도구는 이를 다르게 정의합니다.
그 공식은 그 목적과 의미보다 덜 중요합니다.
이제 그 목적이 무엇인지 이야기하겠습니다.
이탈률의 목적은 매우 명확합니다. 방문자가 웹사이트에 들어올 때 첫인상이 무엇인지 파악하는 데 도움을 주는 것입니다. 첫인상, 홈페이지 외부에서 홈페이지에 들어오는 첫인상임을 참고하시기 바랍니다.
이를 위해 사람들은 측정을 사용하여 이를 설명하는 방법을 생각하기 시작했습니다. 사람들이 가장 먼저 생각하는 것은 웹사이트에 들어왔을 때부터 웹사이트를 나갈 때까지의 시간 간격을 사용하는 것입니다. 예를 들어 텐센트에 오면 슬쩍 몇 번 훑어본 다음 침을 뱉고 "젠장, 독점"이라고 말하고 창을 닫으면 전체 과정이 5초밖에 걸리지 않을 것이다. 이는 이 웹사이트가 귀하에게 나쁜 인상을 준다는 것을 의미합니다. 그래서 시간적인 측면에서 설명하는 것이 정말 좋은 생각입니다. 이것이 원래 구상했던 접근 방식이자 Avinash 씨가 원래 자신의 블로그에서 옹호했던 접근 방식입니다.
그러나 이 방법에는 큰 문제가 있는데 바로 시간의 문제이다. 텐센트가 싫을 수도 있지만 웹탭의 존재로 인해 급하게 닫지 않고 360 Anti-Virus 홈페이지를 여는 등 새로운 웹페이지를 열어서 저우 선생님을 즐겁게 읽어보실 수 있습니다. Tencent를 비판하는 Hongyi의 "옹호자" 그리고 30분 후에 나는 "역겨운" Tencent 웹사이트가 여전히 열려 있는 이유를 발견하고 그것을 껐습니다. 이때 시간으로 판단하는 데에는 편견이 있습니다. 또 다른 큰 문제는 웹사이트 분석 도구가 모니터링하는 시간이 우리가 실제로 웹페이지를 탐색하는 시간과 완전히 일치할 수 없다는 점입니다. 따라서 웹사이트의 첫인상을 측정하는 시간법을 구현하기가 어렵습니다.
그러나 인간의 두뇌는 항상 영리합니다. 비록 우주적 규모에서 그러한 지능은 단지 구름일 뿐이며 펑 자매의 아름다움과 크게 다르지 않을 수도 있지만 우리는 어려움을 두려워하지 않습니다. 따라서 또 다른 아이디어가 탄생했습니다. 이 웹사이트의 첫 번째 페이지에 들어갈 때 불편함을 느끼면 이 웹사이트의 다른 페이지를 계속 탐색하는 데 시간을 소비할 가능성이 거의 없으며 이로 인해 이탈률이 발생합니다. 이탈률은 전체 방문수(방문수) 중 한 페이지만 방문한 방문수(방문수)의 비율, 또는 전체 방문자(방문자) 중 한 페이지(방문자)만 방문한 방문자(방문자)의 비율을 측정합니다. 수학적 정의에 관해서는 중요하지 않습니다. 핵심은 사람들이 마침내 웹사이트의 첫인상을 측정하는 시간 독립적이고 계산하기 쉬운 방법을 찾았다는 것입니다.
이것은 이탈률에 관한 이야기이므로 이탈률은 모든 페이지에 대한 모든 방문을 측정하는 데 사용되는 것이 아니라 해당 페이지를 랜딩 페이지로 사용할 때의 방문 노출만을 측정하는 데 사용됩니다. 왜냐하면 랜딩 페이지는 웹 사이트에 대한 첫 인상이기 때문입니다. 방문자에게 가져옵니다. 따라서 다음 사항도 이해해야 합니다. 웹사이트의 모든 페이지는 방문 페이지일 수 있지만(검색 엔진은 웹사이트의 모든 페이지로 트래픽을 가져올 수 있기 때문에), 다양한 방문에 비해 각 페이지의 일부만이 방문 페이지일 수 있습니다. - 웹사이트에 들어갈 때 이번 방문으로 방문한 첫 번째 페이지가 이 페이지인 경우에만 해당됩니다.
종료율은 어떻습니까? 그것은 또 다른 이야기입니다. 종료율은 웹사이트를 떠나는 사람들의 행동을 측정합니다. 사람은 항상 웹사이트를 떠나야 합니다. 기네스 세계 기록은 온라인에 가장 오래 접속한 사람을 기록해야 한다고 생각하지만, 이 사람은 결국 죽는 사람이기 때문에 100년 동안 웹사이트를 계속 방문하더라도 그는 반드시 떠나야 합니다. 결국 사랑하는 웹 사이트를 떠나십시오. 게다가 쿠키에는 그렇게 긴 시간 제한이 없습니다. 따라서 사람들이 웹사이트를 떠나는 곳이 더 자주 문제가 됩니다.
종료율은 이 문제를 측정하는 척도입니다. 간단히 말해서 종료율은 웹페이지가 웹사이트 종료로 사용될 확률입니다. 종료율 = 87%, 이는 이 페이지를 방문한 전체 방문자 중에서 이 페이지를 통해 웹사이트를 떠날 가능성이 87%임을 의미합니다. 이 웹사이트는 확실히 방문자를 "유지"할 수 없는 책임을 지고 있습니다.
이러한 관점에서 이탈률과 이탈률을 측정하는 두 가지 측정 방법의 원래 의도는 서로 관련이 없습니다. 둘은 매우 유사하지만 그 논리는 완전히 다릅니다. 처음 웹사이트 분석을 배웠을 때 나 역시 매우 혼란스러워서 이 두 측정치 사이의 관계를 알아내려고 필사적으로 노력했습니다. 이제는 둘 사이의 관계를 파악하는 것이 별 의미가 없는 것 같습니다. 둘 중 어느 것을 언제 사용할지 파악하는 것이 더 의미가 있습니다.
그러므로 복합 측정값이 수학적으로 우리를 혼란스럽게 하지 않도록 합시다. 나는 Google Analytics가 발명되었을 때 사람들이 결국 이러한 복합 측정값을 그렇게 정확하게 계산할 것이라고 기대하지 않았다고 생각합니다. 이것이 바로 Google Analytics의 숫자에 불일치가 너무 많다는 것을 알게 된 이유입니다. 그러나 이는 우리의 분석을 전혀 방해하지 않습니다. 왜냐하면 우리는 어떤 상황에서 무엇을 사용해야 할지 이미 알고 있기 때문입니다.
개수 측정값 및 복합 측정값
이제 계산 측정값과 복합 측정값이 무엇인지 요약해 보겠습니다. 카운트 측정(count)이란 계산이 필요 없는 단항 측정을 말하며 횟수, 빈도, 시간의 길이 등을 기록하도록 고안된 것입니다. 페이지 조회수, 방문수, 방문자 수는 모두 집계 측정이며 페이지에 머문 전체 시간도 집계 측정입니다. 개수 측정값을 더 이상 분할할 수 없습니다.
복합 측정값(계산)은 여러 카운트 측정값과 수식 연산(보통 4개의 산술 연산)으로 구성된 측정값을 나타냅니다. 예를 들어, 방문자가 방문한 페이지의 폭을 측정하는 데 일반적으로 사용되는 페이지 조회수/방문수는 페이지 조회수를 방문수로 나누어 계산합니다.
개수 측도와 복합 측도는 데이터를 통해 표현되는 문제를 포함합니다. 일반적으로 웹사이트 분석에서는 측정별 값을 표시하기 위해 계산 방법을 사용합니다. 예를 들어 5월에는 해당 웹사이트의 방문 횟수가 34,567건이고 방문자 수는 23,456명입니다. 개수 측정값은 데이터가 보고되는 개수 표현과 일치하는 경우가 많습니다.
복합 측정항목의 경우 개수 보고서로도 표시됩니다. 예를 들어 웹사이트의 이탈률은 13.3%입니다. 개수 보고서는 가장 일반적인 웹사이트 분석 보고서입니다. 다음 보고서는 일반적인 계산 보고서입니다.
또 다른 유형의 보고서는 다양한 통계 차원의 분포를 기록하는 분포 보고서라고 합니다. 예를 들어 그림 D는 다양한 경로 길이에 해당하는 방문 수를 나타내는 일반적인 분포 보고서입니다.
아래 그림은 다양한 기간의 방문 횟수 분포를 보여주는 일반적인 분포 보고서이기도 합니다.
집계 보고서와 분포 보고서는 모두 웹사이트 분석 도구에서 일반적으로 사용되는 데이터 표시 형식입니다. 웹사이트 분석 보고서를 작성할 때 이 두 가지 형식도 자주 사용합니다. 틀림없이 개수와 분포는 우리가 매일 다루는 가장 일반적인 모델입니다.
좋아요, 오늘은 여기까지입니다. 아이디어가 있으시면 메시지를 남겨주세요! 마지막으로 영화 한 편을 소개하고 싶습니다. <서른여섯 번째 이야기>는 문학적 톤이 물씬 풍기는 대만 문학 스케치 영화지만, 예전에 식당을 운영했던 시절을 떠올리게 할 만큼 힘이 있는 것 같아요. "중국 웹사이트 분석" "여자"를 좋아하시는 분들에게 추천해드려요 - 물론, 당신도 저를 좋아한다면 가장 좋습니다.
작가 : 송싱
기사 출처: http://www.chinawebanalytics.cn/metrics-and-its-back-story-1/