온라인 마케팅의 핵심이라고 할 수 있는 데이터 분석! 특히 퍼포먼스 마케팅을 진행하는 분들이라면 구글 애널리틱스를 많이 활용하실텐데요. 구글 광고를 진행하는 분들이라면 필수적으로 사용해야 할 웹 분석 도구로 방문자와 웹사이트 간의 상호작용 데이터를 제공합니다.
하지만 구글 애널리틱스를 처음 접하는 분들은 세션(Session), 사용자(User), 참여(Engagement)와 같은 기본 용어가 어떤 의미이고 각 데이터가 어떤 의미를 가지는 지 헷갈리실 수 있을 것 같습니다. 이번 글에서는 데이터 분석 초보자 분들을 위해 구글 애널리틱스의 핵심 지표를 간단히 설명하고, 구글 애널리틱스에서 사용하는 데이터의 중복값 제거 원리 등 데이터를 해석하는 기본 방법을 알려드리겠습니다.
구글 애널리틱스의 핵심 지표 이해하기
✔️ 세션(Session)
세션은 사용자가 웹사이트를 방문하여 활동을 시작하고 종료하는 기간을 나타내는 데이터 단위입니다. 구글 애널리틱스에서는 페이지뷰, 이벤트, 거래 등 모든 상호작용이 한 세션 안에 포함됩니다.
세션 측정 방식
- 세션 시작: 사용자가 웹사이트를 방문하거나, 기존 세션이 종료된 뒤 다시 사이트를 열람하면 새로운 세션이 시작됩니다.
- 세션 종료:
- 사용자가 30분 동안 웹사이트에서 아무런 활동을 하지 않으면 세션이 종료됩니다.
- 자정을 기준으로 세션이 종료됩니다. 밤 11:50에 세션이 시작되었다면 자정을 넘기면 새 세션으로 기록됩니다.
- 사용자가 동일한 사이트에 대해 다른 트래픽 소스(예: 구글 검색 → 페이스북 링크)를 통해 들어오면 새 세션으로 기록됩니다.
💡예시
- 오전 9시에 사용자가 사이트를 방문해 10분 동안 탐색한 뒤 브라우저를 닫았다면, 세션은 9시 10분에 종료됩니다. 5분 동안 페이지를 보고 30분 간 아무 행동도 하지 않았다면 9시 35분에 세션이 종료됩니다.
- 같은 사용자가 오후 1시에 다시 사이트를 방문하면 새로운 세션이 시작됩니다.
- 동일 사용자가 1월에 사이트를 방문해 2번의 세션을 발생시키고, 2월에 3번 방문했다면, 월별 데이터는 각각 2와 3의 세션을 보여줍니다.
참여세션(Engaged Session)이란?
구글 애널리틱스에선 세션 수와 별도로 ‘참여 세션 수’라는 지표도 함께 확인하실 수 있습니다. 참여 세션은 사용자가 일정 시간(통상 10초 이상) 사이트에서 활동하며 의미 있는 상호작용을 한 세션을 말합니다. 단순히 페이지를 열고 바로 이탈하는 방문은 참여 세션으로 기록되지 않습니다.
- 기본 기준: 사용자가 사이트에 10초 이상 머물렀거나, 특정 이벤트(예: 클릭, 스크롤, 동영상 재생)를 수행한 경우 기록됩니다.
- 이탈 방지: 참여 세션은 높은 이탈률(Bounce Rate)과 반대되는 개념으로 사이트에 관심을 가진 방문자를 측정하는 기준이 됩니다.
세션 데이터의 기본 해석
📈세션 수 증가
웹사이트의 방문 빈도와 활동성이 높아지고 있음을 의미합니다. 광고 캠페인, 신규 콘텐츠, 트렌드에 따른 관심 증가가 원인이 될 수 있습니다.
📉세션 수 감소
웹사이트에 대한 관심도가 떨어졌거나 외부 요인(경쟁사의 캠페인, 트렌드 변화 등) 영향을 받았을 가능성을 의미합니다.
✔️ 사용자(User)
사용자는 웹사이트를 방문한 개별적인 사람(또는 브라우저 세션)을 의미합니다. 구글 애널리틱스에서는 쿠키를 사용하여 사용자를 식별하며, 사용자는 크게 새 사용자와 재방문자로 구분됩니다.
새 사용자(New User)
해당 웹사이트를 처음 방문한 사람입니다. 구글 애널리틱스는 브라우저에 저장된 쿠키를 기반으로 사용자를 식별합니다.
👤새 사용자 기준
- 쿠키가 없는 상태에서 웹사이트를 방문한 경우
- 사용자가 이전에 해당 웹사이트를 방문한 기록이 있지만, 쿠키가 삭제된 경우
- 다른 브라우저나 디바이스를 사용해 처음 방문했을 때(예: PC에서 방문한 사용자가 처음으로 모바일에서 접속)
재방문자(Returning User)
과거에 웹사이트를 방문한 적이 있는 사람입니다.
👤재방문자 기준
- 동일 브라우저에서 기존의 쿠키를 기반으로 사용자를 식별했을 때.
- 동일 사용자가 쿠키를 유지한 상태로 재방문했을 경우.
💡새 사용자와 재방문자 구분의 한계
- 쿠키 삭제 문제: 사용자가 브라우저 쿠키를 삭제하거나, 브라우저의 개인 정보 보호 모드(시크릿 모드)를 사용할 경우, 동일 사용자가 새 사용자로 기록될 수 있습니다.
- 디바이스 및 브라우저 차이: 동일 사용자가 다른 디바이스나 브라우저를 사용할 경우 새로운 사용자로 기록됩니다.
- A 사용자가 1월 1일에 PC로 사이트를 방문 → 새 사용자
- 같은 A 사용자가 1월 5일에 동일 PC로 다시 방문 → 재방문자
- A 사용자가 1월 7일에 스마트폰으로 같은 사이트를 처음 방문 → 새 사용자
활성 사용자(Active User)란?
새 사용자, 재방문자 외에 ‘활성 사용자’라는 지표도 확인하실 수 있습니다. 활성 사용자는 신규 방문, 재방문 여부와는 관계 없이 웹사이트나 앱에서 페이지를 탐색하거나 이벤트를 발생시키는 등 실제로 활동한 사용자를 나타냅니다.
사용자 데이터의 기본 해석
🆕 신규 사용자 증가
새로운 고객층이 유입되고 있음을 보여줍니다. 마케팅 캠페인이나 SEO, 광고 효과를 측정하는 데 중요합니다.
👥재방문자 증가
기존 사용자가 웹사이트에 다시 방문했음을 의미하며 이메일 마케팅, 재구매 유도 프로모션, 고객 리텐션 전략 효과를 평가할 수 있습니다.
✔️ 참여 시간(Engagement Time)
사용자가 웹사이트에서 활발히 활동하며 머문 총 시간을 나타냅니다. 사용자가 사이트에서 얼마나 활동했는지, 콘텐츠가 얼마나 흥미로운지 평가하는 중요한 지표입니다. 콘텐츠의 질을 평가하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 전략(예: 동영상, 인터랙티브 콘텐츠) 도입에 활용할 수 있습니다.
참여 시간 측정 방식
- 활동 기반 측정: 사용자가 페이지를 탐색하거나 상호작용(스크롤, 클릭 등)할 때만 참여 시간으로 기록됩니다.
- 비활성 상태 제외: 사용자가 브라우저를 열어둔 채 다른 작업(예: 새 탭에서 다른 사이트 탐색)을 하면 그 시간은 참여 시간에 포함되지 않습니다.
- 전체 세션과 연계: 세션 내 모든 활동의 참여 시간이 합산됩니다.
💡예시
- 사용자가 웹사이트를 방문해 5분 동안 콘텐츠를 탐색하고, 2분 동안 아무런 활동이 없었다면 참여 시간은 5분으로 기록됩니다.
- 동일 사용자가 세션 동안 여러 페이지를 방문하며 총 10분간 활발히 활동했다면 세션 참여 시간은 10분입니다.
참여 시간 데이터의 기본 해석
📈 참여 시간 증가
콘텐츠가 사용자의 흥미를 끌고 사이트 내에서 더 오래 머무르게 만들었음을 의미합니다.
📉참여 시간 감소
콘텐츠의 품질, 사이트 속도, 사용자 경험(UX) 등이 부족할 수 있습니다.
✔️ 페이지뷰(Pageview)
사용자가 웹사이트에서 페이지를 열람한 횟수를 나타내며 구글 애널리틱스에서 사용되는 가장 기본적인 활동입니다. 사용자가 특정 페이지를 새로고침하거나, 동일 페이지를 여러 번 방문한 경우에도 각각의 페이지뷰로 계산됩니다.
페이지뷰 측정 방식
- 단순 카운트: 사용자 한 명이 동일 페이지를 반복적으로 봐도 페이지뷰는 누적됩니다.
- 중복 포함: 새로고침(F5) 또는 URL을 다시 입력하여 같은 페이지를 열어도 각각의 페이지뷰로 기록됩니다.
💡예시
사용자가 블로그 글 A를 보고, 관련 링크를 눌러 페이지 B로 이동한 뒤, 다시 블로그 글 A로 돌아왔을 경우 페이지뷰는 A(2회), B(1회)로 총 3회 기록됩니다.
페이지뷰 데이터의 기본 해석
📈 페이지뷰가 많음
사용자가 관심을 가지는 핵심 콘텐츠임을 의미합니다. 어떤 콘텐츠가 사용자의 관심을 끌고 있는지 파악하여 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다.
📉페이지뷰 적음
콘텐츠의 매력이 부족하거나, 사이트 탐색 경로가 비효율적일 수 있습니다. 페이지의 문제점을 점검해 개선 작업을 진행합니다.
데이터 해석 시 주의해야 할 중복값
데이터 해석 시에는 특정 기간동안 데이터 변화가 얼마나 이루어졌는지를 주로 비교하게 됩니다. 여기서 주의해야 할 점은 사용자와 관련된 데이터는 개별적인 사용자를 기준으로 기록되기 때문에 동일한 사용자가 여러 기간에 걸쳐 방문했을 때, 그 기간에는 중복값 제거가 된다는 점입니다. 전체 사용자와 새 사용자, 활성 사용자 등 모든 데이터에 적용되며 이와 달리 세션, 페이지뷰, 이벤트에는 중복값 제거 없이 모두 누적되어 기록됩니다.
예시
1월 데이터(1.1~1.31)
- 사용자(Users): 2명 (A, B)
- 세션(Sessions): 4회
- 페이지뷰(Pageviews): 8회
2월(2.1~2.28)
- 사용자(Users): 2명 (A, C)
- 세션(Sessions): 3회
- 페이지뷰(Pageviews): 7회
1~2월(1.1~2.28)
- 사용자(Users): 3명 (A, B, C) → A 중복 제거
- 세션(Sessions): 7회 (중복 제거 없음)
- 페이지뷰(Pageviews): 15회 (중복 제거 없음)
효과적인 마케팅 전략과 캠페인 집행은 철저한 데이터 분석을 기반으로 해야 가능합니다. 데이터 분석은 단순히 숫자를 해석하는 것을 넘어 그 뒤에 숨겨진 사용자 행동과 비즈니스 인사이트를 발견하는 작업입니다.
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