'홈페이지(Home Page)'가 '웹사이트(Web Site)'인가?
'홈페이지(Home Page)'는 가장 간단한 대표 도메인으로 접근할 수 있는 웹사이트의 관문이 되는 첫 페이지에 불과하다. '웹사이트(Web Site)'는 웹페이지들의 집합체로서, 대표 도메인 이하 모든 하위페이지를 포함한 개념이다. 물론 웹사이트는 두 개 이상의 도메인으로 구성되어 있을 수도 있다. 하지만 일반적으로 웹사이트 하나는 도메인 하나로 구성되어 있다. 따라서 대표 도메인은 해당 웹사이트를 가리키는 고유명칭으로 사용되기도 한다. 그러다보니, 대표 도메인에 의해 접속하게 되는 홈페이지를 웹사이트라는 개념과 혼용하게 된다. 홈페이지와 웹사이트는 엄연히 다른 개념으로, 경우에 따라 분명하게 구분할 필요가 있다.
홈페이지에 카운터(Counter)를 설치한다고 해서 웹사이트 전체의 트래픽을 측정할 수는 없다. 홈페이지는 웹사이트의 일부에 불과하며, 단지 수많은 웹페이지 가운데 한 페이지일 뿐이다. 홈페이지가 해당 웹사이트를 대표할 수 있는 페이지이고, 가장 많은 트래픽이 발생하는 페이지인 것은 사실이지만 때로는 그 기준도 모호하다. 그러므로 홈페이지에 설치된 카운터만으로 웹사이트의 트래픽을 측정하고 분석하는 건 많은 한계를 갖는다.
가장 정확한 로그분석 방법은 웹서버에 기록되는 로그데이터를 분석하는 것이다. 그렇게 하면, 홈페이지뿐만 아니라 웹사이트 내의 모든 페이지의 트래픽을 측정할 수 있다. 하지만 웹서버를 보유해야 하고, 로그분석 소프트웨어를 구입해야 하며, 또 어느 정도 분석능력을 갖고 있어야 한다는 점이 일반 웹사이트 운영자에게는 쉽지 않은 조건이 될 수 있다.
웹서버의 로그데이터를 이용하는 방법이 쉽지 않다면, 결국 카운터를 가지고 트래픽을 분석해야 한다. 하지만 말 그대로 숫자나 세는 카운터로는 효과적인 로그분석을 할 수 없다. 최소한 접속IP 주소(IP Address), 접속경로(Referrer) 등을 수집하는 기능이 있어야 한다. 또 웹사이트 내의 모든 페이지에 카운터가 설치되어야 한다. 그 정도 기능을 갖고 있는 카운터라면, 기초적인 로그분석이 가능하다고 할 수 있다.
섹션별로 로그분석하기
카운터와 같은 '태그(Tag) 방식'의 로그분석 방법이 웹서버의 로그데이터를 이용하는 방법에 비하여 절대적으로 기능이 떨어지는 것만은 아니다. 오히려 전략적으로 접근할 경우, 웹기획 단계에서부터 웹운영/관리에 이르기까지 더 많이 활용할 수도 있다. 웹사이트 내의 모든 페이지에 태그를 삽입하되, 섹션 ID 등을 만들어 영역을 구분하면 다양한 트래픽 분석이 가능해진다.
'웹서버 방식'도 영역 구분이 가능하긴 하다. 하지만 디렉토리와 같은 물리적인 개념이기 때문에 복합적인 분석은 어렵다. 웹기획 단계에서부터 디렉토리 구조를 잘 설계한다면 로그데이터를 그대로 섹션 분석에 이용할 수 있지만, 결코 쉬운 일이 아니다. 규모가 큰 웹사이트라면 디렉토리에 의한 분석은 더 힘들어진다. 분석 목적에 따라 다양한 결과를 얻을 수 있어야 하는데, 분석 목적을 달리할 때마다 웹사이트를 재설계할 수는 없는 노릇이다. 반면에 '태그 방식'은 물리적으로 데이터를 수집하는 것이 아니기 때문에 '웹서버 방식'에 비하여 유연한 기능을 발휘할 수 있다.
어떤 기준으로 로그분석 대상, 즉 섹션을 구분하느냐 하는 것은 분석자가 자유롭게 결정할 수 있다. 분석 대상을 구분할 수 있는 적절한 섹션 ID를 각 페이지에 삽입하는 태그에 첨부하기만 하면 된다. 분석 대상을 서로 비교하거나, 혹은 웹사이트 전체 트래픽과 비교하면 다양한 분석자료를 얻을 수 있다.
도착률(Arrival)의 의미
'도착률(Arrival)'은 분석 대상(이하 '섹션')의 트래픽이 사이트 전체에 차지하는 비중을 나타낸다. 다시 말해서, 도착률은 전체 사이트 방문자들이 해당 섹션에 얼마나 많이 '도착'하느냐 측정하는 항목이다. 이러한 도착률을 계산하는 데는 방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 등의 로그데이터를 모두 사용할 수 있다. 하지만 어떤 로그데이터를 사용하느냐에 따라 그 수치와 의미는 크게 달라질 수 있다.
하루 이상의 기간을 측정기준으로 설정한다면 방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 모두 분석자료가 될 수 있다. 예를 들어 하루를 기준으로 한다면, 방문자수로 계산할 경우 '오늘 이 섹션을 방문한 사람은 전체 중 몇 %인가'를, 방문횟수로 계산할 경우 '오늘 이 섹션을 방문한 횟수는 전체 중 몇 %인가'를, 페이지뷰로 계산할 경우 '오늘 이 섹션을 열어본 페이지뷰는 전체 중 몇 %인가'를 알 수 있다.
그런데 측정기준시간이 짧아지면 그 의미가 자칫 왜곡될 수 있기 때문에 어떤 데이터를 사용해야 하는지가 중요하게 된다. 가령, 시간대별로 도착률을 계산한다고 하면 방문횟수로 하는 것이 가장 적절하다. 방문자수는 대개 하루에 한번 카운트를 적용하기 때문에 시간대별로 측정하기가 곤란하다. 또 페이지뷰는 한 섹션에 순간적으로 몰리는 경향이 있어서 시간대별로 적용하기에는 너무 들쑥날쑥인 결과를 얻기 쉽다. 따라서 시간대별 측정도 가능하도록, 일반적인 도착률의 계산은 방문횟수를 기준으로 한다.
도착률 측정값을 분석하기 위해서는 해당 섹션의 구분을 명확하게 할 필요가 있다. 분석 목적에 따라 섹션을 구분했다면 측정값을 분석하기 쉬울 것이다. 해당 섹션을 방문하는 비율의 추이를 분석해 볼 수도 있고, 어떤 시간대에 도착률이 높은지도 분석할 수 있다. 예를 들어 사이트 전체의 방문횟수가 증가할 때 어떤 섹션의 도착률이 계속 유지되거나 혹은 증가하고 있다면, 해당 섹션의 컨텐츠가 사이트 전체 트래픽 증가에 기여하고 있다는 결론을 얻을 수 있다. 대체로 도착률이 증가하고 있는 섹션의 컨텐츠는 핵심 컨텐츠로 육성시킬 필요가 있으며, 도착률이 감소하고 있는 섹션에는 컨텐츠를 보강하거나 아예 그 섹션에 대한 투자를 축소할 수도 있다. 또 어떤 특정 시간대에 도착률이 높게 나타난다면, 방문 유형을 더욱 깊이 분석하여 그 시간대에 해당 컨텐츠를 이용한 집중적인 마케팅을 전개할 수도 있다.
