이전 포스팅에서 조회요청과 세션의 개념을 살펴봤습니다.
온라인 마케팅 지표 분석을 위한 기초 – 2
사용자
진짜 흥미로운 이야기는 지금부터 입니다.
온라인에서 우리가 말하는 사용자라는 개념은 익명의 어떤 사람을 가능한 실체에 근접하게 추론하는 복잡한 과정이기 때문입니다.
분석 도구는 사용자를 최초로 인식한 순간 일련번호를 부여한 후 사용자가 사이트를 떠났다고 판단할 때까지 유지합니다.
일련번호는 모든 조회요청에 덧붙여져서 분석도구로 전송됩니다. 분석도구는 조회 요청을 묶어서 세션으로 결합시킵니다. 이해가 안 가신다면 아래의 그림을 보세요.
더 깊은 이해를 위해서 일반적인 온라인 플랫폼이 사용자를 인식하는 방법을 살펴보겠습니다.
웹사이트 사용자
거의 대부분의 분석도구는 웹사이트 사용자를 인식하기 위해서 쿠키를 사용합니다. 쿠키는 아주 작은 용량의 텍스트 파일인데, 사용자의 브라우저가 독립적으로 사용하는 저장소에 저장됩니다.
이 텍스트 파일에 익명 식별자가 포함됩니다. 조회요청이 발생하면 쿠키 속의 익명 식별자가 포함되어 브라우저에서 분석 서버로 전송됩니다.
쿠키를 더 자세히 살펴봅시다.
구글 애널리틱스는 first party 쿠키를 사용합니다. first party 쿠키는 자신을 생성한 도메인에 연결된 쿠키입니다. 예를 들어서, https://singleview.co.kr 서버에서 쿠키를 생성했는데 그 쿠키가 https://singleview.co.kr에서만 유효한 경우에 first party 쿠키라고 합니다.
구글 애널리틱스는 최근에 새로운 버전이 발표되었는데, 유니버설 애널리틱스(Universal Analytics)라고 하는 최신 버전에서는 _ga라는 명칭의 쿠키를 생성하여 2년간 유지시킵니다. 구 버전의 구글 애널리틱스에서는 __utma라는 명칭의 쿠키를 사용했습니다.
first party 쿠키는 신뢰도가 매우 높은 기술이라서 대부분의 브라우저가 허용한다는 장점이 있습니다. 하지만 당신이 다수의 도메인을 운영할 경우에 골치 아픈 문제가 생깁니다. 사용자 당신의 A 사이트를 떠나서 당신의 B 사이트로 방문하면 B사이트에서 새로운 쿠키가 생성되기 때문입니다.
물론 분석 도구 설정을 바꾸면 이러한 동장 방식도 변경할 수 있습니다.
쿠키가 사이트마다 독립적으로 발행됩니다.
여하튼, 이제 한 명의 사용자가 두 개의 쿠키를 생성하게 된 상황입니다. 이 경우 분석도구는 한 명의 사용자를 중복으로 집계하게 됩니다.
그런데 여러 도메인을 운영하는 당신의 관점에서 사용자 당 매출과 같은 지표를 계산하고 싶다면 무척 난감한 상황이 됩니다.
왜냐하면 근본적으로 사용자 수를 정확히 파악하지 못하기 때문입니다. 물론, 이러한 상황을 해결하기 위한 third-party 쿠키가 있습니다.
third-party 쿠키는 그것을 생성한 도메인에서도 접근할 수 있고, 생성하지 않은 도메인에서도 접근할 수 있습니다. 일부 분석 도구가 third-party를 사용할 수 있습니다.
이미 말씀 드렸듯이 third-party 쿠키는 여러 도메인을 방문하는 사용자를 추적할 수 있다는 장점이 있습니다.
다수의 사이트에서 하나의 쿠키를 사용합니다.
하지만 대부분의 브라우저가 third-party 쿠키를 허용하지 않는다는 단점이 있습니다. 심각한 보안 문제가 생길 수 있기 때문입니다. 그래서 구글 애널리틱스도 third party 쿠키를 이용하지 않습니다.
구글 애널리틱스의 쿠키 정책을 정확하게 이해하고 싶으시다면 구글 애널리틱스 개발자 페이지에 방문해 보세요.
구글 애널리틱스에서는 Cross Domain Tracking이라는 기능으로 여러 도메인을 돌아다니는 사용자를 third-party 쿠키 없이 추적할 수 있습니다. 이에 관한 논의가 무척 방대하기 때문에 다른 포스팅에서 깊게 다루겠습니다.
지금 바로 알고 싶으시다면 구글 애널리틱스 개발자 페이지를 방문해 보세요.
모바일 사용자
이제 21세기의 대세인 모바일 상황을 매우 간략히 살펴보겠습니다.
웹사이트를 내장한 모바일 앱은 각 프레임이 서로 다른 조회 요청을 분석 서버로 전송합니다.
이에 관한 깊은 논의도 다음 포스팅으로 미루겠습니다. 너무 복잡하고 방대하기 때문입니다. 여하튼 개념적인 상황만큼은 기억해 주세요.
이제 키오스크 같은 기타 디지털 단말기 상황을 알아볼까요?
기타 디지털 단말기
요즘은 가정용, 휴대용 디지털 장치가 매우 다양해져서, 사용자는 당신이 제공하는 디지털 컨텐츠를, 당신이 상상하지 않은 상황에서 접할 수 있습니다.
예를 들면, 지하철 역에 놓여있는 키오스크나 거실에 놓여있는 케이블TV 셋탑박스 같은 장치를 떠올릴 수 있습니다. 그래서 사용자 식별에 관해서 더욱 더 복잡한 상황이 발생합니다.
구글 애널리틱스의 최신 버전인 Universal Analytics의 주요 기능 중 하나가 웹사이트나 모바일 앱을 포함하여 POS나 키오스크 같은 다양한 장치에서 측정 프로토콜이라는 방식을 이용하여 사용자를 식별하고 추적하는 것입니다.
이전 포스트에서 간략히 알아봤었죠?
그런데 어떻게 동작하는지 궁금하지 않으신가요? 구글 애널리틱스의 측정 프로토콜은 생각보다 매우 단순한 원리로 작동합니다.
조회요청을 기다리다가, 요청이 감지되면 수집하는 것입니다. 조회요청이라는 개념은 위에서 설명한 것과 동일합니다.
그런데 결정적인 차이점이 있습니다. 모바일 앱이나 웹 페이지와 다르게 당신이 직접 조회요청을 발생시켜야 합니다.
그래서 키오스크나 셋탑박스에서 구글 애널리틱스의 분석 기능을 이용하고 싶다면 훨씬 더 많은 코딩을 해야 합니다. 측정 프로토콜 환경에서 사용자를 측정하기 위해서는 당신이 직접 사용자 식별 코드를 조회요청에 포함시켜서 구글 애널리틱스로 전송해야 합니다.
구글 애널리틱스는 전송받은 사용자 식별 코드를 고유 코드로 인식하고 조회요청을 처리합니다.
기타 디지털 기기에서 사용자를 추적하기 위해서는 사용자 식별 코드를 직접 생성해서 조회요청과 함께 전송해야 합니다. 모바일이나 웹 환경과 같이 사용자 식별 쿠키나 내장 데이터베이스가 없기 때문에, 당신이 직접 생성한 사용자 ID 역시 유지되지 않습니다.
그렇기 때문에 조회요쳥과 세션 사이에 ID를 유지시켜 주는 기능도 직접 구현해야 합니다. 이 정도면 조회요청(hits)와 세션, 사용자에 관해서 상당한 이해를 하셨다고 볼 수 있습니다.
이 세 가지가 온라인 분석 도구의 데이터를 해석하기 위한 가장 근본적인 개념이기 때문입니다.
좀 어려우셨다면, 망설이지 말고 질문해 주세요!
