저희가 광고주분들과 이야기를 나눠 보면 유니버설 애널리틱스도 충분히 활용하지 못하시는 경우가 많은데 구글에서는 어느새 구글 애널리틱스 v4를 출시하고 더 이상 유니버설 애널리틱스 계정은 생성하지 못하게 했습니다.
우리가 너무 게으른 것인지 구글이 너무 열정적인지 판단하기 매우 애매한 경계선인 것 같습니다.
어찌되었던 새로워진 구글 애널리틱스 v4는 저희가 봐도 유니버설 애널리틱스와 다른 점이 많습니다.
하지만 변화가 심한 분야일수록 최전선에서 변화를 따라 잡으려고 허둥대는 것보다 오히려 마음의 여유를 갖고 탄탄한 기본기를 갖추는 것이 더 효과적일 수 있습니다.
이번 포스팅에서는
애널리틱스가 수집한 데이터를 분석하기 위한 중요한 기본기 중 하나인 체류 시간 계산 방식을 자세하게 살펴보겠습니다.
1. 웹사이트의 체류 시간을 측정하는 것은 매우 어렵습니다.
시간이라는 개념이 사람에게는 매우 직관적이지만 인터넷 공간에서는 여러가지 요인 때문에 매우 모호하고 난해합니다.
구글 애널리틱스 v4를 포함한 최신형 애널리틱스 도구도 어떤 웹 페이지에서 머무른 시간 측정은 매우 중요한 기본 지표이지만 안타깝게도 모호합니다.
다만, 간단한 애널리틱스 도구들이 체류 시간을 페이지뷰라는 개념을 기준으로 계산하지만 구글 애널리틱스 v4는 hits(=조회 요청)이라는 좀 더 하위 개념을 기준으로 계산한다는 차이가 있습니다.
실무적으로는 여러 애널리틱스 도구를 함께 보는 경우가 빈번하므로 체류 시간 지표는 특히 기본 개념 이해가 중요합니다.
전통 TV 매체의 애널리틱스와 비슷한 개념인 GRPs에서도 가장 중요한 기본 지표인 Ratings, 시청률이 모호하다는 근본적인 한계가 있습니다.
이러한 정보가 낯설거나 어색하시면 아래의 페이지를 함께 살펴보시면 애널리틱스와 관련된 기초 지식을 더 넓게 살펴보실 수 있습니다.
전통 매체의 평가 지표인 Rating이 궁금하시면
GRPs와 CPRP 개념 정리 이걸로 끝내세요. 을 살펴보세요.
2. Engagement Hits란?
시간을 측정하려면 시작 사건과 종료 사건이 필요합니다. 그런데 HTTP(S) 기반의 인터넷 공간은 기본적으로 stateless 라는 상태로 시작되었습니다.
stateless는 매우 쉽게 말하면
“나는 너가 물어볼 때만 답할 것이다”는 개념입니다.
이제 인터넷 공간에서 체류 시간 집계가 매우 모호한 이유를 짐작하셨을 것입니다. 체류 시간을 집계하기 위해 필수적인 두 가지 사건 중에서 최초 방문은 지극히 명확합니다. 그런데 인터넷 공간에서는 최후 방문이 매우 불명확합니다. 떠나겠다고 말하고 떠나는 경우가 없기 때문입니다.
그래서 마지막 페이지의 체류 시간을 좀 더 정확하게 측정하는 도전이 필요합니다.
이미 안내해 드렸듯이 구글 애널리틱스 v4는 더 정확한 체류 시간 지표를 얻기 위해 Hit(=조회 요청)이라는 개념을 이용합니다.
Engagement Hits는 그러한 Hit의 한 종류입니다.
그러므로 만약 Hit(=조회 요청)라는 개념이 어색하시면 아래의 페이지에서 꼭 Hit 정의를 살펴보세요.
조회요청(hits)과 세션 이해하기 보러 가기
위의 페이지를 방문하셨다면 Google Analytics에서 다루는 가장 일반적인 hit(=조회 요청)을 확인하셨을 것입니다. 본 페이지의 내용에 맞게 조금 변형하면 아래와 같습니다.
- Pageview hits
- Event hits
- Ecommerce transaction hits
- Ecommerce transaction item hits
- User defined hits
- Social plugin hits
위의 6가지 Hit(=조회 요청)는 모두 Data Hits이고 그 중의 일부는 Enagement Hits입니다. 구글 테크독의 원문을 살펴보면 아래와 같습니다.
An engagement hit is any hit that is not marked as
“non interaction” and is not filled
only with custom variable information.
This means that the hit has at least page
information, ecommerce transaction information,
ecommerce item information,
event information or social tracking information.
요약해서 해석하면,
engagement hit는 전송되는 hit 중에서 “비상호작용” 태그와 사용자 정의 변수 정보가 적재되지 않은 hit를 의미합니다.
구글 애널리틱스 API를 직접 다뤄보지 않으셨다면 “비상호작용” 태그와 사용자 정의 변수 정보라는 개념이 다소 어색하실 수 있는데 매우 직관적이어서 어렵지 않습니다.
*. “비상호작용” 태그와 사용자 정의 변수 정보는 매우 유사한 개념입니다.
매우 쉽게 예를 들면, “XXX 버튼을 클릭함”이라는 사용자 정의 정보를 페이지뷰를 증가시키지 않고(=비상호작용으로) 구글 애널리틱스 v4 서버에 전송하는 방법입니다.
이 정보도 동일하게 Hits(=조회 요청)으로 전송하기 때문에 어쩔 수 없이 Engagement Hits를 구분해야 합니다.
아무튼 Engagement Hits의 정의를 기준으로 위에서 제시한 6가지 Hits를 Engagement Hits 개념에 따라 다시 분류하면 아래와 같습니다.
- Pageview hits
- Interacive Event hits (=페이지뷰를 증가시키는 이벤트 Hits)
- Ecommerce transaction hits
- Ecommerce transaction item hits
- User defined hits
- Social plugin hits
3. 페이지 체류 시간부터 계산해야 합니다.
왜냐하면 사이트 체류 시간이란 결국 동일 사이트에 존재하는 n개 페이지의 개별 체류 시간의 총합이기 때문입니다. 체류 시간을 정확하게 확정하기 어려운 이유를 그림으로 표시하면 아래와 같습니다.
인터넷의 본질적인 한계이기 때문에 고민해봐야 대단한 답이 나올 수 없습니다.
그래서 마지막 5페이지 체류 시간이 별로 안 중요하다고 가정한다면 페이지뷰 기준으로 체류 시간을 집계하는 방식은 꽤 합리적입니다.
그런데 이 방식은 1페이지만 보고 사이트를 떠나는 경우가 많을 때 오차가 매우 확대된다는 치명적인 한계가 있습니다.
본 포스팅의 초기에 구글 애널리틱스 v4는 좀 더 정확하게 체류 시간을 집계하기 위해 Hits를 이용한다고 이미 안내해 드렸죠? 바로 1페이지만 보고 떠나는 경우를 보완하기 위해서입니다.
이제 Engangement Hits와 체류 시간의 관계를 이해하실 수 있습니다.
어떤 사용자의 페이지뷰가 1이면
구글 애널리틱스 v4는 단일 페이지 체류 시간을 좀 더 정확하게 집계하기 위해 위의 그림과 같은 원리를 이용해서 [페이지 체류 시간] 이라는 지표를 도출하려고 시도합니다. 저희가 도출한다고 하지않고 시도한다고 표현한 점을 꼭 기억해 주세요.
4. 이제 사이트 체류 시간을 계산할 수 있습니다.
개별 페이지의 체류 시간의 총합이 결국 사이트 체류 시간입니다. 그리고 이 단순한 덧셈이 어려운 이유는 사이트 방문자가 떠나는 시점을 알 수 없는 인터넷의 본질적인 특성 때문입니다.
그래서 압축해서 정리해보면, 구글 애널리틱스 v4는
- 페이지뷰 기준으로 사이트 체류 시간을 대충 집계합니다.
- 마지막 페이지, 다시 말해, exit page에서
Enagement hits를 감지하면 이를 기준으로
마지막 페이지 체류 시간을 좀 더 세밀하게 집계하려고 시도합니다.
여기까지 살펴보셨다면 구글 애널리틱스 v4가 매우 유능하기 때문에 구글 애널리틱스 v4의 체류 시간 지표는 매우 우수하다고 이미 결론 내리셨을 수도 있습니다.
하지만 그렇지 않습니다.
왜냐하면 실무적으로는 Engagement hits는 구글 애널리틱스 v4가 자동으로 발생시켜 주지 않기 때문입니다. 구글 애널리틱스 v4가 불친절하거나 무성의한 것이 아니고 사이트 소유주의 동의 없이는 기술 / 법적으로 불가능하기 때문입니다.
그래서 체류 시간을 조금이라도 더 정확하게 조사하고 싶으시다면 페이지 내에 Engagement Hits Snippet Code를 직접 설치해야 합니다.
구글 애널리틱스 v4 보고서를 보시면 정말 작은 면적을 차지하는 체류 시간 지표도 매우 복잡한 기술적 고민이 필요하다는 점을 공감하셨을지 모르겠습니다.
그리고 구글 애널리틱스 v4조차도 그냥 알아서 잘 되는 경우는 없다는 서글픈 현실도 이해하셨을 것 같습니다.
저희 싱글뷰는 이러한 문제를 조금이라도 개선하기 위해 오랜 시간 동안 백억 단위의 광고 예산을 처리하며 안정성을 확보한 Enhanced Ecommerce JS Snippet Code for Google Analytics v3 and v4를 오픈소스로 배포하고 있습니다.
구글 애널리틱스에서는 공식적으로 유니버설 애널리틱스를 장기간 사용하시던 사이트라면 구글 애널리틱스 v4로 바로 이전하지 말고 유니버설 애널리틱스와 구글 애널리틱스 v4를 당분간 병행하라고 권고하고 있습니다.
상황에 따라 사이트의 곳곳에 설치한 코드들이 당분간 더 복잡해질 수 있다는 의미입니다.
그런 문제로 고민이 되신다면 아래의 페이지에서 Enhanced Ecommerce JS Snippet Code for Google Analytics v3 and v4를 검토해 보시면 좋을 것 같습니다.