유입 방문 분석

Q. 우리 웹사이트의 방문은 어디에서 가장 많이 유입될까?

검색엔진, 배너, 즐겨찾기, 이메일, 트위터, 페이스북 등 많은 형태의 유입 경로들이 있는데 어떻게 유입경로를 구분하는지 살펴보겠습니다.

웹서버의 Access로그(Apache, IIS, Webtob 등)에는 이전 페이지에 대한 정보를 남기고 있는 Referrer 필드가 존재합니다.

즉 어떤 유입 경로로 고객들이 웹사이트를 방문할 경우 Referrer를 분석함으로 어떤 경로에서 방문이 시작 되었는지를 확인할 수 있습니다. 그 유형은 크게 세가지로 분류가 되는데 사례를 들어서 설명해 보겠습니다.

1. 직접/북마크 방문 (Referrer 없는 경우)

221.138.238.231 - - [30/Sep/2011:04:27:23 +0900] "GET / HTTP/1.1" 200 13460 "-" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.2; SV1; .NET CLR 1.1.4322)" "-"

위의 로그파일 처럼 Referrer가 없는 경우는 이전 페이지에 대한 정보가 없는 경우입니다. 예를 들어 웹브라우저 주소 입력창에서 직접 URL을 입력해서 방문 하였거나, 즐겨찾기를 통해서 방문하는 경우입니다. 이런 형태의 방문은 다른 곳을 경유하지 않고 바로 웹사이트로 접근하기 때문에 충성도 높은 고객, 즉 웹사이트를 잘 알고 자주 사용하는 고객이 됩니다.

단, 예외 경우로 Javascript, Flash에서의 접근의 경우에도 Referrer가 안 남을 수 있습니다.

2. 검색 방문 (Referrer 있으며, 검색엔진 도메인인 경우)

62.5.152.107 - - [30/Sep/2011:03:09:03 +0900] "GET /sp HTTP/1.1" 200 21590 "http://search.naver.com/search.naver?query=WiseLog" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)" "-"

네이버 검색엔진을 통해 WiseLog라는 키워드로 검색을 한 뒤 웹사이트에 방문한 예제 로그입니다.

 

검색엔진에서 검색을 한 뒤 검색어 링크를 통하여 웹사이트를 방문한 경우가 여기에 해당됩니다. 자주 사용되는 검색 사이트 목록이 와이즈로그 분석 설정에는 미리 등록 되어져 있기 때문에 이에 대한 검색어 보고서와 검색 사이트 보고서 조회가 가능합니다.

3. 참조 방문 (Referrer 있으며, 검색엔진 및 내부도메인을 제외한 모든 경우)

웹서핑을 하던 A라는 사용자가 검색엔진이나 우리와 관련없는 타사이트(관련기관, 언론사, 블로그 등)에 노출 되어져 있는 배너 혹은 링크 클릭을 통해 웹사이트에 방문하게 되면 이전 페이지의 도메인 정보가 로그에 남게 됩니다. 이것을 분석하면 유입사이트, 유입도메인, 유입페이지에 대해서 확인할 수 있습니다.
 

62.5.152.107 - - [30/Sep/2011:03:09:03 +0900] "GET /sp HTTP/1.1" 200 21590 "http://nethru.tistory.com/42?from=blog_content_42" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)" "-"

방문 유형 보고서

키워드광고, 배너광고, 인터넷기사 등 여러 형태의 방문 유입 매체가 있을 경우, 아래와 같은 방문 유형 보고서에서 전체 방문수 대비 어떤 형태의 광고가 큰 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다.

2011-10-09 기존 고객대상으로 기획전 이메일 광고를 했으나 전체 방문수는 크게 증가하지 않았고, 방문 형태만 참조방문에서 직접방문의 형태로 유형만 바뀌고 기존 고객들이 들어온 경우 입니다.

2011-10-17 이번에는 외부사이트에 노출할 수 있는 형태의 광고를 게재했습니다. 전체방문수 증가를 가져왔으며 방문 형태 비율을 보니 참조방문 비율이 높게 나타납니다. 이때 유의할 점은 비율이다 보니 한쪽이 높으면 다른 한쪽이 낮게 나오게 되어 과도하게 표시가 될 수도 있습니다.

 

지금까지 유입 방문 유형을 크게 세가지 형태로 구분해 보았습니다. 통계 지표를 해석할 때 하루 기준으로 해석하면 단순 수치를 알 수 있지만, 위와 같이 트랜드 차트를 이용하면 기간과 방문비율을 비교할 수 있어 여러가지 새로운 해석을 할 수 있습니다.

 

여기까지 다 이해가 되었다면 유형뿐만 아니라 유형별 자세한 분석을 하고자 하는 욕심이 생길 겁니다. 이 경우 번거롭더라도 유입되는 링크에 파라미터를 체계적으로 붙여서 해소하실 수 있습니다.

 

* 파라미터를 이용한 외부 마케팅으로 유입된 효과 분석 블로그 보기