PV와 UV가 우리에게 알려주는 것

웹사이트 운영 및 데이터 분석 분야에서 PV와 UV는 가장 기본적이고 중요한 두 가지 지표입니다. 이들은 웹사이트 트래픽 측정의 기준일 뿐만 아니라, 사용자 행동에 대한 깊은 통찰력을 얻고 제품 경험을 최적화하는 데 있어 초석이 됩니다.

PV와 UV란 무엇인가?

PV (Page View): 웹사이트 내 특정 페이지가 사용자에 의해 클릭되거나 로드되는 횟수를 말합니다. 사용자가 페이지에 접근할 때마다 PV 1회로 집계됩니다. 예를 들어, 사용자가 짧은 기간 동안 같은 페이지를 여러 번 새로고침하면 PV 집계가 그에 따라 증가합니다. PV는 웹사이트의 전반적인 트래픽 및 인기도를 직접적으로 나타내는 지표입니다.
UV (Unique Visitor): 특정 기간(보통 하루) 내에 웹사이트를 방문하는 고유한 사용자 수를 말합니다. 사용자가 해당 날짜 내에 사이트를 몇 번 방문하든, 또는 몇 개의 페이지를 보든 상관없이 단 한 명의 UV로만 집계됩니다. UV는 웹사이트의 실제 도달 범위 및 사용자 규모를 측정합니다.

PV는 높지만 UV가 낮은 웹사이트는 적은 수의 사용자가 사이트에 깊이 관여하고 있음을 나타내거나, 사용자가 페이지를 자주 새로고침하도록 유도하는 사이트 탐색 디자인 문제가 있음을 시사할 수 있습니다. 반대로, UV가 높은 웹사이트는 다양한 사용자를 유치하는 광범위한 잠재 고객을 보여줍니다.

PV와 UV로부터 어떤 분석을 도출할 수 있는가?

PV와 UV 값을 개별적으로 살펴보는 것은 제한적인 의미를 가집니다. 하지만 이를 결합하고 다른 데이터 차원과 교차 분석을 수행함으로써 매우 귀중한 정보를 발굴할 수 있습니다.

콘텐츠 인기 및 페이지 가치 평가

고 PV 페이지: PV가 가장 높은 페이지를 분석함으로써 사용자가 어떤 콘텐츠에 가장 관심 있는지 명확하게 이해할 수 있으며, 이는 콘텐츠 제작 및 운영 전략에 방향을 제시합니다.
고 PV/UV 비율 페이지: 이 비율은 각 고유 방문자가 특정 페이지를 평균적으로 몇 번 접근하는지를 나타냅니다. 특정 페이지의 PV/UV 비율이 높다는 것은 사용자들이 해당 콘텐츠에 매우 관심이 있고 반복적으로 조회한다는 것을 의미할 수 있습니다. 그러나 정보 찾기가 어렵거나 페이지 새로고침 또는 반복 방문을 유도하는 디자인 문제가 있음을 시사할 수도 있습니다.

사용자 행동 및 참여에 대한 통찰력 확보

방문자당 평균 페이지 뷰 (PV/UV): 이는 사용자 참여도를 측정하는 핵심 지표입니다. 일반적으로 PV/UV 비율이 높을수록 사용자는 사이트에 더 많은 시간을 할애하고, 참여도가 높으며, 콘텐츠나 서비스에 더 많은 관심을 가진다는 것을 의미합니다. 반대로, 낮은 PV/UV 비율은 대부분의 사용자가 단 한 페이지만 방문하고 떠나 '이탈률'이 높을 수 있음을 나타낼 수 있습니다.
방문 깊이 분석: 사용자가 어떤 페이지로 들어오고 어떤 페이지로 이동하는지와 같은 사용자 탐색 경로를 분석함으로써 사용자 행동 여정을 파악할 수 있습니다. PV 데이터와 결합하면 핵심 사용자 경로를 식별하여 웹사이트 탐색 및 내부 링크 최적화의 기반을 마련할 수 있습니다.

마케팅 캠페인의 효과 측정

캠페인 페이지 UV 및 PV: 마케팅 프로모션 중에 캠페인 페이지의 UV와 PV를 모니터링함으로써 캠페인 효과를 신속하게 평가할 수 있습니다. UV는 캠페인의 도달 범위와 매력을 반영하고, PV는 전반적인 인기를 나타냅니다.
트래픽 소스 분석: PV와 UV를 트래픽 소스(검색 엔진, 소셜 미디어, 광고 게재 등)와 함께 분석하여 다양한 채널의 효과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 광고 채널이 높은 UV를 가져오지만 PV/UV 비율이 매우 낮다면, 유치된 사용자의 품질이 낮다는 것을 시사하므로 광고 전략 조정을 해야 합니다.

잠재적 웹사이트 문제 및 최적화 기회 식별

저 PV 페이지: PV가 극히 낮은 페이지의 경우 원인을 분석해야 합니다. 콘텐츠 품질이 낮거나, 사용자가 발견하기에는 진입 경로가 너무 깊숙이 숨겨져 있습니까? 이는 콘텐츠 최적화 또는 웹사이트 구조 조정에 도움이 될 수 있습니다.
비정상적인 트래픽 변동: PV 및 UV의 장기적인 추세를 모니터링하여 비정상적인 변동을 즉시 감지할 수 있습니다. 예를 들어, PV의 갑작스러운 급증은 좋은 신호가 아닐 수 있으며, 클릭 농장(click farming)과 같은 악의적인 공격 때문인지 조사해야 합니다. 반대로, UV의 지속적인 감소는 제품 또는 시장 전략에 잠재적인 문제가 있음을 검토하도록 촉구하는 경고 신호입니다.

사용자 방문 데이터에 대한 흥미로운 사실

수집된 값과 실제 상황이 때때로 다르기 때문에 데이터는 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

사용자의 IP는 실제 IP를 나타내지 않습니다

종종 웹사이트 백엔드에서 기록되는 사용자 IP 주소는 사용자의 실제 IP가 아닙니다. 이는 일반적으로 사용자의 요청이 먼저 '게이트웨이' 서비스에 도달하기 때문입니다. 게이트웨이는 사용자와 실제 웹 서버 사이에 위치한 특수 서비스입니다. 악의적인 요청을 차단하고, 다양한 백엔드 서버로 트래픽을 분산하며, 사용자 접근을 기록하는 등 다양한 목적을 수행합니다.

사용자의 요청이 게이트웨이를 통과하면 웹 서버는 게이트웨이와 직접 상호작용합니다. 따라서 서버 로그에 기록되는 IP 주소는 종종 게이트웨이의 IP입니다.

이를 해결하기 위해 게이트웨이가 백엔드 서버로 요청을 전달할 때 일반적으로 X-Forwarded-For라는 HTTP 헤더 필드를 추가합니다. 이 필드에는 사용자의 실제 IP 주소가 기록됩니다.

따라서 정확한 사용자 소스 분석을 위해서는 사용자의 실제 IP 주소를 얻기 위해 X-Forwarded-For 필드의 IP를 확인하고 사용하는 것이 필수적입니다.

사용자의 IP는 실제 위치를 나타내지 않습니다

사용자의 실제 IP를 얻더라도 해당 사용자의 지리적 위치를 100% 정확하게 결정할 수 있다는 보장은 없습니다. 여기에는 두 가지 주요 이유가 있습니다.

VPN 및 프록시 사용: 개인 정보 보호 또는 기타 이유로 많은 사용자가 VPN을 사용하여 실제 IP를 숨깁니다. 이 경우 IP 주소에서 얻은 지리적 위치는 사용자의 실제 위치가 아닌 VPN 서버의 위치입니다.
IP 데이터베이스의 한계: 일반적으로 MaxMind와 같은 타사 IP 지리 위치 데이터베이스에 의존하여 IP의 위치를 분석합니다. 그러나 이러한 데이터베이스는 업데이트 지연이 있을 수 있으며, 범위를 100% 포괄적이거나 정확하게 보장하지는 않습니다.

사용자 위치를 더 정확하게 결정하려면 교차 검증 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 브라우저에서 제공하는 timezoneOffset을 사용할 수 있습니다. timezoneOffset은 JavaScript를 통해 얻어지며, 사용자의 브라우저 시간대와 UTC 간의 분 단위 차이를 나타냅니다.

사용자의 컴퓨터 시계는 보통 로컬 시간으로 설정되어 있으므로, timezoneOffset은 IP 주소보다 사용자의 지역을 더 안정적으로 반영할 수 있습니다.

IP 주소에서 파생된 지리적 위치와 timezoneOffset에서 반영된 시간대를 비교함으로써 위치 결정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, IP 주소가 미국 서부 해안에서 온 것으로 나타나지만 시간대 오프셋이 동유럽에 해당한다면, 사용자가 VPN을 사용하고 있을 가능성이 높습니다.

PV 및 UV와 같은 데이터를 정리하고 분석하는 것은 지루하지만 중요한 작업입니다. 다행히 Leapcell과 같은 플랫폼은 이미 이 작업을 수행했습니다.

웹 앱 배포 플랫폼일 뿐만 아니라, Leapcell은 배포된 프로젝트의 성능을 모니터링하기 위한 PV 및 UV 트래픽 기록 및 분석 기능을 기본적으로 제공합니다. 개발자는 더 이상 트래픽 분석 시스템을 처음부터 구축할 필요가 없습니다.

Leapcell의 트래픽 분석은 다음과 같은 통찰력을 제공합니다.

실시간 PV 및 UV 통계
가장 인기 있고 가장 많이 방문된 웹사이트 페이지 (경로)
방문자의 국가 및 지역
방문자가 사용한 브라우저 및 userAgent

지금 Leapcell을 사용해 내장된 방문자 분석의 강력함을 경험하고 데이터로 제품 성장을 이끌어 보세요!