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애널리틱스 메뉴를 살펴보면 PV와 UV 그래프가 최상단에 있습니다. PV는 페이지 뷰 수, UV는 순 방문자 수를 의미하는데요.

이 두 지표에 대해 개념을 이해하고 있더라도 어떻게 분석에 적용하여 서비스 개선에 활용할 수 있을지에 대해서는 잘 모르시는 분들이 많으실 것입니다.

 

PV와 UV 지표 데이터 분석법입니다.

 

0923_1.png

 


 

PV와 UV는 무엇이 다를까요?

 

페이지 뷰(Page Views)

페이지 뷰(Page Views)는 사이트 중 ‘한 페이지’가 사용자의 요청으로 사용자 화면에 표시되는 ‘요청 수’를 세는 단위입니다.

쉽게 말해 페이지가 표시된 횟수라고 볼 수 있습니다. WWW(월드 와이드 웹)에서 하나의 페이지는, HTML과 같은 구조로 되어 있는 다른 페이지들로 연결되는 하이퍼링크로 가지는데요, 이들 페이지를 사용자가 클릭하여 요청하면 사용자의 컴퓨터로 그 내용이 전송되고 1PV로 찍힙니다.

 

순 방문자 수(Unique Visitor)

순 방문자 수라고 불리는 UV(Unique Visitor)는 한 명의 방문자가 여러 번 페이지를 요청하더라도 순수한 통계를 위해 중복되는 값을 제거하고 1번의 방문 기록으로만 잡아 나타내는 것을 의미합니다. 보통 방문자가 자신의 컴퓨터에 기록되는 쿠키값을 남기는 것에 동의함으로써 혹은 IP 기록에 의해 측정하게 됩니다.

그렇기 때문에 사실 ‘순 방문자 수=사람 수’라고 말할 수는 없습니다. 쿠키나 IP주소가 달라지는 경우에는 이들 사용자를 신규 방문자로 잡을 것이기 때문입니다. 컴퓨터를 사용하다가 모바일 폰으로 다시 접속하면 쿠키가 달라져 2UV로 측정될 것입니다.

 

스크린샷-2020-09-18-오후-5.15.19.png

 

그림으로 살펴볼까요? 8명의 사용자가 사이트에 방문하였다면 이 시점에 PV는 6PV로 측정됩니다. 이 중에서 3명이 ‘Why 페이지’를 방문하였고 3명은 ‘Features 페이지’, 4명은 ‘Pricing 페이지’, 1명은 ‘FAQ 페이지’를 방문하였습니다. 그럼 아래와 같이 사이트에 총 8UV가 방문하였지만 PV는 19PV가 찍히게 됩니다.


 

페이지의 장점을 측정하기 위한 지표 PV

PV는 한 페이지의 열람 수를 의미하기 때문에 PV수가 증가한다면, 구글이나 네이버, 다음 같은 검색엔진의 평가 또한 높아져 검색 결과 상단에 노출되고 더욱 더 인지도가 올라가게 됩니다. PV는 사이트의 장점을 시각화하는 요소 중 하나이기 때문에 특정 서비스의 경우에는 대표적인 KPI로도 활용할 수 있습니다.

사이트의 PV는 메뉴나 링크를 통해 다른 페이지로 이동하거나 ‘콘텐츠 더보기’ 등의 특정 UI 장치들을 통해 늘릴 수 있으며, 같은 페이지를 반복적으로 새로고침하더라도 PV 수는 증가하게 됩니다.

 

방문한 고객의 특성을 알고 싶을 때 봐야 하는 UV

UV는 웹 사이트에 방문한 고객을 IP 주소나 쿠키 등으로 조합하여 식별하며 특정 기간 동안 웹 사이트를 방문할 때 ‘재방문’한 고객인지, ‘신규 방문’한 고객인지를 걸러냅니다.

뷰저블에서는 아래 UV 그래프에서 기본적으로 신규/재방문 고객의 비중을 함께 시각화하여 보여주고 있는데요, 우측 상단의 상세 지표들을 클릭하면 보고자 하는 신규/재방문 UV만을 걸러서도 볼 수 있습니다.

신규 방문자도 중요하지만, 특히 재방문자는 자발적으로 방문한 경우, 비용을 들이지 않더라도 PV수 증가에 큰 도움을 주기 때문에 점진적으로 늘려나가야 하는 지표입니다.

 

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사이트 내 UV와 PV는 차가 크면 클수록 좋아요!

기본적으로 웹 사이트 전체를 아울러 UV와 PV의 차가 클수록, UV 당 평균 PV가 높을수록 사용자가 ‘다른 페이지들도 궁금하니까 더 살펴보아야겠는걸?’라고 생각하기 때문에, 좋은 콘텐츠가 많은 사이트라고 평가내릴 수 있습니다.

 

0923_4.png

 

반면 사이트 전체 상, 이 두 지표의 차가 거의 없거나 적다면 콘텐츠의 질이 나빠 다른 기사를 더 살펴보려하지 않거나, 메뉴나 다른 페이지로 이동할 UI상의 접근성이 어렵다고 해석할 수 있습니다.

나아가, 보편적으로 순 방문자 수(UV)와 PV가 상대적으로 크게 차이가 날 수록 많은 검색엔진들에서 ‘좋은 사이트’라고 높이 평가합니다.

 

0923_5.png

 

위 두개의 이미지는 중앙일보와 jtbc뉴스 사이트에서 특정 기사를 스크롤한 Below the Fold 하단 영역입니다.

두 기사 모두 콘텐츠가 끝나는 지점에서 계속해서 다른 페이지로 이동할 수 있도록 추천 콘텐츠를 제안하고 있는데요, 사이트 내 PV수를 늘릴 수 있는 좋은 전략이라고 말할 수 있습니다.

 

0923_6.png

 

뷰저블에서도 고객의 탐색 흐름이 끊기지 않도록 콘텐츠 최하단에 다음 콘텐츠로 이동할 수 있는 내비게이션을 마련하거나, GNB가 스크롤하여도 계속 노출되도록 스티키 형태로 제공하고 있습니다.

 


 

PV와 UV 지표, 어떻게 활용할 수 있나요?

 

먼저 PV 지표를 통해 ‘사용자 행동’을 분석할 수 있습니다.

PV는 ‘고객의 관심’으로도 해석할 수 있는데요, 인기가 집중되는 페이지가 무엇인지를 파악하여 그것이 상품 상세 페이지인지, 이벤트 페이지인지를 알 수 있고 콘텐츠 전략으로도 활용할 수 있습니다.

 

  • e커머스에서, PV수가 높은 상품 상세 페이지를 ‘인기 상품, 많은 사람들이 보는 상품’으로 제안하여 메인이나 개인화된 페이지에 노출하면 고객의 선택지를 좁혀줄 수 있습니다.
  • 미디어 사이트에서, PV수가 높은 기사나 콘텐츠 상세 페이지를 ‘인기 기사’로 제안하여 더 높은 PV수를 달성하도록 유도하고 고객이 빠르게 핵심 화제 콘텐츠를 확인할 수 있도록 도와줍니다.

 

PV는 구글 애널리틱스와 함께 분석하면 기간 내 디바이스나 방문 지역과 같은 상세 조건으로 세그먼트를 걸 수 있는데요, [행동-사이트 콘텐츠-모든 페이지] 메뉴에서 확인할 수 있습니다.

 

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  • PV수가 높은 페이지를 ‘어떤 검색 키워드’로 방문하는지를 분석하면 고객의 니즈를 파악할 수 있습니다.
  • PV수가 높거나 낮은 페이지의 접속 디바이스를 확인하면, 구체적인 개선점 분석을 위한 디바이스 우선순위를 결정할 수 있습니다.
  • PV수가 높은 페이지의 방문 지역이나 국가 통계를 확인하여, 다른 페이지에도 해당 고객의 방문 특성에 맞는 콘텐츠를 녹여낼 수 있습니다.

 

UV는 ‘기간 내 방문한 사용자 수’를 알 수 있어 애널리틱스의 기간 설정을 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지로 한다면, 아무리 수십 수백 번 접속하더라도 1UV로 찍힙니다.

우리 서비스를 이용하는 진짜 고객의 숫자를 파악할 수 있다고 해석할 수 있죠.

이 기간 내 UV를 월 단위로 계산한 것을 MAU(Monthly Active User), 주 단위로는 WAU(Weekly Active User), 일 단위로 계산한 것을 DAU(Daily Active User)라 부릅니다.

뷰저블의 애널리틱스에서는 페이지 UV 별 기기와 국가별 방문자 통계를 제공하고 있어 사용자의 특성을 이해하는 데 도움됩니다.

 

0923_8.png

 

뷰저블 메인 페이지의 국가별 방문자 통계 정보를 살펴보니 한국 외에도 미국과 일본 고객들이 꽤 높은 비중으로 방문하는 것을 확인할 수 있었습니다.

이에 우리는 점진적으로 일본어와 영어도 함께 제공하는 서비스로 거듭났습니다.

현재 아래 메뉴에서 보시는 것처럼, 두 언어로 서비스를 이용할 수 있도록 제공할뿐만 아니라 사이트 또한 두 언어로 구분하여 제공합니다.

 

0923_9.png

 

UV보다 PV수를 늘리는 것이 우리의 일차적인 목표여야 합니다.

 

PV와 UV 모두 사이트에 중요한 지표지만, 일차적으로는 PV수 향상에 집중해야 합니다.

UV를 늘린다는 것은 외부에서 신규 방문자를 끌어와 늘린다는 의미를 갖지만, PV를 늘린다는 것은 이미 방문한 고객이 더 심도 깊게 사이트를 이리저리 탐색할 수 있도록 만드는 것이기 때문에 마케팅 비용을 들이지 않더라도 UX 개선을 통해 간단히 늘릴 수 있기 때문입니다.

주의해야할 점은 PV수를 높이더라도 해당 페이지의 이탈률(Bounce Rate)가 높지 않도록 꾸준히 관리해주어야 합니다. 방문을 많이 하더라도 무언가 마음에 들지 않아 튕겨져 나가버리는 것(Bounce)을 의미하기 때문입니다.

 


 

오늘은 PV와 UV 지표 데이터 분석법을 소개하였습니다.

혹시 그동안 단순히 ‘우리 페이지에는 하루 100PV가 발생하는구나’하고 단순히 확인만하고 넘기진 않으셨나요?

어떻게 우리 사이트의 UV 대비 PV 수를 늘릴 수 있을지, PV수를 ‘향상 추세’로 높일 수 있을지 등을 고민해보세요!

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