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Unique Visitor에 대해

요즘 흔히 인터넷 서비스의 사용을 평가하기 위해 Unique Visitor(이하 UV)를 사용하는 것을 자주 보았을 것이다. UV는 순 방문자 수를 뜻한다. 즉, 한 사람이 여러 번 같은 사이트를 방문했더라고 한 명으로 측정되는 기준을 말한다. UV는 Page View(PV), 트래픽(traffic), 대역폭(bandwidth)과 더불어 해당 서비스의 사용자 분석 및 마케팅 자료로 널리 사용되고 있다. 하지만 connection-less의 웹 환경에서 UV를 정확하게 계산하는 것은 여간 어려운 일이 아니다. 현재 여러 가지 시도를 통해 더 정확한 UV를 계산하기 위한 노력이 이뤄지고 있다.

UV를 계산하는 방식은 크게 사이트 중심(site centric) 방법과 사용자 중심(user centric) 방법으로 나눈다[1]. 두 가지 방법 중 가장 많이 사용되고 있는 방법은 사이트 중심 방법이다. 사이트 중심 방법의 대표적인 것은 수집된 로그를 분석하는 것이다. 다시 말해서 수집된 로그에서 유효한 데이터를 추출하여 UV를 계산하는 것이다. 수집된 로그에서 사용되는 속성으로 IP가 많이 사용된다. 하지만 이는 공유 IP 환경에서 문제가 될 수 있다. 같은 IP 주소로 기록된 로그라도 실제 다른 사용자 일 수 있고 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)를 기반을 사용하는 ISP 업체의 서비스 종류에 따라 IP는 요청 시 변경될 수 있다. 개선된 방법으로 IP와 User-Agent를 동시에 확인하는 방법이 제안되었다. 하지만 이 방법 또한 IP와 User-Agent 모두 같은 환경에서 사용자를 구분해 낼 수는 없다.

사이트 중심 방법 중 비교적 정확하다고 알려진 방법은 첫째로 로그인 기반 정보를 이용하는 방법이다. 이 경우 특정 시간대별로 사용자를 구분해 낼 수 있다. 두 번째로 쿠키(cookie)를 이용해서 계산하는 방법이다. 처음 방문할 때 해당 서비스에 대해 쿠키가 생성되고 쿠키가 만료되기 전까지는 여러 번 방문하더라도 같은 사용자로 인식한다. 구글(Google)의 Analytics 서비스도 이 방법을 사용한다[2]. 하지만 첫 번째 경우 한 사용자가 중복된 계정을 통해서 같은 서비스를 이용할 경우 오차가 발생하게 되고 두 번째 경우는 같은 컴퓨터를 여러 명이 사용하는 공공 환경에서의 통계는 활용할 수 없다는 문제점이 있다. I/Pro, NetCravity, MachLogic가 사이트 중심 방법을 채택하고 있다.

사용자 중심 방법은 표본 추출에 기초한 패널을 구성한 뒤 데이터 수집 소프트웨어를 설치해 행동을 추적한다. TV 시청률 조사 방법인 피플미터(people meter) 방식과 유사하다. 사용자 중심 방법의 전제 조건으로 독립적이고 객관적인 제3의 기관에 의해 측정됨으로써 객관성이 확보되어야 한다. 패널 기반으로 하고 있기 때문에 인구 통계학적 특성 및 시간 경과에 따른 사용 누적 통계 파악이 가능하다. 하지만 사용자의 요청들과 행위들을 모두 수집하는 데 어려움이 있고 데이터를 수집하는 소프트웨어에 따라 정확도와 신뢰성이 크게 좌우될 수 있다. ComScoreMatrix, Nielsen/NetRations, 코리안 클릭 등이 사용자 중심 방식을 채택하고 있다.

코리안 클릭은 iTrack이란 소프트웨어를 사용하고 1만 명 가량의 패널을 사용하여 인구 비례에 맞추어 전체 인터넷 사용자의 패턴을 역산한다[3]. iTrack의 특성상 윈도우(Windows)의 인터넷 익스플로어 사용자로 범위가 제한된다. 패널에 설치된 iTrack을 이용해 방문한 사이트 정보를 실시간으로 전송받아 패널이 속한 고객 세그먼트에 따라 통계적 기법을 적용하고 추정한다.

Fig.1 Count on Confusion[4]

상이한 수집방법과 오차들로 때문에 통계 수집기관마다 결과가 달라질 수 있다. 2008년 월스트리트 저널에 실린 한 기사[4](Fig.1 참고)에 따르면 닐슨(Nielson)이 수집한 UV 데이터와 comScore의 데이터가 서도 다름을 알 수 있다. 아직 마땅한 대안이 없어 많은 마케터들이 광고비 지출에 대해서는 comScore나 닐슨, iTrack같은 웹 측정 회사에 의존하고 있는데 이러한 결과의 맹목적인 신뢰는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 문제점이 있다. 심지어 “인터넷에 진실은 없다.”라는 말도 이 있다. 이것은 보는 관점에 따라 무엇이든 진실이 될 수 있다는 의미로 생각한다. 국내에서는 통계 수집기관이 다양하지 않음으로 인해 그 결과의 완전히 신뢰하는 것은 의사판단에 위험이 너무 크다. 따라서 의사 결정에서 이러한 통계는 참고자료로만 활용해야 하고 실제로 정확한 통계를 필요할 경우 가지고 있는 인프라나 다른 신뢰할 수 있는 채널을 통해 정보를 얻는 것이 바람직하다고 생각한다.


References

[1] 넬슨코리안클릭
[2] Unique Visitors (or Absolute Unique Visitors)
[3] 인터넷 포털에서의 과학 토픽 검색에 관한 연구 / 송대섭 / 2009
[4] Agencies Know the Score on Web Tracking