방문자, 방문 수, 조회수는 어떻게 다를까요? Umami 핵심 지표 5가지

Visitors는 Umami가 구분해서 센 방문자의 수, Visits는 이들이 방문한 횟수, Views는 기록된 페이지 조회 횟수입니다. 같은 사람도 이 세 수치에 각각 여러 번 포함될 수 있으므로, 각 지표가 답하는 질문은 서로 다릅니다.

이 글은 일반적인 페이지 조회 추적을 사용하고 필터를 적용하지 않은 Umami 3.4.1의 웹사이트 개요를 기준으로 설명합니다. 이벤트 보고서, 이전 버전, 별도로 구성한 추적 방식에서는 집계 기준이 다를 수 있습니다.

다섯 지표는 각각 어떤 질문에 답할까요?

지표	알 수 있는 것	이 지표만으로 알 수 없는 것
Visitors(방문자)	서로 다른 방문자로 집계된 수	여러 기기를 사용해도 같은 사람을 한 명으로 센 정확한 인원
Visits(방문 수)	별개의 방문으로 기록된 횟수	새로 방문한 사람의 수
Views(조회수)	기록된 페이지 조회 횟수	서로 다른 페이지가 몇 개 있는지, 버튼을 몇 번 클릭했는지
Bounce rate(이탈률)	페이지 조회가 한 번이고 사용자 지정 이벤트가 없는 방문의 비율	한 페이지만 본 방문이 모두 성과가 없었는지
Visit duration(평균 방문 시간)	측정할 수 있었던 방문 시간의 평균	실제로 읽거나 시청한 시간

수치를 읽을 때는 사이트, 날짜 범위, 시간대, 필터를 동일하게 맞추세요. 조건이 다르면 수치 자체는 정확해도 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다.

Visitors: 사이트를 찾는 사람의 규모를 추정하기

Umami는 선택한 기간 안에서 중복되지 않는 방문자 식별자의 수를 셉니다. 익명 추적에서는 사이트, IP 주소, 브라우저의 사용자 에이전트 등의 정보에 주기적으로 바뀌는 솔트값을 더해 식별자를 만듭니다. 원본 IP 주소를 저장할 필요는 없지만, 그렇다고 사람마다 영구적인 식별자를 부여하는 것도 아닙니다.

같은 사람이 기기, 브라우저, 네트워크를 바꾸면 다시 집계될 수 있습니다. 반대로 식별에 쓰이는 정보가 같으면 서로 다른 사람이 한 방문자로 묶일 수도 있습니다. 이 버전의 기본 설정에서는 솔트값이 매달 바뀝니다. 따라서 장기간의 방문자 합계를 처음부터 끝까지 사람별로 한 번씩만 센 누적 인원으로 해석해서는 안 됩니다.

또 하나 주의할 점은 일별 방문자 수를 더해 주간 방문자 수를 계산하면 안 된다는 것입니다. 같은 방문자가 여러 날에 걸쳐 방문할 수 있기 때문입니다. 한 주 전체를 선택하면 Umami가 그 기간 안에서 중복을 제외한 방문자 수를 계산합니다.

Visits: 한 방문자가 여러 번 돌아올 수 있습니다

Umami는 같은 방문 식별자에 속한 활동 기록을 한 번의 방문으로 묶습니다. 아침에 사이트를 본 방문자가 오후에 다시 찾아오면 별개의 방문으로 기록될 수 있습니다. 따라서 새로운 독자가 한 명도 늘지 않아도 방문 수가 방문자 수보다 많을 수 있습니다.

방문 수는 사이트가 얼마나 자주 사용되는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 방문자당 방문 수가 늘면 반복 이용을 짐작할 수는 있지만, 이 비율만으로 이용자가 계속 남아 있거나 만족하고 있다고 단정할 수는 없습니다. 방문을 나누는 기준은 Umami 버전과 추적 구현에 따라 달라집니다. 다른 분석 도구의 비활성 시간 기준을 그대로 적용한다고 가정하지 마세요.

Views: 클릭이 아니라 페이지 조회를 셉니다

이 버전의 일반적인 웹사이트 개요에서 Views는 페이지 조회 횟수입니다. 페이지를 새로고침할 때 추적 코드가 페이지 조회 요청을 다시 보내면 조회수가 늘어날 수 있습니다. 추적이 올바르게 설정된 클라이언트 측 경로 전환도 마찬가지입니다.

이 개요에서는 사용자 지정 이벤트가 페이지 조회수에 추가되지 않습니다. 다운로드 버튼 클릭을 기록했다고 해서 Views가 늘어나는 것은 아닙니다. 성능 측정도 포함되지 않습니다. 추적 중인 버튼을 몇 번 클릭했는지 알고 싶다면 이벤트 보고서를 확인하세요.

조회수는 방문자가 늘어서, 한 사람이 더 많은 페이지를 봐서, 또는 페이지를 새로고침해서 늘어날 수 있습니다. 이유를 판단하기 전에 Visitors와 Visits를 함께 살펴보세요.

이탈률: 한 페이지만 봤다고 실패한 방문은 아닙니다

여기서 다루는 필터 없는 개요에서 이탈은 페이지 조회가 한 번이고 사용자 지정 이벤트가 없는 방문입니다. 이탈률은 이 조건에 해당하는 방문 수를 전체 방문 수로 나눈 뒤 백분율로 나타낸 값입니다.

글을 열어 필요한 답을 찾은 뒤 떠난 독자도 이탈로 집계될 수 있습니다. 반면 같은 글에서 추적 중인 다운로드 버튼을 클릭했다면, 다른 페이지를 열지 않아도 이 이탈 조건에 해당하지 않습니다.

따라서 이용자의 행동이 그대로여도 이벤트 추적을 추가하면 이탈률이 낮아질 수 있습니다. 개선되었다고 판단하기 전에 추적 코드를 바꾸지 않았는지 확인하세요. 다른 도구가 참여도를 기준으로 계산하는 이탈률과 직접 비교해서도 안 됩니다.

평균 방문 시간: 실제 체류 시간이 아니라 기록 사이의 시간 차이

개요에서는 각 방문의 첫 번째 페이지 조회와 마지막 페이지 조회가 기록된 시각의 차이를 구합니다. 이 시간 차이를 모두 더한 뒤 방문 수로 나눈 값이 평균 방문 시간입니다.

페이지 조회가 한 번뿐이면 측정된 시간 차이는 0입니다. 그 페이지를 10분 동안 읽었더라도 끝나는 시점을 알려 줄 두 번째 페이지 조회가 없습니다. 마지막 페이지에 머문 시간도 이 계산에 포함되지 않습니다. 사용자 지정 클릭 이벤트로 이탈 여부가 달라질 수는 있지만, 두 번째 페이지 조회 시각이 생기는 것은 아닙니다.

이 지표는 측정의 한계를 감안해 추세를 읽는 데 사용하세요. 정확한 읽기 시간을 뜻하지는 않습니다. 평균 시간이 길어졌다면 더 깊이 살펴본 것일 수도 있지만, 필요한 내용을 찾지 못해 헤맨 것일 수도 있습니다.

계산 예시: 방문자 2명, 방문 3회

다음은 설명을 위한 가상의 예시이며, Okayu의 실제 트래픽 데이터가 아닙니다. 두 방문자의 식별자가 그날 내내 유지되고, 모든 요청이 도착했으며, 필터를 적용하지 않았다고 가정합니다. 오후에 다시 찾아온 활동은 Umami가 별개의 방문으로 기록한 것으로 봅니다.

기록된 방문	페이지 조회	사용자 지정 이벤트	측정된 시간
방문자 A, 09:00	09:00 홈, 09:01 글, 09:02 요금 안내 페이지	없음	120초
방문자 B, 10:00	10:00 글	10:00:30 다운로드 클릭	0초
방문자 A, 15:00 재방문	15:00 글	없음	0초

개요에 표시되는 수치는 다음과 같습니다.

• 방문자: 2. A가 다시 왔지만, 이 예시에서는 여전히 같은 방문자입니다.
• 방문 수: 3. A는 두 번, B는 한 번 방문했습니다.
• 조회수: 5. 페이지 조회는 세 번, 한 번, 한 번입니다. 클릭이 여섯 번째 조회로 집계되지는 않습니다.
• 이탈률: 약 33%. 페이지 조회가 한 번이고 사용자 지정 이벤트가 없는 것은 A의 오후 방문뿐입니다. 계산식은 1 ÷ 3 × 100입니다.
• 평균 방문 시간: 40초. 측정된 시간 차이의 합계는 120초이므로 120 ÷ 3 = 40입니다. 각 사람이 40초씩 읽었다는 뜻은 아닙니다.

다운로드 클릭이 한 번 기록되었기 때문에 B의 방문은 이탈이 아닙니다. 하지만 실제 다운로드나 설치가 이루어졌다는 증거는 아닙니다. 확인할 수 있는 것은 클릭이 기록되었다는 사실뿐입니다.

매일 확인할 때 유용한 순서

1. 사이트, 날짜 범위, 시간대를 선택하고 더 이상 필요하지 않은 필터를 해제합니다.
2. 먼저 Visitors를 확인합니다. 측정된 방문자 규모가 달라졌나요?
3. Visits와 Views를 함께 봅니다. 다시 찾아온 사람이 있나요? 더 많은 페이지를 봤나요?
4. 비교 조건이 맞는 기간과 이탈률 및 평균 방문 시간을 대조합니다. 수치가 갑자기 달라졌다면 해석하기 전에 추적 설정의 변경 여부를 확인합니다.
5. 페이지, 유입 경로, 기기로 범위를 좁혀 살펴봅니다. 평소와 다른 수치는 결론이 아니라 확인해야 할 질문으로 받아들이세요.

아직 끝나지 않은 하루와 온전한 하루를 비교해 차이를 곧바로 성장으로 해석하지 마세요. 같은 조건의 기간을 비교해야 합니다. 광고 차단기, 요청 실패, 직접 설정한 트래픽 제외 규칙도 기록되는 데이터에 영향을 줍니다.

iPhone과 iPad에서 같은 지표 확인하기

Okayu는 연결한 Umami 서버의 다섯 지표를 표시하며, 추세 확인, 날짜 범위 및 시간대 선택, 기간 비교를 지원합니다. 컴퓨터가 없을 때 빠르게 확인하기에 유용하지만, 추적 코드를 설치하거나 Umami의 웹사이트 관리 기능을 대신하지는 않습니다.

앱과 웹 대시보드를 비교할 때는 사이트, 날짜 범위, 시간대, 필터를 동일하게 맞추세요. 이전 서버 버전에서는 지표 정의가 다를 수 있습니다. 수치가 맞지 않는다면 두 화면이 서로 다른 방문자를 집계한다고 생각하기 전에, 이 설정들과 마지막 새로고침 시각부터 확인하세요.