Faster, easier, more accurate communication
for customer satisfaction

고객과 함께 성장하고 발전하며 신뢰받는 기업이 되기 위해 즉각적으로 소통하겠습니다.

FAQ

자주 질문하는 내용을 검색하여 빠르게 문제를 해결해 보세요.


  • 와이즈컬렉터에서 기본 스크립트란 웹사이트와 태그 관리기가 상호 동작하기 위해 삽입하는 스크립트입니다.

    태그 관리기 접속정보 및 서비스 식별자 등을 처리하며, 통상 태그 관리기 설치/설정 시점에 페이지 공통 영역에 직접 코드를 삽입합니다.

    일반적으로 기본 스크립트 외에 추가로 삽입하는 자바 스크립트는 없습니다. 

  • DataStory에서 제공하는 경로 데이터는 실제 사용자가 조회한 페이지 정보에서 분석 대상으로 등록된 페이지만을 추출하여 결과로 집계합니다. 따라서, 보고서 결과로 표시되는 각 각의 페이지 정보 사이에 실제로는 분석대상으로 등록되지 않은 기타 페이지가 포함될 수 있습니다.

    목표 경로 보고서의 경우, 한 사용자가 여러 번 목표 페이지를 조회할 수 있는데 언제 조회한 행동을 목표로 봐야 할지 기준이 모호해지므로, 목표 지점으로 분석되는 페이지의 모든 경로 데이터를 결과로 제공합니다. 따라서, 한 사용자가 여러 번 목표 페이지를 조회하였을 경우 목표 페이지를 조회한 수만큼 경로 수가 집계됩니다.

     

    Example :


     

    · A 사용자가 직접 방문을 통해 [p1->p2->p3->p4->p3] 순서로 페이지를 조회

    · p1, p3, p4에 대해서만 페이지 그룹으로 등록

    · p3를 목표 지점으로 등록

     

    · 분석 결과

      유입 경로 보고서


       - 총 1개의 경로 데이터 표시

       - [직접유입->p1->p3->p4->p3] 결과 표시

       - p2의 경우 페이지 그룹으로 등록되지 않았으므로 결과에서 제외

     

      목표 경로 보고서


      - 총 2개의 경로 데이터 표시

      - [p3<-p1<-직접유입] 결과 표시

      - [p3<-p4<-p3<-p1<-직접유입] 결과 표시

      - p2의 경우 페이지 그룹으로 등록되지 않았으므로 결과에서 제외

      - 동일 사용자이지만 2번 목표 페이지를 조회하였으므로 2번의 경로가 각각의 결과로 표시

     


    * 삭제된 페이지 그룹의 경로 정보 보기

     

    보고서 설정 > 이동 경로 메뉴에서 등록된 경로 그룹을 삭제하더라도, 경로 보고서에서는 삭제된 경로에 대한 결과 및 페이지 그룹 정보가 함께 제공됩니다. 삭제된 페이지 그룹 정보를 명시하기 위해 (삭제)페이지 그룹 명을 표시합니다.

    단, 삭제한 페이지 그룹은 최대 30일까지만 보관합니다. 30일 이전에 삭제된 페이지 그룹 정보는 자동으로 삭제 관리됩니다. 이 경우 조회하는 보고서에서는 페이지 그룹 이름이 [알수없음] 으로 표시됩니다.


     

  • DataStory에서 URL 패턴을 분석하기 위해서는 스템(stem)과 파라미터(parameter)로 나눠서 등록하여야 합니다. 

    스템을 등록할 때는 정규 표현식을 사용하고, 파라미터에는 정규 표현식을 사용하지 않아도 됩니다.

    스템 부분을 정규 표현식으로 등록할 때 아래 웹 사이트를 참조하시면 됩니다.

    http://www.regexr.com

    https://www.regex101.com

     

     

    스템(Stem) 등록하기 

     

    스템을 정규 표현식으로 정의할 때 http://www.datastory.com 에서 콜론과 슬래시 앞에 역슬래시를 붙여야 하지만 DataStory에서는 붙여주지 않아도 패턴 매칭에 오류없이 동작합니다.

    (예) http://www.datastory.com -> http://www.datastory.com

     

    스템 등록시 자주 사용되는 몇 가지 패턴은 다음과 같습니다.

      - .* : Null을 포함한 모든 문자열을 의미합니다.

      - .+ : 1개 이상의 숫자, 영문자, 특수문자 등으로 이루어진 문자열을 의미합니다.

      - .? : Null이거나 1개의 숫자 혹은 문자와 매칭됩니다.

      - [1-9]+ : 대괄호 안의 문자를 반복한 문자열과 일치합니다. 즉, 1개 이상의 숫자로 이루어진 문자열을 의미합니다.

      - [1-9]* : 0개 이상의 숫자로 이루어진 문자열을 의미합니다.

      - w{3} : w가 3개인 문자열과 일치합니다.

      - (A|B) : A 혹은 B 문자와 일치합니다.

     

     

    파라미터(Parameter) 등록하기

     

    - 이름 : Request URL 혹은 Referrer의 파라미터를 대소문자를 구분하여 입력합니다. 파라미터 순서에 상관없이 사용자가 등록한 파라미터를 모두 포함하고 있는 URL과 매칭하는 것이 기본 조건입니다.

    - : 모든값, 특정값, 빈 값 중에 선택합니다. '모든값'을 선택하면 해당 파라미터에 빈 값이 들어오는 URL과는 매칭되지 않음을 주의해야 합니다. 이로 인해 파라미터 값을 분석한 결과 데이터에 Null 값이 존재하지 않게 됩니다. 모든값 혹은 특정값으로 선택하는 경우에만 코드 추출하여 데이터를 생성할 수 있습니다.

    - 코드 추출 : URL에서 파라미터 값을 추출하여 보고서로 구성하고자 하는 경우 이 값을 '분석'으로 설정합니다. 그리고 코드 정보 설정에서 이 파라미터와 매핑할 연동 코드 이름을 지정합니다.

  • DataStory의 보고서는 각 보고서별 템플릿을 통하여 보고서에서 표시할 정보 등이 정의되며, 기본 템플릿 관리 메뉴에서 정의된 템플릿 구조를 기본으로 합니다.

    단, 사용자가 특정 프로파일의 특정 보고서만을 다르게 변경하고 싶을경우 고급 설정>보고서 템플릿 설정 메뉴에서 보고서별 템플릿 구조를 변경할 수 있습니다. 

     

    템플릿 구조에서는 보고서를 조회시 표시할 측정값 및 측정값 표시 순서, 테이블 정렬기준, 테이블에 표시할 항목수 등을 변경할 수 있습니다.  

    단, 요약보고서, 유입경로 보고서, 목표경로 보고서는 구조가 고정된 보고서이기 때문에 보고서 템플릿 설정 항목에서 제공되지 않습니다.

     

    템플릿에서 변경할 수 있는 항목은 차트, 요약 테이블, 상세 테이블입니다.

     

    · 차트 : 보고서 차트에서 표시될 측정값을 선택할 수 있다. 차트가 Line 차트인 경우는 최대 2개까지 측정값을 선택할 수 있으며, Bar 차트인 경우는 1개의 측정값을 선택할 수 있습니다.

    · 요약테이블 : 보고서 요약 테이블에 표시할 측정값을 최대 5개까지 선택할 수 있습니다.

    · 상세테이블 : 보고서 상세 테이블에 표시할 측정값을 최대 7개까지 선택할 수 있다. 또한 테이블의 정렬기준 측정값 및 테이블의 항목수를 선택할 수 있습니다.

  • 요약분석이란 DataStory 내 다양한 보고서들 중 관심있는 보고서와 측정값을 하나의 보고서에서 요약해서 제공하는 기능을 말합니다. 

     

    보고서 설정>요약 분석 설정 메뉴에서 원하는 다수의 보고서를 하나의 보고서로 생성할 수 있습니다.

     

    제공하는 차트의 종류는 다음과 같습니다.

     

     

    그리고, 사용자는 Drag&Drop 기능을 통하여 추가한 차트 위치를 변경히거나, 차트를 수정/삭제하여 원하는 형태로 자유롭게 구성할 수 있습니다.

     


     

    요약 보고서는 하나의 보고서에서 여러 차트를 동시에 출력하는 구조이므로 보고서 조회 성능에 영향을 미칩니다.

    따라서, 안정적으로 보고서 조회하기 위해서 설정 가능한 요약 분석 보고서는 최대 50개로 제한합니다. 

  • DataStory에서는 기본으로 제공하는 측정값을 조합하여 새로운 측정값을 생성할 수 있습니다.

    이때 새롭게 정의된 측정값을 정의 측정값이라 합니다. 

    정의 측정값은 사용자가 많이 사용하는 19개의 측정값을 기본으로 제공하며, 사용자가 추가로 정의할 수 있습니.

     

    [정의 측정값 설정하기]

    데이터 및 세그먼트 설정>정의 측정값 설정 화면에서 정의 측정값을 설정할 수 있습니다.


    · 측정값 조합 방법 : 정의 측정값은 사칙연산 중 나누기(/) 만을 지원합니다.

    · 조합 가능 측정값 : 조합 가능한 측정값 셋(Set)을 제공하며, 해당 셋(Set)에서만 측정값을 선택하여 조합할 수 있습니다.

     

    (예) 페이지당 머문시간 = 머문시간 / 페이지뷰,   전체 대비 방문 비율 = 방문수 / ∑합계(방문수)


    [정의 측정값 조회하기]

    생성한 정의 측정값은 추가 설정이나 분석 없이 보고서에서 바로 조회가능합니다. 

    단, 조합에 사용된 측정값이 조회하려는 보고서에 포함되어 있어야 합니다.

     

    (예) 정의 측정값 [ 방문당 페이지뷰 ] = [ 페이지뷰 / 방문수 ]을 생성한 경우, 

    방문당 페이지뷰 는 페이지뷰 와 방문수 측정값이 존재하는 보고서에서만 조회 가능합니다.

  • 세그먼트 시뮬레이션 기능은 사전에 정의하지 않은 세그먼트를 생성하여 보고서를 조회하고자 할 때 사용합니다.

     

    시뮬레이션을 통해 정의한 세그먼트를 저장하게 되면 저장한 날부터 해당 세그먼트가 매일 분석되어 보고서에서 기본으로 조회할 수 있게 됩니다. 

     

    세그먼트 시뮬레이션을 이용하면 조회 시점에 분석을 하게 되므로 분석 조건이나 데이터의 양에 따라서 조회시간이 다소 걸릴 수 있습니다.

    분석시간을 줄이기 위해서는 분석 기간 및 샘플링 여부을 선택하여 좀 더 빨리 결과를 조회할 수 있습니다.

     

    세그먼트 시뮬레이션은 분석 요청 시 데이터를 분석합니다. 

    따라서 실시간으로 여러 개의 세그먼트 시뮬레이션이 실행되면 서버 성능이 저하될 수 있어 동시에 2개 이상의 분석을 실행할 수 없도록 제한됩니다. 

    만약 세그먼트 시뮬레이션 분석 실행할 때 이미 다른 세그먼트 시뮬레이션이 실행 중이라면 사용자에게 이를 알리고 잠시 후 다시 실행해 달라는 메시지가 전달됩니다.

  • DataStory에서전체 방문자의 행동 패턴 뿐 아니라 사용자 유형별로 차별화된 행동 패턴을 파악할 수 있도록 세그먼트 분석 기능을 제공합니다

     

    DataStory에서는 기본적으로 방문 특성, 유입 채널별, 전환 행동별 세그먼트를 제공하고 있습니다. 

     

    1. 방문 특성 기반 세그먼트:  신규방문/재방문, 구매방문/비구매방문, 회원방문/비회원방문, PC방문/모바일 방문

    2, 유입채널별 세그먼트: 보고서 설정 > 유입분석 설정에서 제공되는 유입채널별 세그먼트 

    3. 전환 행동별 세그먼트:  데이터 및 세그먼트 설정 > 전환 설정> 사용자 정의전환 설정에서 설정된 전환행동별 세그먼트

     

    또한, 고객사가 보유한 회원 정보를 연동하면 회원 정보 기반의 세그먼트도 가능합니다. (예: 성별, 연령대, 지역, 직업, 고객 등급 등)

     

    그리고, 기본으로 제공되는 세그먼트 조건과 회원 정보 세그먼트 조건을 다양하게 조합하여 고객사 만의 세그먼트를 추가로 설정하여 사용할 수 있습니다.

     

    세그먼트를 이용해서 보고서를 분석하게 되면, 전체 방문자의 방문 패턴에서는 알 수 없었던 정보를 세그먼트별로 확인할 수 있습니다.

     

  • 단일 페이지 보고서는 고객이 사이트 접근 후 곧바로 이탈한 페이지를 분석한 보고서입니다. 

    단일 페이지란 고객이 사이트에 방문한 후 다른 페이지에 접근하지 않고 곧바로 떠난 페이지로 반송율을 산정하는 직접적인 페이지입니다.

     

    Tip

    --- 단일 페이지는 전체 URL이 표시되지 않고 URL Stem 이라고 하는 패러미터가 제외된 부분만 기록됩니다.

    컨텐츠가 포함된 정확한 페이지 정보는 분석 결과 데이터 재가공 후 얻을 수 있습니다. 

     

    [보고서 활용]

    대부분의 단일 페이지는 프로모션 페이지, 팝업 페이지, 메인 페이지 등이 나타나는게 일반적입니다. 

    이 페이지 외의 페이지가 나타나는 경우 어떤 페이지인지 주목할 필요가 있습니다. 단일 페이지는 고객이 사이트에 관심을 보이기 이전에 떠났다는 의미이므로 조회 기간을 변경하면서 상위 단일 페이지와 갑자기 상위로 기록된 페이지가 있다면 확인이 필요합니다.

  • 시간대별 추이 보고서는 웹로그 분석의 기본 지표를 시간 기준으로 분리하여 표시하는 보고서입니다. 

    사용자들의 사이트 이용 정도를 시간대별로 분리하여 확인할 수 있습니다. 제공되는 측정값은 조회 기간 내 시간대별 평균값입니다.  

     

    표시된 시간대는 해당 시간 00분 00초부터 59분 59초 까지의 값을 나타냅니다. 

    예를 들어 시간대 00 은 00:00:00부터 00:59:59 까지의 시간 단위를 의미합니다.

    Ÿ Tip
    --- 시간대별 분석에서 시간대에 걸쳐지는 방문은 각각 분석됩니다. 
    예를 들어 01:55:00에 방문하여 02시 전까지 5 페이지를 보고, 02시 이후 1페이지를 보다 02:10:00 에 방문을  마친 경우 
    01 시간대 : 방문수=1, 방문자수=1, 페이지뷰=5, 머문시간=5분, 반송율=0%

    02 시간대 : 방문수=1, 방문자수=1, 페이지뷰=1, 머문시간=10분, 반송율=100%가 계산됩니다. 

     

    [보고서 활용]

    시간대별 보고서를 통해 어느 시간 대에 사용자들의 이용이 많은지 확인할 수 있습니다. 

    이 부분을 분석하면 시간 단위 최대 트래픽양, 최대 이용 시간대과 최소 이용 시간대의 차이 등을 알 수 있습니다. 

     

    대부분의 사이트에서는 오후 2시~7시 사이에 최대 트래픽이 나타납니다

    ① 사용자의 반응을 많이 얻고 싶은 마케팅 활동(설문, 신제품 판매, 가입 이벤트 등)이 있다면 최대 트래픽양이 있는 시간대를 이용하시는 것이 바람직합니다. 

    ②시스템 증설 시 시간대별 최대/최소 트래픽을 확인하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 

  • 이동 경로 분석을 위한 URL들을 등록할 때 등록하는 단위가 페이지 그룹입니다. 

     

    페이지 그룹에는 동일한 성격 혹은 의미를 가지는 여러 URL들로 구성될 수 있습니다. 

     

    설정한 페이지 그룹 이름은 분석된 이동 경로 및 목표 경로 보고서에서 이동 단계의 이름으로 표시됩니다.

     

    [출처] 데이터스토리 도움말

  • 페이지 분석을 위해서는 분석 대상 URL을 등록해야 하는데, 유사한 URL을 여러개 등록하는 경우 패턴으로 정의하여 등록합니다. 

     

    패턴은 방문자가 요청하는 URL 그대로 일 수도 있고, 여러 개의 URL들의 규칙을 찾아 하나의 패턴으로 표현한 URL일 수도 있습니다. 

     

    ​를 들어 아래 URL들을 모두 포함하는 패턴을 등록한다면 

     

    http://www.datastory.com/product/test.do?type=A

    http://www.datastory.com/product/test.do?type=B

    http://www.datastory.com/product/test.do?type=C 

     

    http://www.datastory.com/product/test.do?type=.* 와 같이 패턴을 등록합니다.

     

    [출처] 데이터스토리 도움말

  • 방문자가 웹 사이트를 접속하였을 경우 브라우저에서 보이는 화면을 보통은 웹페이지라고 합니다.

     

    웹페이지는 모두 URL주소를 갖고 있어서 사용자가 페이지를 요청하면 브라우저는 구성된 모든 파일을 가져와서 요청자에게 보여줍니다. 

     

    페이지를 요청하는 URL을 살펴보면 프로토콜, 도메인, 스템(Stem), 파라미터(Parameter)로 구성되어 있습니다.

     

    DataStory에서는 스템(Stem)을 페이지라고 정의합니다. 

     

    예를 들어, http://www.datastory.com/nethru/board.jsp?bid=12345&postNo=12 라는 URL이 요청되었다고 가정해보겠습니다. 

     

    이 URL에서 각 구성요소는 다음과 같습니다.

     

    · 프로토콜 : http

    · 도메인 : datastory.com

    · 페이지(스템) : http://www.datastory.com/nethru/board.jsp

    ·파라미터 : bid=12345&postNo=12

     

    [출처] 데이터스토리 도움말

  • DataStory는 웹 사이트 통계 보고서를 얻기 위하여 분석 사이트 URL, 로그파일 경로, 쿠키명, 회원 데이터, 세그먼트 속성 등의 웹 사이트 설정 그룹들을 통합하여 하나의 프로파일로 관리하고 있습니다.

     

    프로파일은 분석 사이트 URL별로 생성할 수 있고 통계 보고서 조회도 프로파일별로 조회할 수 있습니다.

     

    [출처] 데이터스토리 도움말

  • 로그인회원은 해당일에 실제로 로그인한 방문자를 의미하며, 방문회원은 해당일에 로그인을 하지 않았더라도 회원 유추를 통해 로그인 아이디를 유추하여 고객사의 회원으로 인식한 방문자를 의미합니다.

     

    회원유추란 당일에 방문한 회원의 영구 쿠키를 통해 기존에 로그인 했던 회원의 아이디를 유추하는 것을 말합니다. (보통 90일치 보관)

     

    로그인 과정을 통해 최종 로그인 된 고객은 회원ID가 로그 상에 쿠키로 남겨지게 되며 실제 로그인 없이는 회원ID가 로그에 남을 수 없습니다.

  • 신규방문(First Visit, New Visit)이란 사이트에 처음으로 방문한 것을 의미하며, 해당 세션의 첫 페이지에서 쿠키(PCID)가 존재하지 않는 경우 이 세션을 신규방문으로 판단합니다. 

    방문자가 쿠키를 차단하거나 삭제한 경우에도 새로운 방문으로 판단합니다.

     

    재방문(Returning Visit)은 사이트에 2회 이상 방문한 것을 의미하며, 해당 세션의 첫 페이지에서 쿠키(PCID)가 존재하면 이 세션은 재방문으로 판단합니다.

     

    신규방문수와 재방문수의 합은 방문수와 동일합니다.  

     

    신규방문/재방문을 구별하기 위해서는 다음과 같은 설정 작업이 수행되어야 합니다.

        - 넷스루에서 제공한 쿠키발급 스크립트를 웹서버에 적용해 PCID쿠키가 발급되도록 합니다.

       - 분석대상 로그에 쿠키값이 남도록 로그포멧을 설정합니다.

       - Wiselog/DataStory에서 세션 쿠키 필드명으로 PCID를 입력합니다.

  • 머문시간(Duration)이란 방문자가 사이트를 방문하여 떠날때까지 머문시간의 총합을 의미합니다.

     

    방문당 머문시간은 총 머문시간을 방문수로 나눈 값으로, 평균적으로 얼마나 사이트에 머무는지 나타내는 값입니다.

     

    특정 페이지별 머문시간은 해당 페이지와 다음 페이지의 방문시간 차이를 계산합니다.

     

    다음과 같이 로그가 남아있는 경우, a.jsp 페이지의 머문시간을 계산해보겠습니다.

     

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:00:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/a.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:05:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/b.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:15:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/c.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:25:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/a.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:30:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/c.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:45:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/a.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"

    61.33.35.145 [03/Feb/2014:10:50:00 +0900] "GET http://www.wiselog.com/b.jsp HTTP/1.1" 200 0 "-" "Mozilla/5.0 Wiselog" "idCookie=dwkim; PCID=123456789"


    a.jsp 페이지에는 10:00~10:05, 10:25~10:30, 10:45~10:50 사이에 머문 것으로 분석되면 총 머문시간은 총 5+ 5+ 5 = 15분이 됩니다. 

  • 사이트에서 의미있고 가치있는 행동을 전환이라고 하며, 전환율은 일반적으로 전체 방문수 대비 전환수의 비율을 말합니다.

     

    예를 들어, 웹사이트 방문자가 사이트에서 제품을 구매한다거나, 회원 가입을 하거나, 문서를 다운로드하는 등 사이트에서 의도하는 행동을 취하는 것을 전환이라고 합니다. 

     

    이커머스 사이트에서 구매행동을 주요 전환으로 설정을 하게 되면, 구매 전환수/전환율/주문 금액 등의 전환 정보를 얻을 수 있습니다.

     

    하나의 세션(방문)에서 여러 전환이 발생한 경우에 전환수는 1회로 계산하여 전환율에 반영됩니다.

      

  • 사용자가 접속한 페이지만 보고 종료하거나, 다른 사이트로 이동했을 경우를 "반송(Bounce)"라고 합니다. 

    즉, 시스템 상에서 방문자가 사이트를 접속한 이후 1회의 페이지뷰를 발생시키고 사이트를 떠난 경우를 말합니다. 

    따라서 사용자가 최소 2페이지 이상을 보았다면 반송으로 계산되지 않습니다.

     

    반송률(Bounce Rate)은 방문 대비 반송된 비율을 말하며, 다음과 같이 계산됩니다. 

           

           (단일페이지뷰/방문수)*100 = 반송률

            단일페이지뷰 = 단일페이지뷰 방문수 

     

    WiseLog와 DataStory에서 "단일페이지보고서"를 조회하게 되면 반송률이 높은 페이지를 URL주소로 확인할 수 있습니다.

     

    정보 제공을 목적으로 하는 페이지의 경우에는 반송률이 높은게 꼭 나쁜 현상이라고 보기 어렵습니다. 

    다만, 사용자를 '전환'로 이끌어 가기 위한 페이지인 경우 반송률이 높다면 사용자를 전환단계로 이끌어 내지 못한 것으로 파악할 수 있으므로 해당 페이지에 대한 분석이 필요합니다. 

  • 유입이란 해당 사이트를 어떤 경로를 통해서 최초 방문했는지를 의미합니다. 이 때 경로에 대한 정보는 웹로그의 이전페이지(이하 레퍼러)를 참고하게 됩니다.

     

    유입은 기본적으로 직접방문/검색방문/참조방문 3가지로 분류되며, 참조방문은 내부참조, 외부참조로 구분할 수 있습니다.

     

    직접 방문은 웹로그 내 레퍼러 필드에 아무 정보가 없는 경우를 의미합니다.

    검색 방문은 웹로그에 레퍼러값이 존재하며, 이 값이 잘 알려진 검색사이트인 경우를 의미합니다. WiseLog와 DataStory에서는 네이버, 다음, 구글 등과 같은 대표적인 국내 검색 사이트를 등록하여 별도 설정 없이 분석할 수 있습니다. 

    참조 방문의 경우는 직접 방문과 검색 방문을 제외한 모든 경우를 의미합니다. 참조 방문은 다시 외부 참조와 내부 참조로 나뉘어지는데, 내부 참조의 경우 레퍼러 값이 분석 대상 사이트 또는 설정에서 내부 도메인으로 지정된 경우를 의미합니다.

     

    * 레퍼러(Referrer)란 현재 페이지를 접속하기 전에 클릭했던 페이지 정보로써, 어떤 페이지의 링크를 통해서 현재 페이지를 방문했는지 알려주는 지표가 됩니다. 레퍼러 정보를 알기 위해서는 반드시 Common Log 포맷이 아닌 Custom Log 포맷(IIS의 경우 Extended Log 포맷)으로 변경되어 있어야 합니다. 

     

     

온라인 문의 전화 문의