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2. 연구배경1) 웹사이트 측정방법웹사이트의 방문자를 측정하는 방법은 크게 사이트 중심의 측정과 이용자 중심의 측정으로 대별된다. (1) 사이트 중심(site centric)의 측정 사이트 중심의 측정은 이용자가 사이트를 방문해서 탐색하는 과정들이 사이트의 서버 컴퓨터에 로그파일의 형태로 기억되는데, 이러한 로그파일(log file)의 분석을 통해 사이트의 트래픽을 측정함으로써 사이트의 광고효과를 증명하고 공신력을 확보하기 위해 실시된다. 사이트 중심의 측정방법은 전수조사이고 분석이 용이하다는 장점이 있으나, 방문자의 프로파일을 알 수 없다는 한계를 지니고 있다. 또 로그파일에 기록된 IP 주소의 분석을 통해 방문자를 인식하는데, 이때 문제가 되는 것은 동일한 IP 주소를 여러 사람에게 부여하는 경우, 그리고 한 사람에게 다른 IP 주소를 할당하는 경우, 인터넷 서비스 업체에서 복수의 서버를 운영하는 경우 등은 로그파일의 기록을 분석해서 정확한 청중을 측정할 수 없다는 점도(Dreze & Zurfryden, 1998: 8-9) 단점으로 지적되고 있다. 실제로 Dreze와 Zurfryden(1998)은 사이트 중심의 트래픽 측정방법의 오차정도를 측정하였다. 그들은 전통적인 매체평가기준과 동일한 척도로 인터넷 광고의 노출효과를 측정할 수 있어야 인터넷을 새로운 미디어 믹스에 포함시킬 수 있다고 주장하면서 전통적인 매체평가기준인 도달률, 빈도, GRPs(Gross Rating Points)를 기준으로 인터넷 광고를 평가하였다. 연구결과 사이트 중심의 측정방법은 도달률과 GRPs를 각각 25.0%와 22.7%를 과대 평가하는 것으로 나타났고, 빈도를 1.1% 과소 평가하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 이에 대한 대안으로 브라우저를 중심으로 한 새로운 패킷방식이나 자바스크립을 이용한 측정방법이 등장하게 되었다. (2) 이용자 중심(user centric)의 측정 인터넷 이용자의 프로파일을 이용한 분석을 할 수 없고, 효과측정의 정확성에 대한 의문이 제기되면서 이용자 중심의 측정이 등장하게 된다. 이용자 중심의 측정방법은 사전에 패널을 구성하여, 그 패널로부터 트래픽 자료를 수집하는 패널방식과, 패널을 구성하지 않고 최대한의 로그 데이터를 수집하여 분석하는 비패널방식이 있다. 두 방식 모두 이용자의 프로파일을 분석할 수 있기 때문에 다양한 마케팅적 활용이 가능하다. 물론 패널방식이 비패널 방식보다 더 많은 이용자 프로파일을 수집하여 다양한 분석을 할 수 있지만, 전집을 구성하기 어려운 인터넷 이용자 특성상 표본의 대표성이 문제가 되고 있다. 비패널방식은 최대한의 로그 데이터를 수집하여 분석하기 때문에 대표성을 확보할 수 있다는 장점을 지닌다. 이러한 사이트 중심의 측정방법과 이용자 중심의 측정방법을 개괄한 것이 <표 1>이다. 하지만 이제 사이트 중심의 측정방법도 웹 로그분석과 패킷분석 등으로 세분화될 정도로 기술적인 발전이 진행되고 있다. 또 사이트 중심의 측정과 이용자 중심의 측정방법이 각각 사용할 수 있는 용도와 측정목적이 상이하고 절대적으로 비교하기 곤란한 장단점을 지니고 있기 때문에 어떠한 측정방법이 우수하다고 할 수는 없다. 본 연구에서는 사이트 중심의 측정방법을 중심으로 논의의 범위를 한정하였다. 2) 웹사이트 측정기술1996년 이래로 인터넷이 급속도로 성장하면서 특정 웹사이트를 방문하는 사람들의 성향을 파악하는 것이 업계나 학계의 큰 관심사가 되어 왔다. 이에 따라 웹 서버의 로그 파일을 분석하는 방법이 도입되기 시작했고, 이를 이용한 웹사이트 분석이 이루어졌다. 그러나 네트워크 망의 발달과 급속한 PC의 보급에 따라 인터넷 이용자는 해가 갈수록 큰 비율로 성장하기 시작했고, 웹 서버 로그 파일 분석 방법은 캐시(cache) 데이터의 측정불가, 신속치 못한 데이터 처리, 대용량 저장장치(storage)의 필요 등 그 자체가 가지고 있는 원초적인 문제로 분석의 효율성에 대한 회의론이 대두되기 시작되었다. 따라서 새로운 분석방식의 필요성이 높아졌고, 이러한 필요성에 부응하여 나타난 분석방법이 자바스크립(JavaScript) 방식을 이용한 것이다. 이는 로그 파일 분석의 단점을 대부분 보완한 제 3세대 분석방식이었다. 이는 브라우저 기반(browser based) 방식으로 클라이언트(client) 측의 정보를 자바스크립을 이용한 방법으로 넘겨받아 처리하는 방식으로 세계적으로 널리 사용되고 있으며 로그파일보다 더 많은 정보를 더 정확하게 측정, 분석 할 수 있게 되었다(오기영, 2002). 그러나 인터넷 산업이 정착화 되어가고, 사이트들이 대형화 되어가면서 인증의 필요성이 증대되기 시작하였다. 인증을 위해서는 사이트 측정에 있어서 정확하고 빠른 방법이 필수적인데, 자바스크립 방식은 클라이언트 측 정보를 그대로 가져오기 때문에 데이터의 부정확성을 내포하고 있으며, 어플리케이션 계층에 있어서의 데이터 처리구조로서는 그 용량에 한계가 있기 때문에 점점 대형화되어 가는 사이트에 적용하기 어려운 한계점을 지니고 있었다. 데이터의 정확성 측면에서 패킷(packet) 분석이라는 방법을 통해 누구에 의한 데이터 조작도 차단하고 TCP/IP Network 계층에서의 데이터 처리로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 분석방법이 나타나게 되었고, 이는 다른 분석방법과는 근본적으로 다른 큰 차이점을 가지고 있다. 그래서 패킷 분석방법을 제4세대 분석방식 솔루션이라 칭하고 있으며, 세계적으로 인터넷 사이트 측정 업체와 인증기관의 관심을 모으고 있다((주) 든솔, 2001). 본 연구에서는 이러한 기술적 발전에 따라 나타난 ① 웹 서버 로그 파일 분석방법, ② 자바스크립 분석방법, ③ 패킷 분석방법에 대해서 각각 그 개념과 특징 및 장단점 등을 살펴보고, 실제 실험을 통해 각 방식의 기술적 우위를 고찰하고자 하였다. (1) 웹 서버 로그 파일 분석 ① 웹 서버 로그 파일 분석의 개념 인터넷 사이트 운영자들은 어떤 사용자가 방문하여 어디를 자주 방문했으며, 어느 페이지에 관심을 가지는지, 가장 오래 머무는 곳이 어디인지 의문을 가지게 마련이다. 이러한 의문에 답하기 위해 시작된 방법이 로그 파일 분석이다. 인터넷 이용자들이 사이트를 방문하게 되면 웹 서버에 모든 방문자들의 흔적이 남게되는데 그것이 로그이며, 그 로그 데이터를 서버에 저장한 것이 바로 로그 파일이다. 처음부터 저장된 로그 항목을 선정하여 파일의 형태로 저장하게 만들기 때문에 추후에 저장된 파일을 분석하여 사이트 이용자들의 이용 행태를 분석할 수 있게 된다.
<그림 1>은 로그 데이터가 저장되는 과정을 보여주고 있다. 인터넷 사용자가 특정 사이트의 페이지를 요청하면 웹 서버에서는 그 요청에 응답하여 파일을 보내주게 되고, 이러한 요청과 파일의 전송과정에서 로그 파일 분석을 위해 미리 선정된 항목들이 모두 로그 수집 서버로 저장되는 과정을 통해 로그 파일이 만들어진다. 이러한 로그 파일을 모아서 분석을 하면 사이트 방문자 통계를 쉽게 할 수 있는 것이다. ② 웹 로그 파일 분석과정 웹 로그 파일은 다음과 같은 4단계를 거쳐 분석한다(이시훈, 2001). 가. 로그항목 선정 웹 서버에 기록할 로그데이터의 항목을 선정하는 것이 첫 번째 단계에 해야 할 일이다. 방문자의 IP나 ID, 로그인 시간, 로그 오프 시간 등 매우 기초적인 항목의 선정에서부터 로그분석의 목적에 따라 어느 페이지로부터 이동해 왔는지 등 추가적인 항목을 선정할 수 있다. 주의할 점은 로그항목을 지나치게 많이 선정할 경우 로그파일의 크기가 매우 커지기 때문에 트래픽이 많은 사이트에서는 분석을 할 수 없을 정도로 파일의 크기가 커질 수 있다. 그러므로 꼭 분석이 필요한 항목만 저장되게 로그항목의 선정을 효율적으로 해야한다. 나. 선별 및 정제 두 번째 단계인 선별 및 정제 단계에서는 수집된 로그 데이터 중 오류를 찾아내서 삭제하고 부정확 부분을 보완하여 순수데이터로 만드는 작업을 한다. 데이터 분석을 위해서는 양질의 데이터의 확보가 필수적인데, 선별 및 정제의 과정을 거쳐 불필요한 요소들을 정리하고 데이터의 오류 수정 등을 거침으로써 데이터의 질을 높일 수 있는 것이다. 다. 변환 변환은 순수데이터를 분석 가능한 데이터로 바꾸어 주는 작업을 하는 것이다. 원 자료는 분석에 적합하지 않은 텍스트로 구성되어 있으며, 트래픽을 계산하기 위해서는 텍스트 자료에서 일정 부분의 자료를 읽어 숫자로 코딩해 주는 작업이 해야만 한다. 이렇게 순수데이터를 코딩해서 분석 가능한 데이터로 만들어 주는 작업이 변환이다. 라. 로그분석 분석 가능한 데이터로의 변환이 완료되면 마지막 단계로 실질적인 트래픽 분석단계인 로그분석이 행해진다. 로그분석은 앞서 말했듯이 사이트를 중심으로 할 수 있으며, 이용자를 중심으로 할 수도 있다. 또 특별히 클릭의 흐름이나 체류시간을 기준으로 분석 할 수도 있다. ③ 로그 파일 분석방법의 한계점 웹 서버 로그 파일 분석방법은 다음과 같은 한계점이 지적되고 있다. 첫째, 데이터의 확장성이 용이하지 않아 분석의 한계가 있다. 웹 서버에서 지원하는 로그의 범위만을 로그로 남겨 분석 할 수 있기 때문에 CRM 수준의 분석을 위한 데이터를 산출 할 수 없게된다. 둘째, 분석을 위한 로그파일의 크기가 매우 커 저장공간의 낭비와 데이터를 분석하기가 매우 힘들다. 예를 들어 일일 페이지뷰가 1억 건이 넘어가면 300GB 정도의 저장공간이 필요하게 된다. 셋째, 신속한 데이터 처리가 불가능하여 빠르게 변하는 시대에 정보로써의 가치가 떨어진다. 데이터 분석을 신속하게 하기 위해서는 웹 서버의 로그파일을 네트워크로 받아 분석해야 한다. 그렇게 하기 위해서는 네트워크 부하, 인력낭비, 시간낭비 등의 문제점이 내포되어 있다. 더욱이 웹 서버 자체에서 로그파일을 분석하는 것은 웹 서버에 너무 많은 시스템 부하를 주기 때문에 불가능하다. 끝으로, 데이터의 정확성에 있어 해결할 수 없는 큰 문제점을 가지고 있어 데이터로서의 신뢰성이 없다. 특히 캐시 데이터(cache data=client cache, proxy cache)를 측정하지 못해 실질적으로는 30~40%의 접속 손실을 발생하며, 이용자의 요청을 토대(request base)로 기록되기 때문에 요청 후 보지 않은 페이지를 측정할 수 없다는 점도한계점이라고 할 수 있다. (2) 자바스크립(JavaScript) 분석 ① 자바스크립 분석의 개념 자바스크립 분석은 클라이언트(client)의 PC로부터 자바스크립의 내장 함수를 이용하여 웹 서핑을 하고 있는 이용자의 정보를 데이터화하여 자료 수집을 위한 서버로 넘겨받는 방식을 말한다. 데이터의 기초는 클라이언트가 직접 설정한 값들에 의해서 결정되며 클라이언트의 자바스크립 사용유무에 따라 아무런 정보를 얻지 못하는 경우도 있다. <그림 2>는 자바스크립 분석의 데이터 수집과정이다. 사용자가 웹 페이지를 요청하면 사용자 PC의 자바스크립이 작동하여 수집서버로 패킷정보와 사용자 정보를 전송하는 시스템이다. ② 자바스크립을 이용한 분석과정 자바스크립을 이용한 데이터 수집과 분석과정은 다음과 같다. 첫째, 자바스크립 방식의 솔루션(solution)을 보유한 회사들의 각 업체들만의 Tag를 측정을 원하는 페이지에 삽입한다.둘째, 이용자가 웹 브라우저(web browser)에서 측정을 받고 있는 사이트의 페이지를 요청했을 때, 태그(tag)가 페이지에 뿌려지면서 작업을 수행한다. 셋째, 수행된 작업에 의해서 얻어진 데이터를 자바스크립 방식으로 어플리케이션(applic-ation) 계층에서 처리하여 DB화한다. 끝으로, 실시간 DB화된 데이터를 웹에서도 실시간으로 방문자 통계에 대한 서비스를 할 수 있게 된다. ③ 자바스크립 방식의 장점과 한계점 자바스크립 방식의 장점은 다음과 같은 두 가지로 요약된다. 첫째는 캐시 데이터를 측정할 수 있다는 점이다. 로그 파일 분석이 캐시 데이터를 잡아내지 못해 측정의 정확성에 의문이 제기되고 있는 것과 다르게, 자바스크립 방식의 분석은 캐시 데이터도 측정할 수 있다. 둘째, 데이터의 확장성이 용이하다. 필요로 하는 정보를 자바스크립이 지원하는 내장함수를 이용해 용이하게 추가할 수 있기 때문에 많은 정보를 쉽게 얻어 낼 수 있다. 하지만, 다음과 같은 한계점이 지적되고 있다. 첫째, 부정확성을 내포하고 있다. 사용자의 웹 브라우저에 뿌려진 자바스크립 소스(source)를 통해 얻어진 정보를 기본으로 하기 때문에 잘못된 설정이나 오류로 인해 부정확한 값을 얻는 경우가 있다. 둘째, 자바스크립 방식은 클라이언트 측에 부하를 줄 우려가 있다. 삽입코드의 크기, 데이터 수집서버와의 교환(transaction)으로 인해 클라이언트 측에 부하를 주거나 스크립(script) 오류를 일으킬 가능성이 있다. (3) 패킷(packet) 분석 ① 패킷 분석 방식의 개념 기존의 로그파일 분석의 단점들을 보완한 방식으로 웹사이트의 접속분석 및 고객분석을 보다 정확한 통계자료로 산출 할 수 있게 해주는 방법이다. 기본적으로서 웹 서버 로그를 기반으로 하는 것이 아니라 클라이언트(이용자)의 브라우저로부터 날아온 패킷을 TCP/IP Network 계층에서 분석하여 데이터를 처리하는 방식을 말한다(<그림 3> 참조). ② 패킷 방식의 분석과정 패킷 방식의 분석과정은 다음과 같은 네 가지 단계를 거친다. 첫째, 암호화된 태그를 측정을 원하는 페이지에 삽입한다. 둘째, 이용자가 웹 브라우저에서 태그(tag)가 삽입된 페이지를 요청했을 때 태그에 의해서 클라이언트 PC로부터 패킷 분석 수집 서버(gather server)로 패킷을 전송한다. 셋째, 클라이언트 PC로부터 전송되어온 패킷을 처리하여 데이터화한다. 넷째, 저장된 데이터를 실시간으로 웹에서 분석하거나 방문자 통계를 실시간으로 제공하게 된다. ③ 패킷 방식 분석의 장점과 한계점 패킷 방식 분석의 장점은 다음과 같다. 첫째, 신뢰성 높은 데이터를 얻을 수 있다. 측정을 위한 데이터가 사용자의 브라우저로부터 전송되는 패킷의 헤더정보를 기본으로 하기 때문에 조작의 가능성을 배제할 수 있다. 둘째, 신속한 데이터 처리를 할 수 있다. 스크립 언어나 CGI 등 다른 언어를 사용하는 것이 아니라 사용자의 브라우저로부터 날아온 TCP/IP Network 계층에서 패킷을 분석하여 추출하기 때문에 신속한 데이터 처리가 가능하다. 그렇기 때문에 대형화된 사이트의 데이터 처리 또한 가능하다. 셋째, 캐시 데이터의 처리로 웹 로그 분석 방식의 한계를 극복하여 정확한 데이터를 산출 할 수 있다. 앞서 소개한 자바스크립 방식과 함께 캐시 데이터를 카운트하기 때문에 정확한 이용자 통계를 얻을 수 있게된다. 하지만, 자바스크립 방식처럼 데이터 수집의 확장성을 높이지 못한다는 점이 한계점으로 지적되고 있다. 즉 기본적인 이용 통계이외의 것을 원하는 사이트 운영자나 광고주, 광고회사 등에는 제공해 줄 수 있는 정보가 제한적이다. 정 |
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