구매 이력을 기반으로 고객을 매일매일 자동 분석합니다.
다양한 관점으로 고객을 분석하고 인사이트를 얻으세요.
100여 가지의 실시간 웹분석 리포트를 제공합니다.
함께 구매될 가능성이 높은 상품을 자동 추천합니다.
상품 정보를 방문객에게 실시간 공유합니다.
고객을 이해하면서 소통하세요.
반복되는 문의는 챗 봇에게 맡기세요.
“AI 챗봇에서 보고 왔어요.” 이렇게 찾아온 고객이 있다면 궁금해지죠. 어떤 AI에서 우리 사이트를 발견했을까요? 어떤 상품을 둘러봤고, 실제 구매까지 이어졌을까요?이프두(IFDO)의 ‘AI 추천 유입’ 분석 및 세그먼트 기능으로 그다음 여정을 살펴보세요. AI 유입으로 확인된 방문의 성과를 살펴보고, 관심 있는 고객에게 메시지를 전하는 데 활용할 수 있어요.AI에서 들어온 방문, 이제 따로 살펴보세요AI 추천 유입 분석은 어떤 AI 서비스를 거쳐 방문했는지, 방문 후에는 무엇을 했는지 살펴보는 기능이에요. 방문수부터 페이지뷰, 구매 관련 지표까지 함께 보면 우리 사이트에서 AI 유입이 어떤 역할을 하는지 알아갈 수 있죠.여기서 GEO와의 차이도 짚어볼게요. GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)는 우리 콘텐츠가 AI 답변에서 발견되고 출처로 활용될 가능성을 높이려는 활동이에요. AI 답변 속 노출·인용과, 클릭 후 사이트에서 일어나는 행동은 함께 살펴볼 서로 다른 단계랍니다. 이번에 소개할 기능은 ‘사이트로 들어온 뒤의 성과’에 초점을 맞추고 있어요.1. 어떤 AI에서 방문하고, 어떤 상품을 구매할까요?먼저 ‘유입 > AI 추천 유입’ 리포트를 열어보세요. 분석할 기간을 선택하면 AI별 유입 규모와 방문 이후의 성과를 살펴볼 수 있어요. AI별 유입 규모와 구매 관련 지표를 함께 살펴보는 리포트 화면입니다.방문이 많은 AI부터 눈에 들어오겠지만, 구매 지표도 함께 확인해 보세요. 방문 규모는 작아도 구매가 꾸준히 발생하는 채널이 있을 수 있거든요. 반대로 방문은 많은데 구매가 적다면, 고객이 처음 만나는 상품 페이지부터 점검해 볼 수 있겠죠.?️ 구매가 발생한 경우에는 상품 아이콘을 눌러 관련 상품의 상세 데이터도 확인할 수 있어요. 어떤 상품이 구매로 이어졌는지 살펴보고, 다음에 점검할 상품 정보나 마케팅 대상을 정해보세요.‘유입 출처’, ‘첫구매 유입출처’, ‘유입출처 전환상세’에서도 ‘AI 추천 유입’ 항목을 확인할 수 있어요. 수치를 비교할 때는 조회 기간과 지표의 기준을 맞추고, 방문이 적은 채널은 전환율뿐 아니라 구매 건수도 함께 살펴주세요.2. 방문자는 우리 사이트에서 무엇을 하고 있을까요?바로 지금! 실시간 고객이 궁금하다면, 라이브라이브(Live)에서는 AI 추천 유입으로 확인된 방문자의 접속과 이동 경로를 실시간으로 살펴볼 수 있어요. 어떤 페이지를 둘러보고 어디로 이동하는지, 고객의 발걸음을 따라가 보세요.라이브 화면 예시입니다. 개별 방문자의 행동을 살펴볼 때 활용해 보세요.예를 들어 상품 페이지를 본 뒤 배송 안내를 확인하는 방문자가 있다면, 구매 전에 필요한 정보가 충분히 보이는지 점검하는 계기가 될 수 있어요. 개별 행동에서 힌트를 찾고, 여러 방문자의 데이터로 다시 확인해 보는 거예요.AI별 방문자 그룹의 반응은 세그먼트 분석으로방문자 한 명의 경로를 봤다면, 이번에는 그룹의 반응도 살펴볼까요? AI 추천 유입 방문자를 세그먼트로 구성하면 방문수, 페이지뷰, 평균 체류시간 등을 확인할 수 있어요.특정 AI에서 들어온 방문자 그룹의 방문수·페이지뷰·평균 체류시간, 구매액 등을 확인하는 화면입니다.어떤 그룹이 여러 페이지를 둘러보는지, 구매로 이어지는 흐름은 어떤지 함께 살펴보세요. 체류시간이 길다는 사실 하나보다, 고객이 무엇을 보고 어떤 행동을 했는지를 연결해서 보면 다음에 개선할 지점을 찾기 좋아요.3. 분석한 고객에게, 필요한 메시지를 건네보세요어떤 방문자에게 말을 걸고 싶은지 정했다면 세그먼트로 연결해 보세요. 조건에서 ‘유입 > AI 추천 유입’을 선택하고, 타깃팅 할 AI 서비스를 지정하면 돼요.AI 서비스를 선택해 세그먼트를 구성하는 화면입니다. 다른 조건과 조합해서 활용할 수도 있어요.예를 들어 첫 방문 고객에게는 웰컴 쿠폰을, 구매를 고민하는 고객에게는 혜택을 안내하는 팝업을 검토해 볼 수 있어요. AI 유입 조건에 실제 방문 행동을 더해, 누구에게 어떤 안내가 필요한지 구체적으로 정해보세요.AI에서 왔다는 정보만으로 고객이 입력한 질문까지 알 수 있는 것은 아니에요. 우리 사이트에서 확인한 행동을 바탕으로 메시지를 설계하고, 적용한 뒤에는 반응을 살펴보세요. 가능하다면 메시지를 보여주지 않은 그룹과 비교하고, 쿠폰을 썼다면 할인 비용까지 함께 확인하면 좋겠죠.시작하기 전에, 궁금한 점을 모았어요AI 답변에 우리 브랜드가 몇 번 나왔는지도 알 수 있나요?이번에 소개한 리포트는 사이트로 들어온 방문과 이후 행동을 분석해요. AI 답변 속 브랜드 언급·인용 횟수나 추천 순위를 측정하는 것과는 범위가 달라요. AI 추천 유입이 없다고 해서 답변에 전혀 노출되지 않았다고 볼 수는 없어요.모든 AI 유입이 집계되나요?AI 추천 유입으로 식별되어 수집된 방문이 기준이에요. AI 서비스의 제공 상태나 정책 변경에 따라 일부 데이터의 집계가 제한되거나 제외될 수 있어요.언제부터 데이터를 볼 수 있나요?AI 추천 유입 집계 및 분석 기능은 2026년 9월 28일부터 제공돼요. 해당 날짜 이전의 데이터는 이 기능에서 조회되지 않으니 참고해 주세요.우리 사이트의 AI 유입, 지금 확인해 볼까요?이프두 관리자에서 ‘유입 > AI 추천 유입’을 열어보세요. 어떤 AI에서 고객이 찾아오고 있는지, 어떤 상품을 둘러보고 구매하는지부터 살펴보면 돼요. 그중 더 알아보고 싶은 방문자 그룹이 있다면 세그먼트로 묶고, 필요한 메시지를 전해보세요. AI에서 시작된 관심이 우리 사이트에서 어떤 행동으로 이어지는지, 하나씩 확인해 보시기 바랍니다.지금 확인해 보세요‘유입 > AI 추천 유입’ 확인
새로운 팀원을 초대할 때 담당자 슬롯을 효과적으로 관리하고 계신가요? 이프두를 원활하게 운영하기 위해서는 담당자 슬롯의 차감 기준을 이해하고 주기적으로 관리하는 것이 중요합니다. 관리자(마스터)님을 위한 담당자 슬롯 정리 및 스마트한 관리 팁을 소개합니다!1. 담당자 슬롯 차감 및 인원수 산정 방식초대 메일이 발송되는 즉시, 상대방의 수신 승인 여부와 관계없이 'Pending(대기)' 상태로 슬롯이 바로 점유됩니다. 오타가 있는 이메일 주소나 미승인 초대 건 역시 슬롯을 계속 차지하므로, 관리자께서는 주기적으로 불필요한 내역을 점검하고 정리해 주시는 것이 좋습니다? 2. 신규 담당자 초대 전 이프두 담당자 정리 방법새로운 담당자를 초대하기 전, [설정 > 기타 > 담당자 관리] 메뉴에서 불필요한 슬롯을 정리해 보세요. 다음과 같은 항목을 삭제하면 슬롯을 즉시 확보할 수 있습니다. 퇴사자 및 비활성화된 담당자 계정 삭제오타 등으로 인해 대기 상태로 남아 있는 잘못된 이메일 초대 내역 삭제? 담당자 상태 구분 표기 안내Pending: 메일 보냄, 권한 대기Active: 정상Withdraw: 탈퇴3. 담당자 추가 비용 및 신청 방법기존 계정을 모두 정리했음에도 슬롯이 더 필요하신가요? 그렇다면 담당자 추가 증설을 신청해 보세요!추가 비용: 담당자 1인당 월 10,000원 (VAT 별도)신청 방법: 이프두 우측 하단의 채팅 상담을 통해 신청이번 글에서는 담당자 계정을 정리하여 슬롯을 재확보하는 방법을 안내해 드렸어요. 신규 담당자 초대와 관련해 보다 상세한 가이드가 필요하시다면, 아래 추천 포스팅을 참고해 보시기 바랍니다?담당자 초대 가이드사이트 추가 후 담당자에게 권한 부여하기
로그분석이란?
사이트 방문자의 방문 흔적 데이터인 ‘로그(Log)’를 분석한 것을 말합니다. 웹사이트 방문자는 사이트를 방문하고 웹 페이지를 열어보게 되는데, 이때 남겨진 기록이 데이터 형태로 남게 됩니다. 이를 측정하고 분석하여 가치 있는 정보로 만들어 내는 것이 ‘로그분석’입니다. 로그분석에서 가장 기본이 되는 수치는 방문수와 페이지뷰인데요. 오늘은 그 둘의 관계에 대해 파헤쳐 보도록 하겠습니다!
방문수는 웹사이트에 유입된 수(세션수)를 말합니다. 페이지뷰는 웹 페이지가 열려진 횟수를 뜻하죠. 즉 방문을 한 후 여러 페이지를 열어보게 되므로, 페이지뷰 수는 방문수와 같거나 무조건 크다고 할 수 있습니다.
💯 그럼 여기서 깜짝 퀴즈!
어떤 사람이 내 쇼핑몰에 방문하여 총 10개의 페이지를 열어보았다면 페이지 뷰는 몇일까요?
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띵동!
방문수는 1이고 페이지뷰는 10이 됩니다.
그렇다면 방문수와 페이지 뷰 데이터를 분석했을 때 우리는 어떤 인사이트를 얻을 수 있을까요?
Q.방문수는 증가하는데 🔺 페이지뷰는 감소할 수 있을까요?🔻
Q.방문수는 감소하는데 🔻 페이지뷰는 증가할 수 있을까요? 🔺
방문수가 증가하는데 페이지뷰가 감소할 수 있을까요? 그럼 반대의 경우는요??🤔 점점 질문이 많아지실텐데요. 답변을 드리자면, 네. 모두 가능합니다. 방문수는 증가하는데 페이지뷰는 감소할 수 있고, 방문수는 감소하는데 페이지뷰는 증가할 수 있어요. 네 가지 사례로 나눠 설명드리겠습니다.
1. 방문수 증가👆🏻 페이지뷰 증가 👆🏻
방문수와 페이지뷰가 모두 증가하고 있나요? 축하드립니다! 사이트가 순조롭게 성장하고 있음을 뜻합니다. 방문수가 증가한다는 것은 ‘신규 방문+재방문’의 숫자가 늘어난다는 의미입니다. 높아진 방문수가 신규 방문자가 많아서라면 적극적인 광고 또는 마케팅 활동에 의해 방문수가 증가했다고 볼 수 있고요.
높아진 방문수가 재방문자가 많아서라면 우리 사이트의 매력도가 점점 높아지고 있다고 볼 수 있을 것 같습니다. 여기서 추가로 생각해 봐야하는 것은 📌방문당 페이지뷰입니다.
방문당 페이지 뷰는 동일 기간의 페이지뷰를 방문수로 나눈 결과인데요. 한번 방문에 얼마나 많은 페이지를 열어보는지에 대한 평균값입니다. 그런데 만약 방문수도 늘고 전체 페이지뷰의 양도 늘어났지만 방문당 페이지뷰가 이전 대비 감소하고 있다면 주의⚠️하셔야합니다. 방문객의 수가 늘어감에 따라 자연스럽게 페이지뷰 총량이 늘어난 것일 뿐 방문객의 만족도는 떨어지고 있다는 해석이 가능하니까요. 일반적인 쇼핑몰들의 경우, 방문당 페이지 뷰가 4~5 이상이어야 원활히 매출이 발생할 수 있다고 보고 있습니다.
2. 방문수 증가 👆🏻 페이지뷰 감소 👇🏻
방문수는 증가하는데 페이지뷰는 감소하고 있다고요!? 광고를 집행 중인 사이트일 확률이 높네요. 광고를 통한 신규 방문객은 늘었지만 방문수 대비 몇 페이지 안 열어보고 사이트를 빠져나가고 있다는 겁니다! 맙소사! 아까운 광고비... 😫
유입을 시키는 것까지는 성공했지만 방문자를 붙잡아둘 매력 포인트가 부족한 거죠. 이런 상황에서는 외부 광고를 통해 랜딩페이지에 도달했을 때 랜딩페이지에서 흥미를 끌 수 있을만한 대책을 세워야 합니다. 깜짝 프로모션이나 가격, 관심을 끌 수 있는 상품 라인업을 고려해 보세요. 혹시 이프두를 사용하고 계시다면 이프두의 상품 추천 기능인 IFDO Suggest와 소셜티커 기능을 통해 방문 당 PV와 체류시간을 늘려볼 수 있습니다.
3. 방문수 감소👇🏻 페이지뷰 증가 👆🏻
이런 특징을 가지고 있는 사이트는 일반적으로 커뮤니티, 마니아 층을 형성한 곳, 회원제 사이트 등을 들 수 있습니다. 흥미롭고 매력적인 콘텐츠가 자주 업데이트되지만 아는 사람만 알고 있는 사이트일 경우가 높죠.
이런 경우에는 기존 고객 관리도 중요하지만 신규 유입이 더 중요합니다! 사이트로 유입될 수 있는 채널을 다양하게 확보하는 것이 최적의 방법이라 할 수 있습니다. (유입 채널 예시: 검색엔진, 검색광고, 블로그/카페, SNS, E-mail, SMS 마케팅)
4. 방문수도 감소👇🏻 페이지뷰도 감소 👇🏻
약간 심각한 상황입니다........ 😱방문수가 감소하는 이유는 무엇일까요? 다음과 같이 정리될 수 있습니다.
유입 채널이 축소되었을 수 있습니다. 혹은 새로운 경쟁사가 나타나서 검색엔진 및 검색광고의 경쟁이 심화되었을 수 있어요... 😫 방문수 중에서 재방문이 감소하는 경우에는 사이트 신뢰도, 부족한 컨텐츠 또는 상품 또는 업데이트 기간이 너무 지연되어서 새로운 트렌드와 소식을 늦춘 경우도 해당될 수 있습니다💦 가격 경쟁력이 떨어지는 것도 중요한 요인 중의 하나입니다.
하아…사이트 운영 🤔어렵네요.. 단순히 하나의 문제라기보다는 복합적인 문제의 결과물이겠죠. 방문수의 감소가 신규 방문의 감소인지👇🏻 , 재방문의 감소인지👇🏻 어느 부분에서 문제가 있는지 파악한 뒤 그에 맞는 전략을 세워야 하고, 또한 페이지뷰 감소의 원인이 방문자의 감소가 1차적 원인이지만 랜딩페이지의 UI/네비게이션, 디자인 구성요소, 콘텐츠 구성 등이 2차적인 원인이 될 수 있음을 파악해야 합니다.
위의 사례들을 우리 사이트 로그분석 데이터와 비교해 보시고 트래픽 분석에 대한 진지한 고민과 전략을 세우신다면 지금보다 더 좋은 방향으로 사이트를 운영해 나갈 수 있지 않을까 생각해 봅니다. 이어서 방문수와 관련된 포스팅을 하나 추천드릴게요. 오늘 배운 방문수는 첫방문과 재방문으로 나눠지는데요. 어떤 차이점이 있고, 어떻게 활용해야 하는지 소개해 드릴게요😊
다음 포스팅 →
로그분석에서 말하는 첫방문과 재방문