웹 로그 분석 도구 중 대부분의 캠페인에서 구글 분석(Google Analytics)을 이용하고 있다. Goal 달성에 필요한 objectives, KPI 측정에 거의 모든 것을 해결 할 수 있기 때문이다. 캠페인 성격에 맞는 분석 도구를 그때 마다 개발하려면 시즌 안에 캠페인 시작조차 못 했하는 경우가 많을 것이다. 그 때마다 구글 분석은 강력한 도구가 되어 준다.

데이터 분석에서 눈에 보이는 숫자보다 중요한 것은 그것을 해석(interpret) 하는 것이다. 가령, 브랜드 키워드로 유입된 숫자 대비 컨버전(CVR) 분석에서 유입 출처가 어떻게 되는가? 다이렉트(direct) 트래픽을 정확히 필터링 할 수 있는가 등에 따라 바른 전략을 세울 수 있어야 하는데 이것은 데이터 해석 능력이지 결과 값인 숫자로 판단할 문제는 아니다.

국내는 네이버 트래픽이 압도적으로 높다. 우리가 운영 중인 빅풋9(http://bigfoot9.com)의 경우에도 지난해 Panda 4.0 업데이트 전까지는 구글 트래픽이 70% 였으나 이후에는 네이버가 90%를 차지하고 있다. Panda 4.0 알고리즘에서 큐레이션 전문 사이트가 타격을 가장 크게 받고 있다.

네이버 트래픽 비율이 높아지면서 마케터에게 고민을 안기는 것은 로그 분석 데이터의 의미다. 네이버에서 바이럴 마케팅이 가능한가? 에서 지적하여 듯이 네이버에서는 특정 도메인(블로그나 웹 사이트)이 한 페이지를 전부 장악할 수 있는 구조기 때문에 콘텐츠 퀄리티나 키워드 전략보다 노출 점유 영향이 더 크게 작용한다.

브랜드 키워드와 각 product 관련된 롱 테일 키워드의 영향력 분석에 의해 만들어진 콘텐츠 마케팅이 아닌, 하루에  수십 개 이상 올리는 물량에 의해 마케팅 활동 성과가 좌우되는 구조에서 GA 분석이 의미가 있나? 이런 고민에서 출발하여 네이버 서비스 최적화에 맞춰 분석 전략을 잡게 되었다. 분석 방법을 완성하고 보니 기존 GA 분석과는 거리가 멀어진 느낌이다.