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#06-2. 검색 어뷰징과 검색엔진 로직

■ 검색 엔진과 어뷰징

사이트나 콘텐츠들은 검색 엔진으로부터 좋은 평가를 받고, 높은 순위로 소개되는 것이 필요하다. 포탈이 운영하는 검색 엔진이 어떤 방식으로 콘텐츠를 검색하고, 검색 결과에 순위를 부여하는 방식을 파악하것은 검색엔진 최적화를 이해하기 위하여 매우 요긴한 정보이다. 지피지기가 필요한 부분이다. 그러나, 검색엔진의 작동 방식을 상세하게 공개하는 것은 각 포탈 업체들이 보유한 핵심적 기술의 유출이기도 하고, 또한 사이트들이 편법으로 손쉽게 검색 순위를 올릴  수 있는 우려가 있기 때문에 이를 공개하는 포탈 서비스 기업은 거의 없다. 수익의 대부분을 광고 수입에 의존하는 검색 엔진의 특성상 진성 사용자가 몰리는 고품질의 콘텐츠를 확인하고 광고를 게시하여야 하기 때문에 이들은 지속적으로 검색 방식을 개선하면서 큰 변화를 주고 있다. 

특히 과거에는 다소 허술하였던 검색 엔진의 알고리즘 때문에 단순히 해당 사이트의 트래픽을 증가시키는 양적인 노력만으로도 상위 노출이 가능하였던 시절이 있었다. 매크로 프로그램을 돌려서 기계적으로 트래픽을 증가시키거나, IP 주소가 수시로 변동되는 다수의 단말기와 스마트폰을 이용하여 허위 트래픽을 증대시키는 것이 효과적 전략으로 여겨지던 시절도 있었다. 인건비가 저렴한 국가에 설치한 클릭 농장(click farm)이라고 불리는 불법적인 시설들을 통하여 소셜 미디어의 댓글이나 평점을 조작하는 것이 손쉬웠던 시기도 있었다. 이런 기만적 기법들은 개인 정보 유출과 같은 과거의 해킹 범죄들과 다르게 기업의 광고비를 불법적으로 찬탈하는 것이 주요 목적이므로 보통 광고 해킹이라고도 불린다.  아무런 실제 광고 효과도 없는 광고 효과에 적지 않은 예산을 낭비하게 만드는 광고 해킹은 퍼포먼스 마케팅의 큰 위협중 하나였다. 

이런 광고 해킹의 주요 수법들은 클릭 농장(click farm), 클릭 밀어넣기(click injection), 클릭 스패밍(click spamming), SDK 스푸핑(SDK spoofing)으로 진화되어 왔다. 클릭 농장은 값싼 노동력 혹은 지능화된 봇(bot)을 활용하여 '좋아요'나 앱 설치 수 등을 조작하는 가장 오래된 방식이며, 클릭 밀어놓기는 누군가 앱을 인스톨할 때 '가짜 클릭'을 밀어넣어서 마치 자신이 수행한 마케팅 성과인 것처럼 속여 타인이 받아야할 정당한 광고비를 가로채는 기법이다. 클릭 스패밍은 대규모로 '가짜 클릭'을 진짜로 발생한 클릭인 것처럼 위장하여 광고비를 청구하며, 가장 진보된 광고 해킹의 하나인 SDK 스푸핑은 광고주의 소프트웨어 개발 도구인 SDK(s/w development kit)를 직접 공격하여 허위인 가입회원, 로그인 기록, 가공의 구매 기록 등을 조작하는 기법이다.

■ 실시간 검색 마케팅의 악용

어뷰징이나 광고 해킹에 대한 원천적인 봉쇄가 강력해지자 최근에는 그 대안으로 ‘실검(실시간) 마케팅’이라는 변칙적 기법이 등장하기도 하였다. 이 기법은 순전히 광고를 목적으로 한 ‘광고용 퀴즈’를 제출하는 방식을 이용한다. 검색 엔진에서 실시간 검색 순위의 상위에 노출 시키기 위하여 기업들이 현금이나 포인트 등 환금성이 강한 이벤트성 선물을 걸고 광고용 퀴즈를 만들어 이용자들의 자발적인 검색을 유도하는 것이다. 보통 광고용 퀴즈는 실검 상위 랭크를 원하는 기업이 홍보성 퀴즈를 대행해 줄 마케팅 광고대행사에게 의뢰하는 형태로 진행된다. 캐시슬라이드(site.cashslide.co.kr), OK캐쉬백(www.okcashbag.com) 등 퀴즈 진행에 특화된 퀴즈 전문 대행사들도 존재한다. 금액은 계약 조건에 따라 달라질 수 있으나 평균적으로 건당 4,000만원 ~ 5,000만원 정도의 진행 비용이 지급되며, 대행사는 이 비용을 퀴즈 정답자에게 줄 선물의 구매 비용과 행사 대행비로 사용한다.

보통 퀴즈 문제는 ‘우리 집 강아지 사료는 퓨OOO’, ‘여름 커피 신 메뉴, OOOO치노’처럼 빈칸 채우기 형태 혹은 ‘쇼핑몰의 이름은 ㅅㅅㄱ’의 초성 퀴즈 형태로 제시되어 손쉽게 인터넷 검색을 유도할 수 있다. 그 결과 일단 퀴즈 행사가 진행되면 이용자들은 정답을 찾기 위하여 자연스럽게 네이버, 다음 등에서 검색을 하게된다. 이용자들은 검색엔진에서 홍보용 퀴즈 관련 검색어를 단 시간내에 집중적으로 입력하기 시작하고, 사전에 확보된 일부 언론사가 광고성 기사까지 동시에 작성하면서 입력한 검색어가 각 검색 엔진의 실검판을 장악하여 광고 효과를 극대화하는 방식으로 진행된다. 검색 유도 후 실검판 상위에 검색어가 올라오면 해당 퀴즈나 상품에 관심이 없던 사람들도 호기심에 클릭을 하기 시작하고 홍보 효과는 배가 된다. 이런 과정을 통하여 검색어는 짧게는 몇 시간, 길게는 하루 정도까지 실검판을 장악하게 된다. 특히 이 방식은 광고비 투자 대비 효율성이 높으며, 이용자들이 자발적 의사로 진행되기 때문에 불법적인 행위에 대한 제재로부터도 어느 정도 자유로울 수 있다. 그러나 검색 순위의 의의에 진정성이 없을 수 있고, 특정 상품이나 브랜드의 인기를 조작하여 대중을 호도할 수 있다는 점에서 검색 엔진의 허점을 이용한 마케팅의 일환이라고 할 수 있다.

■ 검색 엔진 알고리즘의 이해

그러나 이제 이런 방식의 광고 부정행위나 편법적 접근은 많은 규제를 받고 있으며, 특히 클릭 농장과 같은 단순한 트래픽 조회 수 올리기는 더 이상 유효하지 않다. 검색 엔진들이 더욱 정교하고 까다로운 방식으로 광고를 집행하게 되었으며 단순 트래픽 작업으로는 검색 상위에 올라가거나 소위 '최적화 블로그'가 되는 것이 매우 어려운 일이 되고 있다. 

그러나, 결과적으로 어뷰징에 대한 검색 엔진들의 대응 노력은 광고주나 광고사들이 검색 엔진의 알고리즘을 이해하고 광고 전략을 수립하는 데 큰 어려움으로 작용한다. 검색 엔진 상위 랭크의 비밀은 단편적으로만 알려져 있으며, 장기간 검색 엔진을 대상으로 프로그래밍을 진행하였던 전문가들이 상위 랭킹에 필요한 검색 알고리즘을 추측하여 대응하고 있을 뿐이다. 본 장에서는 국내 대표적 포탈이자 검색 엔진 서비스인 네이버(www.naver.com)와 네이버가 배포한 콘텐츠 가이드를 중심으로 검색 알고리즘이 어떻게 운영되는지 알려진 정보를 정리하여 제시하고자 한다.

1) 리브라(Libra) 검색 로직

2012년말 부터 운영되고 있으며(https://blog.naver.com/naver_diary/150153092435), 믿을 수 있는 출처에서 좋은 정보가 나온다는 믿음을 전제로 한다. 사용자의 검색 결과를 바탕으로 검색 만족도가 높았던 문서와 그렇치 못하였던 문서들의 특징을 찾아낸 후, 이를 유형화하여 만들어낸 로직이다. 리브라 기준의 좋은 콘텐츠란 신뢰할 수 있는 정보, 본인이 직접 경험하여 작성한 사용 후기, 타 콘텐츠에 대한 복사나 짜깁기가 아닌 콘텐츠, 해당 주제에 도움이 될 만한 충분한 길이와 정보의 분석 내용, 쉽고 이해하기 쉬운 콘텐츠, 그리고 공공연하게 네이버 랭킹 로직을 고려하여 작성되지 않은 콘텐츠(예: 특정 정보를 유통하기 위한 목적만으로 기계적으로 생성된 내용)를 의미하였다. 결과적으로 리브라 로직은 장기간 건실하게 운영된 사이트가 좋은 평가를 받는 기준이다.

또한 숨겨놓은 키워드(폰트 사이즈를 0으로 하거나 배경과 유사한 글자색을 사용하여 특정 키워드를 은폐한 경우), 클록킹(검색 엔진에서 인식되는 내용과 실제 내용이 다른 경우), 강제 리다이렉트(위젯이나 스크립트를 이용하여 질의와 상관없는 목적 사이트로 사용자를 강제 이동시키는 사이트), 낚시성 글(검색 의도와 상관없는 내용을 검색 결과에 노출시키기 위하여 의도적으로 특정 키워드를 포함한 글), 도배성 글(동일한 내용을 여러 블로그에 걸쳐 중복 생성), 조작행위(여러 ID를 사용하여 댓글 작성), 키워드 반복(검색 상위 노출만을 위하여 의도적으로 불필요하게 키워드를 반복), 신뢰성 부족(거짓 상품 경험담) 등을 스팸/어뷰징 콘텐츠로 분류하여 패널티를 줌으로서 부정과 속임수를 줄이는데 주력하였다.

2) 소나(Sonar) 로직

기존의 리브라 검색 로직을 개선한 것으로 2013년부터 운영되고 있다. 이는 기존의 리브라 검색 로직의 기본 원칙을 유지하면서 타인의 글에 대한 불펌(불법으로 퍼옴)이나 불법 복제에 대한 단속을 강화한 로직이다. 당시 많은 콘텐츠들이 타인의 글을 불법으로 복제해와서 자신의 워터마크를 삽입하는 형태로 가장하였고, 이런 불펌 글들이 원글보다 더 상위에 랭크되는 결과가 빈번하였다. 이에 이런 불법, 불펌 글에 대항하기 위하여 여러 문서 간의 인용 관계를 파악하고 중요도를 분석해 내는 방식을 도입하였고, 유사 문서로 판단될 경우에 대한 제재가 강화되었다. '원본반영 신청센터'를 설치하여 원본 창작자들의 당연한 권리를 보호하는 조치를 취하였으며, 기존에 사용하던 유사문서판독 시스템을 보강하여 '소나(Sonar: source navigation and retrieval)'라는 알고리즘 로직을 추가하여 통합 검색의 최상단에는 원본 문서만이 노출되도록 서비스를 제공하였다.

3) 씨랭크(C-Rank) 로직

2017년부터  본격적으로 운영되고 있는 대표적인 로직이며, 콘텐츠의 인기도, 전문가 점수, 타 유저와의 소통 점수를 포괄적으로 반영하고 있다. 인기도란 해당 글의 노출빈도와 검색 노출의 빈도를 말하며, 이는 과거 리브라나 소나 로직에서 사용되었던 방식이다. 양적인 트래픽 지표라는 점에서 과거의 잔재이기는 하나 여전히 검색 엔진에서 노출 빈도의 중요성을 간과할 수 없음을 보여준다. 전문가 점수는 하나의 주제를 중심으로 얼마나 오랫동안 글을 써왔는지, 즉 특정 주제에의 전문성을 평가한다. 전문성이 높을 수록 더 큰 점수를 주며 기존의 신뢰도가 높은 블로그에 더 높은 점수를 제공하기 때문에 일관성 있는 주제와 키워드로 작성된 사이트들이 더 높은 점수를 받는 방식으로 변경된 것이다. 소통 점수는 페이스북, 트위터, 인스타 등 다양한 소셜 미디어이 방식을 차용하여 좋아요가 많거나 댓글이 많이 달린 콘텐츠를 우수 콘텐츠로 판단하는 것이다. 결과적으로 씨랭크가 도입됨으로서 짧고 무의미한 게시 글을 양산하는 것보다는 단 하나의 글이라도 전문적이며 정성스러운 게시 글이 더 좋은 평가를 받는 것이 당연하게 되었다.

4) 다이아(D.I.A) 로직

2018년부터 추가되어 운영되고 있는 다이어(D.I.A: deep intent analysis) 로직은 최근의 인공지능(A.I)과 기계 학습 기법을 검색 엔진에 적극 도입하였다. 인공지능이 콘텐츠가 담고 있는 내용을 분석해서 그 글이 어떤 정보, 경험, 의견을 담고 있는지 이해하고 판단한다. 과거 씨랭크(C-Rank)만이 적용되던 시기에는 질적으로는 다소 부족한 콘텐츠라도 네이버 블로그 지수가 높거나 타인의 씨랭크 블로그에서 링크를 걸어주면 순위권 내에 포스팅이 될 수 있었는데, 다이아 로직이 도입된 이후에는 콘텐츠의 질적 품질을 검색 순위에 반영할 수 있게 되었다고 한다. 콘텐츠의 질이 매우 우수하고, 독창적인 경우라면 블로그 지수가 낮은 신규 콘텐츠도 보다 쉽게 검색 상위권에 진입할 수 있는 길을 열어 놓은 것으로 이해된다.

현재는 리브라, 소나, 씨랭크, 그리고 다이아 등 과거와 현재 사용되었던 검색 로직들이 혼용되고 있으나 점차 개선된 로직으로 통합될 것으로 전망된다. 이상의 로직들의 변천사를 살펴보면 한 가지 공통되고 주요한 변화 흐름을 볼 수 있는데 다이아 로직으로 부분적으로 보완이 되었음에도 불구하고, 새로 콘텐츠 영역에 진입한 초보자보다는 초기에 진입한 기 시장진입자에게 결과적으로 더 유리하다는 점이다. 하나의 주제를 가지고 얼마나 오랫동안 콘텐츠를 생산하여 왔는가는 결국 시간의 변수이며, 후발주자에게는 불리하게 작용할 수 밖에 없다. 결과적으로 네이버에서 초보자가 빠르게 검색 엔진의 상위를 차지하는 것은 다이아 로직의 등장에도 불구하고 결코 쉬운 일이 아니다. 검색 엔진이 지향하는 기본적인 알고리즘을 잘 분석하고 파악함으로서 콘텐츠 경쟁력을 높이는 방법에 대한 접근이 가능할 것이다. 네이버의 매년 업데이트되는 검색 로직을 확인하기 위해서는 검색 로직의 변경이나 예정 사항을 실시간으로 제공하는 공식 블로그(blog.naver.com/naver_search)를 상시 방문하여 변화 트랜드에 익숙해져야 한다.

: 청주대학교 이 원준 (meetme77@naver.com)

1. 포지셔닝 분석의 필요성

포지셔닝을 분석하고 맵을 시각적으로 제시할 수 있는 방법은 다양하게 존재합니다. 제공되는 맵의 특성에 다소 차이는 있지만, ALSCAL, KYST, PROFIT, INDISCAL, PREFMAP, 대응일치분석 등의 분석방법을 사용할 수 있습니다.  이런 분석방법들은 모두 공통적으로 브랜드 이미지 관리와 관련된 두가지 문제에 초점을 두고 있습니다.

1) 첫째는 소비자가 브랜드 이미지를 결정하는 기준입니다. 예를 들어서, 여성 소비자들이 화장품을 구매할 때 고려하는 기준들이 무엇인지 확인하는 것입니다. 실제로 화장품 구매시에는 가격, 품질, 향, 효능 등 다양한 구매 기준들이 존재하지만, 이중에서 중요한 기준들을 선별해냄으로서 적정한 기준을 골라내는 것입니다. 이 기준들은 바로 포지셔닝 분석에서 ‘차원(dimension)'으로 활용되는데, 차원이 너무 많으면 맵이 복잡해져서 분석이 어려워지고, 너무 작으면 현실을 반영하기 어렵기 때문입니다.

2) 둘째는 이런 과정을 통하여 밝혀낸 각 차원상에서 자사의 브랜드와 경쟁사의 브랜드가 어떤 위치에 포지셔닝하고 있는가에 관한 문제입니다. 만일 화장품 구매시에 가격과 효능이 중요하다고 한다면 자사와 경쟁사를 포괄하여 어느 브랜드가 더 가격이 저렴하다고 인식되고 있는지 혹은 효능이 더 뛰어나다고 있는지를 밝혀내야 합니다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 구성된 포지셔닝 맵은 각 차원에서 브랜드들의 위치를 밝혀냄으로서 소비자의 각 브랜드에 대한 평가를 가시적으로 보여줍니다. 특히 이 분석은 차원의 수가 보통 2개 이상의 복수이기 때문에 다차원척도법이라고도 불립니다.

차원이 만일 3개이면 3차원, 4개이면 4차원이라고 할 수 있지만, 프로그램이 이를 도출해낼 때는 평평한 화면이나 인쇄물 위에 2 차원으로 보여주게 됩니다. 디지털 카메라로 3차원인 일상을 사진에 담았지만, 화면이나 사진에서는 2차원으로 표현된 것과 동일한 방식으로 다차원의 정보를 제공하고 있습니다.

2. 포지셔닝 분석의 이해

본 차시에서는 다양한 다차원척도법중에서도 가장 보편적으로 많이 쓰이고 있는 ‘대응일치분석’을 중심으로 포지셔닝 분석을 이해해보도록 하겠습니다. 대응일치분석에서는 다른 다차원분석들과 마찬가지로 설문 조사를 통하여 얻어진 데이타를 이용하여 브랜드와 차원이 내재하고 있는 관계를 다차원적으로 분해해서 보여주는데, 차원이나 브랜드간에 거리가 가까울수록 소비자의 마음속에 유사하게 인식되고 있음을 의미합니다.

이때 차원이나 브랜드간의 거리는 보통 ‘유클리디안(Euclidean)’을 이용하여 상호간에 얼마나 유사한지 거리를 계산하게 됩니다. 이를 조금 더 상세히 설명하기 위해서 다음과 같이 매운 정도와 가격을 차원으로 사용한 라면 제품의 가상적인 2차원의 포지셔닝 맵을 살펴보도록 하겠습니다. 그리고, 가격과 매운 정도를 중립점이 있는 7점 척도로 확인한 결과입니다.

이 맵을 살펴보면 A라면과 B라면을 얼마나 유사하며, A라면과 C라면은 얼마다 다른가에 관한 질문을 할 수 있습니다. 이러한 질문에 답을 하기위해서는 거리를 측정하여 유사성을 확인하여야 하는데, 이때 가장 보편적으로 사용되는 방법이 유클리디안 거리 측정입니다. 즉 A라면과 B라면간의 거리 측정은 다음과 같은 공식을 통하여 계산됩니다.

이 공식에 대응에서 위 포지셔닝 맵에서 A브랜드와 B 브랜드간의 거리는 다음과 같이 구해질 수 있습니다. 

같은 방식으로 A와 C 브랜드간 거리를 계산하면, 그 거리는 5.10입니다.

이런 결과를 통해서 3.16은 5.10보다 가까우므로, A 브랜드는 C보다는 B 브랜드와 더 유사하다고 이야기 할 수 있는 것입니다. 즉 이런 포지셔닝 맵에서 특정 브랜드가 다른 브랜드와 가깝다는 것 혹은 특정 브랜드가 특정 차원과 가깝다는 것은 소비자의 마음속에 비슷한 이미지로 각인되어 있음을 의미합니다.

실제 이런 거리 계산은 차원의 수가 증대할수록 기하급수적으로 번거로워지기 때문에 3차원 이상의 포지셔닝 맵의 거리 계산은 SPSS 등 컴퓨터 프로그램의 도움으르 받아 자동으로 계산하게 될 것입니다.

3. 포지셔닝 분석을 위한 설문과 데이타

우선 대응일치 분석을 하기 위해서는 이에 적합한 데이타를 수집하기 위한 검토가 설문지 개발 단계 이전부터 이루어질 필요가 있습니다. 처음부터 포지셔닝 분석을 목적으로 수집된 SPSS 데이타 파일없이는 사실상 분석이 불가능하며, 같은 포지셔닝 맵을 작성하는 기법이라, 대응일치분석이 아닌 다른 방법을 사용하는 경우에는 다른 형태의 데이타가 필요하므로 설문지의 문항과 내용에 대한 고려는 사전에 이루어질 필요가 있습니다.

일반적으로 대응일치 분석을 사용하여 포지셔닝 맵을 도출하고자 할 때는 각 기준별 소비자가 선호하는 브랜드를 측정한 후, 응답자가 응답한 빈도 수를 원 데이타로 사용하기 때문에 보통 아래와 같은 형태의 질문들을 활용하여 데이타를 수집합니다.

이 설문 문항은 국내에 시판중인 소주 브랜드들을 대상으로 ‘브랜드 개성’을 조사하고 있습니다. 즉, 소비자들이 브랜드 개성을 판단하는 선택 기준으로서 성실성, 재미, 성공, 매력, 터프함의 5가지 선택 기준을 문항의 형태로 제시하고 있고, 선택 보기로는 진로 등 국내에 시판중인 대표적인 5개의 소주 브랜드를 제시하고 있습니다.

4. 포지셔닝 분석 절차

이제부터는 위에서 제시된 설문지 문항들을 가지고 설문 조사가 완료된 후에 SPSS를 이용하여 대응일치분석을 실시하고 포지셔닝 맵 작성을 하는 과정들을 차례로 같이 해보겠습니다.

1) 1단계: 빈도 분석:

포지셔닝 맵을 작성하기 위한 데이타는 위에서 작성한 설문으로부터 직접 받은 데이타를 사용하지 않고, 또 한번의 추가적인 가공이 필요합니다. 즉 일차적으로 빈도분석을 시행한 이후에 각 문항 및 보기별 빈도를 입력한 가공 데이타를 사용합니다. 이미 설문지상에서는 5개의 개성을 묻는 문항을 사용하여 데이타 수집까지 완료되었지만, 실제 분석에서는 소주 브랜드의 이미지를 측정하기 위하여 몇 개의 차원을 설정할 것인가를 결정하여야 합니다. 연구자의 목적에 따라 5개 모두를 사용할 수 있고, 불필요한 것들을 제거한 후 더 적은 숫자의 문항을 사용할 수도 있습니다. 문항의 갯수가 적을수록 차원의 갯수도 감소하므로 더 간단명료한 포지셔닝 맵을 도출할 수 있습니다. 그러나, 차원의 감소에 따라 제공하는 정보의 양 역시 같이 감소할 것입니다. 본 차시에서는 브랜드 개성을 확인하는 5개의 질문 모두를 사용하여 분석하기로 합니다.

이러한 결정이 이루어진 이후에는 바로 5개 문항 모두에 대하여 기초적인 빈도분석을 실행하고 결과를 조회합니다.

2) 2단계: 데이타 파일의 정리:

도출된 빈도분석의 결과중 각 보기별 빈도만을 추출하여야 합니다. 그리고 데이타 보기창이나 엑셀을 활용하여 대응일치분석에 적합한 데이타로 재가공하는 과정이 필요합니다. 엑셀이나 데이타 보기 창위에 새롭게 생성되는 데이타 시트에는 모두 3개의 변수가 생성되어야 합니다. 엑셀 챠트를 보면, A행은 차원을 가르키는 문항 변수이며, B 행은 브랜드를 담고 있는 보기 변수, 그리고 C행은 응답빈도를 나타냅니다. 이 세가지 행을 이용하여 SPSS 분석에 필요한 데이타로 정리합니다.

잘 정리된 데이타는 다시 SPSS의 데이타 보기 창에 복사한 후 코딩과 라벨링 작업을 거쳐야 합니다. 즉 화면 우측 하단의 ‘변수보기(V)' 탭을 눌러 변수보기 창으로 이동한 후, 변수명과 변수 값에 대하여 코딩을 해주어야 합니다. 우선 변수명은 한글 이름으로 되어있는 차원과 보기의 데이타를 다시 1과 같은 아라비아 숫자로 코딩을 합니다. SPSS 다중응답분석에서는 숫자 데이타만을 입력받으므로, 만일 한글로 정리되어 있다면 번거롭지만 반드시 숫자로 코딩을 다시 하여야 합니다.

그리고 변수 보기 창으로 옮겨간 이후, 각각의 변수 값에도 적절한 코딩을 해줍니다. 실제 코딩 작업을 생략할 경우 구분이 되지 않아 결과의 해석이 어려우므로 반드시 코딩을 하도록 합니다.

3) 3단계: 빈도의 가중처리:

그 다음 단계로서 차원간 결과를 비교하기 위해서는 각 문항당 응답한 빈도를 가중처리(weighting)해주어야 합니다. 각 문항별로 무응답자의 숫자가 달라 문항별 빈도의 총합이 상이하기 때문에 반드시 분석 이전에 가중 처리를 해주어야 합니다. 가중 처리를 하기 위한 메뉴는 메뉴 바에서 데이타(D) -> 가중 케이스(W)를 차례데로 선택하시면 됩니다.

대화창이 나타나면 어떤 변수를 가중처리할 것인지 지정해야 합니다. 본 데이타에서 빈도를 포함하고 있는 변수는 ‘응답 수’이므로, 해당 변수를 ‘빈도 변수(F)’란에 옮겨놓고 ‘확인’ 버튼을 누릅니다.

4) 4단계: 대응일치 분석 실행:

자 이제 대응일치분석을 위한 데이타의 정리가 완료되었습니다. 이제, 본격적으로 포지셔닝 맵을 작성해볼 차레입니다. 분석을 실시하기 위해서는 분석(A) -> 차원감소(D) -> 대응일치분석(C) 를 차례데로 선택하시면 됩니다.

 대응일치분석을 선택한 경우 바로 대화 창이 나타날 것입니다. 대화 창에서는 직접 열과 행에 들어가야 하는 변수들을 지정해주어야 합니다. 이때 미리 생성한 3개의 변수중에서 ‘문항’과 ‘보기’ 변수 각각을 행과 열에 차례로 지정해줍니다. 이때 행과 열에 포함되는 변수가 서로 바뀌어도 무관합니다.

이렇게 지정된 이후에는 각 변수의 옆에 두개의 물음표가 남아있는 것을 볼 수 있습니다.

이제 열과 행 변수가 가질 수 있는 최소값과 최대값의 범위를 추가로 지정해주어야만 합니다. 이제 ‘범위지정(D)' 버튼을 누른 후 범위를 지정해줍니다. 이들 값은 각 변수의 보기, 즉 변수값의 범위이며, 문항이 5개, 보기가 5개 이므로 각각 1과 5를 지정해 준 후 ’갱신(U)' 버튼을 누릅니다.

5) 5단계: 결과 도출 및 정리:

이제 모든 지정이 완료되었습니다. 대응일치보기 대화창에서 ‘확인’ 버튼을 누르면 자동으로 대응일치 분석이 시행되며, 분석 결과가 도출됩니다.

분석 결과중 그래프를 더불 클릭하면, 그래프에 포함된 글자 폰트나 기호 표시, 글자 색 등을 변경할 수 있습니다. 또한 필요시 작성된 포지셔닝 맵은 파워포인트 등으로 옮겨서 시사점이 더 명확하도록 시각적인 개선을 할 수 있습니다. 즉 0점을 중심으로 중심선을 제공하고, 차원을 화살표로 표시함으로서 가독성을 높이도록 합니다.

포지셔닝 맵을 보면 크게 3가지 정보들을 확인할 수 있습니다.

(1) 어느 브랜드와 경쟁하고 있는가? 즉 유사 브랜드와 차별화된 브랜드 이미지입니다. 맵을 보면 시원과 진로소주는 매우 밀접한 거리로써 소비자의 마음속에 유사하게 포지셔닝 되고 있음을 알 수 있습니다. 반면 진로와 금복주는 매우 다르게 인식되고 있습니다.

(2) 각 차원간 유사성은 무엇인가? 즉 소비자가 비슷하거나 다르다고 느끼는 차원은 무엇인가에 관한 정보입니다. 맵을 보면 매력적인 이미지와 재미있는 이미지는 매우 유사하게 인식되고 있음을 알수 있습니다. 그러나 터프함이나 성공은 매력과는 큰 거리 차이가 있습니다.

3) 마지막으로 브랜드와 차원의 이미지를 겹쳐서 봄으로써, 자사 혹은 경쟁사의 브랜드가 어떤 이미지를 가지고 있으며, 어떤 브랜드와 경쟁하고 있는지 종합적으로 판단해볼 수 있습니다. 일예로 참이슬 제품은 재미있고 매력적인 이미지를 가지고 있지만 이런 이미지는 처음처럼과 같이 공유하고 있음을 알 수 있습니다. 결과적으로 참이슬의 가장 큰 시장 경쟁자가 처음처럼 임을 다시한번 확인할 수 있습니다.

* 본 내용을 보다 상세히 동영상으로 확인하고 싶은 경우에는 아래 유튜브 링크 이용바랍니다.

https://youtu.be/fG-4fdQqMsc

: 청주대학교 이원준 (meetme77@naver.com)

#06-4. 검색엔진 최적화(SEO)_1/2

■ 검색엔진과 최적화

검색 엔진 최적화는 Google이 제공하는 공식적인 검색 엔진 최적화(SEO: search engine optimization) 가이드 라인이나 테크니컬 SEO의 다양한 경험칙들을 참조하여 그 특성을 이해할 수 있다.  포탈 업체로는 드물게 구글은 SEO에 필요한 부분적인 정보들을 공개하고 있다. 구글을 비롯하여 네이버, 다음 등 검색 엔진들이 적용하는 검색 엔진 최적화 원리는 상호 간에 유사한 부분이 많기 때문에 본 내용은 다른 검색 엔진들 대상의 최적화 방식을 이해하고 대응하는 데도 도움이 될 것이다. 특히 구글의 최적화 적용 방식은 다른 검색 엔진들 보다 앞선 것으로 평가받고 있다. 최적화를 잘 이해하고 적용하기 위해서는 홈페이지 제작의 기본 언어인 HTML에 대한 기본적인 이해도 필요하다. 해당 언어를 이해하는 것은 최적화를 이해하고 적용하는 데 도움이 되므로 기초적인 HTML 언어의 구조 정도는 숙지할 필요가 있을 것이다.

■ 태그와 콘텐츠 기반 최적화

1) 방안 1 : 기초적인 태그 최적화

웹 페이지의 html 코딩을 할 때 보통 상단은 '<title>' 태그로 구성된다. 웹페이지 코딩의 상단에 있는<title>태그에 게시된 정보는 웹 페이지의 제목으로 브라우저에 표시되며, 동시에 검색 엔진들에게 페이지의 주제를 알려주고 검색 결과의 첫번째 행에 표시되는 기능을 한다. 따라서 누군가가 포탈 서비스를 통하여 검색할 때, 사용자의 검색어가 페이지 타이틀에 포함되어 있다면 해당 검색어는 볼드(bold)체로 표시되고, 보다 쉽게 검색될 수 있을 것이다. 이처럼 적절한 타이틀 제목을 구성하는 것은 최적화의 첫 단계이다. 좋은 타이틀 제목이란 해당 페이지의 콘텐츠를 정확하게 설명하고, 간결할 필요가 있다. 또한 가능하다면 각각의 웹 페이지마다 고유한 <title>태그를 작성함으로서 사이트 내 서로 다른 페이지들 각각이 검색의 대상이 되도록 하여야 하며, 페이지마다 동일한 <title>태그를 붙이는 것은 피하여야 한다.

타이틀 제목 태그와 더불어 'description 메타 태그'를 사용하면 구글 등 다른 검색 엔진에서 페이지 정보의 요약 내용을 확인할 수 있다. 메타 태그는 검색 엔진의 웹봇이 사이트를 방문하였을 때 사이트에 들어있는 내용과 사이트의 소개를 수집해 갈 수 있도록 정리해 놓은 키워드라고 할 수 있으며, 실제 사용자가 자연 검색을 통하여 특정 키워드를 검색하였을 경우에 검색 결과의 일부로 보여진다. <title> 태그에 들어가는 페이지 제목에는 몇 개의 단어 또는 매우 짧은 구문을 사용하지만 description 메타 태그는 이보다 더 긴 한두 개의 문장이나 짧은 단락을 사용할 수도 있다. 그러나 설명이 너무 길면 검색 결과 페이지에서 잘려 나올 수 있으므로 150자 이하로 유지하는 것이 좋다. 페이지의 내용을 정확하게 요약하고, 페이지마다 내용에 맞는 각각의 description 메타 태그를 작성하는 것이 최적화에 보다 유리하다.

description 메타 태그의 내용은 '바로 지금 구입 찬스', '오늘은 무료 배송' 등 방문자의 구체적 전환을 유도하는 문장을 삽입할 수 있다. 이는 html 상에서 '<meta name="description" content="오늘은 무료 배송" />'처럼 코딩되며 주로 <title>태그 밑에 위치한다. 

2) 방안 2 : URL과 네비게이션 구조 개선하기

검색 엔진이 수많은 웹사이트를 검색하는 크롤링(crawling) 작업을 진행할 때 페이지의 로드 타임(load time), 페이지의 파일 크기 등 웹사이트의 반응 속도는 중요하다. 반응 속도가 빠를수록 검색 엔진은 상위에 노출하기 때문이다. 이를 위해서는 검색 엔진이 수많은 웹사이트를 검색하는 크롤링 작업을 진행할 때 URL 주소에 포함된 카테고리와 파일 이름이 쉽고 간략할 수록 효과적이다. 너무 길고 복잡하며 암호같은 매개변수는 이해하기 어려우며, 웹 브라우저에 URL을 붙여넣기하여 이동할 때 누락되기 쉽다. 또한 검색된 페이지의 URL은 검색 결과의 일부분으로, 제목, 내용 미리보기와 더불어 같이 검색 결과에도 표시되므로 간략하게 정리될 필요가 있다. 또한 URL 주소를 구성할 때 슬래시(/) 뒤에 주요한 키워드를 포함하는 것이 유리하다(구글 웹마스터 사례 : https://www.google.co.kr/webmasters).  검색 엔진들은 웹 페이지가 무엇에 대한 것인지 파악하고 검색 순위를 매기기 위하여 URL의 슬래시 뒷부분에 있는 키워드들을 활용한다. 

또한 검색엔진에게 사이트내 이동은 매우 중요하다. 웹 페이지 간의 이동은 방문자가 원하는 내용을 빠르게 찾을 수 있도록 돕기 위해 중요하며, 검색 엔진이 해당 사이트의 중요 콘텐츠가 무엇인지 이해하는 데에도 도움이 된다. 모든 사이트는 첫 페이지인 홈페이지(혹은 root page)를 중심으로 관련된 정보들이 있는 다른 하부 페이지들로 손쉽고 빠르게 이동할 수 있도록 홈 페이지의 디렉토리 구조와 이동 경로를 계획하여야 한다. 특히 특정 페이지의 전후로 이동이 가능한 하이퍼링크를 이용할 때는 이미지나 사진에 링크를 걸기 보다는 텍스트에 링크를 거는 것이 유리하다. 검색 엔진은 이미지에 건 링크도 찾을 수는 있지만 텍스트 링크가 검색에 보다 유리하다. 네이버나 구글의 검색 로봇에게 검색 편의를 제공하기 위하여 웹 페이지의 루트(root) 디렉토리 밑에 robots.txt라는 문서를 삽입하는 것도 고려할 수 있다. 이 문서는 웹사이트의 특정 페이지에 로봇이 접근하는 것을 방지하거나 유도하기 위한 규약으로서 사이트맵 내의 중요한 콘텐츠의 정보를 알려주거나 특정 페이지에 대한 접근 권한을 기술한다.

도메인 주소를 만드는 방식도 최적화에 영향을 미친다. 각 콘텐츠가 포함된 도메인 주소는 서브 폴더 혹은 서브 도메인 방식 중 하나를 선택할 수 있다. 우선 청주대학교(www.cju.ac.kr)를 기준으로 설명하면 서브 도메인 방식은 콘텐츠에 새로운 도메인 주소를 부여하는 방식(예: library.cju.ac.kr)이며, 서브 폴더 방식은 별도의 도메인을 생성하지 않고 디렉토리 하부에 단지 폴더만을 추가하는 방식(예: www.cju.ac.kr/library)이다. 검색 로봇의 입장에서 볼 때 서브 도메인 방식의 주소는 새로운 웹사이트로 인식하고 서브 폴더의 방식은 기존 웹사이트의 연장으로 인식하기 쉽다. 그 결과 기존에 검색엔진으로부터 높은 평가를 받는 웹사이트이며, 동일한 주제를 다루고 있다면 서브 폴더 방식이 더 최적화에 유리하다.

3) 방안 3 : 최적화 콘텐츠로 개선하기

HTML의 개선이나 URL의 활용보다 본질적으로 더 중요한 것은 콘텐츠 본연의 힘이다. 흥미로운 콘텐츠로 구성된 사이트는 자연스럽게 사용자의 관심을 끌게 되므로, 그 어떤 요소보다 웹사이트에 많은 영향을 미친다. 만족한 방문자는 자신의 소셜 미디어에 공유하거나, 블로그 등에 소개함으로서 효과적인 입소문을 퍼트리며, 이는 가장 이상적인 최적화 방안이다. 방문자가 만족하는 콘텐츠 제작을 위해서는 기업이 아니라 방문자 입장에서 이해하는 역지사지의 노력이 필요하다. 사용자가 특정 콘텐츠를 검색하기 위하여 사용할 검색어나 키워드들을 생각해 보자. 주제에 대하여 많이 알고 있는 방문자는 그렇치못한 방문자와는 전혀 다른 키워드를 사용할 수 있다. 일 예로 디지털 마케팅에 익숙한 사용자는 방문객 유입 방안을 알기 위하여 '검색엔진최적화 방안'이라는 검색어를 사용하지만, 그렇치 못한 사용자는 '유명한 블로그가 되는 법'을 사용할지도 모른다. 사용자에 따른 이런 검색 행동의 차이를 고려하여 키워드 구문의 조합을 예측하고 적용한 후 점검 별과를 반영하여 수정할 경우 긍정적 결과를 얻을 수 있을 것이다. 어떤 검색어로 사용자들이 사이트를 방문하는지에 대한 정보는 해시태그 검색 사이트나 구글 웹마스터 도구(https://www.google.co.kr/webmasters)를 사용하여 얻을 수 있다.

지속적인 콘텐츠 업데이트는 기존 방문자를 계속 유지할 수 있게하며, 새로운 방문자의 유입도 촉진한다. 또한 다른 경쟁 사이트에서는 자원이나 전문지식이 부족하여 만들지 못하는 내용을 나만의 독특한 콘텐츠로 제작하여야 한다. 읽기 편안한 내용 및 구성, 오탈자나 문법 오류가 없는 글, 하나의 주제에서 벗어나지 않게 각각의 글을 구성하는 것은 좋은 콘텐츠의 기본이다. 또한 독창적인 콘텐츠 기획을 하거나 탐사 보도, 혹은 기존의 흥미진진한 뉴스 등을 자신만의 시각으로 분석하는 등의 노력이 도움이 된다.
4) Image alternative 태그를 이용한 이미지 사용 최적화: <alt> 태그는 <title> 태그와 유사하나 웹 페이지가 아니라 이미지 파일에 대한 설명을 검색 엔진에게 제공하는 목적으로 사용되며, 웹 페이지 상에서 사람 눈에 직접 보여지진 않는다. 간혹 인터넷 연결 속도가 느려 웹페이지 로딩이 더디거나 이미지 오류가 발생하는 경우처럼 이미지를 볼 수 없는 상황에서만 제한적으로 문자 형식으로 웹페이지의 이미지 정보가 제공되는 경우는 있다. 웹 페이지에 포함되는 모든 이미지에는 고유한 파일 이름과 <alt> 속성이 있다. 이를 이용하면 사진 등 이미지 역시 최적화가 가능하다. 굳이 텍스트에 링크를 걸 수 있는데도 이미지에 링크를 거는 것은 검색에 유리하지는 않을 것이다. 그러나 이미지 파일 이름을 최적화하면 '구글 이미지 검색(images.google.co.kr)'과 같은 이미지 전문 검색 엔진이 이미지를 더 손쉽게 이해할 수 있게 된다.

구체적으로는 <alt> 태그는 사진 파일의 이름을 간결하면서도 설명적인 이름을 달아야 하며, 이미지 사이트 맵을 제공하여 검색엔진이 찾지 못할 수도 있는 이미지(예: 사이트가 자바스크립트 코드를 통해 도달하는 이미지)를 탐색하도록 도와준다.

: 이 원준 (meetme77@naver.com)

#06-1. 고객 유입과 성공적인 랜딩페이지 구축

■ 랜딩 페이지와 유입 유형

디지털 마케팅에서 사용자를 최종적으로 유인하는 도착 페이지인 랜딩 페이지(landing page)의 중요성은 크다.  랜딩 페이지가 무엇인가에 대해서는 다소 이견이 있을 수 있지만, 다소 넓게 정의하면 사용자가 처음으로 방문하는 모든 페이지를 랜딩 페이지라고 할 수도 있다. 그러나, 이런 광의의 정의는 랜딩 페이지의 전략적 의미나 중요성을 간과하게 할 수 있으므로 랜딩 페이지에 대하여 조금 더 구체적인 정의를 내릴 필요가 있다.

간단하게 정의하면 랜딩 페이지는 방문자가 기업이 추구하는 특정한 행동을 하도록 유도하는 페이지라고 정의할 수 있다. 특정한 행동은 기업 혹은 사이트 관리자가 희망하는 회원 가입, 구매, 관심 표명 등 사이트 목적에 따라 다양할 수 있으며, 랜딩 페이지의 방문 자체가 디지털 마케팅의 주요 목적 중 하나임을 고려할 때 랜딩 페이지의 중요성은 간과될 수 없다. 

고객이 기업의 랜딩 페이지나 사이트로 유입되는 방식은 다양하다. 학술적인 구분은 아니지만  구글 애널리틱스 등 실무에서 적용되는 방문자 유입의 대략적인 구분은 다음과 같다.

1) 소셜(social) 유입: 트위터, 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등의 소셜 미디어를 통하여 유입되는 트래픽이다.

2) 자연 검색(organic search) 유입: 네이버나 구글 등  검색 엔진에서 관심사인 키워드를 입력한 후 검색 결과를 찾아서 들어온 경우이다. 광고와 무관하게 유입되었기 때문에 자연(organic)이라는 의미가 붙는다

3) 직접(direct) 유입: 우리 웹사이트 주소를 알고 있거나 기억하고 있어서 직접 주소창에 사이트 주소를 입력하고 유입된 경우이다. 그 외 보통 앱을 통한 유입이나 PDF 문서의 링크를 통한 유입 등도 다이렉트 유입으로 인식된다.

4) 경유(referral) 유입: 우리 웹사이트에 방문하기 이전에 어디를 통해서 유입되었는지에 대한 정보이다. 예를 들어 자사의 쇼핑몰 사이트를 방문하기 이전에 타 사이트를 통하여 방문한 경우들이다. 타 사이트인 블로그나 포럼에 추천 글과 링크를 통하여 유입된 트래픽도 포함된다.

5) 유료검색(paid search) 유입: 네이버나 구글 등  검색 엔진의 키워드 광고가 제시해준 검색 결과를 따라 유입된 트래픽이다.

6) 어필리에이트(affiliate) 유입: 제휴를 의미하며, 보통 기업과 특정한 관계가 있는 계열사나 제휴사로부터  들어온 유입 트래픽이다.

7) 디스플레이(display) 유입: 이미지 형태로 제공되는 다양한 형태의  배너 광고로부터 들어온 유입 트래픽이다.

8) 기타(others) 유입: PC나 스마트폰 이외에 IP 주소를 가지고 있는 다양한 인터넷 접속기기를 통한 유입 트래픽이다. 최근에는 사물 인터넷(IoT: internet of things)과 홈 네트워크의 활성화로 인하여 스마트 TV, 스마트 냉장고 등 다양한 가전 기기나 자율주행 차량으로 인한 유입이 가능하다.

■ 성공적인 랜딩 페이지의 조건

이처럼 다양한 채널을 통하여 유입된 고객을 효과적으로 랜딩 페이지까지 연결하고 기업의 목표를 달성하기 위해서는 효과적인 구축 전략이 강조된다. 재미있고 기발한 TV 광고로 대중의 관심을 잠깐 끌 수는 있지만 제품의 품질이 열악하면 결국 고객의 외면으로 실패할 수 밖에 없는 것처럼 유료 광고 등 적극적 온라인 판촉을 통하여 사용자를 특정 페이지의 입구까지 유도하는 것까지는 가능하나 랜딩 페이지에서 고객이 사이트 이용없는 이탈(bounce)이 발생한다면 마케팅 캠페인은 결과가 의도한 성과없이 종료하게 될 것이다. 랜딩 페이지는 고객 유입의 확대와 더불어 고객 유출 방지를 위한 노력을 기울여야 한다. 적지않은 광고비의 집행을 통하여 획득한 고객을 자사의 랜딩 페이지내에 더 오래 머물도록 하기 위해서는 랜딩 페이지가 고객이 찾은 가치를 충분히 제공하고 있음을 보여주어야 한다.

보통 디지털 마케팅 캠페인은 추구하는 목적에 따라 단순한 리드 확보 혹은 더 나아가 구체적인 판매성과의 달성을 목적으로 진행되며, 고객이 추구하는 랜딩 페이지의 가치는 랜딩 페이지의 성격에 따라 달라질 수 있다. 일예로 홍보나 단순한 정보제공이 주요 목적인 랜딩 페이지는 보통 우연한 방문자가 지루함을 느끼지 않도록 초기 화면에 흥미로운 사진, 기사, 통계자료를 제공하고, 보다 복잡한 상품 비교나 사양 등 자료는 그 이후의 추가적 정보검색으로 연결하는 것으로 충분할 수 있다.

그러나 리드 창출이나 판매가 주목적이라면 이런 목적을 달성하기 위한 필수적 요소가 포함되어 있는지 검토가 필요하다. 우선 리드 창출이 목적인 경우, a. 제품과 서비스에 대한 사진과 설명이 포함된 상세 페이지, b. 리드에 필요한 정보나 연락처를 제공하는 방문자에 대한 명시적인 혜택, c. 다음 고객여정인 구매 고려까지 유도할 수 있는 사용자 후기 등 증거 제시, d. 리드 정보 수집에 필요한 온라인 설문이나 연락처 기입 페이지, 그리고 e. 개인정보이용동의서 등 방문자 동의 양식 등이 주로 고려되어야 한다.

또한 판매 성과 창출이 주목적인 랜딩 페이지의 경우에는 a. 제품과 서비스 판매를 위한 상세 페이지, b. 구매전 제품의 간접 체험이 가능한 동영상, c. 크로스셀링과 업셀링을 위한 제품 및 서비스 추천 페이지, d. 결제 및 배송처리 페이지, e. 고객불만 및 A/S 접수페이지, f. 구전 전파를 위한 소셜미디어 연동 페이지 등이 보통 필수적으로 포함되어야 한다.  

이러한 요소들을 고루 포함하고 있는 랜딩 페이지의 기본적인 덕목은 보기좋고 먹기좋은 떡이 되는 것이다. 즉, 디자인 적으로 웹페이지가 충분히 매력적이어야 하며, 제반 기능과 링크도 오류없이 잘 작동하는 것은 기본적인 선행 요건이다. 특히 랜딩 페이지의 외형적 측면에서 자주 문제가 되는 것이 사용자가 PC, 스마트폰, 혹은 태블릿으로 접근할 경우 이들의 화면 해상도나 화면 크기에 따라 랜딩 페이지의 품질이 제각각인 경우이다. 반응형 웹 기술을 적응한 경우 이런 문제점들을 상당 부분 해소할 수 있지만, 여전히 PC 모니터의 대화면에나 적합할 깨알같은 글씨의 웹페이지를 작은 스마트폰 화면에 송출하거나 혹은 그 반대의 경우도 자주 목격된다. 비싼 비용을 지불하고 CPC 광고를 집행하여 고객 유입이 발생하더라도 이런 경우 고객들은 바로 이탈할 것이다. 반응형 웹 기술을 적응하거나 혹은 자신의 랜딩 페이지가 모바일이나 PC 화면중 하나에 적합하게 제작되어 있는 경우에는 광고 캠페인의 대상고객을 지정할 때, 기기(device) 유형을 사전에 지정해 놓는 것이 필요하다.

■ 웹사이트 e서비스스케이프

웹사이트 품질과 관련하여, e서비스스케이프(e-servicescape)에 대한 연구들이 진행되어 왔다. 마케팅 연구자인 Hopkins 등(2009)은 웹사이트도 서비스 환경(servicescape) 관점에서 이해될 필요가 있으며, 웹사이트의 품질은 사용자의 웹 이용활동을 촉진 혹은 저해할 수 있다고 주장하였다.

e서비스스케이프의 구성요소에 대해서는 여러 의견들이 존재하는데, 우선 Harris와 Goode(2010)은 e서비스스케이프의 주요 품질 요인들을 다음과 같이 정리하였다. 즉, 1) 심미적 호소력 : 웹사이트의 전반적인 서비스에 대한 인상이 방문자를 매혹할 수 있는 정도, 2) 레이아웃(layout)과 기능성 : 레이아웃은 웹사이트 구성요소의 전반적인 배열이나 구성, 구조를 의미하며, 기능성은 이러한 레이아웃 요소들이 서비스 목적 달성을 위하여 잘 작동하는 정도, 3) 온라인 보안(security) : 지불결재 절차나 웹사이트의 정보보안 등이 안전한 정도이다.

다른 연구자인 Jeon과 Jeong(2009)은 e서비스스케이프의 구성요인으로 1) 색상, 음악, 사진, 애니메이션효과 등의 두드러진 조건, 2) 전반적 구조와 레이아웃, 공간 배치로 구성된 디자인 요소, 3) 슬로건, 키워드, 메타-태그(meta-tag)로 구성된 검색의 용이성, 4) 상호작용, 시간절감, 편의성, 정보적절성과 같은 기능적 측면이라고 주장하였다(https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1155&context=refereed). 

기존의 e서비스케이프 이론에서 살펴보았듯이 효과적인 랜딩 페이지의 전제 필수 조건은 콘텐츠, 디자인, 웹 접근성 등 다양하지만 이는 본질보다는 외형적 요소에 가깝다. 전략적 의사 결정을 내려야 하는 고위 마케터의 관점에서 더욱 중요한 것은 눈에 보이지 않은 랜딩 페이지의 구축 전략과 철학이다. 이런 구성적인 특성을 관통하는 웹페이지 전체의 기저에 필요한 구축 철학은 바로 추구하는 목표의 단순화와 목표에 대한 명확한 집중이다.

이는 e서비스스케이프 관리에도 마케팅의 집중화 원리가 적용되며 성공적인 랜딩 페이지는 결코 방문자에게 다양한 행동을 요구하지 않는다는 점이다. 단순 홍보나 리드 창출, 혹은 실제 판매라는 복수의 목표를 동시에 달성하기보다는 리드 혹은 판매라는 단일 목표를 먼저 선정하고 모든 페이지의 구성요소를 이에 맞추어 디자인하고 운영해야만 한다. 이런 의미에서 대부분 기업이 운영하는 기업을 대표하는 홈페이지는 마케팅 수단으로 적합하지 않은 경우가 대부분이며, 최근 등장한 마이크로 사이트들이 대표적인 랜딩 페이지의 하나로 사용되면서 기존 산만한 홈페이지의 단점을 보완하고 있다.

: 이 원준(meetme77@naver.com)

본 6장(6.1~6.6)의 내용을 강의에 활용하시려는 분은 아래 요약된 강의용 프리젠테이션(pdf파일)을 참조하시기 바랍니다.

#06-3. 최적화의 이해

■ 검색 엔진 최적화(SEO)의 개념

검색 엔진 최적화(SEO: search engine optimization)란 쉽게 이야기하면 어떻게 하면 검색 엔진 이용자의 검색 결과 목록에서 자신의 기업이나 브랜드, 상품 등이 상위에 나타나게 할 수 있는가에 대하여 기술적 해결책과 콘텐츠의 개선책을 동시에 찾는 과정이다. 오늘날 구글이나 네이버 같은 검색 엔진들은 검색 시 보여주는 콘텐츠의 순위를 결정하기 위하여 수백 가지의 다양한 요소들을 고려한다. 반면에 페이스북이나 유튜브, 그리고 블로그 등은 보다 단순한 요소들을 고려한다. 그러나 이런  검색 규칙들에도 불구하고 막대한 비용이 필요한 대규모 광고나 대대적인 웹사이트 개편 없이 단지 콘텐츠의 내용 일부를 약간만 변경하거나 키워드를 삽입하는 것만으로도 검색 엔진이 최적화하는 경우가 자주 있다. 이런 변경은 개별적으로 보면 미미한 변화에 불과할지 모르지만 다른 최적화 요소들과 결합하면 방문자들의 경험과 검색 엔진의 검색 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 

■ 최적화의 이해

최적화를 효과적으로 진행하기 위해서는 최적화의 3가지 핵심 요소에 대한 이해가 필요하다. 즉, 방문 검색자, 검색 엔진이 포함된 미디어, 디지털 마케터이다. 첫째, 효과적인 최적화 집행을 위해서는 방문 검색자의 의도와 검색으로 기대하는 결과가 반영된 검색 의도를 잘 이해하여야 한다. 방문 검색자의 검색 동기나 요구 사항을 이해함으로써 더 쉽게 검색 결과에 노출될 수 있으며, 이들이 찾으려는 정보와 관련성이 높은 풍부한 정보를 제공하는 우수한 콘텐츠가 되어야 한다. 의도는 검색자의 숨어있는 니즈라고 할 수 있다. 실제 검색하는 내용이나 키워드와 다르게 본질적으로 찾고자 하는 내용이 무엇인지 이해할 필요가 있다. 만일 어떤 어머니가 ‘아가 피부’라는 검색어를 입력하였다면, 이 어머니가 실제로 갖고 있는 니즈는 아기의 피부 문제에 대한 해결책을 찾고자 하는 것일 수 있다. 결과적으로 아토피, 아가 크림, 건성 피부, 소아과, 명의 등이 향후 관련되어 다시 검색될 확률이 높으며, 이런 키워드나 해시태그를 갖고 있는 콘텐츠가 검색에 보다 유리할 것이다. 결과는 검색을 통하여 해결하고자 하는 구체적인 문제(problem)이다. ‘아가 피부’를 통하여 해결하고자 하는 문제인 육아, 건강, 아가 잠재우기 등이 콘텐츠에 포함되어 있는 것이 최적화에 유리할 것은 당연하다.

둘째, 구글이나 네이버와 같은 종합적인 검색 포털 엔진이나 검색 기능을 제공하는 유튜브, 페이스북 등은 영리적 기업이며, 검색 엔진 역시 수익 창출의 한 도구이다. 따라서 검색 서비스를 통하여 어떻게 수익을 창출하는지 비즈니스 모델을 이해하여야 한다. 즉 기업의 검색 엔진 운영의 동기를 이해하여야 한다. 광고 수입으로 대부분의 이익을 창출하는 검색 엔진은 콘텐츠의 인기와 품질을 고려하여 우수한 검색 결과를 제공하는 것이 필요하며, 이런 콘텐츠에 부가된 방식으로 광고를 집행한다. 즉 인기가 높고 이용이 잦은 콘텐츠일수록 광고 수입을 창출할 기회가 증대한다. 다만 이들 미디어 채널들은 검색 순위를 결정하는 방법이나 요인들이 다소 차이가 있으므로 미디어 채널별로 검색 방식에 대한 이해와 최적화 적용이 필요하다.  

셋째, 마지막 요소인 디지털 마케터이다. 이들은 자신의 실무적 지식과 객관적 데이터, 그리고 축적된 경험을 활용하여 최적화의 성패에 직접적 영향을 미친다. 이들은 검색이 쉽도록 기억하기 쉽고 인상적인 브랜드를 결정하고, 디지털 광고를 집행할 때 직접 적합한 광고 키워드를 선택한다. 노출에 쉬운 광고 키워드는 내부 브레인스토밍이나 설문조사와 같은 전통적 방식으로 수집하기도 하고, 혹은  광고 미디어나 별도의 독립적인 서비스들이 제공하는 키워드 분석이나 유행하는 해시태그 분석을 이용하기도 한다. 

그러나, 검색 엔진 최적화가 단지 검색 순위를 올리는 기계적인 작업으로만 인식되고, 과정에만 매몰되어서는 안 된다. 검색 엔진 최적화는 사이트 방문자인 고객들이 콘텐츠를 이용하면서 느끼는 만족감의 결과로써 나타나는 것이 가장 바람직하며 최적화 그 자체가 최종적인 목적이 되어서는 안 될 것이다. 실제로는 검색 순위에 매혹되어 지엽적이거나 편법적인 방법을 극단적으로 선호하는 예도 적지 않으나, 이는 결코 장기적인 고객 관계 구축이나 사이트 팬 구축 관점에서 바람직하지 않을 것이다. 만일 자신이 최적화에 너무 기계적으로 매몰되고 있다는 생각이 든다면, 과감하게 최적화는 잊고 콘텐츠 품질이라는 핵심적 요소에만 집중하라고 권하고 싶다. 빠른 길은 아닐 수 있지만 느리지만 확실한 정도의 길로 가는 것이 요령에 치중하는 것보다는 낫기 때문이다. 이점은 검색 엔진 최적화 과정에서 항상 경계하여야 할 것이다. 

: 청주대학교 이 원준(meetme77@naver.com)

#07-6. 페이스북과 인스타그램 광고의 집행

■ 소셜 미디어 광고의 특성

소셜 미디어를 통한 광고는 일반적인 배너 광고나 검색 광고와는 근본적인 차이가 있다. 네이버나 구글의 온라인 광고는 그 내용이나 형식에서 일반적인 콘텐츠와는 확연하게 차이가 있으며, 사용자는 광고를 볼 것인지 말 것인지, 혹은 어떤 광고를 볼 것인가를 두고 고민하게 된다. 반면에 페이스북 광고나 인스타그램 광고는 일반적인 게시물과 거의 동일한 형태와 포맷으로 제공되고 있으며, 광고를 위한 별도의 지면이나 공간이 명확하게 구분되어 있지 않다. 사용자가 좋아요를 누르거나 친구 맺기를 통해 보여지는 게시물과 섞여서 광고가 보여지기 때문에 다른 기업의 브랜드나 상품 광고와 경쟁을 하는 것이 아니라 시청자가 좋아하는 게시물들과 관심 뺏기를 위한 경쟁을 하게된다. 이런 특성으로 인하여 페이스북이나 인스타그램을 통한 광고는 일방적인 상품 홍보보다는 사용자의 관심을 유도하기 위한 섬세한 크리에이티브 작업이 강조된다. 페이스북은 광고 크리에이티브를 보다 효과적으로 전달하기 위하여 메신저 광고, 캔버스 광고 등 다양한 광고 콘텐츠 양식들을 개발하여 배포하고 있다. 다만, 이들 광고들은 사용자 게시물의 일부처럼 작동되며 별도의 광고 게재 공간이 구분되지 않기 때문에 광고가 노출되는 찰나에 사용자의 관심을 끌지 못하면 다시 그 광고를 찾아서 보기가 어렵다는 단점도 가지고 있다.

페이스북에서 광고의 주된 목표는 도달을 측정하며, 도달에는 유기적 도달과 광고를 통한 도달로 나누어진다. 광고를 통한 도달은 페이스북 플랫폼에 매체 비용을 지불하고 광고를 집행하는 방식이다. 반면에 유기적 도달은 게시물 콘텐츠가 재미있거나 독특하거나 콘텐츠의 매력이 큰 경우에 발생한다. 이 경우 사용자들은 댓글을 달거나 콘텐츠를 공유, 혹은 게시물 저장 등을 하는 등 다양한 상호작용이 발생하는데 이 상호작용을 통하여 콘텐츠가 확산되는 정도를 유기적 도달이라고 한다. 최근에는 페이스북이 광고 플랫폼을 강화하면서 광고 도달은 빠르게 증가하고 있지만 유기적 도달은 지속적으로 하락하고 있는 상황이다.

■ 페이스북과 인스타그램 광고

페이스북 페이지와 인스타그램을 통하여 광고를 집행함으로써, 포스팅한 뉴스피드나 검색에서 더 많은 노출을 기대할 수 있고, 더 쉽게 많은 팔로워를 모을 수 있다. 또한, 광고 예산과 타깃 고객을 직접 설정하여 효과적인 타깃 마케팅 수단으로 활용할 수 있다. 인스타그램이 페이스북에 인수된 이후에 이 둘의 광고 집행 방식은 사실상 대동소이하다. 일 예로 인스타그램에서 집행한 광고는 인스타그램 내의 뉴스피드와 스토리, 관계사인 페이스북에도 게재된다. 페이스북은 기업용 페이지를 운영할 수 있고, 인스타그램은 하나의 계정을 사용 목적에 따라 개인 계정과 비지니스(프로페셔널) 계정 중 선택하여 사용할 수 있다. 광고를 집행하기 위해서는 인스타그램은 기업용(비즈니스 계정)으로 전환하여야 하며, 페이스북은 페이지의 관리자 권한이 있어야만 한다. 만일 관리자가 아니라면 관리자에게 요청하여 광고 집행에 필요한 관리자 권한을 부여 받아야 한다.

페이스북 페이지와 인스타그램의 광고는 홍보할 게시물을 선택하여 노출하는 방식으로 진행되며, 대상 고객을 자동으로 타깃팅 하거나 특정한 고객층을 세분 시장으로 선정하여 타깃팅 하는 방식으로 진행된다. 특정한 고객층을 타깃팅하는 경우에는 보통 광고주가 요청하는 잠재 고객의 페르소나를 광고 설정 시 직접 입력하기 때문에 경쟁사를 포함하여 광고에 노출된 고객들은 누구나 해당 기업의 타깃팅 전략을 손쉽게 알 수 있는 점도 알아두자. 일예로 페이스북 상의 광고에서는 광고물의 추가 메뉴에서 ‘이 광고가 표시되는 이유는?’이라는 항목을 제공하며, 이 항목을 클릭하면 기업의 타깃팅 프로파일을 상세히 제공한다. 이는 아이러니하게도 경쟁사의 마케팅 전략을 추적하는데 유용할 수 있다. 이들 광고에는 보통 CTA(call to action) 버튼이 포함되어 있어 더 많은 정보를 원하는 이용자들에게 추가적인 정보를 제공하거나 타 사이트의 랜딩 페이지로 이동할 수 있다. 또한 브랜드 인지도 향상, 도달 향상, 트래픽 증대, 참여 유도, 앱 설치, 동영상 조회. 카타로그 조회, 매장 방문 등 집행하는 인스타그램 캠페인 종류에 따라서 광고 비용이 다르게 책정된다. 적정한 예산을 미리 설정하여 광고 집행이 가능함에 따라 기업이 큰 광고비 부담 없이 허용 가능한 범위 내에서 광고 집행이 가능하다.

추가적으로 페이스북 픽셀(pixel)을 설치할 경우 광고의 효율성을 증가할 수 있다. 페이스북/인스타그램 광고에서 픽셀(pixel)은 광고의 리타깃팅(retargeting)을 위한 조치이다. 기업이 운영중인 웹사이트에 픽셀을 심어놓으면, 이후 페이스북이나 인스타그램에서 광고를 집행할 때 웹사이트에 이미 방문한 경험이 있는 사용자들만을 대상으로 선별적인 광고 집행이 가능하다. 광고에 대한 사용자의 거부감을 고려할 때, 불특정 다수에게 광고를 집행하기 보다는 웹사이트 방문 경험이 있는 사람들을 대상으로 광고를 집행하는 것이 ROAS 등 광고 비용 대비 성과가 월등하기 때문이다. 페이스북이나 인스타그램의 광고 플랫폼을 본격적으로 활용하기 위해서는 픽셀의 설치를 고려하여야 한다.

■ 인스타그램 광고 집행 절차

설명을 위하여 우선 인스타그램을 중심으로 광고를 집행하는 절차를 설명하고자 한다. 페이스북 페이지의 광고 집행도 사실상 인스타그램 광고 집행과 거의 동일하게 진행된다. 페이스북의 경우 광고 관리자를 실행하기 위해서는 먼저 관리자 사이트(business.facebook.com)에 접속한 후 비즈니스 관리자 계정을 생성하여야 한다.

1) 광고대상의 선택: 일반적인 광고는 상품이나 서비스가 홍보 대상이 되지만, 인스타그램에서는 특정한 뉴스피드의 게시글이나 인스타그램 프로필, 혹은 특정한 랜딩 페이지가 전환(conversion)의 목표이자 광고의 주 대상이 된다. 우선 뉴스피드에서 홍보할 대상 포스팅을 선택한 후, 그 게시글 하단에 있는 '홍보하기'를 클릭한다. 

2) 랜딩 페이지 및 행동 설정: 광고를 통하여 최종적으로 방문객들을 유입시키고자 하는 페이지를 랜딩 페이지라고 하며, 랜딩 페이지는 구매, 구독, 회원 가입, 참여 등 특정한 방문자 행동을 유도하기 위하여 만들어진 별도의 웹 페이지, 블로그 등이다. 인스타그램의 랜딩 페이지는 내 프로필, 내 웹사이트, 내 다이렉트 메시지의 세 가지가 있으며, 최종적인 전환 행동이 무엇인지에 따라 선택하면 된다. 특정한 랜딩 페이지 URL로의 고객 여정이 필요한 경우에는 내 웹사이트를 선택하면 된다. 추가로 '랜딩 페이지 더 알아보기'를 클릭하면 더욱 상세한 행동 유형을 선택적으로 설정할 수 있다. 페이스북 페이지는 다소 차이가 있으며 웹사이트 홍보하기, 페이지 홍보, 게시물 홍보, 메시지 보내기 버튼 홍보하기로 구성되어 있다. 

3) 광고 타깃의 설정: 광고를 누구에게 노출할 것인가에 대하여 지정하거나 선택할 수 있다. 자동 타깃팅, 혹은 직접 타깃 만들기 중 선택할 수 있다. 자동 타깃팅의 경우에는 인스타그램이 통계적 추론을 통하여 기존 자신의 인스타그램 팔로워를 분석하고 유사한 특성의 사람들을 자동으로 선택하여 준다. 반면에 직접 만들기는 사전에 정한 고객 페르소나(아바타)에 근거하여 위치, 나이, 성별, 관심사 등 세부사항을 광고주가 직접 지정하여 운영할 수 있다. 혹은 고객 연락처 등 리드 정보를 가지고 있는 경우에는 입력한 고객 DB만을 대상으로 광고가 제한적으로 집행된다. 직접 타깃을 만들어 사용한 이후에는 자동으로 만든 타깃이 저장되어 향후에 타깃의 재사용이 가능하다.

4) 예산 및 기간의 설정: 예산 범위에 맞추어 예산을 설정할 수 있다. 예산의 크기에 따라 도달 가능한 사람의 수가 달라진다. 또한, 예산 범위나 광고 캠페인의 성격에 맞추어서 광고 기간을 설정할 수 있다.

5) 광고 검토 및 실시: 일련의 과정이 종료된 후 미리보기를 통하여 최종 점검을 할 수 있으며, 이후 인스타그램은 페이스북의 광고 정책에 근거하여 광고의 적정성을 검사한다. 검토에는 통상 1시간 혹은 하루 이상의 시간이 소요된다. 검토를 통과하면 광고, 홍보의 게재가 시작된다.

이제 여러분은 인스타그램과 페이스북 페이지 광고를 통하여 쉽고 빠르게 소셜 미디어를 집행할 수 있다. 광고로 보이는 포스팅은 'sponsored'라는 머리글이 붙어 일반 포스팅 뉴스피드와 구분되어 보인다.

: 청주대학교 이 원준(meetme77@naver.com)

#04-2. 페이스북 마케팅 활용

■ 페이스북 개요

페이스북은 다양한 소셜 미디어 중에서도 가장 사용인구가 많은 미디어중 하나이며, 기업의 상업적인 활용에 대한 관심도 매우 높다. 그러나 기업이 마케팅 도구로 페이스북을 활용하기 이전에 페이스북에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 필요한 사전 준비를 갖출 필요가 있다. 우선 페이스북의 운영의 첫 시작은 개인 계정의 페이스북이 아니가 기업 계정의 페이스북을 시작하는 것이다. 최초로 페이스북에 가입하였을 경우, 기본 값은 개인용 타임라인(timeline: 게시 글을 작성하는 양식)이 자동으로 배정된다. 그러나 개인용 타임라인은 개인의 비상업적 용도로 사용이 제한되어 있다. 페이스북이 마케팅을 위해 제공하는 다양한 기능을 제약 없이 모두 사용하기 위해서는 페이스북 페이지(Page)라는 상업용 타임라인을 개설하여야 한다. 

■ 페이스북 페이지

페이스북 페이지는 개인용 계정과 유사해 보이지만 복수의 관리자를 지정할 수 있으며 유입 트래픽에 대한 분석 도구인 인사이트, 기업정보 제공 페이지, 구인활동 지원, 광고를 집행할 수 있는 도구들을 추가로 제공한다. 페이스북 페이지는 개인 계정의 로그인 상태에서 '페이지 개설' 버튼을 누르는 것만으로도 손쉽게 개설이 가능하다. 간혹 개인 자영업자의 경우 개인용 페이스북을 마케팅에 활용하는 경우도 있는데, 이런 경우 페이스북은 불법적인 상업활동으로 간주하고 계정을 강제로 폐쇄시킬 수도 있다. 오랫동안 쌓아온 페이스북의 마케팅 플랫폼이 불법 계정으로 삭제될 위험은 사업의 존립을 위태롭게 할 만큼 매우 뼈아프다.

개설하는 페이스북 페이지 이름은 그 자체로도 하나의 브랜드 역할을 수행하기 때문에 짧고, 강렬하고, 차별성이 있어야 하는 좋은 브랜드 네이밍의 규칙들이 그대로 적용된다. 특히 페이스북을 통하여 광고를 집행할 때, 광고의 헤드라인에 들어갈 수 있는 글자 수에 제약이 있기 때문에, 지나치게 긴 이름은 광고 문구 제작에도 저해요인이 될 수 있다. 또한 페이스북과 같은 소셜 미디어들은 초기 리드(lead) 창출에 적합한 미디어 특성을 가지고 있기 때문에 화면 좌측 사이드바에서 제공하는 기업 정보에는 기업의 주소, 전화번호, 이메일, 홈페이지 등 관심 고객이 눈여결 볼 정보들을 정확하게 기입하여야만 한다. 상세 정보에 포함되는 소개 내용 역시 검색엔진 최적화(SEO) 관리에 유리하도록 키워드를 선정하여 채워야만 한다. 페이지의 첫인상을 결정하는 대표 사진의 중요성을 고려하여 고품질의 적정 사진이 선정되어야 한다. 이런 점들이 고려하여 작성된 페이지는 기업의 홈페이지나 블로그에 연동될 수 있도록 공유 버튼을 제공하는 것도 중요하다. 한 기업 혹은 브랜드가 복수의 사이트나 소셜 미디어를 운영하는 경우가 빈번하며 이들 사이트 간의 유기적인 연동성은 보장되어야 한다.

■ 페이지 활성화 방안

이러한 점들을 고려하여 페이지를 개설하였다면, 이제는 더 많은 방문자가 유입되도록 노력하여야 한다. 기업용 페이지의 개설이 완료된 이후에는 페이스북 페이지를 대상으로 한 마케팅이 본격적으로 진행되어야 한다. 이와 관련하여 다음과 같은 마케팅 전략을 고려할 필요가 있다.

1) 타임라인에 게재된 콘텐츠를 날짜 순이 아니라 중요도에 따라 배열되도록 조정한다. 페이스북 페이지는 포스팅한 날짜 순으로 자동적으로 타임라인을 정리해주지만, 특별히 중요한 포스팅에 대해서는 화면 상단에 일정 기간 고정할 수 있는 기능을 제공한다. 이 기능은 각 게시물별 우측 상단의 메뉴에서 선택할 수 있는데, 이를 통하여 중요 공지, 기간 한정 이벤트 등 특정 중요 게시물이 새로운 게시물에 가려서 내려가지 않고 오랫동안 상단에 노출될 수 있도록 도와둔다.

2) 중요 포스팅은 반복적으로 게재할 필요가 있다. 페이스북 뉴스피드의 특성상 새로운 포스팅에 중요한 포스팅이 가려지거나 후순위로 밀려나는 경우가 많다. 시간이 경과한 후에도 여전히 중요한 가치가 있는 글이나 콘텐츠들은 다시 반복적으로 게재하는 것도 필요하다. 이를 통하여 미처 과거의 중요 게시글을 못본 방문자들에게 다시 볼 수 있는 기회를 제공할 수 있으며 기존 구독자들은 다시 상기할 기회가 될 것이다. 단 반복 게재가 지나치게 빈번할 경우 손쉽게 싫증을 유발할 수 있으므로 남발해서는 안되며, 재게재 시에는 제목이나 사진 등을 조금씩 변형하는 것도 주목도 향상에 도움이 된다.

3) 페이지 좋아요를 누르도록 기존 고객이나 리드에게 적극 요청할 수 있다. 기존에 개인용 페이스북에서 연결된 사람들에게 페이지의 좋아요를 누르도록 추천하는 기능이 제공된다. 이때 부가적으로 제공되는 인삿말 기능을 이용하여 페이지의 개설 목적과 본인과의 연관성, 구독 시 기대할 수 있는 정보나 혜택을 명확하게 제시하자.

4) 사진, 동영상, 슬라이드 쇼 등 이미지 정보를 페이지 성격에 적합하도록 별도로 제작하여 올리자. 페이지가 요구하는 최적의 해상도와 적합한 사진 품질은 고객의 주목을 보다 손쉽게 받을 수 있다. 특히 페이스북은 유튜브와 마찬가지로 최근 동영상 게시가 가능하도록 개선되었는데, 이 경우 유튜브에 올린 동영상을 단순 링크로 연결하기보다는 직접 페이지에서 업로드하는 것이 유리하다. 

5) 해시태그를 활용하여 전환을 증대한다. 페이스북에서도 다른 소셜 미디어를 따라 2013년부터 해시태그(hashtag) 사용이 가능해졌다. 해시태그는 타 사용자의 게시글중에 비슷한 주제나 내용의 콘텐츠를 따로 모아볼 수 있게 해 주며, 해시태그를 별도로 검색하거나 내용 중의 해시태그를 클릭하여 동일한 주제를 가진 타인의 글들을 모아 보는 것도 가능하다. 자사의 기업명이나 브랜드명, 빈번하게 검색의 대상이 되는 검색 키워드는 해시태그로 처리하자. 만일 타임라인에 태그를 삽입할 경우에는 별도로 모아서 따로 하기보다는 본문의 일부처럼 자연스럽게 사용하는 것이 더 좋다. 즉 "오늘 #참이슬 그리고 #클라우드 맥주에 안주 한입"과 같은 방식이 더 효과적이다. 

6) 댓글에 대한 반응은 신속하고 친절하게 하자. 누군가 포스팅에 댓글을 달았다면 지체없이 적절한 답글을 제시하는 것이 필요하다. 사용자들이 감사의 글이나 단순한 관심의 글을 올릴 때 답변이 지체되면 고객의 관심도 멀어진다. 너무 바빠서 즉각적인 답변이 곤란하거나, 답변 내용 작성에 시간이 필요한 경우라면 우선적으로 '좋아요'라도 먼저 달아주어야 한다.

7) 멘션(@)을 잘 활용하자. 페이지 방문자의 댓글에 답할 때, '@사용자이름' 형태로 작성하면 개별 방문자에게 내용을 전달할 수 있다. 기업의 페이지가 이런 세세한 멘션(mention)을 활용한다면, 방문자는 자신이 기업에게 특별한 방문자라는 좋은 인상을 쉽게 받을 수 있을 것이다.

8) 주기적으로 감사의 글을 게재한다. 새로운 팔로워들을 기억하고 활발한 활동을 독려하기 위하여 일주일 등 주기적인 단위로 신규 팔로워들에게 감사의 내용을 담은 글을 포스팅한다. 새로운 팔로워들은 페이지의 관리자 화면에서 '최근 추가한 친구' 목록에서도 확인이 가능하다. 이 아이디어를 조금 더 확장해서, 매월 단위로 우수 방문자를 선별하여 감사의 글과 작은 선물을 제공하는 정례적 이벤트도 가능할 것이다.

9) 관심을 모을만한 이벤트 프로모션을 실시한다. 페이지의 좌측 메뉴에서 이벤트를 시행할 수 있는데, 일정 기간 동안 페이스북 페이지의 좋아요, 댓글, 공유, 친구 소환 등을 많이 한 팔로워들을 선발하여 경품이나 선물을 제공하는 등으로 활용이 가능하다. 이벤트를 실시할 때 단순히 문자로만 공지하면 다른 타임라인에 겹쳐서 주목도가 떨어진다. 그보다는 간단한 카드 뉴스를 제작하거나, 별도의 이벤트 안내 이미지 등을 통하여 작성한 이벤트 홍보 사진 등을 제작하여 활용하여야 한다.

10) 페이스북 페이지에 대한 유료 광고(paid advertising)를 실시한다. 사전에 광고 예산이 확보될 수 있는 상황이라면 더 많은 고객의 관심을 끌고 경쟁에서 승리하기 위한 방안으로 페이스북 유료 광고를 실시할 필요가 있다. 사용자가 직접 선호하는 콘텐츠를 저장하거나 좋아요를 누르는 페이스북 특성상 일반 검색(organic search)을 통한 유입을 크게 기대하기는 어렵기 때문이다. 페이스북 페이지의 광고는 다행히 일반 ATL 광고처럼 대규모 예산이 필요하지 않으며, 본인이 감당 가능한 예산을 책정하고 그 예산 범위 내에서 광고의 집행이 가능하다. 단지 몇만 원의 작은 예산으로도 수천 명의 사용자에게 광고를 효과적으로 전달할 수 있기 때문에 광고는 손쉽게 선택할 수 있는 페이지 활성화 대안이 될 것이다.

: 청주대학교 이 원준(meeetme77@naver.com)

#09-4. GA 연습문제 테스트

■ 연습의 필요성

8장과 9장에 걸쳐서 구글 어낼리틱스의 기초 운영과 적용 방안을 다루었다. GA의 실행 영역은 단순 지식이나 암기보다는 다양한 문제나 상황의 해결 능력에서 키워질 수 있다. 그러나 실제 현업에 종사하는 디지털 마케터가 아니고는 이런 기회를 갖기는 어렵다. 특히 배우는 과정에 있는 학생들께서는 이를 훈련하기 위한 방안으로 다양한 가상의 상황을 통하여 연습 문제를 풀어보기를 권한다. 아래 15개의 문제는 GA의 기본적 운영 능력을 확인하기 위하여 제시된 가상의 문제들로서 GA 운영에 필요한 기본 지식을 점검할 수 있을 것이다. 

■ 연습문제 

[1-10번은 구글 데모 계정 접속 후 문제 풀이할 것]

1. 지난 9월 및 10월 2개월간 획득된 총 방문(세션) 수는 얼마인가? 

2. 올해 9월~10월 2개월간 획득된 총 방문(세션) 수를 직전년도와 비교하는 그래프를 제시하라.

3. 내년은 10대에게  채널별 광고 전략을 어떻게 할지 고민하고 있다. 이를 위하여 전체 고객의 2018년 10월과 2019년 10월 고객 연령대별  유입 채널을 비교 분석하는 ABC  보고서를 생산하라.

4. 귀하는 항공티켓을 경품으로 제공하고자 한다. 여러 매체 중에서 타깃 세그먼트(관심사가 ‘업무 출장여행’)에게 가장 효과적인 광고 소스/매체는 무엇인지 최근 올해 상반기(1월~6월) 전체 데이터의 ABC 보고서를 기반으로 분석해라.

5. 지난 일주일간 구글 머천다이즈의 내부 검색을 통하여 가장 많이 검색하는 내부 검색어는 무엇인가 ?

6. 다양한 키워드 검색 광고를 시행하였다. 여름 휴가철(7월 1일~8월 20일) 검색광고 키워드 중에서 여성이 가장 많이 검색한 키워드는 남성과 어떻게 다른가?

7. 지난 일주일간 데이터를 기준으로 볼 때, 구글 머천다이즈 스토어(shop.googlemerchandisestore.com)가 운영 중인 다양한 웹페이지 중에서 ‘평균 페이지 로드 시간’이 가장 오래 걸려서, 웹페이지를 다시 만들어야 하는 페이지는 어디인가？

8. 맞춤 보고서기능을 통하여 측정 기준(dimension)으로는 날짜를, 측정 항목(metric)으로는 a. 세션, b. 이탈률 두 가지를 같이 보는  ‘1일 이상 데이타 점검표’를 만들어라. 이를 통하여 이번 달 들어 가장 이탈률이 높았던 날짜를 확인하라.

9. 지난 일주일간 데이터를 볼 때, 가장 많은 수량이 팔린 제품은 무엇이며, 그 제품으로부터 발생한 상품 수익은 얼마인가?

10. 최근 소비의 중심축인 Z세대의 세그먼트를 만들고 싶다. 연령 18-24세의 쇼핑이 주된 관심사인 고객 집단을 만들고 주요 보고서에 적용하라

[11~15번은 자체 GA 계정을 생성하여 접속한 후 문제 풀이할 것]

11. 내가 운영하는 블로그는 이번에 기말고사를 대비하여 블로그의 특정한 콘텐츠를 중점적으로 홍보하고 싶어한다(게시물은 하나를 임의 선정할 것). 이 콘텐츠의 성과를 확인할 수 있는 새로운 ‘목표’를 설정하라.

12. 자신의 웹사이트의 추적 트랙킹 코드와 트랙킹ID를 생성하라.

13. 광고 모델로 여성 혹은 남성 모델을 사용하려고 한다. 이를 기반으로 어느 모델이 더 효과적인지를 측정할 수 있는 CTA(call to action) 페이지  2개를 자신이 운영하는 소셜미디어 혹은 블로그 등에 우선 만들어라. 그리고 UTM과 URL 줄이기 도구 등을 적용하여 실제 AB 테스트를 구현하고 다양한 보고서를 통하여 확인하라.

14. 미국시장에서 삼성전자 스마트폰의 영향력을 파악해보고 싶다. 미국 시장 기준으로 제조사 브랜드가 Samsung인 기기로 접속한 경우의 데이터만 축적하는 새로운 보기 (view)를 만들어라

15. 화면에 주어진 가상의 웹페이지를 참조하여, 최소 3개의 단계를 갖는 퍼널을 단계별 목표로 설정하라. 그리고 시각화된 퍼널을 확인하라.

■ GA 응용단계로의 이전

8장과 9장에서 다루었던 GA의 학습, 그리고 연습 문제는 디지털 마케터가 갖추어야할 GA의 이해와 운영, 기본적인 레포트 분석, 마케팅 캠페인 분석에 필요한 태그 운영 등을 중심으로 진행되었다. 이상의 내용들은 직접 GA를 다루고 데이터를 분석하는 업무가 주 업무가 아닌 경우라도 디지털 마케터라면 반드시 이해하고 있어야 할 기본적인 기능들이다. 그러나 GA는 보다 다양한 기능과 잠재성을 가지고 있으며, 보다 풍요로운 웹 데이터의 수집과 분석 기능을 제공하고 있다. 향후 웹 기반 데이터 분석에 관심이 있는 경우에는 보다 심화된 응용 방법을 추가적으로 배워나가기를 바란다. GA 응용을 위해서는 추가적으로 구글 태그 매니저, 구글 옵티마이즈, 구글 서베이, 구글 태그 관리자 등 통합된 구글 마케팅 플랫폼(marketingplatform.google.com)이 제공하는 추가적인 도구들을 활용할 필요가 있다. 이들 도구들을 통하여 보다 정교한 AB테스트 진행, 전자상거래 매출 등 성과 추적, 웹 스크롤 등 이벤트 추적, 정교화한 리마케팅 수행 등이 가능할 것이다. 심화 학습을 위해서는 디지털 마케팅 전반과 GA의 심화 과정을 배울 수 있으며 비교적 고가격, 장기 과정으로 운영되는 소수의 오프라인 학원(예: 패스트 캠퍼스, www.fastcampus.co.kr)을 이용할 수 있다. 혹은 보다 저렴한 온라인 교육사이트나 관련 도서 등을 참조할 수 있으며, 최근 관련 GA 강좌를 다루고 있는 유튜브 채널(예: Analytics Entrench 채널) 등도 좋은 정보의 소스가 될 수 있다.

: 청주대학교 이 원준 (meetme77@naver.com)

1. 분산분석의 필요성

분산분석(ANOVA: Analysis of Variance)은 두 개 이상 집단 간의 평균에 대한 차이를 검정하는 통계분석입니다. 분산분석을 이용하여 각 집단들이 동일한 평균을 가진 모집단에서 추출된 것인지 여부를 검정할 수 있습니다. 예를 들어서 광고 모델을 누구로 사용하는가에 따라서 광고에 대한 평가가 달라질 수 있습니다. 즉 어떤 사람은 아이돌같은 연예인들이 등장하는 광고에 호감을 보이는 반면, 다른 사람들은 일반 보통사람들이 등장하는 광고에 더 큰 호감을 느끼기도 합니다. 이러한 상황에서 마케팅 관리자는 소비자들이 어떤 광고 모델에 더 좋은 반응을 나타내는지를 알고 싶을 것입니다. 분산 분석은 이와 같이 마케팅 전략의 효과 측정이나 소비자 집단의 마케팅 전략에 대한 반응 차이 등에 대하여 통계적으로 검증된 의사결정을 가능하게 합니다.

2. 분산 분석의 이해

집단간의 평균에 통계적 차이가 있다 혹은 없다는 것을 어떻게 측정할 수 있을까요? 분산 분석의 기본 원리를 이해하기 위하여 가상적인 A기업의 신상품 홍보 전략을 예로 설명하고자 합니다.

A회사는 새로운 여성용 화장품 브랜드를 런칭하면서, 브랜드를 널리 알리기 위하여 향수 샘플, 현금할인, 그리고 무료 마사지의 3 가지 판촉물을 준비하고 있습니다. 그리고 이중 어떤 판촉물이 더 효과적인지 확인하기 위하여 전국에 분포되어 있는 12개의 점포를 각각 4개의 점포로 나누어 총 3개의 집단을 구성하였습니다. 각각의 집단에는 한 가지 종류씩 판촉물이 주어졌으며, 1개월의 판촉 행사가 종료된 이후 다음과 같은 판매 성과를 얻었습니다.

이와 같은 결과를 받은 후에 A기업은 어떤 각기 다른 3가지 판촉수단을 사용한 3개 집단간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 분석하여 의사결정에 활용할 수 있는데 이를 분산분석이라고 합니다.

분산분석에서는 독립 변수와 종속 변수가 각각 필요합니다. 독립변수는 서로 다른 판촉 수단을 사용한 향수 샘플, 현금 할인, 무료 마사지의 3개 집단이 되며, 종속 변수는 이들 각 집단의 일평균 매출액이 됩니다. 즉 독립변수는 명목이나 비율 척도로서 그 값이 변하지 않고 항상 일정하지만, 종속변수는 등간이나 비율 척도로서 어떤 독립변수를 기준으로 평균을 파악하는가에 따라서 수시로 그 값이 변할 수 있습니다.

분산분석에서 사용하는 귀무가설과 대립 가설은 다음과 같습니다.

H0 : 집단별 매출액은 동일하다

H1 : 집단별 매출액은 동일하지 않다

3. 분산분석의 계산 절차

분산분석은 전체 분산을 이루고 있는 집단간 분산과 집단내 분산 중에서 집단 간 분산이 집단내 분산보다 얼마나 큰가를 판단하여 집단 간의 차이를 검정하는 방식입니다. 따라서 가설을 검증하기 위하여 분산분석에서는 집단내 분산, 집단간 분산, 그리고 전체 분산의 3가지 분산을 계산해야만 합니다.

1) 집단내 분산

집단내 분산은 각 집단의 평균치를 중심으로 집단내 각 측정치들이 얼마나 떨어져 있는 가를 나타내며 집단내 분산은 무작위 오차에 의한 것입니다. 즉 집단의 특성에 의한 차이가 아니라 그 외 설명할 수 없는 원인들에 의한 차이들입니다. 일예로 향수를 사용한 a 집단의 평균 매출은 32만원이지만, 같은 a 집단내에서도 매출액은 22만원 ~ 40만 원까지 다양합니다. a 집단내에서 발생한 매출 차이는 동일한 판촉 수단을 썼으므로 결코 판촉 수단의 차이가 될 수 없으며, 판촉 수단 이외의 알지 못하는 원인에 의해 발생한 차이임을 의미합니다. 집단내 분산을 구하기 위한 공식은 다음과 같습니다.

이를 앞의 A기업의 판촉 예에 대입해보면 집단내 분산은 다음과 같이 구할 수 있습니다.

판촉물 a(향수샘플) 집단내 분산= (40-32)2 + (36-32)2 + (30-32)2 + (23-32)2 = 184

판촉물 b(가격할인) 집단내 분산= (34-26)2 + (28-26)2 + (26-26)2 + (16-26)2 = 168

판촉물 c(무료 마사지) 집단내 분산= (28-18)2 + (20-18)2 + (14-18)2 + (10-18)2 = 184

** 그리고 이 세개 집단의 집단간 분산을 모두 합산한 전체 집단내 분산은 184+168+184 = 536 입니다.

2) 집단간 분산

집단간 분산은 각 집단들의 평균이 전체 평균으로부터 떨어져 있는 정도로 계산됩니다. 이는 집단의 특성에 따른 차이로써, 3개의 집단이 각기 다른 판촉 수단을 사용하였기 때문에 발생한 차이라고 볼 수 있을 것입니다. 집단간 분산을 구하기 위한 공식은 다음과 같습니다.

이를 앞의 A기업의 판촉 예에 대입해보면 집단간 분산은 다음과 같이 구할 수 있습니다.

** 집단간 분산= 4( (32-25.3)2 + (26-25.3)2 + (18-25.3)2 ) = 394.7 입니다.

3) 전체 분산

전체 분산은 각 측정치들이 전체 평균에서 얼마나 떨어져 있는가의 정도이며,

전체분산 = 집단간 분산 + 집단간 분산 = 536 + 394.7 = 930.7 로 구할 수 있습니다.

이제 구해진 집단내 분산과 집단간 분산을 이용하여 집단간 차이를 분석하기 위해서는 추가적으로 각각의 분산 값들을 자유도로 나누어 줌으로써 ‘평균 분산(M.S)'을 구하여야 합니다. 세가지 분산별 자유도를 구하는 방식은 다음과 같습니다.

ㅇ 집단내 분산의 자유도 = (집단의 수 * 집단내 항목 수) - 집단의 수

= (3 * 4) - 3 = 9

ㅇ 집단간 분산의 자유도 = 집단의 수 – 1

= 3 - 1 = 2

ㅇ 전체 분산의 자유도 = 집단내 분산의 자유도 + 집단간 분산의 자유도

= 9 + 2 = 11 입니다.

이미 구해진 분산값을 각각의 자유도로 나눌 경우, '평균분산(MS)'를 구할 수 있습니다.

ㅇ 집단내 평균분산 = 536 / 9 = 59.6

ㅇ 집단간 평균분산 = 394.7 / 2 = 197.3

마지막으로 구해진 평균분산 값을 이용하여 집단간에 평균 값의 차이가 있다는 것을 검증하기 위하여 집단간 분산이 집단내 분산보아 얼마나 큰지 F 검정을 해야 합니다. F 검정은 집단간 평균분산을 집단내 평균분산으로 나누어준 F 값을 가지고 검정이 이루어 집니다.

ㅇ F 값 = 집단간 분산 / 집단내 분산

= 197.3 / 59.6 = 3.31

즉 이런 과정을 통하여 도출된 F 값을 F비율통계표의 특정 유의수준별 제시된 통계량과 비교함으로서 가설의 기각이나 채택 여부를 결정하게 됩니다. 즉 이런 과정을 거쳐서 나온 F 값인 3.31은 유의수준 0.10에서 확인할 수 있는 임계치인 3.01보다 더 크므로 “H0(귀무가설) = 집단간의 매출액은 동일하다”는 당초의 귀무 가설은 기각이 되며, 그 반대인 대립가설이 채택되빈다. 즉 집단간 유의한 차이가 있다고 판단하게 되는 것입니다. 실제 SPSS에서는 이런 비교의 번거로움을 덜어주기 위해서 F 값과 더불어 검정 결과를 유의도 값으로 제공합니다.

4. 분석을 위한 설문과 데이타

실제로 분산분석은 집단간 평균 차이를 구하기 위한 여러 방법의 총칭이며, 보다 세부적으로는 일원 분산분석, 다변량 분산분석 등 다양한 형태가 존재합니다. 본 차시에서는 분산 분석중 가장 기본적 방법이라고 할 수 있는 일원 분산분석(One-way ANOVA)를 중심으로 설명드리도록 하겠습니다.

일원 분산분석은 단 하나의 독립 변수에 의하여 발생하는 종속변수의 평균 차이를 검정합니다. 독리변수는 반드시 명목이나 서열 척도로 측정되어야 하며, 종속변수는 등간이나 비율 척도로 측정된 자료여만 합니다. 이를 위배할 경우 앞에서 살펴본 바와 같은 분산이나 F 값을 구할 수 없으므로 분산분석을 시행할 수 없습니다.
우선 분산분석을 실습하기 위하여 어떤 문항들을 사용할지 실습용 설문지를 참조해 보도록 하겠습니다. 본 분석에 사용될 설문 문항은 월평균 소득을 묻는 7번 문항과 집에서 보유한 TV의 사이즈를 묻는 문항을 사용하도록 하겠습니다. 즉 소득에 따라 TV 사이즈에 유의한 차이가 있는지 평균을 비교해보고자 합니다. 각 문항들을 살펴보면 7번 문항은 집단을 구분하는 변수로서 명목척도로 구성되어 있는 독립변수이며, 10번 문항은 비율 척도로 구성된 종속 변수 임을 알 수 있습니다.

5. 분산 분석 및 결과

이제 ‘실습 설문지와 실습 data를 이용하여 직접 SPSS를 이용한 분석을 해보도록 하겠습니다. 우선 데이타 파일을 여신 후, 월평균 소득과 TV의 크기 변수들을 확인하십시요.

1) 분산분석 메뉴의 실행

분산 분석을 수행하기 위해서는 우선 메뉴 바의 분석(A) -> 평균비교(M) -> 일원배치 분산분석(O)을 차례데로 클릭해주시기 바랍니다. 이를 모두 실행하면 분산분석 대화상자가 나타납니다.

2) 분석 대상 변수의 선택

분산분석을 클릭한 경우 아래 그림과 같이 일원배치 분산분석 대화창이 나타납니다. 분산분석에서는 종속변수와 독립변수를 각각 구분지어서 지정해주어야 하는데, 대화창에서 나타난 ‘요인 분석’에 독립변수를 지정해주면 됩니다. 본 분석에서는 명목척도로 측정된 가구총수입을 독립변수로, 비율척도로 측정된 TV크기를 종속변수로 지정함으로서, 가구 수입별 집단에 따라 TV의 사이즈에 차이가 있는지 검정할 것입니다.

3) 옵션의 조정

: 분산 분석은 별도의 옵션을 지정하지 않더라도 충분히 필요한 정보들을 제공하기 때문에 옵션을 따로 조정할 필요는 많치 않습니다. 하지만 대화창 우측의 ‘옵션’버튼을 눌러보시면 기술 통계 등 몇몇 옵션을 선택할 수 있습니다. 본 실습에서는 기술 통계 옵션만을 선택하고 바로 분석을 진행해보도록 하겠습니다.

4) 분석의 시행 및 결과

이제 분산분석을 시행해보도록 하겠습니다. 옵션에서 기술통계를 선택하였기 때문에 분산분석은 먼저 각 집단의 평균적인 TV 사이즈 정보를 제공합니다. 분산분석의 목표가 집단간 평균 비교이기 때문에 평균을 표시하는 기술 통계 옵션은 항상 선택하시는 것이 좋습니다.

집단간 평균 차이를 보면 확실히 소득이 올라갈수록 TV의 사이즈도 같이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 일예로 소득 300만원 미만의 평균 사이즈가 고직 27.8인치에 불과하였지만, 701만원 이상인 경구 그 사이즈가 42.6인치로 증가하고 있습니다. 그러나 이 결과만을 가지고는 이 차이가 통계적으로 유의한지 확신할수는 없습니다. 이제 분산분석표를 확인할 차례입니다.

그 바로 다음의 결과는 요약된 분산분석표를 보여줍니다. 분석표에는 분산의 제곱합, 자유도(df), 평균제곱, F값, 유의확률 등의 값을 보여주고 있습니다. SPSS 프로그램을 한글화하는 과정에서 번역이 잘못되어 F 값이 ‘거짓’으로 오역되어 있는 것도 볼 수 있습니다. 이처럼 통계 용어의 오번역등의 여러 이유로 많은 SPSS 사용자들은 한글보다는 영문 버전을 선호하기도 합니다.

결과에 따르면 집단간 평균과 집단내 평균을 이용하여 구한 F 값은 23.499이며, 유의확율은 0.000으로 나타나고 있습니다. 유의확률은 보통 p값, sig 등 다양한 형태로 표시되기도 하는데, 가설 검증을 통하여 상관계수가 통계적으로 유의한가에 대한 정보이며, 보통 그 기준은 유의확률이 0.05보다 작은 경우 통계적으로 유의하다고 판단합니다. 분석 결과 유의 확율은 0.000으로서 통계적 유의성이 확보되었습니다. 즉 소득 집단별 보유한 TV의 크기는 유의한 것으로 나타나고 있습니다.

* 본 강좌 내용을 보다 상세히 동영상으로 보고싶으신 분들은 아래 유튜브 강좌 참조하세요.

https://youtu.be/itSsiCLklzA

: 청주대학교 이 원준 (meetme77@naver.com)

1. 상관관계 분석의 필요성

상관관계(correlation) 분석은 연구 대상인 변수들간의 관련성을 분석하기 위하여 사용됩니다. 즉 한 변수와 다른 변수와 어느 정도 관련성을 가지고 같이 변화하는지의 정도를 분석하는 목적으로 사용됩니다. 예를 들어서 광고량과 판매량을 각각 비율척도로 입력하여 상관관계 분석을 하거나, 광고량(광고비로 입력한 비율척도)과 제품에 대한 만족도(5점 등간 척도)를 대상으로 상관관계 분석이 이루어질 수 있습니다. 이처럼 두개 변수간의 상관관계를 나타내는 것을 ‘단순상관관계’라고 합니다. 단순상관관계를 분석하는 것만으로도 관리자는 효과적인 의사결정에 필요한 기본적 자료를 얻을 수 있습니다. 일예로 만일 광고량과 제품에 대한 만족도간에 별다른 관련성이 없다면, 고객의 불만이 증가할 때 광고를 늘리는 것은 그다지 현명한 전략이 아닐 것입니다.

상관관계의 분석에 사용되는 변수들은 반드시 등간척도나 비율척도처럼 연속성을 가지고 있는 변수들을 가지고 분석이 이루어집니다. 즉 자동차의 모델명(명목척도)과 연비(비율척도) 간의 상관관계는 이루어질 수 없습니다. 그 이유는 명목 척도는 평균이나 분산을 가질 수 없으므로, 통계적 추정이 필요한 상관관계가 불가능하기 때문입니다.

2. 상관관계 분석의 이해

변수들간의 관련성이 높다 혹은 낮다는 것은 어떻게 측정이 가능할까요? 변수들간의 상호관련성, 즉 상관은 특정 변수의 분산이 다른 변수의 분산과 같이 변화하는 정도에 따라 결정됩니다. 이처럼 같이 같이 공명하며 변동하는 분산을 공분산이라고 합니다.

아래 그림에서 보듯, 같이 변동하는 정도가 적을수록 상관관계는 낮아지면, 같이 변동하는 정도가 클수록 상관관계는 높아집니다. 이때 상관관계의 정도를 나타내주는 것이 상관계수인데, 전혀 상관이 없을 경우의 상관계수는 0이지만, 완전히 변동하는 부분이 일치하는 경우의 상관계수는 -1 혹은 1입니다. 즉 상관계수는 -1 ~ 1 사이의 값을 같습니다.

제시된 산포도를 기준으로 가상적 예를 살펴보면, 학생의 학습시간에 따라 성적이 정확하게 비례하여 증가하는 경우 +1의 완전한 상관관계를 보이고 있지만, 시외버스의 운행 간격과 성적은 상관관계가 거의 존재하지 않는 0의 상관관계를 보입니다. 반면에 학생의 온라인 게임을 즐기는 시간에 비례하여 성적이 정확하게 감소하는 경우 -1의 상관관계를 보이고 있습니다.

그러나 현실 세계에서는 이렇게 +1 혹은 -1의 완전한 상관관계를 보이거나 상관계수가 0인 전혀 상관이 없는 관계는 그렇게 많치 않습니다. 그보다 대부분의 경우는 다소의 상관관계를 가지고 있는 것이 보통입니다. 아래의 가상적 예에서 보듯 대부분의 상관관계는 어느 정도의 강도를 가지고 움직이는 것이 보통입니다. 상관계수의 절대값이 0.2이하면 보통 상관관계가 무시할 수 있을 정도로 미약하다고 판단하며, 02 ~ 0.6 정도면 어느정도 상관관계가 있다고 인정됩니다. 그리고 0.6 이상일 경우 매우 강한 상관관계가 있는 것으로 인정됩니다.

또한 상관계수의 값을 제곱한 것을 ‘결정 계수’라고하며, 이 결정 계수 한 변수가 다른 변수의 변화를 설명할 수 있는 설명력을 의미합니다.

3. 상관관계 계산의 절차

상관관계 계산의 기초적 절차로서 우선 ‘공분산’의 개념을 이해하여야 합니다. 공분산이란 확률변수 X의 증감에 따라 또 다른 확률변수 Y가 증감하는 정도로서, 의 기대값이며 기호로는 cov(X, Y)로 표시합니다. 그러나 위 식에서 보듯, 공분산은 X와 Y의 단위가 커지면 자연스럽게 같이 증대하게 되므로, 공분산을을 표준화할 필요가 있습니다. 이 공분산을 표준화한 것이 상관계수입니다. 즉, 상관계수는 다음과 같으며 -1 ~ 1 사이의값을 갖게 됩니다.

: 1) x와 y의 공분산, 2) x의 표준편차, 3) y의 표준편차

이를 보다 잘 이해하기 위하여 실제 사례를 가지고 같이 상관계수를 구해보도록 하겠습니다.

[사례]

스마트폰을 제작하는 S사는 최근 신제품을 개발하면서 스마트폰 가격이 커짐에 따라 더 많은 고객들이 좋은 평가를 내리는 것을 알게 되었습니다. 이런 경험을 통해서 막연하지만 스마트폰의 높은 가격 이미지가 판매량에 좋은 영향을 주고 있는 것이라고 생각을 하게 되었습니다. 이런 관계를 검증하기 위해서 가격 판매량간의 과거 데이타를 분석하여 그 관계를 파악하고자 합니다.

a. 상관계수를 구하기 위해서는가격(X)과 판매량(Y) 변수의 평균 및 합계를 구해야 합니다. 그 결과는 다음과 같습니다.

b. 구해진 각 변수의 평균을 활용하여 1), 2), 3), 4)를 구합니다. 즉 각 관측치에서 각 변수의 평균을 차감한 값을 활용하여 (1)과 (3)을 각각 구한뒤, 이 값들을 제곱하여 (2)와 (4)를 구한 후 다시 (5)를 구하십시요. 이때 2)와 4)는 곧 가격(X)과 판매량(Y) 각각의 표준편차이며, 5)는 이 두개 변수의 공분산입니다.

c. 상관계수 구하기

이제 가격(X)과 판매량(Y) 각각의 표준편차를 알고 있으며, 이들 변수간의 공분산을 알게 되었습니다. 이를 활용하면 바로 상관계수를 구할 수 있습니다.

즉,

= 0.903의 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 이 결과의 의미는 스마트폰의 가격과 판매량간에 매우 강력한 상관관계가 존재한다는 것을 의미합니다.

4. 분석을 위한 설문과 데이타

이처럼 직접 계산을 하여서 상관계수를 구하는 것도 가능하나, SPSS는 이런 중간 단계를 생략하고 바로 상관 관계를 구할 수 있는 편리한 기능을 제공합니다. 즉, 통계적인 지식이 없다고 하더라도 등간척도와 비율척도를 활용하여 매우 간단하게 상관관계를 구할 수 있습니다.

우선 이를 실습하기 위하여 어떤 문항들을 사용할지 실습용 설문지를 참조해 보도록 하겠습니다. 본 분석에 사용될 설문 문항은 설문 22페이지의 가족의 숫자를 묻는 4-9)번 문항과 집에서 보유한 TV의 사이즈를 묻는 10번 문항을 사용하도록 하겠습니다. 즉, 가족이 많으면 많을수록 더 편리하게 보기 위하여 더 큰 사이즈의 TV를 구하고 싶어할 것이라는 가설을 검증해보고자 합니다.

이 두개의 문항은 모두 비율척도로서 상관관계의 분석에 적합한 것으로 판단되었습니다. 추가로, 소득수준 역시 TV의 크기에 영향을 미칠 것이라고 가설을 세울 수 있습니다. 당연히 소득이 많을수록 소비지출이 많으므로 누구나 생각해볼만한 가설입니다. 그러나 소득 수준을 물어보는 22페이지의 문항 7을 살펴보니, 명목척도로 물어보고 있습니다. 충분히 소득수준과 TV의 크기간에는 유의한 상관관계가 실제로 존재하더라도, 조사자가 소득을 이처럼 명목 척도로 물어보았다면 상관관계를 진행할 수 없습니다. 따라서 어떤 연구 방법을 사용할지 여부는 설문지 작성 단계에서부터 고민되고 결정될 필요가 있음을 알 수 있습니다.

만일 소득 수준을 응답자가 직접 넣도록 하는 비율형 척도를 사용하였다면, 이 두변수간의 상관관계 분석은 가능했을 것입니다. 즉, 아래와 같이 물어보았다면 당연히 상관관계 분석이 가능합니다.

5. 상관관계 분석 및 결과

이제 직접 SPSS를 이용한 분석을 해보도록 하겠습니다. 우선 데이타 파일을 여신 후, 가족 수와 TV의 크기와 관련된 변수들을 확인하십시요. 단순상관관계 분석을 위해서는 최소한 2개 이상의 변수가 필요합니다. 만일 변수가 2개 이상인 경우에는 자동적으로 모든 변수의 쌍대 조합을 이용하여 모든 가능한 상관관계 변수를 자동으로 분석해줄 것입니다.

1) 상관분석 메뉴의 실행

상관관계 분석을 수행하기 위해서는 우선 메뉴 바의 분석(A) -> 상관분석(C) -> 이변량 상관계수(B)를 차례데로 클릭해주시기 바랍니다. 이를 모두 실행하면 상관분석 대화상자가 나타납니다.

2) 분석 대상 변수의 선택

아래 그림과 같이 대화상자에서 분석할 변수인 ‘가족 수(변수명: s12)’와 ‘TV의 크기(변수명: s19)’를 선정한 후 화살표를 클릭해서 오른쪽의 변수(V) 상자로 보냅니다.

대화상자를 보면은 Pearson 상관관계 분석으로 지정되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 피어슨 상관관계는 바로 위에서 공분산과 표준편차를 이용하여서 구하였던 상관계수와 동일하기 때문에 이를 그대로 놓아두시고 그대로 진행합니다.

3) 옵션의 조정

: 바로 ‘확인’ 버튼을 누르는 것만으로도 성공적으로 상관관계 분석이 완수되지만, 필요시 선택적으로 분석에 필요한 다양한 옵션들을 지정할 수 있습니다. 간략히 어떤 옵션들이 주요 옵션들 위주로 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

먼저 ‘옵션’ 버튼을 클릭해보시기 바랍니다. 평균과 표준편차, 공분산등을 추가로 선택할 수 있으며, 기본적으로 결측값이 상관계수 계산시 제외되도록 되어 있습니다. 추가로 필요한 부분이 있으면 선택하신 후 다음 단계로 진행합니다.

4) 분석의 시행 및 결과

이제 상관관계 분석을 시행해보도록 하겠습니다. 도출된 상관계수 표를 보면 크게 상관계수, 유의확율, 그리고 응답자의 수(N)라는 3가지 정보를 주고 있습니다. 우선 상관계수는 0.207로서, 약한 상관관계가 있음을 알 수 있습니다. 그 다음 정보는 유의확율입니다. 유의확률은 보통 p값, sig 등 다양한 형태로 표시되기도 하는데, 가설 검증을 통하여 상관계수가 통계적으로 유의한가에 대한 정보이며, 보통 그 기준은 유의확률이 0.05보다 작은 경우 통계적으로 유의하다고 판단합니다. 분석 결과 유의 확율은 0.000으로서 통계적 유의성이 확보되었습니다.

: 청주대학교 이 원준 (meetme77@naver.com)