평균 페이지에 머문 시간(Average Time on Page)

평균 페이지에 머문 시간(Average Time on Page) 또는 평균 화면에 머문 시간(Average Time on Screen)

 

GA는 마지막 히드 데이터를 보낸 뒤에는 사용자가 웹사이트나 앱에 얼마나 오래 참여하고 있는지 계산할 방법이 없다.

이 제약사항은 '잠재고객' 보고서의 평균 세션 시간과 '사이트 콘텐츠' 보고서의 평균 페이지에 머문 시간에 다른 영향을 미친다.

다음 예제를 생각해 보자.

 

• 주어진 기간에 블로그에 1,000회의 방문이 있었다.
• 999회 방문에서는 방문자가 블로그 포스터를 읽고 다른 웹사이트에 갔다가 그 브라우저를 닫거나 30분 세션 만료시간 내에 다른 페이지를 방문(또는 다른 이벤트를 생성)하지 않았다.
• 나머지 1회 방문에서 방문자는 첫 번째 페이지에서 5분 동안 머무른 다음, 두 번째 페이지에 접근했다. 이 경우, 평균 세션 시간은 다음과 같이 계산한다.

총 기록된 세션 시간 : 00:05:00 / 1000세션 = 0.3초

 

그러나 해당 페이지에 머문 평균 시간은 다음과 같이 계산한다.

 

00:05:00 해당 페이지에 총 기록된 시간 / GA에서 그 페이지에 대해 시간을 계산할 수 있었던 경우 1 = 00:05:00

 

위 예제에서 보듯이 평균 세션 시간을 계산할 때 항상 총 세션 수를 분모로 사용하기 때문에 (추가 이벤트 히트가 없는) 단일 - 페이지 세션이 여러 번 발생한 사이트의 경우, 평균 세션 시간이 매우 낮게 나타날 수 있다.

 

그렇지만 평균 페이지에 머문 시간은 (한 세션 내에서 하나 이상으) 추가 페이지 뷰가 뒤따라서 GA가 페이지에 머문 시간을 계산할 수 있는 경우의 수만을 기반으로 한다.

 

평균 세션 시간은 가상 페이지뷰나 이벤트 중 어느 것이 발생하더라도 계산할 수 있지만, 평균 페이지에 머문 시간은 가상 페이지뷰가 뒤따르는 경우에만 계산할 수 있으며 이벤트가 뒤따르는 경우에는 계산할 수 없다.

 

 

 

절대적 수치보다 추세의 비교 차원에서 고려해야 한다.

지금까지 시간 측정항목을 완벽하게 계산하는 데 있어 기술적 어려움을 살펴보았지만, 시간 측정항목에도 영향을 줄 수 있는 몇가지 현실적인 요인도 고려해야 한다.

 

• 29분 동안 전화통화 예제에서처럼 사용자가 그 세션 동안 다른 일에 정신이 팔릴 수 있다.
• 사용자가 다른 탭을 열 수도 있다.
• (웹사이트나 앱에서) 모바일 사용자는 멀티태스킹하거나 다른 페이지나 화면에 산발적으로 접근할 수 있다.

이런 요인들은 확실히 이탈률과 세션 수 등 여러 가지 GA 측정항목에 영향을 줄 수 있다.

그러나 이 요인들이 가장 많이 영향을 미치는 측정항목은 평균 세션 시간과 평균 페이지에 머문 시간이다.

많은 경우 이 측정항목은 믿기 어려운 만큼 긴 시간으로 부풀려진다.

 

따라서 시간 측정항목은 값 자체보다는 추세와 비교를 통해 해석하는 것이 좋다.

가령 GA에 망치 페이지에서 머문 평균 시간은 00:01:00이고 드릴 페이지에서 머문 평균 시간은 00:02:00 으로 나타났고, 이 두 페이지가 유사한 디자인과 같이, 콜투액션을 가진다면 사용자가 드릴 페이지에서 두 배의 시간을 보낸다고 이해해도 무방하다.

 

비슷하게 새로운 앱이 올 7월에 평균 세션 시간이 00:03:00 인데 작년 같은 기간에는 00:02:30 이었다면 작년보다 사용자 참여가 증가한 것으로 자신해도 된다.

 

이러한 해석 방식은 GA의 모든 측정항목에 적용할 수 있다.

측정항목에 따라 정확도가 달라질 수 있으며, 통찰력을 얻고 최적화하는 데 있어서 특정 시점의 단일 측정항목을 확인하는 것이 다른 측정항목과 비교하거나 한 측정항목을 기간별로 비교하는 것만큼 의미가 있는 것은 아니다.