Google Analytics 조회수 분석으로 기술 블로그 콘텐츠 계획하기

지난 다짐글을 돌아보니 간단한 다짐, 앞으로 쓸 주제 언급 정도의 간단한 글을 썼는데, 이번에는 구체적으로 어떤 글을 쓸지 계획해봅니다. 조회수 분석이라고 붙이긴 했지만, 거창한 건 아니고 어떤 글을 쓰는 게 좋을지 참고하는 용도로 GA를 살짝 이용해봤습니다.

계획 동기

그냥 쓰면 되는 거 아닌가, 어차피 쓰다 보면 계획대로 안되지 않는가 싶지만, 상세한 계획이 있고 없고 가 많은 영향을 끼쳤습니다. 그래서 지난번보다는 더 잘 계획하고, 더 잘 써보고자 합니다. 놀랍게도 GA로 살펴본 조회수 높은 글에 5기 글은 없었습니다.

• 5기 계획
  • 계획: 이번에도 데이터 관련 글과 Spark, Airflow를 주제로 글을 쓸 예정이다. 그리고 최근 스터디로 시작한 장고 프로젝트를 진행하며 알게 된 백엔드 분야 관련해서도 써볼까 한다. (키워드는 Django, REST, DevOps?)
  • 글을 쓰기는 했지만 주제도, 퀄리티도 만족스럽지 않습니다. 돌아보니 그렇습니다.
    • 5기 회고
• 4기 계획
  • 계획: Data ETL with Spark, Streaming data with Spark, Spark SQL, Spark ML
  • 비교적 상세한 계획이 있었고, 모두 작성했습니다. +a로 다른 글도 많이 썼습니다.
    • 4기 회고

GA 사용자 행동 분석

본 블로그에는 Google Adsense가 적용되어 있습니다. 그리고 Adsense는 간단하게 Google Analytics와 연동하여 웹사이트에서 발생하는 이벤트에 대한 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

어떤 페이지가 가장 많이 조회되었는지, 그리고 어떤 페이지가 유저의 리텐션을 높이는지 확인해봤습니다. 기간은 지난 3개월 정도 (2021.5.1 - 2021.7.23)로 했습니다.

가장 많이 조회된 콘텐츠

• 조회가 많이 되었다면 유입이 잘 되도록 SEO에 맞게 글을 썼거나, 많은 사람들이 원하는 주제를 선택한 것이겠죠. 상위 조회수 페이지를 보아하니 나름 공들여 쓴 글들이 보이네요.
• 정규표현식 관련 글이 2위를 차지하고 있는데, 아마 많은 사람들이 사용하는 regex 관련 글이다 보니 이런저런 페이지를 둘러보시다가 여기까지 흘러오신 게 아닐까 합니다.
  • 그래서 어떤 검색어로 찾아오셨나 해서 봤는데, 아쉽게도 설정을 안 해놔서 유입 검색어를 확인할 수 없었습니다. 이제 설정했으니 앞으로 기록이 쌓이겠죠.
• 3위에 있는 Airflow 글은 마냥 신뢰할 수는 없습니다. 왜냐하면 블로그 상단 탭의 Airflow Tips를 저 페이지로 설정해두었기 때문입니다. Spark Tips와 다르게 메인 페이지를 만들어두지 않았거든요.
• 비교적 계획이 두루뭉술했던 5기에 쓴 글은 하나도 10위권에 없네요.

유저 행동 흐름

유입 검색어는 확인할 수 없었지만, 유저 행동 흐름을 파악할 수 있습니다.

regex 페이지로 유입된 809개의 세션 중 807개의 세션이 이탈했네요. GA에서 이탈이란 사용자가 사이트의 단일 페이지를 연 후 다른 행동을 하지 않고 종료한 경우입니다. 반면, GA에서 종료율은 지정된 페이지 하나 또는 여러 페이지에서 사이트를 이탈한 비율입니다.

페이지 열고 바로 나가면 이탈, 조금 둘러보다가 나가면 종료!로 이해했습니다. 혹시 제가 잘못 이해한 것이라면 알려주세요.

이탈률이 높으면 나쁜가요?
블로그와 같은 단일 페이지 사이트이거나 또는 단일 페이지 세션으로 예상되는 콘텐츠를 제공하는 경우 높은 이탈률은 매우 정상입니다. 이탈률 - 애널리틱스 고객센터

위 말대로 블로그 유입은 대부분 검색 - 단일 페이지 콘텐츠 확인 - 이탈로 이어지기 때문에 높은 이탈률이 정상으로 보입니다. 하지만 콘텐츠가 만족스러운 경우, 자연스럽게 같은 블로그의 다른 페이지도 확인할 것 같습니다. 저는 보통 그러거든요. 그러면 이탈률로 콘텐츠 만족도를 어느 정도 가늠할 수 있지 않을까요? 그래서 상위 10개 페이지의 이탈률을 확인해봤습니다.

순위	페이지 제목	이탈률	종료율	페이지뷰 비율
1	다중분류문제 성능평가 [ROC곡선과 AUC]	87.23%	85.12%	7.39%
2	막상 쓰려면 헷갈리는 정규표현식 모음	91.30%	90.96%	7.21%
3	[Airflow] docker 활용 초간단 설치	76.82%	65.12%	6.33%
4	다중분류문제 성능평가 [기본편])	89.88%	86.92%	6.29%
5	Data ETL with Spark (Spark로 데이터처리하기)	86.73%	79.01%	5.78%
6	Hive Table 다루기	86.75%	83.31%	5.17%
7	Machine Learinig with Spark (Spark로 머신러닝하기)	86.11%	83.12%	4.49%
8	Hive Partition 다루기	92.36%	89.14%	4.35%
9	Spark로 실시간 데이터 처리하기 (Intro)	82.08%	76.86%	4.26%
10	[Airflow] Slack으로 결과 전달하기	81.91%	70.59%	3.60%

• 조회수 2위인 정규표현식 관련 글은 대중성에 힘입어 높은 페이지 뷰를 갖고는 있지만 이탈/종료율이 높은 걸로 보아 만족스러운 글이 아니거나, 나머지 글이 흥미를 주지 못했나 봅니다.
• 위에서 이미 언급한 것처럼, 3위 페이지는 Airflow 관련 글을 볼 수 있도록 하는 랜딩 페이지이기 때문에 상대적으로 낮은 이탈률과 종료율을 보입니다.
• 1, 4위 다중 분류 문제 성능평가 글이 높은 페이지 뷰와 준수한 이탈/종료율을 보입니다.
• 5, 9, 10위 글은 낮은 종료율과 이탈률을 보입니다.

종료율이 낮거나 높은 글의 유저 행동 흐름을 조사하면 뭔가 더 인사이트를 얻을 수도 있겠지만, 저는 이만하면 된 것 같습니다.

콘텐츠 주제

어떤 콘텐츠가 잘 팔리는지 대략 감을 잡았으니 앞으로 쓸 글 주제에 반영을 해봐야겠죠. 전에 쓰다가 마무리하지 못한 글, 요즘 쓰고 싶은 글을 정리하고 글또 6기를 진행하며 쓸 글을 정합니다. 글또는 총 10회의 마감이 있습니다. 이번 다짐글을 제외하면 (그리고 pass를 사용하지 않는다면) 총 9편의 글을 쓰게 됩니다.

마무리되지 않은 글

오랜만에 에디터를 열어보니 시작은 했지만 마무리되지 못한 글들이 보였습니다.

1. Redis 관련 글
   • Cache와 LRU Algorithm with python code 후속으로 Redis까지 공부해봐야지! 했지만 당장 사용할 일이 없다보니 key value 저장소다 정도만 쓰이고 마무리되지 못했습니다.
2. 분류 성능 평가 - Average Precision
   • 분류 문제 성능평가 시리즈 글의 (개인적으로) 마지막이었던 AP! object detection 공부할 때 재밌어서 정리해야지 하고 역시 당장 쓸 일이 없다 보니 미뤄졌습니다.
   • 분류 문제 인기가 많으니 마무리 지어봐야겠어요.
3. Spark docker 설치
   • spark jar 빌드하면서 써볼까 하고 시작했는데, 흥미가 떨어졌습니다.
4. Spark stream data 처리
   • Spark로 실시간 데이터 처리하기 (Intro) 후속으로 진행하다가 이것도 당장 쓸 일이 없다보니 중단되었습니다.

마무리를 못한 4개 글 중에서 분류 성능 평가 - Average Precision 그리고 Spark stream data 처리를 이어서 써볼까 합니다. 다만, spark stream은 우선순위가 좀 낮습니다.

대상 주제

주제에 대한 고민을 기록해봤습니다.

• 필요한(혹은 할 것 같은) 것
  • SOLID
    • 좋은 내용이 많지만, 중요한 내용이지 공부할 겸 나의 언어로 정리하자
  • Design Pattern
    • SOLID랑 조금 겹친다.
  • KafKa
    • 굳이 내가 쓰지 않아도 좋은 글이 많다.
    • 그래도 k8s 기초 정리 정도로 개념 정리를 하자.
  • K8s
    • 이미 개념 정리를 썼는데, 더 깊은 내용을 쓰면 노력 대비 효용이 있을까?
• 정리해두고 싶은 것
  • Pytest
    • 많은 예제가 있지만 쓰기 편한 예제는 없던 것 같다.
• 그외 관심 있는 것
  • IaC (ex. Terraform)

쓸 글

• SOLID w/ Example
• Pytest w/ Example - 2회 분량
• 분류 성능 평가 - Average Precision
• Kafka 기초 개념 정리 - 2회 분량
• Spark Stream data 처리 (kafka와 엮어서)
• IaC 개념과 간단 예제
• 갑자기 뭔가 쓰고 싶을 때를 대비한 자유 주제

마무리

지난 글또 후기를 마지막으로 근 3개월 만에(!) 글을 쓰는 글입니다. 매번 다짐글은 가볍게 썼는데, 쓰다 보니 이번에는 시간이 꽤나 걸렸네요.

5기 글 퀄리티와 4기 글 퀄리티의 차이에는 (비교적) 상세한 계획의 유무도 있지만, 아마 4기의 첫 글또 참여 버프가 영향이 있었을 겁니다. 그리고 5기에는 개인적으로 많은 일도 있었고, 코로나 디버프도 (저 뿐만 아니라 많은 분들이 글쓰기 힘들어 하시던..) 있었습니다. 다만, 그럼에도 불구하고 만약 5기에 좋은 계획을 세워뒀더라면, 더 좋은 글을 쓰지 않았을까 합니다.

끝.