우리는 데이터의 시대에 살고 있으며, 대부분의 마케터처럼 여러분도 이를 즐기고 있을 것입니다. 물론, 엄청난 양의 데이터는 스트레스를 주고 때로는 부담스러울 수도 있지만, 적어도 캠페인의 모든 측면에서 객관적인 데이터를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 그렇지 않나요?
SEO는 객관적인 데이터 보고 및 분석에 기반하여 효과를 발휘하는 전략입니다. 데이터가 잘못된 부분을 지적할 때 이를 무시하면 자멸할 수 있습니다. 반대로 데이터를 올바르게 분석한다면 확실한 성공의 길을 찾을 수 있을 것입니다.
구글 애널리틱스를 비롯한 수백 개의 훌륭한 온라인 분석 플랫폼은 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 제공하지만, 바로 여기에 현대 데이터 분석의 문제점이 있습니다. 객관적인 데이터만으로는 의미 있는 시사점과 결론을 도출할 수 없습니다. 이를 위해서는 데이터에 대해 올바른 질문을 던져야 합니다.
- 내 목표는 무엇입니까? 전반적인 목표는 잘 알고 있어야 하지만, 구체적인 목표가 무엇인지 다시 한번 되짚어보는 것도 중요합니다. 전환율을 높이는 것이 목표인가요? 아니면 트래픽 증가에만 집중하고 있나요? 어떤 트래픽 증가를 기대하고 있나요? 목표 달성 기간은 어느 정도인가요? 이러한 질문들을 통해 핵심 영역을 파악하고, 진행 상황을 측정하는 데 필요한 지표들을 계획할 수 있습니다.
- 나는 이러한 목표 달성을 위해 얼마나 진전을 이루고 있는가? 수치가 목표 달성을 향한 진척 상황을 어떻게 보여주는지 살펴보세요. 예를 들어, 올해 상반기에 자연 유입 트래픽을 50% 증가시키기를 희망한다고 가정해 보겠습니다. 첫 달이 지난 후, 트래픽이 얼마나 증가했는지 확인해 보세요. 이는 기본적인 질문이지만, 많은 사람들이 간과하는 부분입니다. 사람들은 자신의 "진척 상황" 데이터만 볼 뿐, 궁극적인 목표와의 연관성을 고려하지 않는 경향이 있습니다.
- 어떻게 상황이 바뀌었나요? 여기서는 다양한 데이터 포인트를 살펴보는 것이 좋습니다. 평소와 다른 이상치나 변화를 찾아보세요. 예를 들어, 이탈률이 갑자기 급증하거나 특정 내부 페이지의 인기가 높아진다면, 이는 최근 변경 사항이 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는지 알려주는 중요한 정보입니다.
- 이것은 제가 예상했던 것과 어떻게 다른가요? 실제 결과와 예상 결과의 차이를 명확히 하는 것은 SEO 전략을 전반적으로 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 매우 중요합니다. 이를 통해 기존의 가정을 재검토하고 SEO 성장에 대한 생각이 틀릴 수도 있다는 사실을 인정하게 되는데, 이는 대부분의 마케터들이 인정하기를 꺼리는 부분입니다. 예를 들어, 최근 새로운 소셜 미디어 캠페인을 시작했는데 예상보다 트래픽이 증가하지 않았다고 가정해 보겠습니다. 왜 이런 결과가 나왔을까요?
- 이번 변화에서 주목할 만한 특징은 무엇일까요? 보고서의 주요 변화를 좀 더 자세히 살펴보면 추가적으로 고려할 만한 부가적인 요소들을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 한 달 만에 자연 검색 트래픽이 크게 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이러한 자연 검색 트래픽 증가에는 어떤 인구 통계학적 그룹이 포함되어 있을까요? 이들은 어떤 페이지를 가장 먼저 방문할까요? 이들의 행동 양식은 기존 고객층과 어떤 차이가 있을까요?
- 이러한 변화가 일어나는 이유는 무엇일까요? SEO 캠페인 변경의 정확한 동기를 파악하기는 어렵지만, 시도해 보는 것이 중요합니다. 단순히 머릿속에 떠오르는 첫 번째 요인이 원인이라고 단정해서는 안 됩니다. 예를 들어, 콘텐츠 전략의 새로운 부분을 도입하고 유기적 트래픽이 증가했다면, 콘텐츠 전략 덕분이라고 바로 생각할 수 있습니다. 물론 그럴 수도 있지만, 다른 변수들을 함께 고려하여 진정한 근본 원인을 찾아내야 합니다.
- 제가 놓치고 있는 부분이 있을까요? 이것은 중요한 질문이며, 답하기 어려운 질문이지만, 스스로에게 도전하는 중요한 계기가 될 수 있습니다. SEO 전략을 정기적으로 재검토하는 것이 도움이 될 것입니다. 모든 데이터, 모든 변수, 그리고 놓치고 있을 수 있는 모든 가능한 변화를 고려해 보세요. 자신이 틀렸다는 것을 알게 된다면 오히려 기뻐해야 합니다. 그것은 개선할 기회가 있다는 뜻이니까요.
이것들은 데이터에 대해 던져야 할 가장 중요한 질문들 중 일부일 뿐입니다. 저는 이 질문들을 개방적이고 모호하게 작성하여 사실상 모든 비즈니스에 적용될 수 있도록 했지만, 실제로는 가능한 한 구체적인 질문을 해야 합니다.
내면의 편견이나 모호함에 현혹되지 않도록 초점을 최대한 좁히세요. 올바른 질문을 던지기 시작하면 더욱 의미 있고 실행 가능한 결론을 도출할 수 있습니다.
최근 보고서에서 얻을 수 있는 모든 정보를 파악한 후 마지막으로 던져야 할 질문은 "앞으로 어떻게 개선할 수 있을까?"입니다.
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by 티모시 카터
