-효율적 인터넷 광고를 위한 미디어 믹스-

이 상 경 / (주)인터넷 메트릭스 대표이사

사회자 : 광고주들의 입장에서 가장 궁금하게 생각하고 있는 것은 광고에 대한 효과입니다. 티브이나 라디오에 대해서는 시청률이라는 조사가 있고, 물론 티엠에스나 엠에스케이 같은 데서 자료가 나오고 있고, 신문이나 프린트물은 열독률 조사가 있습니다. 인터넷 광고에 대해서도 역시 광고주들은 그 효과에 대해서 가장 의문점을 많이 가지고 있습니다. 현재 TV나 Radio를 통해 일련에 사용되고 있는 광고비는 연간 1조 5000억에서 2조 정도로 추정하고 있습니다. 아까 챠트에서 보여주신 것처럼 아직도 인터넷 광고 사용에 사용하는 스펜딩은 천억 남짓합니다. 아직 미미한 단계라고 할 수 있죠. 그것에 대한 가장 큰 숙제는 광고주들에게 인터넷 광고에 대한 효과를 분명히 검증할 수 있는 어떤 툴을 제공해야 할 것입니다. 다음 연사로 나와주실 인터넷 메트릭스의 이상경 대표이사님께서 그 부분에 대한 이야기를 해드리도록 하겠습니다.

이상경 : 방금 소개받은 이상경이라고 합니다. 메트릭스가 METRICS로 끝나야 하는데 METRIX로 표기한 것은 디자인적으로 ics로 끝나니까 힘이 좀 떨어지는 같더라구요. 그래서 강한 느낌을 주기 위해서 바꿨습니다. 측정한다는 뜻입니다. 지금부터 시작하겠습니다.

제가 오늘 말씀드릴 것은 첫 번째 인터넷 시장에 대한 상황이고, 두 번째는 인터넷 광고 수용자의 특성에 대해 말씀드리겠습니다. 세 번째는 저희 회사가 사용하고 있는 인터넷 오디언스 매저먼트 즉 TV시청률조사나 신문 열독률 조사의 개념으로 보시면 되겠습니다. 그리고 마지막으로 인터넷 오디언스 매저먼트를 통해서 얻은 인터넷 인덱스에 대해서도 잠시 소개를 드리겠습니다.

이미 앞에서 여러분들께서 잠깐씩 말씀을 하셨지만, 조금 추가해서 말씀드리면 전세계 인터넷 이용자의 시장은 연간 50%이상의 빠른 신장세를 보이고 있습니다. 특히 아시아권에서 그 성장이 두드러지고 있는 것을 보여주고 있습니다.

국내 인터넷 이용자 현황을 앞서 김동준 사장님께서는 KRD의 자료를 가지고 설명해 주셨는데, 저희는 인터넷 센서스라는 이름으로 인터넷 이용자 현황에 대한 조사를 1999년 6월?11월, 2000년 4월 이렇게 세 차례에 걸쳐  실시하였습니다. 그래서 지금(오늘 아침 조선일보 IP면에 발표가 되었는데요), 2000년 4월 현재 전국민의 인터넷이용률은 32.3%이고, 이용자는 1,427만 명으로 추정되고 있습니다. 다시 조금 더 연령별로 나눠보면 15～49세의 사용자는 1,144만 명이고, 2～69세까지 이번 조사대상 전체를 고려해 본다면 약 1,500만 명 정도라고 추산할 수 있습니다.

[그림 - 국내 인터넷 이용자 현황]

물론 이 자료는 주피터커뮤니케이션의 자료에서 나오는 건데요, 괄목할만한 점은 온라인 광고시장이 미국에서는 라디오 광고시장의 비중을 넘어섰다는 점입니다. 국내 광고시장에 대해서는 저희는 굉장히 보수적으로 전망하고 있는데, 앞에서 보시는 바와 같이 1000억 원 정도, 1000억 원 이하로 예견된다고 할 수 있습니다. 그렇지만 여기서 강조하고 싶은 것은 1999년에서 2000년으로 넘어가는 시점에서 어떤 변곡점에 위치해서 급격한 성장을 보이는 것이 예견된다고 하는 점입니다.

[그림 - 매체별 광고비 추이]

저희가 작년 말에 인터넷 마케팅매니저들을 대상으로 조사를 했습니다. 물론 응답하신 분들은 업체에서 인터넷마케팅을 담당하는 270여 분으로부터 받은 결과입니다. 그래서 현재 인터넷마케팅을 진행하면서 어떤 성과측정 방법들을 진행하고 있는지 여쭤봤는데 단순한 웹사이트 방문자 집계나 분석에 그치고 있다는 것이 33%, 페이지별, 내용별 방문자수 집계 분석이 34%라고 대답해서 전체 67%가 그냥 단순집계에 그치고 있습니다. 결과적으로 인터넷마케팅에 대한 자세하고 실증적인 분석이 이루어지지 않고 있다는 것을 보여주고 있습니다.

[그림 - 인터넷 마케팅 효과측정 방법]

마케팅 매니저 분들께서 응답하시기를 현재 인터넷마케팅을 진행하면서 장애요인으로 느끼는 점으로는 시장현황에 대한 자료가 부족하고, 고객행태에 대한 자료가 부족하고 고객에 대한 데이터베이스가 없다라고 지적하신 분들이 많다는 것입니다. 물론 이 조사를 하면서 저는 대단히 다행한 일이라고 생각했고, 제가 선택한 이 길이 전망이 있구나라는 생각을 했지만 앞으로 저희가 제공할 여러 가지 데이터들을 통해 이 부분을 말씀드리고자 합니다.

[그림 - 국내 인터넷 마케팅 장애요인]

그러면서 동시에 저희가 인터넷 마케팅매니저들에게 인터넷광고의 타겟을 어떻게 설정하고 있는지 물었고 방금 전에 말씀드린 것처럼 인터넷 이용자에 대한 조사를 했는데 그 부분에 있어서 갭이 많아서 그 부분에 대해서 말씀드리겠습니다. 인터넷 이용자의 작년 11월 현재 여성의 이용률 구성비는 33.7%인데 마케팅 매니저분들께서 여성을 타겟으로 하고 광고를 하고 있다 혹은 마케팅 활동을 하고있다라고 응답하신 분은 18%에 불과했습니다. 지금 2000년 4월 현재는 이것보다는 여성의 비율이 훨씬 커졌습니다. 두 번째로는 연령별로 본다면 10대 이용자의 구성비 대비 30대를 타겟으로 하는 광고의 구성비가 굉장히 높은 것을 볼 수 있습니다. 직업별에서도 성별과 마찬가지로 구성비 대비해서 직장인과 주부 대비 타겟 비중이 높게 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

[그림 - 인터넷 유저 vs 광고 성별 / 연령대별 / 직업별]

지금까지 보신 것처럼 인터넷 이용자, 즉 인터넷 광고수용자에 대해서 마케팅매니저 분들께서 어떻게 보면 실제하고 다르게 이해하는 부분들이 있기 때문에 제가 지금부터 말씀드릴 부분은 2000년 4월 조사한 결과를 토대로 한국의 네티즌들이 어떠한 특성을 가지고 있는지에 대해서 말씀드리겠습니다. 이 부분은 사실은 저희가 판매하는 부분이기 때문에 말씀드리는 것이 전부는 아니지만 주의깊게 들어주시기 바랍니다.

먼저 인터넷 이용률입니다. 만 2세부터 69세까지 저희가 조사를 했습니다. 이전까지의 두 번의 조사에서는 15세에서 49세까지만 조사를 했는데 저희가 감지하기로는 연령층이 낮아지고 또 높아지고 있는 추세를 보아왔기 때문에 2세부터 69세까지로 조사대상 범위를 확대하였습니다. 그렇게 2세 이상의 인구를 조사했을 때 이용률이 31.2%에 달하고 있었고 이용자수는 따라서 1,427만 명 정도로 추정됩니다. 그리고 남성 중에서 이용률과 여성 중에서의 이용률을 보면 38.1% 대 25.9%로 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 연령별로는 짐작하시는 바대로 10대와 20대의 인터넷 이용률이 대단히 높고 특히 10대와 20대의 경우는 58.9% 대 54.1%로 10대에 해당하는 연령층의 반이상과 20대에 해당하는 연령층의 반이상이 인터넷을 이용하고 있는 것으로 나타나고 있습니다. 직업별로 보시면 외형적인것과 대단히 밀접한 관계를 가지고 있지만 학생층 사무직, 전문직 종사자의 인터넷 이용률이 전반적으로 매우 높다는 것을 알 수 있습니다.

[그림 - 인터넷 vs 이용률 성별 / 연령별 / 직업별]

지역별 인터넷 사용률을 보자면 다른 경우와는 다르게 인터넷이라는 것이 네크워크화된 것이어서 지역별 차이가 크지 않은 것처럼 보이지만 그러나 역시 대도시 특히 서울?경기 등 수도권 지역, 대도시 지역이 통계적으로 상당히 높다는 것을 알 수 있습니다. 학력별로 본다면 학생의 인터넷 이용률이 전반적으로 높게 나타나고, 비 학생층 사회인의 경우는 대졸 이상이 50.8%, 고졸 이하가 14.4%로 학력간(이미 사회인이 된 사람들 성인들의 경우에는) 학력간 인터넷이용격차가 매우 크게 나타나고 있는 것을 볼 수 있습니다.

[그림 - 지역별 인터넷 사용률 / 학력별 인터넷 이용률]

지금까지 각 타겟그룹별 이용률을 보았다면 지금부터는 전체 인터넷 이용자 인구 중에서 구성비를 살펴보도록 하겠습니다. 성별로 본다면 남성이 60.3%이고 여성이 39.7%입니다. 모집된 전인구 구성비에 대해 본다면 여성의 이용률이 아직도 낮다고 할 수 있지만 저희가 조사를 시작한 1999년 4월과 11월에 비해서 비약적인 성장을 한 것을 알 수 있습니다. 연령별로도 마찬가지로 모집단 연령별구성비와 전체 인터넷 이용자 중에서의 연령별 구성비도 역시 10대와 20대의 구성비가 상대적으로 높은 이용률을 보이고 있습니다.

[그림 - 성별 구성비 / 연령별 구성비]

지역별의 경우는 이용률에서도 말씀드렸듯이 이용자 구성비로 보자면 서울?경기가 상대적으로 우리나라 전체 이용자구성비보다 월등하게 높게 나타나고 있습니다. 처음에 조사했을때보다 조금 더 격차가 수도권 지역에서 더 벌어지고 있다고 할 수 있습니다. 여기서는 보여드리지는 못하지만, 직업별에서 학생이 47.8%, 사무직이 12.7%, 다음으로 주부층이 상대적으로 높게 나타나고 있다는 점에 유의하셔야 할 것 같습니다. 학력별 분포는 성인의 구성비가 전체 인터넷 이용자의 절반을 차지하고 있고, 그리고 학생층 중에서도 대학생이 19.8%, 고등학생이 20.9%를 보이고 있습니다.

[그림 - 지역별 구성비 / 직업별 구성비]

물론 저희가 인터넷 이용시간을 질문했을 때와 실제로 측정했을 때 다르게 나타납니다만 왜냐면 이것은 기억에 의해서 의존해서 물어보는 것이기 때문입니다. 그러나 저희가 인터넷을 이용하는 네티즌들의 그 기억에 의존한 질문을 했을 때 나온 답입니다. 전체의 평균 주간 인터넷 이용시간은 9.37시간으로 응답되었습니다. 그 중에서 4시간 이하 이용자가 46.3%, 그 다음에 15시간 이용자도 14.5%에 달하는 것으로 조사되었습니다. 인터넷 이용을 시작하면(일단 저희가 거의 월 1회 이상 인터넷을 사용하는 이용자가 인터넷 이용자라고 규정했는데) 응답자의 70%정도가 1주일에 3～4회 이상을 이용하고 있고, 그 중에서 거의 매일 이용한다는 이용자가 44.8%로 높게 나타나고 있어서 한번 이용하기 시작하면 이용의 빈도는 점점 더 자주 이용하게 되는 것으로 나타나고 있어서 일상생활의 일부분으로 받아들여지고 있다는 것으로 생각해 볼 수 있습니다.

[그림 - 이용시간 / 이용빈도]

그리고 이용기간입니다. 언제부터 인터넷을 이용하기 시작했는가에 대한 것인데요, 이 표는 6개월미만 이용자의 분포만 보여주고 있습니다만, 나머지 이 표에 나타나지 않은 것은 6개월 이전부터 이용하고 있는 사람들입니다. 보시다시피 인터넷을 이용하는 기간이 1년 미만인 이용자가 전체의 57.2%, 그리고 6개월 이내의 인터넷 신규이용자는 남성보다는 여성이, 직업별로는 주부층이 가장 높은 비중을 차지하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 인터넷 신규이용자층이 급격하게 늘어나고 있다는 것을 보여주고 있습니다. 그렇다면 인터넷을 주로 어디에서 이용하십니까라고 질문했을 때 주이용장소로는 가정, 피씨방, 직장 등의 순서입니다. 첫 번째 조사에서와는 다르게 피씨방의 비중이 상대적으로 커지고 있어서 우리나라만의 독특한 특징을 보여주고 있는 것이라고 할 수 있습니다. 그리고 인터넷을 이용하고 있지 않은 비이용자 집단에게 앞으로 인터넷을 이용하겠는가라는 질문을 했을 때 61.5%가 앞으로 인터넷을 이용할 의향이 있다고(세 명 중의 두 명 꼴로) 응답을 했습니다. 그리고 1년 이내에 인터넷을 이용하겠다는 응답자는 45.9% 정도여서 저희가 이 인터넷 센서스 조사를 어떠한 시기로 해야 할 지와 좀더 빠른 빈도로 조사해야 하지 않을까 생각했습니다. 앞으로 2～3년 정도는 반년에 한번씩 하려고 했는데 이런 결과들을 보면서 조사의 빈도수를 늘려야겠다는 생각을 하게 됩니다. 이상으로 간단하게 우리나라 인터넷 이용자의 특성에 대해 말씀드렸습니다.

[그림 - 이용기간 / 이용장소 / 이용의향]

Internet Audience Measurement

지금까지 저희가 했던 인터넷 센서스 조사라고 하는 것은 지금 하려고 하는 것의 사전작업으로써 실시했던 것입니다. 지금 광고하시는 광고주나 광고대행사에서 데이터 마케팅을 기획하시는데 어려움을 겪는 것과 마찬가지로 인터넷 마케팅이 잘 되기 위해서는 과학적 리서치가 필요하다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 그런데 기존의 오프라인 조사방식으로는 인터넷 시장의 네티즌 이용행태에 관한 객관적 결과 도출에 한계가 있지 않나 생각합니다. 질문을 했을 때 설문에 응답하는 그런 방식으로 조사해서는 네티즌들이 클릭하는 수많은 내용들을 기억할 수 없는 현실, 더군다나 개인적인 공간에서 일어나는 것이기 때문에 훨씬 더 거짓응답을 할 가능성이 많다는 점입니다. 따라서 저희는 측정에 의한 조사가 대안이라고 생각을 하고, 측정에는 두 가지 방식이 있을 수 있습니다. 사이트 중심의 측정이 있고, 오디언스 중심으로 측정하는 방식으로 나눠볼 수 있습니다.

저희가 사용하지 않는 방식이기 때문에 단점에 대해서 많이 말씀드리게 되지만 장점들도 있다고 생각합니다. Site-Centric Measurement의 기능과 역할은 서버의 로그 분석을 통해 사이트 접속량을 산출하고 또 시간대별?방문자별 페이지뷰를 측정하게 됩니다. 서비스기관으로는 미국에서는 ABVS, BPA, I/Pro(Consulting)이 있고, 국내에서는 KT인터넷과 ABC협회가 공동으로 하는 것이 유일한 것으로 알고 있습니다. 그렇지만 사이트센트릭 매저먼트는 개별사이트에 대한 트래픽 측정만 가능하기 때문에 인터넷 전체, 즉 사이트에 전체에 대한 뷰를 갖기 위해서는 모든 사이트에 동일한 기준에 의한 동일한 소프트웨어가 설치되어야 하는 한계를 가지고 있습니다. 또 유저 프로파일에 따른 분석에 한계가 존재합니다. 그리고 회원제가 아닌 사이트의 경우는 유저 프로파일별로 분석하기가 어렵습니다.

물론 사이트센트릭 매저먼트와 Audience-Centric Measurement 두 개가 별도의 작업이 아니고 같은 시장을 다른 뷰에서 보는 것이기 때문에 협동작업할 것이 많다고 생각합니다만 저희가 하는 방식을 소개말씀드리면 저희는 표본 추출된 패널들의 PC에 소프트웨어를 설치하여 웹서핑 기록을 수집하고 분석합니다. 이렇게 되면 단순한 트래픽 이 외 에도 유니크 비지터, 비짓, 듀레이션 등의 다양한 지표에 대한 조사가 가능하게 됩니다. 그리고 패널들의 프로파일을 미리 알고 있기 때문에 패널들의 프로파일에 기반한 분석이 가능합니다. 물론 이러한 것들을 가능하게 하기 위해 우리는 PC-Meter라는 상품을 붙였는데요, 피씨미터라는 상품은 각 패널들의 로그를 캡쳐하여 저희 서버에 자동으로 전송해 주는 역할을 합니다. 그리고 날라온 로그파일들을 Log Stream Analyzer라는 분석툴을 통해서 로그를 분석하고 관리를 하고 있습니다.

세 번째 것은 테크놀러지나 자연과학이나 요즘은 IT기반기술을 의미합니다만 세 번째가 사실 굉장히 중요하다고 생각합니다. 인간과 사회, 즉 네티즌들은 인간이고 사이버상도 사회이기 때문에 인간과 사회의 관계는 측정이 많이 되어야한다고 보기 때문에 이런 사회학적인 기술, 이런 표현이 어떨지는 모르겠습니다만 이런 사회과학적인 테크놀러지에 기반한 샘플링이나 분석법 등이 다양하게 도입되어야 한다고 봅니다. 이 오디언스센트릭 매저먼트에서 가장 중요한 이슈는 표본추출과 관련된 것이라고 생각합니다. 앞에서도 말씀드렸지만 인터넷 센서스라는 것을 반년주기로 세 번에 걸쳐 한 이유도 표본추출을 무작위 즉 랜덤화할 것이냐, 아니면 자기 지원방식 즉 셀프셀렉션 방식으로 하느냐 입니다.

요즘 우리나라의 언론사들이 저희들 데이터를 인터넷인덱스로 보내드리면 알렉사닷컴 자료와 많이 비교를 합니다. 그런데 알렉사닷컴의 표본추출은 표본추출이라기 보다는 알렉사닷컴에 접속해서 거기에서 제공하는 소프트웨어를 다운로드 받으면 됩니다. 그렇게 되면 가장 큰 문제는 특정한 사람들이 인터넷매니아라든지 아니면 알렉사닷컴의 존재를 알고 있는(그렇지 않아도 상당히 편향돼있는데 훨씬더 고학력층의 한정된 고객층), 특히 중요한 이해집단이 모두 웨어에 접근했을 때 강화가 안 된다는 점입니다. 그렇다면 어떻게 인터넷리서치에서 가장 큰 문제점은(제가 사회과학 테크놀러지라고 주장하고 싶은 것처럼) 이 랜덤성을 어떻게 확보하느냐가 중요하다는 생각입니다.

두 번째는 인터넷이라는 것을 한군데에서만 이용하는 사람이 있고, 양쪽에서 이용하는 사람이 있고, 또는 하나의 피씨로 여러 사람이 이용하는 혼용유저가 있는 경우도 있다는 것입니다. 2인 이상의 사용자를 가지고 있는 피씨의 경우 어떻게 그걸 구분해 낼 것이냐 하는 점입니다. 그리고 표본의 크기도 중요하다고 봅니다. 국내 인터넷 이용자수 대비 적정한 규모를 가져야 하는데 이것이 오프라인 리서치 같은 경우 대통령 선거나 무슨 다른 리서치 마케팅 조사같은 경우, 심지어는 타겟마케팅 리서치의 경우는 타겟그룹만 대상으로 하기 때문에 100명 혹은 몇 백 명 수준에서도 되지만 인터넷의 경우는 그런 1,000명이면 전국을 다 커버할 수 있느냐 그렇지는 않은 것 같습니다. 워낙 변수가 많기 때문에 그런 매체를 커버하기 위해서는 일정한 수는 확보가 되어야 한다고 봅니다. 이때 나오는 분석지표는 인구통계학적 변수 뿐 아니라 데모그라피틱한 인터넷 이용형태, 즉 신규 이용자냐 기존 이용자냐에 따라 다른 분석을 해낼 수 있는 변수들을 확보하고 있어야 하고, 분석 아이템도 그냥 비짓이나 페이지뷰 뿐만 아니라 유니크 비지터나 이런 전후의 이동 경향 패턴입니다. 즉, 이런 패턴을 어떻게 분석할 수 있는가 입니다.

또 더하면 우리가 시작하다 보니까 큰 문제인데요, 사이트를 어떻게 분류할 것이냐 구분할 것이냐 하는 점 인터넷 산업을 분류할 때 어떤 기준으로 분류할 것이냐 새로운 산업들이 계속 발달하고 있기 때문에 그런 새로운 분류의 기준을 정하고 하는 그런 표준화 방법들이 많이 필요하게 되었습니다. 그리고 하나더 있다면 랜유저들의 경우 웹사이트 접속을 해서 특정페이지를 띄워 놓고 다른 일을 보거나 다른 페이지를 불러 들이거나 하는 일들이 너무나 가능하기 때문에 맥시멈 페이지 듀레이션을 얼마로 잡아줄 거냐 이것은 임의적으로 잡아줘야 한다고 생각합니다. 지금 현재 저희는 일단 30분 이상이 넘으면 자료를 삭제하는 형태를 취하고 있구요, 그 페이지에 계속 머무르고 있으면 그 사람의 시선이 그 페이지에 있다라고 볼 수 없다고 규정하고 있습니다. 이 기준은 물론 우리 네티즌들의 이용행태를 좀더 면밀히 관찰해서 정해야겠지만 현재로서는 그렇게 보고있습니다. 그리고 비짓다운 사이의 미니멈 인터벌, 잠깐 클릭을 잘못했기 때문에 빠졌나갔다가 다시 들어오는 그런 것을 하나의 비짓으로 봐야하느냐의 문제입니다. 미니멈 인터벌을 몇 초로, 얼마의 기간으로 그건 비짓으로 삼지 말아야 한다는 그런 지점들 그런 것들에 대한 기준을 제정하고 있습니다.

[그림 - ACM-Work Flow]

이 부분은 앞에서 제가 말씀을 드렸기 때문에 모집단에 대한 추계를 먼저 조사하고 패널을 구성하게 됩니다. 표본조사에 따라서 구성비를 반영하는 표본을 규정하고, 그리고 패널들의 피씨에 피씨미터를 설치해서 놓고 트래킹을 하고 날라 온 데이터를 분석하는 절차를 거쳐 인터넷 인덱스라는 제품을 만들고 있습니다.

그러면 이제부터 인터넷 인덱스에 대해 이야기를 해보도록 하겠습니다.

이 표는 전체인구의 구성비와 인터넷 이용자의 구성비, 그리고 저희가 가지고 있는 패널에 대한 구성비를 보여주고 있습니다. 전체 인구의 구성비와 다르게 인터넷이용자의 구성비와 패널의 구성비가 나타나고 있습니다. 저희가 하는 일은 전체 이용자 중에서 패널에 선발된 어떤 특정한 사람들의 로그데이타를 조사하는 것입니다.

예를 들어 1999. 9. 19일 00:07:08초에 서울에 거주하는 36세의 남성 교사 패널이 인터넷에 접속하여 서핑한 결과 로그파일 형태입니다. 상단의 여섯 줄 정도는 그사람이 사용하고 있는 패널아이디와 그 사람이 이용하고 있는 스크린 사이즈, 메모리, 접속 방식 그런 것들을 보여주고 있습니다. 하드웨어에 관한 것들이죠. 그리고 그 사람이 익스플로러를 사용하고 있고, 첫 번째 접속한 곳은 야후이고, 그때 8:03초가 소용되었고 그 다음 야후 페이지에 들어가 몇 초나 머물렀느냐를 계산할 수 있는 공식으로 되어있습니다.

[그림 - 패널구성 / 수집된 로그 데이타]

인터넷 인덱스라는 전혀 새로운 분야에 도전을 하다 보니 저희가 정해야 할 새로운 표준과 기준이 굉장히 많아지고 있습니다. 그 중의 하나로 용어정의를 들 수 있습니다. 저희는 웹 프로퍼티라는 개념을 쓰는데요, 하나의 동일한 기업이 운영하는 여러 개의 사이트가 있을 경우 도메인 중심으로 보면 각 사이트가 개별적인 것이지만 기업의 입장으로 보면 운영하는 전체 사이트가 그 회사의 전체 재산이기 때문에 웹 프로퍼티라는 개념을 사용하고 있습니다. 그리고 유니크 비지터, 이것은 사이트 서치를 하거나 사이트 중심으로만 생각하면 굉장히 계산하기 어려운 부분인데요 저희는 패널들을 이용하기 때문에 주단위로 지난 일주일 동안에 웹사이트를 방문한 순 이용자수입니다. 이것은 광고의 입장에서 보면 트래픽별 순위(보통 순위를 페이지 뷰만 이야기 했는데), 저희가 강조하고 싶은 것은 순이용자보다 광고의 입장에서는 유니크 비지터가 더 중요한 개념이 아닌가 생각이 듭니다. Reach(도달률)는 인터넷 이용자 대비 특정사이트 방문자 비율을 말하고 있습니다. 방문횟수는 일정한 기간 동안(저희는 일주일을 기준으로 하지만) 일주간 특정웹사이트를 방문한 총수를 말하며, 페이지뷰는 열람한 총 페이지 수를 말합니다. 페이지 체류시간은 특정한 웹페이지에 체류한 시간을 말합니다.

[그림 - Terminology]

이렇게 해서 나온 결과를 가지고 저희는 이러한 표를 제공하고 있습니다.

지금 저희 탑 웹사이트의 클라이언트 사이트에 들어가시면 볼 수 있는데요, 유니크 비지터의 순서대로 어떤 주간을 볼 수 있고, 페이지뷰의 순서대로 순위를 볼 수 있고, 비짓 뷰의 순서대로 다시 또 선택할 수 있습니다. 비짓 다운 페이지 뷰나 비짓 다운 페이지 온, 사이트 듀레이션 정도들을 설명하고 있습니다. 그래서 유니크 비지터의 기준으로만 본다면 야후가 다음보다 앞서고 있구요, 페이지뷰로 보면 다음이 앞서고 있는 대체적인 경향입니다.

[그림 - Top Web-Site]

이것도 아까 말씀드린 데로 웹 프로퍼티의 개념을 사용해서 야후코리아, 이쪽에는 SK텔레콤이 운영하는 사이트들을 빨간 원안에 보여드리고 있습니다만 이런 식으로 각 사이트 각 도메인기업이 운영하는 사이트 전체를 총합을 볼 수 있는 그런 결과물도 보여드리고 있습니다.

그리고 이건 앞서 디킴스 사장이 말씀하신 것도 포함됩니다만, 이용자들의 사용환경이나 그런 현황같은 것도 알고 있어야 여러분들이 어떤 광고를 제작할 것인지 어떤 방식으로 적용할 것인지를 제공할 수 있도록 저희가 준비하고 있습니다. 두 번째 보여드리는 표에서는 웹브라우저 스크린, 운영체제, 메모리용량 CPU에 대한 정보들을 제공하고 있습니다. 이 부분은 인터넷이라는 매체가 타겟팅이 굉장히 중요하다는 생각에서 저희가 어떤 타겟으로 삼고자 하는 집단에 대해서 미디어믹스를 하기 위해서, 사이트 믹스를 하기 위해서 내가 원하는 특정타겟이 주로 어디를 가는가 세분화하기 위해서 제공하는 화면입니다.

[그림 - 탑 프로퍼티 / 오디언스 서머리 / 타겟 매트릭스]

그리고 이 상황에서 보여지는 것은 일반적으로 온라인 광고에서 제공하는 정보내용만으로는 자세하게 알 수 없기 때문에 인터넷 이용문화를 분석하기 위해서 일반 우리나라 전체 네티즌을 평가한 것과 어떤 특정한 방문자들에 대해서 평가해서 분석하고, 장기적인 트렌드를 보면서 사이트의 경쟁력을 분석하는 경쟁사 대비 구성요소라든지, 사이트 구성요소 같은 트래픽 플로우라는 정보들을 제공하고 있습니다. 그리고 방문자의 충성도라든지 사이트 간 비지터의 오버랩같은 고객기반 분석 작업을 진행하고 있습니다. 이 그래프를 보여드리는 것은 트래픽 플로우는 어느 사이트로부터 들어오는 사람이 얼마나 되고, 또 나가는 사람들은 어느 사이트로 나가는지 볼 수 있습니다.

[그림 - 트래픽 플로우]

충성도개념은 3주간을 봤을 때 어느 특정사이트에 3주간 접속하는 고객을 충성고객이라 보고, 신규고객, 이탈고객, 회귀고객, 부유고객으로 고객층을 나눠 각 사이트의 충성도를 볼 수 있도록 하는 부분입니다. 미디어믹스에서 가장 중요한 부분일텐데요, 어떤 특정사이트와 대상이 되는 첫 번째 두 번째 사이트에 중복자가 많다면 특별히 그 사이트에 믹스를 할 필요가 없다고 보고 사이트의 중복방문자와 비중복이용자 각각에 대해서 계산이 가능합니다.

[그림 - 방문자 충성도]

이상과 같은 인터넷 인덱스를 가지고 인터넷 광고 전자상거래가 다양한 분야에서 기업의 평가와 같은 분야에도 이용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 저희는 인터넷 인덱스에 처음 관심을 보이실 분들이 광고주나 광고대행사분들 일 줄 알았는데, 마지막 기업평가에서 제시했을 때 실제로는 투자사나 금융권에서 많은 관심을 보였습니다. 그것이 재미있는 현상이라는 생각이 들었습니다.

저희가 구체적으로 하는 인터넷 인덱스와 유사한 알렉사닷컴의 자료라든지 그렇게 셀프 셀렉션을 하는 업체를 대상으로 조사를 한 경우와 다른 점은 앞에서도 계속 강조드렸지만 무작위표본추출이 되어야 한다는 점입니다. 두 번째는 추출단위가 포괄적으로 되어야 한다는 것이죠. 가정 안, 직장 안, 이런 혼용 유저는 물론 우리나라의 경우는 피씨방의 경우도 빼놓을 수 없다는 거죠. 그리고 덧붙여 다양한 분석지표가 가능한가라는 점입니다.

[그림 - Internet Index Forte]

이상과 같이 저희가 상품을 소개하는 것과 같은 모습이 되었습니다. 이 분야는 어차피 새롭게 도전하는 분야이기 때문에 이렇게 결례하는 모습을 보여드려 죄송하지만 다같이 연구를 하고 앞으로 이 분야에 대한 과학적인 활동을 할 것이 요구되므로 저희와 같이 열심히 노력해 가야 하지 않을까 생각됩니다. 감사합니다.