Search Console 노출수와 클릭수는 관련이 있나요?

2024년 8월 업데이트가 출시되기 전에 저는 웹사이트의 GA4 데이터를 살펴보고 있었습니다. 이제 정통한 사람들에게는 SERP 위치가 주말에 하락하고 다음 주중에 즉시 회복된다는 것이 상식입니다.

이 SERP 동작을 설명하려는 몇 가지 널리 알려진 이론이 있습니다. 그러나 이들 중 어느 것도 최종적인 설명으로 간주될 수 없습니다. 호기심이 최고조에 이르면서 나는 내가 가장 잘하는 일을 하고 데이터를 살펴보고 찾을 만한 가치가 있는 것이 있는지 확인해야 했습니다.

하지만 제가 몇 주를 보냈던 토끼 굴에 뛰어들기 전에, 제가 한 일을 왜 했는지 설명하겠습니다.

주말 딥

모든 GA4 성능 그래프는 대부분의 틈새 시장에서 이와 유사합니다(해당 사항이 아닌 경우 알려주세요). 마치 일주일 내내 유기 펄스를 흉내내는 것처럼.

처음에는 자연 검색 의도의 하락에 따라 CTR과 노출수가 떨어지는 것처럼 보입니다. 주말에는 KW를 검색하는 사람이 줄어든다는 인상을 받게 될 것입니다.

하지만 당신은 유일한 사람이 아닙니다. 나도 그럴 거라고 짐작했다.

나는 하락세가 일관되게 유지되지 않고 평일의 트래픽 상한선에 따라 상승한다는 것을 알고 나서 이에 대해 의문을 갖기 시작했습니다.

예를 들어, 월요일에 내 사이트의 트래픽이 500이었는데, 토요일의 해당 트래픽은 200 미만으로 떨어졌습니다. 주말에는 약 60% 감소했다고 생각하세요.

그러나 월요일 트래픽이 800으로 증가하자 주말 트래픽도 320 정도로 증가했습니다. 60% 감소를 반영하지만 전체적으로 클릭수와 노출수가 증가했습니다.

주말 하락이 단지 사용자 행동으로 인한 것이라면 이 60% 하락이 어떻게 지속적으로 유지되고 있습니까? 내 말은, 사용자 행동이 더 역동적이고 불규칙해야 한다는 뜻이 아닌가요?

이제 실제로 이것에 대해 파헤치기 시작할 때였습니다.

SEJ에 따르면 이 SERP 동작에 대한 설명은 검색 알고리즘의 버그입니다. 이것이 사실이라고 가정하면, 이 동작은 많은 사람들에 의해 보고되었습니다. 소위 "버그"에 대한 Google의 무반응은 다소 이상해 보입니다.

GA4 데이터는 더 이상한 점을 지적합니다.

이제 단일 사이트를 기반으로 사례를 만드는 것은 포괄적이지 않습니다. 그래서 동료들에게 GA4 데이터를 물어봤습니다.

우선, 그들은 모두 동일한 틈새 시장에서 일하고 있으며 당연히 동일한 주말 하락을 경험했습니다. 주중과 주말 사이에 하락률은 다양했지만. 그런데 그래프가 거기 있었는데, 같은 패턴을 보여줬어요.

내가 분석한 6개 사이트 중 주말 동안 상위 콘텐츠에 대한 평균 순위가 하락한 것으로 나타났습니다. 이제 가장 궁금한 점은 어떤 요인이 트래픽 감소의 원인이 되는가 하는 것입니다. 자연 검색량이 감소했나요? 아니면 평균 게재순위가 증가하나요?

이를 고려하여 실제로 검색량이 적은지, 아니면 주말에 콘텐츠 순위가 낮아지고 평일에는 다시 높아지는지 확인하기 위해 주말과 주중 노출수 및 평균 게재순위에 대한 상관 통계를 그리기 시작했습니다.

6개 웹사이트의 월요일과 다음 토요일의 트래픽과 평균 위치 데이터를 수집했습니다. 다음은 사이트 중 4개에 대한 상관 관계 기울기의 모습입니다.

이들 4개 사이트는 같은 날짜, 같은 데이터를 기준으로 노출수와 평균 게재순위 간에 음의 상관관계를 보였습니다. 이는 수치적으로 위치가 향상됨에 따라 값이 낮아지기 때문에 예상되는 것입니다.

이상한 점은 6개 사이트 중 더 큰 사이트를 분석할 때 시작됩니다. 여기에 더 큰 2개가 있습니다.

상승 경사 보이시죠? 이는 게재순위와 노출수가 양의 상관관계를 갖고 있음을 의미합니다. 즉, 게재순위가 높아질수록 노출수가 증가합니다(SERP에서 순위가 ​​낮음). 이에 대해 내가 제공할 수 있는 좋은 설명은 전혀 없습니다. 말할 것도 없이 상식에 어긋나는 일이다.

그래서 확실히 하기 위해 올해(2024년 1월~24년 7월) 동안 데이터가 있는 소규모 사이트와 대규모 사이트 중 하나에서 상관관계 연구를 실행했습니다. 이전에 볼 수 있듯이 경사면이 그대로 유지됩니다. 더 작은 사이트는 음의 상관 관계라는 논리적 규칙을 따릅니다.

반면에 더 큰 사이트는 양의 상관관계를 보여주며 이는 더 큰 데이터 크기에서는 의미가 없습니다.

데이터에서 벗어나세요

그래서 이것이 제가 찾은 것입니다. 동일한 틈새 시장과 유사한 트래픽 행동을 보이는 경우에도 추세는 반대 방향으로 갈 수 있습니다.

나는 몇 가지 답을 얻고 싶었지만 대신 데이터 분석에 대한 혐오스러운 질문과 훨씬 더 터무니없는 질문을 안고 남겨졌습니다. 순위가 하락함에 따라 사이트의 노출수가 어떻게 증가하는지 설명할 수 있는 사람이 있습니까?

더 중요한 것은 어떻게 사용자 행동과 같은 유기적 지표가 사람들을 일관되게 행동하게 만들어 트래픽 변화에 관계없이 주말 하락세를 유지하는지입니다.

선언

이러한 그래프를 생성하기 위해 GA4에서 내보낸 CSV 파일을 사용했습니다. 대량 내보내기에서 일부 데이터 정리를 수행한 후 먼저 Python 스크립트를 실행하여 데이터를 사용자 지정 데이터 프레임으로 구성했습니다. 이 데이터로부터 상관관계 및 회귀 그래프가 그려졌습니다.

사용된 Python 모듈:

 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import pearsonr

명시된 모듈 및 데이터 소스 외에 원본 데이터 세트에 대해 다른 데이터 조작이 수행되지 않았습니다.

데이터 포인트:

저는 노출수와 평균을 사용했습니다. 위치 비교를 통해 이들 사이의 상관 관계를 찾습니다. 데이터 포인트는 7월의 월요일과 토요일입니다. 이와 함께 대규모 사이트 플롯에 대해서는 2024년 1월부터 7월까지의 노출수 및 평균 위치 데이터를 사용했습니다.

기밀문서:

보시다시피 그래프에는 축에 참조 표시가 없습니다. 이는 동료가 제공한 데이터를 비공개로 유지하기 위한 것입니다. 누구든지 데이터를 직접 검사하려는 경우 NDA에 서명하는 데 동의해야 합니다.

그렇지 않다면 이것이 이 사건을 만들기 위한 목적으로 제가 제공할 수 있는 최선입니다.

마무리

이 작은 실험은 실제로 어떤 중요한 주장도 하지 않습니다. 그러나 Google이 검색 알고리즘을 유지하는 방식에 일관성이 없음을 보여줍니다. 주말 행동에 대한 설명이 부족하고 문제를 완전히 무시하면 검색에서 우선순위가 무엇인지 회의적입니다.