월간데이터노트 5월 : GA4 기반 티스토리 블로그 사용자 행동 분석

📌 목차
1. 프로젝트 배경 및 목적
2. 블로그 소개 & 데이터 수집 및 분석 도구 소개
3. 데이터 분석 : 사용자 행동 분석
4. 액션 플랜 : 인사이트 요약 및 콘텐츠 전략 제안

 

1. 프로젝트 개요

분석 배경 : "내 블로그에 사람들이 왜 오는 걸까?"

2021년 6월 1일부터 티스토리를 시작한지 거의 4년이 지났다! 누적 방문자 수는 2025년 5월 25일 1시 기준 34,766명으로,

3만명이 넘는 방문을 해주었습니다 (감사합니다 누추한 블로그에...귀하신 방문자...)

평소 블로그 방문자들이 어떤 목적을 가지고 방문하는지, 어떤 글에 흥미를 느끼는지 궁금했는데,
이전 GA4 분석 강의 수강 후 블로그에 연동해두었던 묵혀두었던 데이터를 활용해 이번 월간데이터노트에서 처음으로 본격적인 사용자 행동 분석을 진행해보았습니다.

분석 목적 : 블로그 방문자의 행동 패턴을 기반으로 콘텐츠 전략 수립

• GA4 데이터를 활용하여 블로그 방문자들의 행동 패턴을 이해한다.
• 유입 경로, 콘텐츠 반응, 이탈 시점 등을 분석하여 향후 콘텐츠 전략 및 운영 방향을 수립한다.

 

2. 데이터 수집 및 분석 도구 소개

2.1 데이터 분석 도구 : Google Analytics4

딱 작년 5월에 GA4 관련 강의를 들으면서 티스토리 블로그와 연동시키고 (방치)해두고 있었기 때문에,

1년이 지난 시점으로 티스토리 블로그 분석을 시도해보면 좋을 것 같았습니다 ㅎㅎ

 

 

2.2 분석 범위와 사용 지표 설명

분석 적용 기간 : 2025년 5월 25일 기준, 지난 12개월 

분석 항목	설명
유입 경로	블로그 방문자가 어떤 채널로 들어왔는지
콘텐츠 반응	어떤 게시글이 많이 읽혔는지
이벤트	사용자의 스크롤, 클릭 등 행동 이벤트
사용자 특성	국가, 연령대, 성별

 

 

3. 데이터 분석

전체 통계

활성 사용자 추이

 

• Top1 : 2025년 3월 2일 ~ 3월 8일, 활성 사용자 수 248 > 월간데이터노트 2월 케이크 분석 발행 이후
• Top2 : 2025년 3월 16일 ~ 3월 22일, 활성 사용자 수 221 > 사이드프로젝트 분석 발행 이후
• Top3 : 2024년 5월 26일 ~ 6월 1일, 활성 사용자 수 217 > 리트코드 문제 풀이 발행 이후

유형	값
총 사용자	8,368
새 사용자 수	7,029
재방문자 수	746
활성 사용자당 평균 참여 시간	33초
활성 사용자당 평균 참여 세션수	0.69

 

*GA4 내부 보고서 > 사용자 참여 발생 시간 및 유지율 보기 > 개요 에서,

각 포인트를 클릭하면 구체적인 날짜와 예상값 및 실제값을 확인할 수 있다.

 

 

3.1 유입 & 탐색 분석

• 어떤 채널(검색, SNS 등)에서 방문이 가장 많았나?
• 어떤 페이지(포스트)가 조회수를 많이 끌어왔는가?
• 사용자는 몇 초 정도 체류했는가?

보고서 > 비즈니스 목표 > 리드 생성 > 사용자 획득

오른쪽 상단 공유 표시를 통해 구글 스프레드 시트로 데이터 공유 가능

 

 

 

3.1.1 유입 비율

채널 유형	설명
Organic Search	사용자가 Google, Naver 등 검색 엔진에서 자연 검색(광고 클릭 제외)을 통해 블로그에 유입된 경우, 주로 콘텐츠 SEO의 성과를 반영
Direct	URL을 직접 입력하거나, 즐겨찾기를 통해 들어오는 등 소스 정보가 명확하지 않은 경우, 충성 독자 또는 재방문 사용자가 많을 수 있음
Referral	다른 웹사이트(예: 커뮤니티, 블로그 링크, 포럼 등)의 하이퍼링크를 통해 유입된 경우, 외부 링크 기반 유입
Organic Social	페이스북, 인스타그램, 트위터 등 소셜 미디어에서 유료 광고가 아닌 자연 노출을 통해 들어온 트래픽, 콘텐츠 공유 효과를 반영
Unassigned	GA4에서 정의된 기준에 따라 채널을 분류하지 못한 경우

 

 

• 전체 유입 중 80% 이상이 Organic Search에서 발생, 전체 
• 새 사용자 기준, 전체 7,028 중 6,361 Organic Search
• 재방문자 기준, 전체 746 중 89 Organic Search

 

 

유입 소스/매체별 사용자 행동 인사이트

 

- 유입의 절대다수는 Google 검색(organic)

- 첫 방문자의 약 86%**가 google / organic에서 유입됨 (6,100명 중 7,100세션 발생)

- geultto-post-board.netlify.app : 글또 커뮤니티에서 유입된 것으로 추정 (글또 감사합니다🙇🏻‍♀️)

- perplexity.ai, ChatGPT 공유 링크 통한 방문 

 

 

첫 사용자 소스 / 매체별 활성 사용자 수

소스 / 매체	활성 사용자 수
google / organic	6,100
(direct) / (none)	1,600
naver / organic	271
daum / organic	203
bing / organic	40
geultto-post-board.netlify.app / referral	14
chatgpt.com / referral	9

 

 

세션 소스 / 매체별 세션 수

소스 / 매체	세션 수
google / organic	7,100
(direct) / (none)	1,700
naver / organic	329
logins.daum.net / referral	323
daum / organic	208
bing / organic	45
perplexity.ai / referral	26

 

3.1.2 참여 세션 수 & 채널별 참여 시간

• Organic Social은 체류 시간이 1분 42초로 가장 길어, 블로그 글을 SNS에 공유하거나 키워드 기반 홍보 전략을 시도해볼 수 있음
• Organic Search의 경우 유입 비중이 가장 높지만, 활성 사용자당 참여 세션수와 참여 시간이 (Unassigned 제외) 가장 낮았음

 

Organic Social : 왜 높았을까?

→ 정보를 검색해서 보는 게 아니라, 우연히 노출된 콘텐츠를 '클릭해서' 들어오는 경우 > "소비"보다는 "탐색과 관심" 중심
→ 친구의 공유, 혹은 작성자의 설명이 함께 붙어 맥락이 있는 콘텐츠 유입 > 콘텐츠에 대한 기대와 맥락을 이해한 채 들어오기 때문에 더 오래 읽게 됨
→ 시리즈 형태로 콘텐츠 묶기, 글을 공유할 때 해시태그/키워드 전략을 시도해보기 #월데노 #월간데이터노트 #나의데저씨

 

Organic Search : 왜 낮았을까?

→ 검색을 통해 유입된 사용자는 특정한 정보(답변)를 찾고 빠르게 이탈할 가능성이 높음

→ 사용자가 검색한 키워드와 실제 페이지 내용 간 의도 불일치

→ 검색 유입 후 사용자가 다음 콘텐츠로 전환할 수 있는 연결 요소(추천 글, 카테고리 이동, 버튼 등)가 부족한 경우

 

3.2 콘텐츠 성과 분석

• 평균 참여 시간이 긴 포스트는 어떤 주제인가?
• 사용자는 내 블로그에 어떤 글을 읽으러 올까?
• 이탈률이 높은 페이지는 어떤 공통점을 가지는가?
• 클릭을 유도한 CTA(Call To Action) 영역은?

보고서 > 비즈니스 목표 > 리드 생성 > 방문 페이지 활용

 

 

 

3.3 방문자 특성 : 관심있는 글은? 주요 행동은?

• 방문자들은 어떤 글에 가장 관심이 있을까?
• 주로 어떤 행동을 할까?
• 국가/지역, 디바이스, OS별 특성은?

3.3.1 방문 페이지별 세션 수 Top 10

순위	방문 페이지	세션수	활성 사용자	세션당 평균 참여 시간(초)
1	오류 해결	2,539	2,476	24.9
2	/	1,208	668	28.1
3	(not set)	1,082	751	6.2
4	오류 해결	639	619	18.6
5	POSTMAN 사용법	473	465	21.2
6	Power BI 사용법	464	444	22.0
7	오류 해결	339	329	20.7
8	POSTMAN 사용법	337	326	28.0
9	컨퍼런스 후기	251	240	40.8
10	케이크 분석 프로젝트	245	204	75.7

 

 

인사이트 : 유입은 실용적인 기술 기반, 체류 시간은 스토리형·탐색형 콘텐츠

• 기술 팁/문제 해결형 콘텐츠는 유입이 매우 높다
• 컨퍼런스 후기와 케이크 분석 프로젝트는 체류 시간이 길다

*홈(/)페이지는, 1,200여 세션이 존재하지만 사용자 수는 절반 수준 → 반복 방문 가능성, 홈에서 다른 글로 이동한 사용자 흐름일 수 있음

**(not set)은 분석 제외 : 세션 수는 많지만 평균 체류 시간이 다른 페이지와 비교하여 6.2초로 비정상적으로 짧고, 잘못된 태깅, 혹은 비정상 유입일 수 있음

 

20위까지 보면... 

순위	방문 페이지	세션수	활성 사용자	세션당 평균 참여 시간(초)
11	오류 해결	187	182	21.1
12	오류 해결	182	172	18.0
13	Docker	138	133	39.0
14	오류 해결	137	132	18.4
15	오류 해결	132	130	25.7
16	Oracle: RANK	120	116	36.9
17	Oracle: 버전 확인	110	103	16.7
18	Oracle: GOLDEN 6	104	104	17.0
19	Oracle: RANDOM 함수	102	102	29.2
20	LTV, CLV, CAC, CPA	91	83	37.3

오류 해결과 Oracle 관련 글이 세션수가 높았음

 

3.3.2 글 유형별 세션 수, 세션 참여 시간 비교

- 세션 수 10 이상 대상

세션 수가 가장 많은 글의 유형은?

• Python, postman, Oracle, Power BI, 월간데이터노트 순

세션당 평균 참여 시간이 가장 많은 글의 유형은?

• 회고, Python, 카테고리 (/category), 월간데이터노트, 사이드프로젝트 순

세션 수 대비 세션당 평균 참여 시간이 긴 유형은?

• 월간데이터노트, 회고, 사이드프로젝트 글!

결론 : 월간데이터노트 최고다! 최고효율의 세션 체류 시간 확보 글이 될 수 있습니다 여러분.

 

 

3.3.3 스크롤 Depth로 알아보는 나의 블로그 매력 유지도

※주의 : 글쓴이의 뒤늦은 GTM 설정으로 인해 스크롤 이벤트의 경우, 2025년 3월부터 측정됨

스크롤 Depth별 이벤트 수 영역 차트

 

스크롤 Depth별 이벤트 발생 수, 사용자 수

스크를 Depth	이벤트 수	총 사용자	다음 단계 이탈
25% Scroll	2,370	1,371	-
50% Scroll	2,010	1,169	약 15% 감소
75% Scroll	1,015	662	약 43% 감소
90% Scroll	616	388	약 41% 감소

 

인사이트

1. 대부분의 사용자는 콘텐츠를 절반(50%)까지는 스크롤한다

• 25% → 50% 구간은 사용자 수 기준 약 15%만 이탈, 초반 진입 장벽은 낮음

2. 75% 이후 이탈률 급증 → 콘텐츠 후반부에 도달하는 사용자는 절반 이하

• 50% → 75% 사이 사용자 수가 43% 감소, > 절반까지만 보고 이탈하는 사용자 다수
• "콘텐츠 후반부 구성 전략" 필요 : 흑흑 ,, 중간에 사용자의 집중을 유지할 수 있는 시각 자료나 재미있는 요소를 더 고민해보자 

3. 90%까지 도달하는 사용자는 전체의 약 28%

• 전체 사용자 1,371명 중 388명이 끝까지 근접한 구간까지 스크롤함
• → 진짜 끝까지 읽는 충성 독자는 3명 중 1명 이하
• 388분 연락주세요. 케이크 사드립니다. 🫶🏻

 

 

3.3.4 사용자 행동 이벤트 요약

이벤트 이름	이벤트 수	총 사용자
page_view	12,968	8,107
user_engagement	10,232	6,883
session_start	9,357	7,697
first_visit	7,087	6,984
25% Scroll	2,370	1,371
scroll	2,067	1,329
50% Scroll	2,010	1,169
visit_blog	1,456	701
75% Scroll	1,015	662
90% Scroll	616	388
click	479	403
form_start	20	19

 

user_engagement : 사용자가 단일 페이지에 10초 이상 머문 경우 단일 페이지 조회 세션에서도 구글애널리틱스4로 전송

 

 

• page_view 대비 user_engagement 비율은 약 79%
• 즉, 페이지를 ‘보긴 했지만’ 실제로 반응을 보인 사용자(=머무른 사용자)는 20%가량 이탈 (왜요 안돼요 ㅠㅠ)
• first_visit 대비 session_start가 많음 → 재방문 비율 존재 내 글 좀 괜찮을지도? 🤔

 

 

3.3.5 사용자의 인구 특성

보고서 > 사용자 > 사용자 속성 > 인구통계 세부정보에서 확인 가능

 

국가

총 25개 국가 (어째서), 활성 사용자 기준 한국, 미국, 일본, 홍콩, 독일 순 (어째서)

국가	활성 사용자	활성 사용자당 평균 참여 시간(초)
South Korea	8092	34.1
United States	48	9.1
Japan	29	19
Hong Kong	7	6.4
Germany	6	16.5
Vietnam	6	18.7
New Zealand	5	52.4
(not set)	4	35
Canada	4	0
Netherlands	4	8.75
China	3	23.3
India	3	20.7
Taiwan	3	17.7
Singapore	2	30
Thailand	2	6.5
Australia	1	39
Austria	1	5
France	1	14
Italy	1	33
Malaysia	1	81
Mongolia	1	26
Philippines	1	9
Romania	1	0
Türkiye	1	56
United Kingdom	1	33

 

 

성별

• 전체 사용자 중 남성 비율이 57.3%, 여성 비율이 42.7%로
• 성별 관련 없이 모두가 다 읽고 싶은 글을 작성하고 있다! (글쓴이 주관적 판단에 의한 결론)

 

연령대

• 18–34세가 전체 사용자 중 약 75% 이상을 차지 : 1,953명 (최다)
• 35–44세 사용자는 소수지만 평균 체류 시간 최장 : 참여 시간(48.3초)로 가장 높음

→ 젊은 사용자층(대학생~초년생)에게 높은 관심을 받고 있는 콘텐츠 구성임

→ 18–34세 : Python 관련 오류 해결 글을 올렸던 것이 가장 관심도를 올렸을 것으로 예상됨

→ 중간 연령층의 콘텐츠 몰입도와 관심도는 높음

→ 35–44세 : 깊이 있는 콘텐츠, 프로젝트 회고에서 더 몰입도를 높일 수 있을 것으로 예상됨

 

4. 액션 플랜 : 인사이트 요약 및 콘텐츠 전략 제안

검색 유입 콘텐츠 + 몰입을 높이는 콘텐츠 별 전략 

검색 유입 콘텐츠

• 주제 : Python, 오류 해결, 쿼리 풀이 등 ... (Python을 접으면 안될 것 같다.)
• 50% 이후 이탈률 급증 → 중간 구간에 시각 자료, 요약 정보 박스 삽입
• 관련 글 추천은 글 중간 혹은 후반부에 배치해서 이탈을 막아보자

 

몰입도 향상 콘텐츠

• 주제 : 컨퍼런스/밋업 후기 , 프로젝트 관련 글 등 (발산형의 명분을 마련해본다.)
• 연재형 구성으로 충성 독자 기반 형성을 목표해본다.

 

 

오늘도 우당탕당 발표를 들어주신 여러분께 매우 감사드립니다...