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데이빗의 생각모음

애드핏 수익공개 : 일간 방문자 수 vs 애드핏 수익

by 데이빗_ 2021. 1. 15.
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일간 방문자 수와 애드핏 수익 사이 상관관계

 

카카오 애드핏을 신청한 지 두 달이 거의 다 되어간다. 떼돈은 아니지만 블로그로 약간이나마 수익이 생기고 있다는게 뭔가 재미있기도 하고 신기하기도 했다. 크게 관심을 가지고 있지는 않았지만, 어느 날 문득 방문자 수와 애드핏 수는 어떤 관계가 있을지 궁금해졌다. 그래서, 엑셀을 이용해서 회사에서 맨날 하는 상관관계분석을 해 보았다. 분석 기간은 처음으로 애드핏 승인이 났던 2020년 11월 25일부터 1월13일까지, 약 50여일간으로, 샘플 수가 충분치 않아서 추세를 일반화하기는 어렵다는 점을 감안해서 보아 주시기를....

 

애드핏 일간수익 (Y) vs. 일간 방문자수 (x)

 

위 그림은 분석 기간 동안 일평균 블로그 방문자 수 (가로축) 와 일간수익 (세로축) 을 코릴레이션 해 본 결과이다. 양의 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있지만, 추세선으로부터 벗어난 값들이 일부 있어서 R스퀘어 값은 0.5에 미치지 못함을 알 수 있다 (즉, 추세의 신뢰도가 아주 크지는 않다). 데이터가 더 많이 쌓이면 R2 값이 올라가게 될지 모르겠다.

 

샘플이 충분치 않아서 추세를 완전히 신뢰할 수는 없겠지만, 대략 방문자 수의 절반 정도에 해당하는 수익이 나오고 있음을 알 수 있다. 이런 추세라면, 만약 일평균 방문자가 1,000 명이라면 일간 수익 500원 정도를 기대할 수 있을 것으로보인다. (반복해서 언급하지만, 포인트 50개 정도로 장기 추세를 예상하는 것은 적절치 않다는 점을 양지해서 보시면 되겠음)

 

일간 광고 노출 수와 수익 사이 상관관계

 

블로그 관리 메뉴에서 카카오애드핏 일간 추이를 보다가, 광고 노출수와 일간 수익이 비슷한 추세를 따라가고 있음을 발견했다. 당연한 말이겠지만, 노출수가 많을수록 수익도 높아지고 있다. (아래 그림 참조)

 

일간 수익 (노란선) 과 일간 노출수 (회색바) 를 시계열로 표현한 그림

 

공대생, 또는 공대출신 엔지니어라면 공감하겠지만, 두 변수를 x-y 축으로 놓고 Correlation 했을 때 추세가 보이는 것만큼 쾌감이 느껴지는 게 또 있을까 하는 생각이 든다. 당연한 결과이겠지만, 왠지 추세가 잘 나타날 것 같아서 일간수익과 일간 노출수를 각 축에 넣고서 상관관계를 뿌려 보았다.

 

일간 수익 (Y축) 과 일간 노출수 (X축) 사이 상관관계

 

그림으로부터 볼 수 있듯, 일간 수익고 일간 노출수 사이에는 뚜렷한 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 분야마다 판정 기준이 다르겠지만, 내가 몸담고 있는 분야에서는 변수 사이 상호 연관성을 판정할 때 R스퀘어 값이 0.7을 넘어가면, 그래도 신뢰할 만한 추세를 보여준다고 잠정 결론을 짓는다. 특히 아웃라이어 값 (그래프 우상단에 있는 동떨어진 값) 까지 추세선에 어느 정도 붙어있는 것을 보면, 내 블로그 환경에서 수익과 노출수의 상관관계는 어느 정도 예측력이 있는 것으로 보아도 될 것 같다. 

 

그래프의 기울기가 0.15 라는 것은, 노출수 100이 증가할 때마다 수익이 15원씩 증가함을 의미한다. 수익이 백원대를 넘어간다면 Y절편 (~6.9) 는 어느정도 무시 가능한 수준이 될 텐데, 그렇다면 일간 노출수가 1000이 되면 하루 수익이 약 150원 정도 될 것으로 예상할 수 있다. y절편을 고려하면 143원 정도.

 

일간 노출수와 방문자 수 사이 상관관계

 

노출 수의 정의가 정확히 무엇인지는 모르겠지만, 방문자 수가 많아질수록 노출 수가 많아질 것으로 기대가 되었다. 해서, 노출수와 방문자 수에 상관관계가 어느 정도 되는지 뿌려 보았더니, 다음과 같은 결과가 나왔다.

 

일간 노출수 (y축) 과 일간 방문자수 (x축) 사이 상관관계

 

이번에도 꽤 높은 상관관계를 보여주고 있다. 당연한 결과일지도 모르겠다. 그래프의 기울기가 3.5~3.6 사이라는 것은 방문자가 1명 늘어날 때 광고노출수가 3.5~3.6회정도 발생한다는 의미인 것 같다. 한 명의 방문자가 3.5번 정도 광고를 본다는 것이, 다른 블로그 대비 많은 수준인지 아닌지 잘 모르겠지만, 아무튼 의미를 부여하지 않고 상관관계만 본다면 그렇다.

 

결론

 

이번 포스팅에서는 방문자 수와 광고 노출수, 그리고 광고 노출수와 수익 사이 상관관계를 살펴 보았다. 결론적으로 방문자 수가 늘어날수록 노출수는 약 3.5배 정도의 비율로 증가함을 알 수 있었다. 또한 노출수가 증가함에 따라 노출수의 15퍼센트의 비율로 수익이 생김을 알 수 있었다. 즉, 방문자 수와 수익 사이에는 (3.5*0.15) 정도 .. 즉 약 0.5정도의 의 상관관계가 있는 것으로 추정할 수 있다. 

 

방문자 수와 수익 사이의 상관관계는 그리 높지 않았지만, 방문자 수와 노출수 / 노출수와 수익 사이에는 높은 상관관계까 형성됨을 알 수 있었다. 즉, 방문자 수와 수익 사이에는 직접적인 상관 관계보다는, 간접적인 상관관계가 성립함을 알 수 있었다. 수학적으로 맞는지는 모르겠지만, X-Y , 그리고 Y-Z 사이의 상관관계가 각각 0.7 수준으로, 한 다리 건너서는 0.7의 제곱, 즉 0.49 정도의 상관관계가 나타남을 알 수 있었다. 

 

아래 그림에서 보듯, 수익-방문자수 차트에서 보면 우상단으로 갈수록 그래프의 분산이 커지고 있음을 알 수 있는데 (파란색 화살표), 이는 방문자 수가 앞으로 계속 증가하게 된다면 수익 예측의 정확도가 떨어지게 될 것임을 의미한다. 현재로서는 군집의 하단과 상단에 각각 추세선을 그은 다음, 예상하고 싶은 방문자수에서 추세선 상하단의 폭을 재서 예측할 수밖에 없어 보인다. (빨간 화살표)

 

일간수익 (y축) 과 일간 방문자수 (x축) 사이 상관관계 및 추세선의 Envelope

 

빈약한 샘플수로 인해서 장기 추세를 자신있게 설명하기에는 부족한 결과이지만, 이번 상관관계 분석을 통해 블로그의 방문자 수가 증가함에 따라 어느정도의 수익범위를 예상할 수 있는지 생각해 보게 되었다. 좀더 분발해 보아야겠다. 

 

그나저나 구글 애드센스는 왜 계속 무한루프 대기중인지 모르겠음.

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