CTR 곡선 모델링: 순위별 예상 CTR

CTR 곡선 모델링은 업계 평균 대신 내 쿼리 데이터를 사용해 1위부터 20위까지 순위별로 사이트가 얼마나 클릭되는지 학습한 뒤, 모든 쿼리를 이 곡선에 비추어 점수화합니다. 순위에서 기대되는 수준보다 클릭률이 크게 낮은 쿼리는 저성과 쿼리로 표시되며, 곡선 수준까지 올랐을 때 추가로 얻을 수 있는 클릭 수가 함께 추정됩니다. 다시 써야 할 제목과 스니펫을 가장 빠르게 찾을 수 있는 방법입니다.

곡선을 맞추는 방법

1. 노출 수가 10회 이상이고 평균 순위가 20위 이내인 모든 쿼리를 가장 가까운 정수 순위로 반올림합니다.
2. 각 순위에는 CTR이 하나씩 부여됩니다. 해당 순위의 전체 클릭 수를 전체 노출 수로 나눈 값이므로, 규모가 큰 쿼리일수록 더 큰 비중을 차지합니다.
3. 이 점들에 로그 스케일에서 노출 수 가중 최소제곱법으로 두 가지 형태를 맞춥니다. 하나는 거듭제곱 법칙 CTR = a × position^b이고, 다른 하나는 지수 함수 CTR = a × e^(b × position)입니다.
4. Model이 Auto (best R²)로 설정되어 있으면 R²가 더 높은 형태가 선택됩니다. Power law 또는 Exponential을 직접 지정하면 해당 모델로 다시 맞춥니다. Model fit 패널에서 수식과 두 후보 모델을 모두 확인할 수 있습니다.

쿼리에서 클릭이 한 번도 발생하지 않은 순위는 로그 스케일에 올릴 수 없으므로 맞춤에서 제외됩니다. 리포트를 만들려면 클릭이 있는 순위가 최소 3개 필요합니다. 그보다 적으면 곡선을 맞출 수 없다는 안내와 함께 더 긴 기간을 선택하거나 필터를 완화하라는 제안이 표시됩니다.

각 쿼리의 점수 계산 방법

• Expected CTR: 쿼리의 평균 순위에서 곡선이 가리키는 값으로, 0.05%에서 95% 사이로 제한됩니다.
• Gap: 실제 CTR에서 예상 CTR을 뺀 값입니다.
• z-score: Gap을 해당 순위에서 쿼리 간 CTR이 보통 달라지는 정도로 나눈 값입니다. 이 정도는 노출 수 가중 표준편차이며, 해당 순위에 쿼리가 2개 미만이면 전체 순위를 합친 편차를 사용합니다.
• Status: z-score가 -1 이하이면 Underperforming, +1 이상이면 Outperforming, 그 사이이면 Expected입니다.
• Potential clicks: 곡선보다 낮은 쿼리는 노출 수 × (예상 CTR - 실제 CTR)로 계산하고, 곡선보다 높은 쿼리는 0입니다.

Expected CTR per position 표는 노이즈에 더 엄격합니다. 이 표의 z-score는 Gap을 해당 순위 평균의 표준 오차로 나눈 값이며, 내 CTR이 곡선과 예상값의 10분의 1 이상 차이 날 때만 해당 순위를 Above expected 또는 Below expected로 분류합니다.

결과 읽는 방법

• 카드에는 Queries analysed, Best-fit model, R² of the fit, Under-performing queries, Potential added clicks가 표시됩니다.
• Your CTR vs expected CTR은 1~20위에 대해 두 선을 함께 그립니다. Fitted curve는 점선으로 표시된 모델 아래에 각 쿼리를 점으로 나타내며, 저성과 쿼리는 빨간색입니다. CTR gap per position은 그 차이를 퍼센트포인트로 보여 줍니다.
• Queries vs the curve는 Potential clicks 기준으로 정렬되며 All, Under-performing, Out-performing 탭이 있습니다. 쿼리를 클릭하면 상세 페이지가 열립니다.

R²가 낮다면 사이트의 CTR이 순위와 거의 무관하다는 뜻입니다. 대개 브랜드 검색이나 탐색형 검색 때문입니다. 이런 검색에서는 순위와 관계없이 사용자가 찾는 대상을 클릭하기 때문입니다. 곡선을 신뢰하기 전에 필터 패널에서 Non-branded only를 선택하고 다시 실행해 보세요. 브랜드 키워드는 Property Setup에서 가져옵니다.

전제 조건과 확인할 수 없는 것

• 순위를 CTR의 주된 요인으로 간주합니다. 내 결과 위에 표시되는 광고, AI 답변, 지도 등의 기능은 같은 순위에서도 클릭을 줄이지만, Search Console 데이터에는 나타나지 않습니다.
• 기준은 내 사이트의 곡선이므로, 전반적으로 클릭을 적게 받는 사이트에서는 그중 가장 나쁜 쿼리만 두드러집니다. CTR Benchmark도 비슷한 곡선을 만들지만, 데이터가 부족한 순위에서는 공개된 시장 벤치마크로 보완합니다. 기본 내비게이션의 CTR Curve에서는 모든 속성의 곡선을 비교할 수 있습니다.
• 평균 순위는 검색할 때마다 내 사이트가 차지한 최상위 순위를 Google이 평균 낸 값이므로, 순위 변동이 큰 쿼리는 하나의 숫자로 평탄화됩니다.
• Potential clicks는 예측치가 아니라 상한선입니다. 해당 쿼리가 같은 순위에 있는 일반적인 내 쿼리만큼 클릭될 수 있다고 가정한 값입니다.

저성과 쿼리에 대한 조치

먼저 해당 쿼리의 검색 결과 페이지를 확인하세요. 내 검색 결과가 더 풍부한 다른 결과 옆에서 밋밋해 보이거나 제목이 사용자가 검색하는 내용과 다른 것을 약속하고 있다면, 제목과 설명을 그 검색에 맞게 다시 작성하세요. Google이 어떤 정보를 사용하는지는 제목 링크 가이드에서 확인할 수 있습니다. 그런 다음 변경 사항이 반영되도록 몇 주 기다렸다가 새 기간을 대상으로 리포트를 다시 실행하세요.

AutoPSEO가 관리하는 글에는 이 점검이 자동으로 실행됩니다. 콘텐츠 엔진은 일주일에 한 번, 8~20위에 있으면서 해당 순위의 일반적인 클릭률의 60% 미만으로 클릭되는 글을 최적화 대기열에 올립니다. 글을 최신 상태로 유지하기를 참고하세요. 관련 리포트: 스니펫이 아니라 순위 개선이 필요한 쿼리는 Opportunity Scoring에서 확인할 수 있습니다.