Google Search Console의 클릭수와 노출수
노출은 내 링크가 Google 검색결과에 표시되었다는 뜻이고, 클릭은 누군가 그 링크를 눌렀다는 뜻입니다. Google이 각각을 어떻게 집계하는지, 그리고 두 수치의 차이가 무엇을 말해 주는지 살펴봅니다.
Search Console에서 노출은 누군가 로드한 Google 검색결과 페이지에 내 사이트로 연결되는 링크가 표시될 때 기록되고, 클릭은 누군가 그 링크를 눌러 내 사이트로 이동할 때 기록됩니다. 모든 클릭은 노출에서 시작하므로 클릭수가 노출수를 넘을 수는 없습니다. 두 수치의 비율이 클릭률(CTR)이며, 이 격차의 크기와 양상은 보고서 전체에서 가장 유용한 신호 중 하나입니다.
무엇이 노출로 집계되나요?
Google은 집계 규칙을 공개하고 있습니다(노출수, 게재순위, 클릭수 집계 방식). 요약하면 다음과 같습니다.
- 일반 검색결과는 검색자가 로드한 페이지에 있으면 집계됩니다. 검색자가 그 결과가 보일 만큼 스크롤했는지는 상관없습니다. 따라서 노출은 "보였을 수 있다"는 의미이지 "실제로 보였다"는 의미가 아닙니다.
- 표시하려면 동작이 필요한 결과는 기준이 더 엄격합니다. 캐러셀이나 펼칠 수 있는 영역 안의 항목은 대개 화면에 스크롤되어 들어오거나 펼쳐져야 합니다. 모바일 이미지 검색처럼 무한 스크롤 방식의 화면에서도 화면에 스크롤되어 들어와야 합니다.
- 다음 결과 페이지는 실제로 로드될 때만 집계됩니다. 2페이지의 결과는 검색자가 더 많은 결과를 요청하기 전까지는 아무것도 집계되지 않습니다.
- 앞뒤로 이동해도 중복 집계되지 않습니다. 같은 검색 안에서 스크롤하거나 페이지를 넘겼다가 돌아와도 노출은 한 번입니다.
- AI Overviews와 AI Mode도 일반 규칙을 따릅니다. AI Overview는 하나의 게재순위를 차지하며, 그 안의 모든 링크가 같은 게재순위를 공유합니다.
Discover와 Google News에는 각각 별도의 보고서와 규칙이 있습니다. 예를 들어 Discover는 카드가 화면에 스크롤되어 들어올 때 노출로 집계하며 게재순위는 전혀 기록하지 않습니다.
무엇이 클릭으로 집계되나요?
클릭은 검색자를 Google 검색에서 내 페이지로 이동시키는 링크를 누르는 것을 말합니다. 헷갈리기 쉬운 부분은 다음과 같습니다.
- 내 결과를 클릭했다가 돌아와서 다시 클릭해도 1회 클릭으로 집계됩니다. 내 사이트로 연결되는 서로 다른 두 링크를 클릭하면 2회로 집계됩니다.
- 새 검색만 시작하는 링크(검색어 구체화)를 누르는 것은 집계되지 않으며, 그 이후의 행동은 새 검색어의 성과로 기록됩니다.
- "관련 질문" 항목을 펼치는 것은 클릭이 아닙니다. 펼쳐진 답변 안의 링크를 누르면 클릭입니다.
- 방문자가 도착한 뒤의 리디렉션은 어느 URL에 성과가 귀속되는지에 영향을 주지 않으며, 한 페이지의 모든 변형(모바일, 데스크톱, 대체 버전)의 데이터는 해당 페이지의 표준 URL에 귀속됩니다.
합계가 맞지 않는 이유
표의 행을 더해 보면 위쪽 차트의 숫자와 다르게 나오는 경우가 반드시 생깁니다. 이는 정상이며, 보통 다음 네 가지 이유 때문입니다.
- 속성 기준인지 페이지 기준인지의 차이. 차트는 내 URL이 몇 개가 표시되었든 검색 한 번당 사이트를 한 번만 집계합니다. 반면 페이지 표는 각 페이지를 따로 집계합니다. 한 번의 검색에서 내 페이지 두 개가 표시되었다면 차트에는 노출 1회로, 페이지 표에는 노출 2회로 기록됩니다. 그래서 속성 기준으로 집계할 때 CTR과 평균 게재순위가 일반적으로 더 높게 나옵니다(데이터 정보).
- 드문 검색어는 숨겨집니다. 아주 적은 횟수만 검색된 쿼리는 개인정보 보호를 위해 쿼리 표에서 제외되지만 차트 합계에는 포함됩니다. 쿼리로 필터링하면 이런 쿼리는 합계에서도 사라지므로, "포함" 필터와 "포함하지 않음" 필터를 더해도 전체와 맞지 않는 경우가 많습니다.
- 표는 1,000행까지만 보여 줍니다. 트래픽이 많은 사이트에서는 롱테일 쿼리가 표의 아래쪽에서 잘려 나가지만 차트에는 그대로 남습니다.
- 분석 도구는 다른 것을 집계합니다. Search Console은 날짜를 태평양 시간 기준으로 구분하며, Google Analytics 같은 도구는 브라우저에서 JavaScript가 실행된 방문자만 기록합니다. 클릭과 세션은 서로 다른 이벤트를 측정하므로 수치가 다른 것이 당연합니다.
노출수와 클릭수의 차이 읽는 법
노출은 많은데 클릭이 적다고 해서 오류는 아닙니다. 이는 하나의 질문이며, 답은 평균 게재순위에 따라 달라집니다.
| 노출수 | 클릭수 | 게재순위 | 보통 의미하는 것 | 다음 단계 |
|---|---|---|---|---|
| 높음 | 적음 | 10위보다 낮음 | 노출은 되지만 거의 아무도 보지 않는 2페이지 이하에 있음 | Striking distance |
| 높음 | 적음 | 1~5위 | 검색자가 결과를 보고도 다른 결과를 선택함 | CTR 개선 |
| 증가 | 변화 없음 | 하락 | 새로운 검색어에서 낮은 순위로 노출되기 시작함. 잃은 것 없이 평균만 내려감 | 걱정하기 전에 쿼리별로 확인 |
| 감소 | 감소 | 유지 | 검색하는 사람이 줄어듦 | 전년 같은 달과 비교 |
| 유지 | 감소 | 유지 | 검색결과 페이지에 변화가 생겼거나 제목 또는 스니펫이 바뀜 | 실제 검색결과 페이지 확인 |
세 번째 행은 좀 더 살펴볼 만합니다. 한 페이지가 30~50위에서 수십 개의 새로운 롱테일 검색어에 표시되기 시작하면 노출은 늘고 평균 게재순위는 내려가지만, 실제로 잃은 것은 없습니다. 변화가 나쁜 소식인지 판단하기 전에 항상 쿼리별로 세분화해서 확인하세요.
실제 사례
관엽식물을 파는 쇼핑몰에 /care/monstera-yellow-leaves라는 관리 가이드가 있습니다. 28일 동안 노출 9,800회, 클릭 147회, CTR 1.5%, 평균 게재순위 9.6을 기록했습니다. 이 수치만 보면 평범한 페이지처럼 보입니다. 페이지 탭에서 해당 페이지를 클릭하고 쿼리 탭으로 전환하면 상황이 둘로 갈립니다.
| 쿼리 | 노출수 | 클릭수 | CTR | 게재순위 |
|---|---|---|---|---|
| monstera yellow leaves | 6,100 | 24 | 0.4% | 11.8 |
| why are my monstera leaves turning yellow | 2,300 | 99 | 4.3% | 4.1 |
| 기타 쿼리 (합계) | 1,400 | 24 | 1.7% | 9.1 |
질문형 검색어는 4위에 있고 클릭률도 양호하므로 스니펫에는 문제가 없습니다. 검색량이 많은 짧은 검색어는 2페이지에 있으므로 CTR 0.4%는 스니펫보다 게재순위를 더 잘 보여 줍니다. 여기서 할 일은 "monstera yellow leaves"에 대한 답으로서 페이지를 더 강하게 만들어 1페이지로 올리는 것입니다(더 명확한 제목, 상단의 직접적인 답변, 쇼핑몰의 다른 관리 페이지에서 오는 링크). 2페이지의 결과는 거의 아무도 보지 않으므로 메타 설명을 다시 쓰는 것은 큰 변화를 가져오지 못합니다.
피해야 할 실수
- 노출을 눈으로 본 횟수로 취급하는 것. 결과가 화면에 스크롤되어 들어오지 않아도 노출로 집계될 수 있습니다.
- 어제 데이터에 바로 반응하는 것. 최신 데이터는 2~3일 동안 불완전하며, 표시된 뒤 몇 시간 동안 수정될 수 있습니다.
- 페이지 행을 더해 사이트 전체 합계를 구하는 것. 페이지 표는 페이지 기준으로, 차트는 속성 기준으로 집계합니다.
- 클릭수와 세션 수가 같을 것이라고 기대하는 것. 도구, 이벤트, 날짜 기준이 모두 다릅니다.
- 합계만으로 페이지를 평가하는 것. 한 페이지는 노출되는 모든 검색어의 평균이므로, 성과가 좋은 쿼리와 나쁜 쿼리가 서로를 가릴 수 있습니다.
AutoPSEO에서 확인하기
대시보드와 쿼리 및 페이지 보고서에서는 클릭수와 노출수를 비교 기간과 함께 나란히 보여 주며, 위 사례처럼 페이지를 클릭하면 그 페이지로 유입된 검색어 목록을 볼 수 있습니다. 필터와 날짜 비교는 모든 보고서에서 동일하게 동작합니다(필터와 날짜). AutoPSEO는 API를 통해 Search Console을 읽으므로 표가 1,000행에서 잘리지 않습니다. 다만 Google이 드문 쿼리를 아예 보내 주지 않기 때문에 AutoPSEO에서도 이러한 쿼리는 숨겨진 채로 남습니다.
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