귀하의 액세스 데이터 중 AI에서 발생한 비율은 얼마입니까? 우리 자체 백엔드에서 6개월간 실행해 비로소 명확해진 사실: 방문자 중실제 사용자는 일부에 불과하며, 나머지는 AI 크롤러, 검색 엔진 크롤러, 스캐너임— 이를 실제 인간 사용자로 간주해 이탈률 및 전환률을 산출하면 결론은 반드시 틀립니다. 이 도구는 액세스 로그를 로컬에서 파싱하여 실제 인간 사용자 / AI / 검색 엔진 / 스캐너를 구분하고, 출처 귀인, 랜딩 페이지, 기기 분포 및 상위 페이지(Top 페이지)를 산출합니다. IP는 자동으로 익명화되며, 로그는 한 줄도 업로드되지 않습니다.。
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1 · 크롤러를 실제 사용자로 간주합니다.초기 통계에서는 AI 크롤러와 스캐너를 모두 UV에 포함시켰기 때문에 PV가 하루 만에 두 배로 증가했습니다. 이후 UA 기준으로 4개 범주로 분류한 후에야 실제 인간 사용자의 비율이 일부에 불과하다는 사실을 명확히 알 수 있었습니다.
2 · 일별 누적은 반드시 오류를 유발합니다.'어제 값 + 오늘 증분' 방식으로 집계하면, 재실행 시 PV가 2배로 증가함. 올바른 방법은일 단위 재계산 커버리지, 멱등성을 보장합니다.
3 · 먼저 시간을 포맷한 후 필터링합니다.시간을 문자열로 변환한 후 시간 윈도우 비교를 수행해야 하며, 그렇지 않으면 오류가 발생하거나 데이터가 누락됩니다 — 문자열화는 반드시 모든 집계 후에 수행되어야 합니다.
4 · 로그는 민감 정보를 제거해야 합니다.원본 로그에는 전체 IP가 포함되어 있으므로, 바로 전달하면 방문자 정보 유출을 의미함. 출력 전 일괄 마스킹 처리