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데이터 수집 범위
2025.11.17 기준 전 후 4주간의 데이터(2025.10.20 ~ 2025.12.15)를 분석
지표 산출 방식
1. 부진기사 메인 노출 시간
•
부진기사 정의
해당 기간 내 최종 조회수 하위 20% 기사
•
노출 시간 정의
크롤링으로 기사를 수집하고 있기 때문에, created_at과 updated_at의 편차가 노출 시간 즉, 메인 페이지에 기사가 걸려있던 시간
•
산출 순서
2. 메인 기사 교체 빈도
•
교체 수 산출 기준
일별 신규 기사 수를 created_at 기준으로 그룹화
일 평균 교체 수 = 기간 내 총 기사 수 / 수집 기간 일수 (28일, 4주)
3. 운영/비운영 시간대 비교
•
시간대 구분
러프하게 출,퇴근 시간으로 구분.
◦
운영 : 9시~16시
◦
비운영 : 나머지 (0~8시, 17~23시)
•
비교값
◦
평균 노출 시간
◦
평균 최종 조회수
◦
기사 수
각 시간대별로 위 3개 값의 before/after를 비교 산출
변화율 계산 (공통)
change_percent = (after - before) / before * 100
결과 데이터 분석
{
"success": true,
"data": {
"launch_date": "2025-11-17",
"period_days": 28,
"before_period": {
"start": "2025-10-20",
"end": "2025-11-17"
},
"after_period": {
"start": "2025-11-17",
"end": "2025-12-15"
},
"underperforming_exposure": {
"before": {
"avg_exposure_minutes": 40.2,
"median_exposure_minutes": 20,
"article_count": 333
},
"after": {
"avg_exposure_minutes": 28.5,
"median_exposure_minutes": 15,
"article_count": 367
},
"change_percent": -29.1
},
"replacement_frequency": {
"before": {
"avg_daily_replacements": 59.5,
"total_articles": 1666
},
"after": {
"avg_daily_replacements": 65.5,
"total_articles": 1835
},
"change_percent": 10.1
},
"time_slot_comparison": {
"operating": {
"before": {
"avg_exposure_minutes": 137.6,
"avg_final_view_count": 33309.3,
"article_count": 621
},
"after": {
"avg_exposure_minutes": 130.3,
"avg_final_view_count": 33070,
"article_count": 666
}
},
"non_operating": {
"before": {
"avg_exposure_minutes": 167,
"avg_final_view_count": 21737,
"article_count": 1045
},
"after": {
"avg_exposure_minutes": 152.6,
"avg_final_view_count": 25498.9,
"article_count": 1169
}
}
}
},
"error": null
}
JSON
복사
지표 | Before | After | 변화율 | 해석 |
부진기사 평균 노출 (분) | 40.2 | 28.5 | -29.1% | 부진 기사를 더 빨리 교체 |
부진기사 중앙값 노출 (분) | 20.0 | 15.0 | -25.0% | 위와 동일 경향 |
일평균 기사 교체 수 | 59.5 | 65.5 | +10.1% | 교체가 더 활발해짐 |
운영시간 평균 노출 (분) | 137.6 | 130.3 | -5.3% | 운영시간대 교체 빨라짐 |
비운영시간 평균 노출 (분) | 167.0 | 152.6 | -8.6% | 비운영시간도 개선 |
비운영시간 평균 조회수 | 21,737 | 25,498 | +17.3% | 비운영시간 성과 향상 |
3가지 지표 모두 긍정적
1.
부진 기사 노출 시간 29% 감소 → 대시보드로 부진 기사를 빨리 발견하고 교체
2.
기사 교체 빈도 10% 증가 → 기사 교체를 더 적극적으로 수행
3.
비운영 시간대 조회수 17% 향상 → 야간 / 새벽 시간대에도 기사 성과 개선