[트래픽] 시밀러웹(SimilarWeb)의 웹사이트 트래픽 분석 방법

시밀러웹(SimilarWeb)은 다양한 경로로 수집한 방대한 웹 이용 데이터를 기반으로 웹사이트 방문량과 사용자 행동을 추정해주는 디지털 인텔리전스 플랫폼입니다. 즉, 각 웹사이트의 서버나 로그에 직접 접근하지 않고도, 자체 구축한 데이터 수집망과 알고리즘을 통해 사이트별 트래픽 규모와 특성을 예측합니다. 아래에서는 시밀러웹이 어떻게 데이터를 수집하고, 어떤 분석 방법론과 기술을 사용하는지, 구체적인 데이터 출처와 주요 지표의 산출 방식, 그리고 이러한 데이터의 신뢰성과 한계에 대해 정리합니다.

출처: 시밀러웹 홈페이지 캡처

트래픽 데이터 수집 방법 (자체 데이터 vs 외부 데이터)

시밀러웹의 웹 트래픽 데이터는 개별 웹사이트의 운영자가 제공하는 자체 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 시밀러웹이 독자적으로 구축한 외부 데이터 소스를 폭넓게 활용하여 수집됩니다. 다시 말해, 시밀러웹은 주로 서드파티 데이터(제3자에게서 획득한 사용자 행동 정보)를 기반으로 트래픽을 추정합니다. 시밀러웹 측 설명에 따르면, 이들의 데이터는 **“강력한 웹 크롤러와 수천만 명 규모의 패널 사용자로부터 수집한 클릭스트림 데이터의 조합”**으로 이루어집니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 이러한 패널 사용자는 시밀러웹이 제공하는 앱이나 확장 프로그램 등을 설치한 이용자들로 구성되어 있으며, 시밀러웹은 이 패널이 국가, 산업, 사용자 그룹, 디바이스 측면에서 다양성을 갖추도록 규모를 키워왔다고 밝히고 있습니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo) (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo).

요약하면 시밀러웹은 웹사이트 운영자의 직접 측정 데이터(일부 사이트가 자발적으로 제공하는 경우에 한함)와 자체 수집한 외부 사용자 데이터를 모두 활용하지만, 대부분의 경우 외부에서 수집한 클릭스트림 패널 데이터와 크롤링 데이터에 의해 트래픽 통계가 생성됩니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 이는 한정된 표본 데이터를 바탕으로 전체 인터넷 이용 추이를 추정하는 방식이며, 구글 애널리틱스(GA)와 같은 사이트 내부의 1차 데이터와는 구분됩니다. 다만 시밀러웹은 *“수백만 개 웹사이트 및 앱의 1차 분석 데이터를 알고리즘에 활용”*할 수 있도록, 희망하는 기업에 GA 등의 연동을 지원함으로써 자체 패널 데이터의 정확도를 보완하기도 합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center).

트래픽 분석에 사용하는 주요 방법론 및 기술

시밀러웹은 수집된 방대한 로그 데이터를 정제하고 모델링하여 최종 트래픽 추정치를 만들어내는데, 이 과정에서 표본 샘플링 기법과 **예측 모델링(머신러닝)**을 주요 방법론으로 활용합니다. 수집 단계에서 확보된 원천 데이터는 전 세계 다양한 국가와 디바이스에서 온 통계적으로 대표성 있는 표본이 되도록 구성되며 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center) (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center), 이렇게 모인 **“디지털 신호(digital signals)”**들을 시밀러웹의 **지능형 엔진(Intelligence Engine)**이 다단계로 처리합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 구체적으로, 시밀러웹은 정교한 알고리즘 처리를 통해 중복되거나 노이즈가 섞인 데이터를 **클리닝(정화)**하고 서로 다른 출처의 데이터를 매칭 및 통합한 뒤, 이를 머신러닝 기반의 예측 모델에 투입하여 전체 인터넷 트래픽을 추정합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 이러한 데이터 합성 및 모델링 단계에서는, 이미 정확도가 검증된 일부 직접 측정 데이터를 기준점으로 삼아 패널 데이터의 편향을 보정하고, 다양한 소스 간의 수치를 보정(calibration)하는 과학적 가중치 적용 등이 이루어집니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion).

결과적으로 시밀러웹은 제한된 패널/표본 데이터를 가지고도 머신러닝 예측 모델을 통해 실제 웹 트래픽을 상당히 근접하게 **모사(에측)**하는데 초점을 맞추고 있습니다. 이 과정은 매일 교차 검증되어 추세의 정확도를 확보하도록 관리되며 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center), 약 2TB 규모의 데이터와 100억 건 이상의 디지털 신호를 일별로 처리할 만큼 대용량의 데이터를 다루고 있다고 보고된 바 있습니다 (How Accurate is Similarweb Really?) (How Accurate is Similarweb Really?). 다만 표본 기반 추정의 특성상 트래픽이 매우 적은 웹사이트의 경우 통계적으로 유의미한 신뢰도를 담보하기 어렵습니다. 시밀러웹 역시 *“시범 패널 데이터로 추정치를 생성하므로 방문 규모가 작은 사이트의 경우 정확도가 낮을 수 있다”*고 인정하며, 일반적으로 월 10만 회 이상의 방문이 있는 사이트에 대해 보다 자신있는 추정을 제공한다고 안내합니다 (Similarweb vs. Direct Measurement – Similarweb Knowledge Center). 반대로 말하면, 소규모 사이트의 트래픽은 샘플 부족으로 오차가 커질 수 있음을 의미합니다.

트래픽 데이터의 주요 출처 (ISP, 브라우저 확장 프로그램, 웹 크롤링 등)

시밀러웹은 앞서 언급한 바와 같이 여러 경로의 데이터 출처를 결합하여 종합적인 트래픽 정보를 만들어냅니다. 그 핵심 데이터 소스들은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

• 패널 데이터 (Contributory Network): 시밀러웹이 관리하는 소비자 패널 네트워크로, 시밀러웹의 브라우저 확장 프로그램 또는 제휴된 앱/소프트웨어를 설치한 전 세계 수천만 명의 사용자로부터 나오는 익명 클릭스트림 데이터입니다. 이용자가 어떤 웹사이트를 방문하고 얼마간 머물렀는지 등의 행동 정보가 이 패널을 통해 수집됩니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 시밀러웹은 다양한 기기(데스크톱 PC, 모바일 등)에서 이 데이터가 들어오도록 여러 종류의 소비자용 제품을 운용하며, 이렇게 확보된 디바이스별 트래픽 데이터를 사이트 및 앱 단위로 집계한다고 설명합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). (과거 알려진 사례로는 Avast 등의 무료 안티바이러스 소프트웨어 사용자 데이터가 시밀러웹 패널에 제공된 바 있다는 보고도 있습니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo) (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo).)
• 파트너십 데이터 (ISP 등): 시밀러웹은 글로벌 파트너 네트워크를 통해서도 데이터를 확보하는데, 여기에는 인터넷 사용 행태 관련 데이터를 수집·제공하는 다양한 조직들이 참여합니다. 예를 들어, 전世界 일부 **ISP(인터넷 서비스 제공업체)**로부터 네트워크 트래픽 데이터를 제공받거나, 기타 웹 측정 기업, 광고 DSP 플랫폼 등에서 사용자 행동에 관한 집계 데이터를 취합합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 이러한 파트너사들은 이미 자체적으로 분석/집계한 데이터(예: 특정 사이트의 방문량 통계 등)을 시밀러웹과 공유하며, 이를 통해 시밀러웹은 보다 광범위한 사용자군의 데이터를 확보할 수 있습니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). (어느 국가의 어떤 ISP 데이터가 활용되는지는 공개되지 않았으나, 국가별로 법적 허용 범위 내에서 협력이 이루어지는 것으로 추정됩니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion).)
• 공개 웹 데이터 (웹 크롤러): 시밀러웹은 자체 개발한 웹 크롤러를 통해 전 세계 수백만 개의 웹사이트를 정기적으로 스캔 및 인덱싱하고, 각 사이트의 공개된 정보를 수집합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 예를 들어, 검색 엔진의 크롤링과 유사하게 사이트의 페이지 구조, 메타데이터, 링크 등을 수집하여 시밀러웹의 데이터베이스에 저장합니다. 이러한 **공개 데이터 추출(public data extraction)**을 통해 얻은 정보(예: 사이트의 콘텐츠 분류, 외부 링크 수, 국가 도메인 정보 등)는 인구통계 자료와 함께 예측 모델의 보정 요소로 활용되어, 패널 데이터만으로 파악하기 어려운 부분을 채워줍니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 그러나 웹 크롤링만으로는 트래픽 규모 자체를 직접 알 수 없기 때문에, 주로 다른 데이터의 해석을 돕는 보조적인 역할을 합니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion).
• 직접 측정 데이터 (Direct Measurement): 일부 웹사이트 운영자들은 자신들의 실제 방문자 통계를 시밀러웹에 제공하거나 Google Analytics 계정을 시밀러웹과 연동하기도 합니다. 시밀러웹은 이를 통해 확보한 일부 1차 트래픽 데이터를 자체 플랫폼에 표시하고, 해당 사이트를 “Verified” (검증됨) 표시하여 신뢰도를 높입니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion). 또한 이렇게 수집된 정확한 데이터를 자사 알고리즘의 학습자료로 활용하여, 다른 유사한 사이트들의 추정치를 보정하는 데 참고합니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion). 그러나 시밀러웹의 커버리지 내 모든 사이트 중 직접 데이터를 제공하는 곳은 극히 일부에 불과하며, 대다수 사이트의 수치는 여전히 패널/모델 기반 추정치입니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion).

以上 네 가지가 시밀러웹이 공식적으로 밝히는 주요 데이터 소스이며, 이를 종합하여 시밀러웹은 “디지털 세계에 대한 전체적이고 일관된 뷰”를 제공한다고 주장합니다 (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center). 정리하면, 브라우저 확장 프로그램 등으로 구성된 사용자 패널, ISP 등을 통한 제휴 데이터, 웹 크롤링으로 얻은 공개 정보, 그리고 일부 직접 공유된 웹사이트 분석 데이터가 시밀러웹 트래픽 추정의 근간입니다 (How Accurate is Similarweb Really?).

주요 지표의 측정 방식 (방문자 수, 페이지뷰, 평균 체류 시간 등)

시밀러웹은 웹사이트의 방문 규모와 이용행태를 나타내는 여러 가지 **핵심 지표(KPI)**를 제공합니다. 대표적으로 방문자 수(Visits), 페이지뷰(Pageviews), 평균 방문 시간(Average Visit Duration), 이탈률(Bounce Rate), 방문당 페이지수(Pages per Visit) 등이 있습니다. 이러한 지표들은 Google Analytics 등에서 쓰이는 웹 트래픽 지표와 개념적으로 유사하지만, 시밀러웹에서는 자체 패널 데이터 기반의 추정치로 산출된다는 점이 다릅니다.

• 방문자 수 (총 방문 횟수): 시밀러웹에서 말하는 방문자 수는 일반적으로 **방문 세션 수(Total Visits)**를 의미합니다. 이는 특정 웹사이트에 **얼마나 많은 방문(세션)**이 발생했는지를 나타내는 지표로, 시밀러웹은 한 사용자가 웹사이트에 들어와서 30분 이상 아무 활동이 없으면 그 세션이 종료되는 기준으로 **한 번의 방문(Visit)**을 정의합니다 (Public Similarweb Connector API). 이 정의는 Google Analytics의 세션 정의와 동일하여, 30분 inactivity 후 새로운 방문으로 간주되는 표준을 따릅니다 (Public Similarweb Connector API). 예를 들어 한 사용자가 오전에 사이트에 들어와 몇 페이지를 보고 떠났다가, 한 시간 후 다시 돌아왔다면 2회의 방문으로 계산됩니다. 시밀러웹은 이렇게 추산한 월간 총 방문 수치를 주 지표로 제시하며, 고유 방문자(Unique Visitors) 지표도 지원하는데, 이는 중복 방문을 제외하고 기간 내 개별 방문한 사람 수를 추정한 것입니다 (Unique Visitors: What It Is and Why You Need To Measure It | Similarweb). Unique Visitors는 한 사람이 해당 기간에 여러 번 방문해도 한 명으로 계산하며, 시밀러웹은 이 지표를 통해 해당 사이트의 **순 도달규모(reach)**를 파악할 수 있게 합니다 (Unique Visitors: What It Is and Why You Need To Measure It | Similarweb). (시밀러웹은 개인정보나 IP 정보를 수집하지 않은 상태에서 패널 행동을 기반으로 사용자를 식별/추정하기 때문에, Unique Visitors 또한 알고리즘에 의한 추정된 고유 사용자 수임을 유의해야 합니다 (Similarweb Data Methodology FAQs – Similarweb Knowledge Center).)
• 페이지뷰 (Pageviews): 페이지뷰는 방문자가 웹사이트 내에서 조회한 개별 페이지의 수를 나타냅니다. 시밀러웹의 정의에 따르면, 한 번의 방문 세션 동안 그 사이트에서 일어난 모든 페이지 클릭이나 로드가 페이지뷰로 집계됩니다 (Public Similarweb Connector API). 즉 방문자가 사이트에 들어와 여러 페이지를 이동했다면, 그 본 모든 페이지들의 수가 페이지뷰 총계로 합산됩니다. 시밀러웹은 패널 사용자들의 클릭스트림에서 이러한 페이지 전환 이벤트를 포착하여 페이지뷰 통계를 내며, 이를 전체 트래픽 수준으로 환산합니다. 예를 들어 월간 방문 수와 페이지뷰 수를 모두 고려하면 방문당 평균 페이지수(Pages per Visit) 지표도 계산할 수 있는데, 이는 총 페이지뷰를 총 방문 수로 나눈 값으로 산출됩니다. Pages/Visit 값이 높을수록 한 번 방문할 때 여러 페이지를 본다는 뜻이고, 낮으면 보통 한 두 페이지만 보고 이탈함을 의미합니다.
• 평균 체류 시간 (Average Visit Duration): 평균 방문 지속 시간은 방문자들이 한 번의 방문(session) 동안 머문 평균 시간을 나타냅니다. 시밀러웹에서는 방문자가 사이트에 들어온 순간부터 나갈 때까지 혹은 활동이 중단될 때까지의 시간을 측정하여 모든 방문의 지속시간 평균을 계산합니다 (Engagement Metrics to Benchmark | Similarweb). 구체적으로, 한 방문 세션이 시작되어 사용자가 이탈하거나 일정 시간(예: 30분) 이상 아무 행동이 없을 때까지의 지속 시간을 해당 방문의 체류 시간으로 보고, 이를 방문 건수로 나눈 것이 평균 체류 시간입니다 (Engagement Metrics to Benchmark | Similarweb). 예를 들어 어떤 사이트의 평균 방문 시간이 3분이라면, 패널 이용자들의 세션 길이를 바탕으로 추정했을 때 보통 한 방문에 3분 정도 머무른다는 의미입니다. 이 지표는 콘텐츠의 매력도나 이용자 참여도를 보여주는 지표로 활용되며, 업계 평균과 비교해 페이지에 머무르는 시간이 긴지 짧은지를 판단하는 데 쓰입니다.
• 이탈률 (Bounce Rate): 이탈률은 방문자가 사이트에 진입했다가 한 페이지 만 보고 이탈한 비율을 나타내는 지표입니다. 시밀러웹은 한 페이지만 보고 아무 추가 행동 없이 떠난 방문을 전체 방문 대비 백분율로 계산하여 이탈률을 산출합니다 (Bounce Rate – Similarweb Knowledge Center). 예를 들어 총 100회의 방문 중 30회가 랜딩 페이지만 보고 바로 떠났다면 이탈률은 30%로 표시됩니다. 일반적으로 이탈률이 높을수록 방문자들이 사이트에 관심을 못 붙이고 바로 나갔다는 의미이고, 낮을수록 여러 페이지를 둘러보며 머물렀음을 의미합니다 (Bounce Rate – Similarweb Knowledge Center) (Bounce Rate – Similarweb Knowledge Center). 시밀러웹의 패널 데이터에서 포착된 싱글 페이지 세션(single-page visit) 비율을 기반으로 이탈률을 추정하며, 이 역시 다른 지표들과 함께 경쟁사 대비 사용자 몰입도를 판단하는 용도로 제공됩니다.

이 외에도 시밀러웹은 특정 기간의 월간 고유 방문자(MUV), 일별 고유 방문자(DUV), 트래픽 소스별 비율 등 다양한 지표를 제공하지만, 기본이 되는 트래픽 볼륨과 참여도 관련 지표의 계산 방식은 위와 같이 패널의 사용자 행동을 집계하여 추정하는 구조입니다. 중요하게는 이러한 수치들이 직접 측정된 값이 아니라는 점을 이해해야 하며, 따라서 절대값보다는 **추세(trend)**나 경쟁 사이트와의 비교에 유용하게 쓰이는 경향이 있습니다.

시밀러웹 데이터의 신뢰성과 한계 (정확성, 대표성, 오차 범위 등)

**시밀러웹의 트래픽 데이터는 “추정치”**라는 특성을 지니므로, 정확성과 대표성 측면에서 몇 가지 한계를 갖습니다. 우선 절대 정확도를 기대해서는 안 됩니다. 시밀러웹 자체도 *“우리는 어디까지나 에스티메이션 도구이므로, 당연히 실제 사이트의 직접 측정치와 완전히 일치할 것이라 기대하지 않는다”*고 밝히고 있습니다 (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center). 대신 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 추세나 순위는 유사하게 맞아떨어지는 것이 보통이며, 방향성(Directional)으로 유용하다는 평가를 받습니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 실제 업계 사용자들의 의견을 보면 시밀러웹 데이터는 **“정확하다기보다는 방향성을 알려주는 지표”**에 가깝지만, 이 분야에서 그나마 가장 나은 옵션으로 여겨진다는 견해가 있습니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 시밀러웹 역시 여러 경쟁 서비스(예: SEMrush, Ahrefs 등)와 비교했을 때 자신들의 트래픽 추정이 가장 GA 데이터에 근접한다고 주장하고 있으며, 한 외부 연구(SparkToro 연구)에서도 시밀러웹의 추정치가 타사 대비 실제 값과의 오차가 가장 적었다는 결과를 공유했습니다 (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center).

그러나 대표성(representativeness) 관련 한계도 존재합니다. 시밀러웹이 패널 규모를 크고 다양하게 유지하려 노력하고는 있지만 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo), 패널 기반 데이터 수집에는 표본 편향이 개입될 수밖에 없습니다. 예를 들어, 시밀러웹의 브라우저 확장 프로그램이나 트래커가 설치된 소프트웨어를 사용할 법한 이용자층은 웹마스터, 마케팅 종사자 등 기술 지식이 있는 계층에 치우칠 수 있습니다. 실제로 시밀러웹 확장 프로그램은 그 특성상 **웹 트래픽 데이터에 관심이 많은 사람들(예: 마케팅 담당자)**이 주로 설치할 가능성이 높고, 일반적인 십대 청소년이나 비기술적 대중은 참여율이 낮을 수 있다는 지적이 있습니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion). 따라서 일반 인터넷 이용자 전체를 완벽히 대표하지 못하고 특정 집단이 과표집되는 편향이 생길 위험이 있으며, 시밀러웹은 이러한 편향을 통계 모델로 보정하려고 노력하지만 한계가 존재합니다.

오차 범위 측면에서는, 시밀러웹 데이터는 대략 ±20~30% 내외의 오차는 비교적 흔하게 발생할 수 있다고 볼 수 있습니다. 심지어 동일한 사이트에 대해 공식 분석 도구들끼리도 최대 30%까지 수치 차이가 날 수 있다고 알려져 있는데 (Similarweb vs. Direct Measurement – Similarweb Knowledge Center), 하물며 패널 추정치는 개별 케이스에 따라 그 이상의 차이가 날 수도 있습니다. 시밀러웹은 월간 방문 5천~10만 사이의 중형 사이트에서 비교적 강점을 보이는 반면 (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center), 5천 미만의 소형 사이트나 매우 특수한 도메인의 경우 데이터 누락이나 부정확이 생길 확률이 높습니다 (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center). 실제로 어느 분석에서는 한 개인 사이트의 트래픽에 대해 시밀러웹이 보여준 추정 추이가 GA의 실제 추이와 전혀 맞지 않아 패턴을 놓치거나 잘못 반영한 사례도 보고된 바 있습니다 (Where does the SimilarWeb data come from? – data > opinion). 이런 경우 시밀러웹 데이터만 믿고 의사결정을 내린다면 오류가 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

요약하면, 시밀러웹의 데이터는 전반적인 경향 파악과 경쟁사 간 비교에 유용하지만, 절대적인 수치를 액면 그대로 받아들이기에는 한계가 있습니다. 대규모 트래픽 사이트의 경우 비교적 신뢰도가 높으나, 소규모 사이트나 특수한 이용자층의 사이트는 과소대표되거나 추정이 빗나갈 수 있습니다 (Similarweb vs. Direct Measurement – Similarweb Knowledge Center) (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center). 그렇다고 이 데이터가 무가치한 것은 아니며, 업계에서는 **“완벽한 도구는 없지만 시밀러웹이 그나마 가장 일관되고 폭넓은 시야를 제공한다”**고 평가되곤 합니다 (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo). 따라서 시밀러웹 수치를 활용할 때에는 정확한 수치보다는 상대적인 비교와 추세를 중시하고, 가능하다면 해당 사이트의 1차 데이터(예: 자체 GA 데이터)와 교차 검증하여 해석하는 것이 가장 바람직합니다. 또한 시밀러웹은 지속적으로 패널 확대와 알고리즘 개선을 통해 작은 사이트의 데이터 신뢰성도 높이겠다고 예고하고 있으므로 (Similarweb's Data Accuracy – Similarweb Knowledge Center), 향후 정확도가 개선될 여지도 있습니다. 현재로서는 시밀러웹 데이터를 업계의 거시적인 인사이트를 얻는 참고자료로 활용하되, 세부 전략 수립 시에는 보조 지표로 활용하는 것이 안전한 접근이라고 할 수 있습니다.

참고 자료: 시밀러웹 공식 지원 문서 (Data Methodology) (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center) (Similarweb Data Methodology – Similarweb Knowledge Center), 외부 리뷰 및 Q&A (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo) (Quick Question - Where does SimilarWeb get their Traffic and Keyword data? : r/bigseo), 시밀러웹 블로그/자료 (Unique Visitors: What It Is and Why You Need To Measure It | Similarweb) (Engagement Metrics to Benchmark | Similarweb) 등.

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