웹사이트 방문자 식별: 기업 추적의 작동 방식

양식 제출 수를 세션 수로 나눠 보면 B2B 웹사이트 방문자의 대다수가 신원을 밝히지 않고 떠난다는 것을 알 수 있습니다. 웹사이트 방문자 식별은 양식 작성 없이도 어떤 조직이 둘러보는지, 무엇을 읽는지, 얼마나 자주 돌아오는지를 일부 되찾으려는 것입니다. B2B에서는 세 가지 업무에 쓰입니다. 어떤 계정이 조사 중인지 영업팀에 알려주고, 그 계정에 맞게 사이트를 개인화하며, 광고용 계정 목록을 만드는 것입니다.

기술은 공급업체가 말하는 것보다 단순하고, 대부분의 구매자가 기대하는 것보다 불완전합니다. 이 글은 세 가지 식별 방법, 매칭률이 크게 달라지는 이유, 얻을 수 있는 데이터, 신뢰도 수준별로 가능한 조치, 적용되는 개인정보 규정, 도입 방법을 설명합니다. 한 문단 정의는 용어집의 방문자 식별 항목을 참고하세요. 공급업체를 비교 중이라면 웹사이트 방문자 식별 소프트웨어 선택 가이드에서 평가 방법을 다룹니다.

세 가지 식별 방법

모든 벤더는 세 가지 방법을 조합해 사용합니다. 방법마다 무엇을 식별하는지(기업 또는 개인), 매칭 신뢰도가 얼마나 되는지, 법적 리스크가 얼마나 큰지가 다릅니다.

1. 역방향 IP 조회(기업 수준)

인터넷에 연결된 모든 기기에는 IP 주소가 있습니다. Acme Corp 직원이 사무실에서 웹사이트를 방문하면, 브라우저는 Acme Corp 네트워크에 할당된 IP 주소에서 요청을 보냅니다. 방문자 식별 도구는 IP 주소를 기업명에 매핑하는 데이터베이스를 유지합니다. 식별 과정은 다음 단계를 따릅니다.

• IP 수집: 웹사이트는 모든 웹 요청과 함께 방문자의 IP 주소를 받습니다. 이 부분에는 별도의 추적이 필요 없습니다
• 데이터베이스 조회: 도구가 해당 IP 블록을 소유하거나 임대한 조직을 조회합니다
• 데이터 보강: 회사가 매칭되면 도구가 업종, 직원 수, 매출 구간, 본사 위치, 기술 스택 같은 기업 속성 데이터를 추가합니다
• 세션 연결: 일정 시간 내 같은 기업의 페이지 조회를 하나의 기업 방문으로 묶습니다

IP-기업 데이터베이스는 지역 인터넷 레지스트리 기록(ARIN, RIPE NCC, APNIC 등), 역방향 DNS, BGP 라우팅 데이터, 관찰된 트래픽, 상용 데이터 제휴로 구축됩니다. 이 데이터베이스의 품질이 공급업체 간 가장 큰 차이를 만듭니다. 작동 원리는 역방향 IP 조회 용어집 항목에서 다룹니다.

할 수 없는 일: 그 사람이 누구인지 알려주는 것, 그리고 고용주 명의로 등록되지 않은 네트워크에 있는 사람을 식별하는 것입니다. 직원이 재택근무를 하면 트래픽은 Comcast, AT&T, Deutsche Telekom 같은 가정용 ISP에서 발생하며, 도구에는 고용주가 아닌 ISP가 보입니다. 원격 및 하이브리드 근무로 이 한계는 더 낮아졌습니다. 일부 도구는 쿠키 기반 매칭, 디바이스 핑거프린팅, 퍼스트파티 데이터 상관 분석으로 이를 우회하려 하지만, 순수한 IP 확인에는 분명한 한계가 있습니다.

2. 퍼스트 파티 식별(개인 단위, 알려진 연락처)

누군가 폼을 작성하거나, 로그인하거나, 이메일의 추적 링크를 클릭하면 그 세션(그리고 쿠키가 허용된 경우 같은 브라우저의 이후 세션)을 CRM이나 마케팅 자동화 플랫폼의 기존 연락처와 연결할 수 있습니다. 본인이 직접 신원을 알려준 것이므로 단연 가장 정확한 방법입니다. 한계는 커버리지입니다. 이미 데이터베이스에 있는 사람에게만 통합니다.

3. 아이덴티티 그래프(개인 단위, 서드파티)

주로 미국 트래픽을 대상으로 하는 일부 벤더는 쿠키나 기기 신호를 퍼블리셔 및 데이터 파트너 네트워크로 구축한 서드파티 아이덴티티 그래프와 결합해 브라우저를 특정 개인과 매칭합니다. 폼을 작성한 적 없는 방문자의 이름과 이메일까지 알려줄 수 있습니다. 저희 견해로는, EU와 영국 트래픽에 대해서는 이를 정당화하기가 매우 어렵습니다. 방문자는 여러분과 아무 관계가 없고, 자신이 식별되리라고 합리적으로 예상하지도 않기 때문입니다. 법률 자문이 해당 벤더와 데이터 흐름을 구체적으로 승인하지 않았다면 검토 대상에서 제외하세요.

매칭률 편차가 큰 이유

계획의 기준으로 삼을 만한 신뢰할 수 있는 업계 전체 매칭률은 없습니다. 공급업체 수치는 자사 고객 기반에서 측정된 것이고 정의도 다릅니다(세션을 세는 곳, 방문자를 세는 곳, 계산 전에 ISP 트래픽을 제외하는 곳이 있습니다). 회사로 확인되는 세션 비율은 공급업체보다 주로 귀사의 트래픽에 달려 있습니다. 영향이 큰 순서대로 요인을 정리하면 다음과 같습니다.

• 사람들이 일하는 장소. 사무실 네트워크는 흔히 고용주 명의로 등록되어 있습니다. 가정용 인터넷은 개인용 ISP 명의이므로 원격 근무자는 가정집처럼 보입니다. 원격 또는 하이브리드 근무가 많은 오디언스는 식별률이 낮습니다.
• 기업 규모. 대기업일수록 등록된 IP 대역을 보유하고 트래픽을 그 대역으로 보낼 가능성이 높습니다. 소규모 기업은 공유 오피스에서 회선을 함께 쓰거나 일반 가정용 ISP를 쓰는 경우가 많습니다.
• 모바일 트래픽. 이동통신사는 IP 주소를 매우 많은 가입자와 공유하므로 모바일 세션은 기업으로 식별되는 경우가 드뭅니다.
• VPN과 프라이버시 릴레이. 기업 VPN은 도움이 될 수도(회사 IP 대역으로 트래픽이 나가는 경우), 방해가 될 수도(AWS 같은 클라우드 제공업체에서 나가는 경우) 있습니다. 소비자용 프라이버시 서비스는 출처를 완전히 숨깁니다. Apple은 iCloud 비공개 릴레이(Apple 지원)가 켜져 있으면 웹사이트에 사용자의 실제 IP 대신 임시 IP 주소가 보인다고 설명합니다.
• 지역. 데이터베이스 커버리지는 지역과 벤더에 따라 다릅니다. 북미 대기업에 강한 벤더가 북유럽 중견기업에는 약할 수 있습니다.
• 봇 및 비인간 트래픽. 크롤러와 모니터링 서비스는 데이터 센터에서 들어오며, 필터링하지 않으면 호스팅 회사로 “식별” 건수를 부풀립니다.

의미 있는 매칭률은 체험 기간에 자사 트래픽으로 측정한 수치뿐입니다. 커버리지뿐 아니라 정확도도 확인하세요. 알고 있는 계정(고객, 진행 중인 거래, 자사 사무실)의 매칭 샘플을 뽑아 몇 개가 맞는지 보세요. 회사명이 정확한 낮은 매칭률이, 오귀속투성이인 높은 매칭률보다 가치 있습니다. 오귀속은 영업 담당자가 실제로 방문한 적 없는 계정을 쫓게 만듭니다.

예시: 세션에서 활용 가능한 기업으로

월 세션 10,000건인 가상의 B2B 사이트 예시 수치:

이 예시에서 25%라는 헤드라인 매칭률은 결국 영업 담당자가 주목할 만한 계정 월 25개로 이어집니다. 프로세스는 이 마지막 숫자를 기준으로 계획하십시오. 퍼널 상단을 기준으로 계획하는 팀은 영업팀에 노이즈를 쏟아붓고 첫 달 안에 신뢰를 잃습니다.

실제로 얻는 데이터

방문자가 회사 단위로 식별되면 일반적으로 두 가지 범주의 데이터를 받습니다.

방문 단위 데이터

• 회사명과 도메인
• 조회한 페이지와 페이지별 체류 시간
• 진입 페이지와 유입 경로
• 일정 기간 동안의 방문 횟수
• 접속의 대략적인 위치(도로명 주소가 아닌 도시 단위)

기업 속성 데이터(데이터 보강)

• 업종 분류(SIC/NAICS 코드)
• 직원 수 또는 범위
• 연 매출 범위
• 본사 위치
• 기술 스택 데이터(기업이 사용하는 소프트웨어)
• 투자 정보(스타트업의 경우)

기업 단위 식별로 알 수 없는 것은 개인입니다. “Salesforce의 누군가가 이번 주에 요금 페이지를 세 번 방문했다”는 것은 알려 주지만, 그것이 마케팅 VP인 Jane Smith라는 것은 알려 주지 않습니다. 개인 식별은 방문자가 양식 제출, 로그인, 이메일 클릭으로 스스로를 밝힐 때만 이루어집니다. 영업팀에 이를 일찍 분명히 알려 주세요. 개인정보 보호 준수와 영업 담당자가 알림으로 합리적으로 할 수 있는 일 모두에 영향을 미칩니다.

확신도에 맞게 조치하기

대부분의 구현에서 놓치는 규칙입니다. 데이터의 용도마다 허용할 수 있는 오류율이 다르므로, 무엇이든 켜기 전에 각 조치에 필요한 신뢰 수준을 정하세요.

업종을 잘못 추정하면 헤드라인이 조금 덜 적합해지는 정도의 손해에 그칩니다. 하지만 방문한 적도 없는 회사에 영업 담당자가 전화하거나, 홈페이지가 엉뚱한 회사 이름으로 인사하면 신뢰를 잃습니다. 신호의 확신도에 맞춰 조치의 노출 수준을 조절하세요.

개인정보 보호 준수: GDPR과 그 이상

이 내용은 실무자를 위한 요약이며 법률 자문이 아닙니다. 무엇이든 설치하기 전에 개인정보 보호 책임자나 법률 고문과 이 질문들을 정리하십시오.

• 개인정보가 관련되나요? 거의 확실히 그렇습니다. GDPR Recital 30은 IP 주소를 온라인 식별자로 명시하며, EU 사법재판소는 Breyer (CJEU, 2016) 판결에서 동적 IP 주소가 웹사이트 운영자에게 개인정보가 될 수 있다고 판단했습니다. 출력값은 기업명일 수 있지만, 입력값은 한 개인의 기기에서 나온 IP 주소입니다.
• 어떤 법적 근거인가요? 기업 수준 식별은 보통 정당한 이익, 즉 GDPR Article 6(1)(f)에 근거합니다. 이를 위해서는 목적, 필요성, 방문자의 기대와의 이익 형량 테스트를 담은 정당한 이익 평가를 문서화해야 합니다. ICO의 정당한 이익 가이드가 세 부분을 모두 설명합니다.
• 추적 자체에 동의가 필요한가요? 기기에 정보를 읽거나 저장하는 행위(쿠키, 로컬 스토리지, 다수의 스크립트)는 ePrivacy 지침 Article 5(3)에 해당하며, EDPB는 Guidelines 2/2023에서 이를 폭넓게 해석합니다. 식별 태그가 식별자를 설정하거나 읽는다면, 법률 자문이 달리 결론 내리지 않는 한 동의 배너 뒤에 있어야 한다고 가정하세요.
• 방문자가 이의를 제기할 수 있습니까? GDPR 제21조에 따라 정당한 이익에 근거한 처리에 이의를 제기할 수 있으며, 직접 마케팅에 대한 이의 제기는 절대적입니다. 이를 실제로 존중할 수 있는 방법이 필요합니다.
• 미국 트래픽. B2B 개인정보에 대한 CCPA의 임시 면제는 2023년 1월 1일에 만료되었으므로, 다른 회사 직원에 관한 데이터도 다른 개인정보와 똑같이 적용 대상입니다. 개정된 캘리포니아 법은 소비자에게 알 권리와, Global Privacy Control 신호를 포함해 개인정보 판매 또는 공유를 거부할 권리를 부여합니다. 캘리포니아 법무장관의 CCPA 페이지를 참고하세요.

기업 단위의 선을 넘지 마세요. “Deutsche Bank의 방문자가 보안 페이지를 조회했습니다”와 “Deutsche Bank의 Max Mueller가 보안 페이지를 조회했습니다”는 법적으로 다르게 취급됩니다. 어떤 법이 적용되든 지켜야 할 실무상 최소 기준은 다음과 같습니다.

• 기업 수준 방문자 식별과 그 목적을 명시한 개인정보 처리방침
• 공급업체와의 데이터 처리 계약(DPA)
• 식별 데이터에 대한 문서화된 보관 기간
• 별도 승인이 없는 한 EU 및 영국 트래픽에 대해서는 개인 단위 데이터 보강 비활성화
• 개인의 탐색이 아니라 기업의 활동을 알려 주는 영업 알림
• 반대 의견과 수신 거부 요청 처리 방법

방문자 식별과 퍼스트파티 데이터 결합

식별 정보는 방문자가 직접 제공하는 데이터와 결합할 때 훨씬 유용해집니다. (식별된 각 기업에 대해 기록할 가치가 있는 이벤트는 B2B 웹사이트 방문자 추적 가이드를 참고하세요.) 잘 알려진 기업명을 순전히 예시로 사용한 진행 과정은 다음과 같습니다.

1단계: 익명 기업 식별

Stripe의 방문자가 일주일 동안 두 번 방문해 홈페이지, 기능 페이지, 요금 페이지를 봅니다. Stripe의 누군가라는 것은 알지만 누구인지는 모릅니다. 어카운트 단위 개인화에는 이것으로 충분합니다. 핀테크 고객 사례, 관련 연동 기능, 그 회사 규모에 맞는 요금 페이지 메시지를 보여줄 수 있습니다.

2단계: 점진적 데이터 보강

같은 방문자가 백서를 다운로드하며 이메일 주소를 남깁니다. 이제 이 사람을 이미 보유한 기업 단위 이력, 즉 이전 3회 방문, 조회한 페이지, 기업 프로필과 연결할 수 있습니다. CRM 레코드에 이 모든 맥락이 담깁니다.

3단계: 계정 단위 전체 그림

이후 몇 주 동안 Stripe의 여러 사람이 방문합니다. 일부는 폼으로 신원을 밝히고, 나머지는 익명으로 남습니다. 활동을 어카운트 단위로 묶으면 구매 위원회의 참여가 보입니다. 세 명이 방문했고, 두 명이 콘텐츠를 다운로드했고, 한 명은 요금 페이지를 네 번 봤습니다.

어느 한 소스만으로는 이 그림을 얻을 수 없습니다. 식별 계층이 익명 방문을 담당하고, 모든 퍼스트파티 상호작용이 이름을 채워 넣습니다.

데이터로 무엇을 할 것인가

대부분의 기업은 마케팅 용도로 식별을 시작하지만, 가장 유용한 활용 사례 중 여럿은 영업과 고객 성공 분야에 있습니다.

영업 다이제스트와 알림

계정 담당자에게 타깃 계정의 활동을 일간 또는 주간 요약으로 보내세요. 어떤 페이지를, 몇 명의 서로 다른 방문자가, 얼마나 최근에 봤는지입니다. 실시간 알림은 요금, 고객 사례, 비교 페이지처럼 타이밍이 중요한 최고 인텐트 페이지에만 쓰세요. 계정이 아직 조사 중일 때 도착한 알림은 유용하지만, 주간 요약에 담긴 알림은 그렇지 않은 경우가 많습니다. 데이터는 감시 사실을 알리는 데가 아니라 아웃리치의 타이밍과 내용을 다듬는 데 쓰세요. “귀사 팀이 저희 웹사이트를 보셨더군요”보다는 계정이 읽은 내용과 관련된 자료로 시작하는 이메일이 대개 더 잘 통합니다. 인텐트 기반 웹사이트 리드 라우팅 가이드에서 알림 로직을 다루며, 같은 신호를 계정 스코어링 모델에 넣으면 우선순위를 일관되게 유지할 수 있습니다.

웹사이트 개인화

업종 및 규모 변형에는 중간 신뢰도의 기업 속성을, ABM 경험에는 CRM과 매칭된 기업을 사용하세요. 식별되지 않은 방문자는 기본 페이지를 봅니다. 세그먼트를 설정하고 홀드아웃과 비교해 측정하는 방법은 웹사이트 개인화 글에서 다룹니다.

어카운트 기반 광고

구매 의도가 높은 페이지를 방문한 ICP 어카운트를 어카운트 기반 광고 캠페인용 기업 목록으로 내보내고, 기존 고객과 진행 중인 영업 기회는 신규 발굴 캠페인에서 제외하세요.

보고 및 콘텐츠 검증

트래픽과 전환 리포트를 업종과 규모별로 나눠 보면, 캠페인이 단순히 세션을 늘리는 것이 아니라 적합한 회사를 끌어오는지 알 수 있습니다. 같은 계층은 콘텐츠 결정에도 도움이 됩니다. Kubernetes 글이 조회수 몇천을 기록했다는 것만이 아니라, 식별된 방문자가 ICP 회사에서 왔는지 학생과 취미 사용자였는지 알 수 있습니다.

제품 주도 성장(PLG)

셀프 가입이 있는 SaaS 기업이라면, 식별을 통해 어떤 계정이 가입 전에 제품을 조사했는지 알 수 있습니다. 어떤 회사가 2주 동안 여러 번 방문한 뒤 계정을 만들었다면, 그들이 가장 많이 조사한 기능부터 온보딩을 시작할 수 있습니다.

고객 확장 및 이탈 신호

기존 고객이 사용하지 않는 제품이나 요금제 페이지를 둘러보는 것은 확장 신호입니다. 중간 요금제 고객이 엔터프라이즈 요금 페이지를 방문했다면 어카운트 매니저에게 연결되어야 합니다. 고객이 경쟁사 비교 페이지를 방문하는 것은 이탈 위험 신호일 수 있으며, 영업 대기열이 아니라 고객 성공팀이 다뤄야 합니다.

경쟁 인텔리전스

식별 데이터는 경쟁사가 사이트를 방문하는 것도 보여 줍니다. 과민 반응할 필요는 없지만 패턴은 유익할 수 있습니다. 갑자기 매주 요금 페이지를 확인하는 경쟁사는 변화를 준비하고 있을 수 있습니다.

방문자 식별 방식 선택하기

크게 세 가지 옵션이 있습니다.

독립형 식별 도구(Leadfeeder, Albacross 등)는 기업을 식별하고 방문자 활동 대시보드를 보여주는 데 집중합니다. 도입은 간단하지만 활용 계층은 직접 만들어야 합니다. 대시보드를 확인하든, CRM으로 데이터를 보내는 연동을 설정하든 말입니다.

식별 기능이 내장된 ABM 플랫폼(Demandbase나 6sense 등)은 식별을 광고, 인텐트 데이터, 계정 스코어링과 묶어 제공합니다. 포괄적이며 보통 전담 담당자가 필요합니다. 가격은 견적 방식입니다. 6sense의 요금 페이지는 패키지는 나열하지만 가격은 없으므로(2026년 10월 기준), 자사 트래픽과 사용자 수 기준으로 각 공급업체에 견적을 요청하세요.

자체 식별 기능을 갖춘 개인화 플랫폼(Markettailor 등)은 식별 기능과 식별한 기업에 맞게 웹사이트를 바꾸는 기능을 결합해, 누가 방문했는지 아는 것과 그에 대해 행동하는 것 사이의 간극을 메웁니다.

올바른 선택은 데이터로 무엇을 할 계획인지에 달려 있습니다. 사이트를 방문하는 회사 목록이 필요하다면 단독 도구로 충분합니다. 그 회사들이 보는 것을 바꾸고 싶다면 식별과 개인화가 함께 작동해야 합니다. 가중치 평가표와 공정한 매칭률 테스트로 특정 공급업체를 비교하려면 웹사이트 방문자 식별 소프트웨어 가이드를 활용하십시오.

5단계 구현 계획

1. 먼저 실행할 조치를 정하세요(1주차). 신뢰도 표에서 어떤 조치를 실행할지, 각각의 담당자는 누구인지, 그리고 '활용 가능한 계정'이 무엇을 뜻하는지(ICP 적합도와 어떤 행동) 적어 두세요. 이것이 없으면 목록을 사는 것에 불과합니다.
2. 법적 근거 확정(1~2주 차). 추적 코드를 적용하기 전에 정당한 이익 평가를 마치고, 동의가 필요한 항목을 정하고, 개인정보 처리방침을 업데이트하고, DPA에 서명하세요. 오픈 후에 하면 태그를 다시 설계해야 합니다.
3. 자사 트래픽으로 시범 운영(2~4주차). 방문자는 블로그 글이나 랜딩 페이지로 들어오는 경우가 많으므로, 홈페이지만이 아니라 모든 페이지에 스크립트를 설치하세요. 벤더 한두 곳을 최소 2주간 병행 운영하고, 알려진 세션과 대조해 매칭을 검증하고, 기준 매칭률과 활용 가능한 어카운트 수를 기록하세요.
4. CRM에 연결하고 엄격하게 필터링하세요(4~5주차). ICP와 행동 필터를 통과한 회사만 동기화합니다. ISP, 호스팅 업체, 대학, 기존 고객(이들은 고객 성공팀으로 라우팅), 자사는 제외하세요.
5. 액션 하나를 시작하고 측정한 뒤 다음 액션을 추가합니다(6주 차 이후). 먼저 영업팀을 위한 주간 어카운트 요약으로 시작하고, 이어서 고의도 페이지 알림을 추가합니다. 영업팀이 어카운트가 맞다고 확인한 뒤에 개인화나 광고 오디언스를 추가하세요.

흔한 실수

• 공급업체가 제시한 매칭률로 판단하기. 자사 트래픽으로 측정하고, 매칭 건수가 아니라 활용 가능한 계정 수를 세세요.
• 매칭될 때마다 영업팀에 알림 보내기. 몇 주 안에 영업 담당자들은 그 채널을 무시하게 됩니다. ICP와 구매 행동으로 필터링한 요약 알림부터 시작하세요.
• 기업 데이터를 익명 데이터로 취급하는 실수. 처리는 개인정보에서 시작됩니다. 그에 맞게 문서화하세요.
• ISP, 호스팅, 대학을 걸러내지 않기. 이들은 수치를 부풀리고 세그먼트를 오염시킵니다.
• 처음 방문한 사람에게 페이지에서 회사 이름 부르기. 감시당하는 느낌을 줍니다. 관계가 생기기 전까지는 업종 중심의 메시지를 사용하세요.
• 기존 고객 무시하기. 기존 고객의 요금 또는 비교 페이지 방문은 확장이나 이탈 신호입니다. 계정 매니저에게 전달하십시오.

식별 자체는 회사 이름 목록에 불과합니다. 가치는 그것을 무엇과 연결하느냐에서 나옵니다. 계정 담당자에게 전달되는 알림, 웹 활동이 표시되는 CRM 레코드, 중요한 세그먼트에 맞춰 바뀌는 웹사이트 경험입니다. Markettailor의 방문자 식별은 식별된 기업을 바로 세분화로 넘겨 마지막 단계를 처리합니다.

자주 묻는 질문

웹사이트 방문자 식별은 어떻게 작동하나요?

가장 흔한 방법은 역방향 IP 조회입니다. 방문자의 IP 주소를 해당 네트워크 대역을 소유한 조직과 매칭한 뒤, 산업과 규모 같은 기업 데이터로 보강합니다. 개인 수준 식별은 폼 작성, 로그인, 추적 이메일 링크 클릭 같은 퍼스트 파티 데이터나, 법적 리스크가 더 큰 서드파티 ID 그래프에서 나옵니다.

웹사이트 방문자 중 몇 퍼센트를 식별할 수 있나요?

오디언스에 따라 달라지므로 신뢰할 만한 보편적 수치는 없습니다. 대기업 사무실에서 일하는 방문자가 많은 사이트는 더 많은 세션이 식별되고, 원격 근무자, 소규모 기업, 모바일 트래픽, 프라이버시 릴레이 사용자가 많은 사이트는 덜 식별됩니다. 벤더 체험 기간에 자사 트래픽으로 측정하고, 원시 매칭 수가 아니라 활용 가능한 ICP 계정 수를 추적하세요.

웹사이트 방문자 식별은 GDPR상 합법인가요?

합법일 수 있지만 규제 대상입니다. IP 주소는 개인정보일 수 있으므로 법적 근거(보통 문서화된 평가를 갖춘 정당한 이익), 개인정보 처리방침, 공급업체와의 DPA, 이의 제기에 대응할 방법이 필요합니다. 기기에 식별자를 저장하거나 읽는 스크립트는 ePrivacy 규정에 따라 일반적으로 동의가 필요합니다.

웹사이트를 방문하는 개인을 식별할 수 있나요?

신뢰할 수 있고 합법적으로는, 방문자가 스스로를 밝힐 때만 가능합니다. 폼 작성, 로그인, 자사 이메일의 클릭 등입니다. 일부 벤더는 주로 미국 트래픽을 대상으로 아이덴티티 그래프를 통해 익명 방문자를 특정할 수 있다고 주장합니다. EU와 영국 방문자의 경우 그 사람이 귀사와 아무 관계가 없고 이를 예상하지도 않으므로 정당화하기 어렵습니다.

방문자 식별과 방문자 추적의 차이는 무엇인가요?

추적은 세션이 무엇을 하는지(페이지, 이벤트, 소스)를 기록합니다. 식별은 세션 뒤에 누가 있는지를, 보통 회사 단위로 알려 줍니다. 둘 다 필요합니다. 추적은 식별된 계정에 대응할 가치를 부여하는 행동 데이터를 제공하고, 식별은 익명 행동을 영업, 개인화, 광고에 쓸 수 있는 계정 단위 신호로 바꿉니다.