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Kibana 대시보드에서 Elastic Workplace Search 사용 분석 — 2부

7.10 릴리즈의 Elastic Workplace Search에서는, 새로운 분석 로깅 기능 일부를 소개하며 몇 가지 샘플 분석 시나리오를 간략하게 단계별로 살펴보았습니다. 7.11 릴리즈에서는 유용한 대시보드와 시각화를 통해 쿼리와 클릭 데이터 탐색을 위한 새로운 가능성을 열어주는 분석 필드를 도입하였습니다.

분석 이벤트 로그 출력을 최대한 유연하게 할 수 있도록 구성했습니다. Workplace Search 사용에서 어떤 유형의 분석을 보려는 지에 대한 Elastic 자체의 아이디어가 있지만, 사용자가 적합하다고 생각하는 측정 기준에 따라 세부적으로 분할하실 수도 있습니다. 데이터를 직접 살펴보실 것을 권장하지만 이 포스팅에서 이제 추가 데이터 포인트로 수행할 수 있는 몇 가지 구체적인 사용 사례와 예를 제공해 드리겠습니다.

새로운 내용

7.11 릴리즈에는 다음과 같은 수많은 새로운 분석 필드가 추가되었습니다. 

  • 쿼리 정제
  • 쿼리 필터
  • 쿼리 해시 값
  • 문서 유형(쿼리 및 클릭)
  • 쿼리 피드백 이벤트

지난 번 블로그 포스팅에서는 Kibana Lens를 사용하여 빠르게 시각화하는 방법을 보여드렸습니다. 이 포스팅에서는 한 걸음 더 나아가 이 새로운 필드 위에 좀 더 정교한 시각화 몇 가지를 구축하기 위한 복잡한 과정에 대해 알아보겠습니다.

이전과 마찬가지로, 원시 분석 이벤트 데이터는 인덱스 패턴 .ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*를 사용하여 확인할 수 있습니다. 몇 가지 더 정교한 쿼리를 위해, Elasticsearch 데이터 트랜스폼 인덱스를 활용하여 여러 필드에서 사전 집계를 수행할 예정입니다. 아래에서 정의한 대시보드 및 메트릭의 경우, 쿼리당 세션 수준에서 다음 메트릭을 집계하는 데이터 트랜스폼(여기에서 소스 gist 이용 가능)을 생성했습니다.

  • 모든 쿼리 정제 및 정제 수
  • 사용된 모든 쿼리 필터 및 필터 수
  • 이 쿼리 세션의 총 클릭 수
  • 쿼리 세션의 시작 및 종료 타임스탬프
  • 쿼리 세션 시작부터 첫 번째 결과 클릭까지의 시간(초)

데이터 트랜스폼을 생성하고 사용할 때 고려해야 할 특정한 장단점이 있습니다. 데이터의 스크립트로 작성된 집계는 Kibana 시각화와 쌍을 이룰 때 상당히 강력할 수 있습니다. 이는 데이터 트랜스폼을 생성하고 유지하기 위해 추가 계산 및 스토리지 리소스를 할당하는 것입니다. Workplace Search 사용을 분석하려는 메트릭을 정의할 때는 데이터를 통해 무엇을 얻으려는 지를 분명히 알고 데이터를 탐색하는 데 사용할 데이터 트랜스폼 수와 대상을 직접 결정해야 합니다.

분석 대시보드에 대한 시각화 생성

로그된 필드에서 가져올 수 있는 새로운 분석 및 메트릭의 일부를 예시하기 위해, 이 업데이트에서 사용할 수 있는 대부분의 새 분석을 보여주는 Kibana 대시보드를 만들 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 평균 클릭 위치 및 역순위 평균(MRR): 클릭 이벤트가 발생한 결과의 평균 순위와 그 반대의 역순위 평균입니다.
  • 쿼리에서 첫 클릭까지 평균 초: 쿼리를 실행할 때부터 사용자가 결과를 클릭할 때까지의 경과된 시간입니다.
  • 상위 트리거 성공률: 클릭 수에 따라 정의된 트리거를 생성한 상위 쿼리입니다.
  • 문서 유형별 상위 클릭: 클릭된 상위 문서 유형입니다.
  • 콘텐츠 소스별 상위 클릭: 클릭된 문서의 상위 콘텐츠 소스입니다.
  • 콘텐츠 소스별 상위 클릭 문서: 콘텐츠 소스당 클릭 수가 가장 많은 문서입니다.
  • 클릭이 없는 상위 쿼리: 사용자가 어떤 결과도 클릭하지 않은 가장 일반적인 쿼리입니다. 이를 통해 사용자가 검색하고 있지만 관련 결과를 찾지 못하는 항목을 쉽게 파악할 수 있습니다. 그런 다음 도움이 될 수 있도록 쿼리 결과를 조정하거나 추가 콘텐츠를 만들어 격차를 해소할 수 있습니다.

아래에서 각 대시보드를 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 대시보드를 다시 만들려면 이 gist를 다운로드하여 Kibana로 가져올 수 있습니다.

평균 클릭 위치 및 역순위 평균

Kibana에서 평균 클릭 위치에 대한 메트릭 보기를 생성하려면,

  • Lens를 사용하여 위의 일반 인덱스 패턴과 수평 막대 차트 유형을 선택합니다.
  • 시각화 메트릭을 SearchMetrics.click.result.rank 필드로 설정합니다.
  • Elastic Workplace Search 분석: 평균 클릭 위치

역순위 평균에 대한 메트릭 시각화를 생성하려면,

  • 분석 인덱스 패턴을 사용하여 새 Lens 메트릭 시각화를 생성합니다.
  • SearchMetrics.click.result.reciprocal_rank 필드에서 시각화 메트릭을 설정합니다.
  • Elastic Workplace Search 분석: 역순위 평균

쿼리에서 첫 클릭까지 평균 초

  • 위에서 정의한 데이터 트랜스폼을 사용하여 새 Lens 메트릭 시각화를 생성합니다.
  • time_to_first_click 필드에서 시각화 메트릭을 설정합니다.
  • Elastic Workplace Search 분석: 첫 클릭까지의 초

상위 트리거 성공률

  • Lens를 사용하여 데이터 트랜스폼 인덱스 패턴과 수평 막대 차트 유형을 선택합니다.
  • "1"의 "between"에 대한 query_refinement_count 필드에서 필터를 설정합니다. (그리고 "to" 필드는 비워둡니다.)
  • query_value.keyword 필드에서 시각화 필드를 설정합니다.
  • Elastic Workplace Search 분석: 상위 트리거 성공률

콘텐츠 소스별 상위 클릭

  • Lens를 사용하여 위의 일반 인덱스 패턴과 수평 막대 차트 유형을 선택합니다.
  • SearchMetrics.click.result.content_source 필드를 차트 영역으로 끌어서 놓습니다.
  • Elastic Workplace Search 분석: 콘텐츠 소스당 상위 클릭

문서 유형별 상위 클릭

  • Lens를 사용하여 위의 일반 인덱스 패턴과 수평 막대 차트 유형을 선택합니다.
  • SearchMetrics.click.result.document_type 필드를 차트 영역으로 끌어서 놓습니다.

콘텐츠 소스별 상위 클릭 문서

  • Lens를 사용하여 위의 일반 인덱스 패턴과 수평 누적 막대 차트 유형을 선택합니다.
  • SearchMetrics.click.result.content_source 필드를 차트 영역으로 끌어서 놓습니다.
  • SearchMetrics.click.result.id 필드를 콘텐츠 소스 맨 위의 차트 영역으로 끌어다 놓습니다.

클릭이 없는 상위 쿼리

위의 대시보드에서 이에 대한 시각화는 사용자 정의 스크립트로 작성된 메트릭 집계에서 Vega 스크립트를 사용하여 분석가가 임의 시간 간격으로 데이터를 세부적으로 분할할 수 있도록 합니다. 현재 사전 정의된 집계 유형에서 작동하는 Lens 또는 표준 Kibana 시각화에서는 이 작업이 불가능합니다. 쿼리는 스크립트 메트릭을 사용하여 연결된 클릭이 없는 지정된 시간 범위에 걸친 쿼리 빈도를 집계합니다. 그런 다음 상위 5개 쿼리에 대한 쿼리 수를 쉽게 그래프로 표시할 수 있습니다. 위에서 언급한 바와 같이 Vega 시각화 유형을 활용할 때 좋은 점은 Kibana 전역 타임스탬프 범위도 결과를 필터링하는 매개 변수로 정의할 수 있다는 점입니다.

Elastic Workplace Search 분석: 클릭이 없는 상위 쿼리

스크립트 자체는 복잡하지는 않지만 이 블로그 포스팅에 대해서는 다소 큽니다. 그래도 참조하실 수 있는 gist를 생성해 놓았습니다. 

기타 메트릭 및 시각화

좀더 복잡하지만 그래도 유용한 분석을 위해 추가 데이터 트랜스폼을 생성할 수 있습니다. 또는 Kibana에서 인덱스의 Elasticsearch SQL과 소스 데이터로 생성한 데이터 트랜스폼을 사용해 데이터를 가져와 Canvas 워크패드를 생성할 수 있습니다. 위의 "클릭이 없는 상위 쿼리" 차트에서 보았듯이, 대시보드에 추가해야 하는 경우 이러한 수동 쿼리를 Vega 스크립트로 변환할 수도 있습니다.

다음은 이 업데이트를 통해 제공되는 새 필드를 사용하는 다른 흥미로운 메트릭의 몇 가지 예입니다.

월간 활성 사용자 수

이것은 클릭 횟수와 쿼리 횟수의 비율을 기준으로 한 메트릭입니다. 검색 결과가 사용자에게 있어 정확한지, 아니면 적어도 흥미로운지를 나타냅니다. 클릭 대 쿼리 비율이 높을수록 검색 중인 사용자에게 그 결과가 좀더 흥미롭다고 가정할 수 있습니다.

이 메트릭은 이 gist에 표시된 대로 날짜 히스토그램과 버킷 스크립팅에 의해 가능합니다. 이 쿼리를 Vega 시각화로 좀더 조정하여 월간, 주간 또는 원하는 다른 시간 프레임별로 시간에 따른 참여를 표시하는 선 차트를 생성할 수 있습니다.

특정일 재방문율

로그된 새로운 분석 이벤트를 사용하여 매주(또는 매일 또는 매월) 작업 영역을 얼마나 많은 사람들이 사용하고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 사용자 재방문율을 결정하는 기본 공식은 기간 종료 시 고유 사용자 수를 기간 시작 시 고유 사용자 수로 나누는 것입니다.

이 gist에 표시된 대로 날짜 히스토그램과 이동 함수 집계를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있는 집계를 만들 수 있습니다. 다시 말씀드리지만, Vega를 사용해 이를 시각화로 전환하여 선 차트를 통해 검색 인스턴스가 얼마나 잘 사용자를 참여시키고 유지하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

결론

Workplace Search에서 수집한 분석 데이터를 통해 여러분과 여러분의 분석가는 사용자의 요구에 더 잘 맞도록 Workplace Search 인스턴스를 조정하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 포스팅에 여러 가지 유용한 사용 사례가 나와 있지만, 궁극적으로 모든 분석가는 자신의 필요에 가장 적합한 사용 사례를 알고 있습니다. 여러분께 필요한 것을 얻을 수 있는 도구를 제공해 드렸기를 바랍니다.

이것은 Workplace Search 분석에 추가한 기능에 대한 간단한 설명이며, 실제로는 훨씬 더 흥미로운 내용이 포함되어 있습니다. 또한 Workspace Search를 계속 사용할 때 보고자 하는 내용을 탐색, 테스트하고 저희에게 피드백해주시길 바랍니다.

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