Google PageSpeed Insights 필수 체크 | 애드센스 수익과 SEO 순위를 좌우하는 핵심 도구 2026

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PageSpeed Insights란 무엇인가

PageSpeed Insights(PSI)는 구글이 무료로 제공하는 웹 성능 분석 도구입니다. 웹사이트 URL을 입력하면 모바일과 데스크톱 환경에서 페이지의 사용자 경험을 측정하고, 성능 개선을 위한 구체적인 권장사항을 제공합니다. 단순히 페이지 로딩 속도만 측정하는 것이 아니라 실제 사용자들이 웹사이트를 어떻게 경험하는지를 종합적으로 분석하는 도구라고 이해하면 됩니다. PSI의 가장 큰 특징은 두 가지 유형의 데이터를 동시에 제공한다는 점입니다. 필드 데이터(Field Data)는 Chrome 사용자 경험 보고서(CrUX)를 기반으로 실제 사용자들의 28일간 누적 데이터를 보여줍니다. 실험실 데이터(Lab Data)는 구글의 Lighthouse 엔진을 사용하여 통제된 환경에서 시뮬레이션된 결과를 제공합니다. 이 두 데이터를 함께 분석하면 실제 사용자 경험과 기술적 개선점을 모두 파악할 수 있습니다. 2026년 현재 PSI는 성능(Performance), 접근성(Accessibility), 권장사항(Best Practices), 검색엔진 최적화(SEO) 네 가지 카테고리로 웹사이트를 평가합니다. 각 카테고리는 0-100점 사이의 점수로 표시되며, 90점 이상이면 양호(Good), 50-89점은 개선 필요(Needs Improvement), 50점 미만은 불량(Poor)으로 분류됩니다. 특히 성능 점수는 Core Web Vitals 지표를 기반으로 계산되어 구글 검색 순위에 직접적인 영향을 미칩니다.

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구글이 PageSpeed Insights를 만든 이유

구글이 PageSpeed Insights를 개발한 배경에는 명확한 목적이 있습니다. 구글의 핵심 사업인 검색 서비스의 품질을 높이기 위해서입니다. 사용자가 구글에서 검색 결과를 클릭했는데 해당 웹사이트가 느리게 로딩되거나 사용하기 불편하다면, 이는 구글 검색 서비스 전체의 만족도를 떨어뜨립니다. 따라서 구글은 웹 전체의 성능 수준을 끌어올리기 위해 웹마스터와 개발자들에게 무료로 성능 분석 도구를 제공하기로 했습니다. 2020년 구글은 Web Vitals 이니셔티브를 발표하며 웹 성능 측정의 새로운 표준을 제시했습니다. 이 프로젝트의 연구 결과에 따르면, Core Web Vitals 기준을 충족하는 웹사이트에서 사용자가 페이지를 이탈할 확률이 24% 낮아지는 것으로 나타났습니다. 구글은 이러한 데이터를 바탕으로 2021년 6월부터 Core Web Vitals를 공식 검색 순위 요소로 도입했습니다. 구글 애드센스 관점에서도 페이지 속도는 매우 중요합니다. 구글의 자체 연구에 따르면 페이지 로딩에 3초 이상 걸리면 방문자의 53%가 사이트를 이탈합니다. 또한 5초 이내에 로딩되는 모바일 사이트는 19초 걸리는 사이트보다 광고 수익이 최대 2배 높은 것으로 나타났습니다. 광고 가시성(viewability)도 25% 향상되고, 세션당 페이지뷰는 70% 증가했습니다. 이처럼 PageSpeed Insights는 구글 생태계 전체의 품질 향상을 위한 전략적 도구입니다.

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Core Web Vitals 핵심 지표 완벽 해설

Core Web Vitals는 구글이 정의한 웹 성능의 핵심 지표 세트입니다. 로딩 성능, 상호작용 반응성, 시각적 안정성이라는 세 가지 측면에서 사용자 경험을 측정합니다. 2024년 3월부터 기존의 FID(First Input Delay)가 INP(Interaction to Next Paint)로 대체되어, 현재 Core Web Vitals는 LCP, INP, CLS 세 가지 지표로 구성됩니다.

PSI는 이러한 지표들을 75번째 백분위수(p75) 기준으로 평가합니다. 즉, 방문자의 75%가 해당 기준을 충족해야 '양호'로 판정됩니다. 이 기준이 적용된 이유는 대다수 사용자에게 좋은 경험을 보장하기 위함입니다. 극단적으로 느린 네트워크나 저사양 기기를 사용하는 소수의 사용자 경험까지 고려하여 전체 사용자 기반의 품질을 높이려는 의도입니다.

LCP는 페이지의 메인 콘텐츠가 화면에 렌더링되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 구체적으로 뷰포트 내에서 가장 큰 이미지나 텍스트 블록이 표시되는 시점을 기록합니다. 사용자 관점에서 "페이지가 로딩되었구나"라고 인식하는 순간과 가장 밀접하게 연관된 지표입니다. LCP 목표값은 2.5초 이내이며, 4초를 초과하면 불량으로 평가됩니다. LCP에 영향을 미치는 주요 요소는 서버 응답 시간(TTFB), 렌더링 차단 리소스, 리소스 로딩 시간, 클라이언트 사이드 렌더링입니다. 히어로 이미지나 대형 배너가 LCP 요소인 경우가 많으므로, 이미지 최적화가 LCP 개선의 핵심입니다. WebP나 AVIF 같은 차세대 이미지 포맷 사용, 적절한 이미지 크기 지정, preload 힌트 활용 등이 효과적인 개선 방법입니다.

INP는 2024년 3월 FID를 대체한 새로운 Core Web Vital 지표입니다. 사용자가 페이지와 상호작용(클릭, 탭, 키보드 입력 등)할 때 다음 화면 업데이트까지 걸리는 시간을 측정합니다. FID가 첫 번째 상호작용만 측정했던 것과 달리, INP는 전체 페이지 수명 동안의 모든 상호작용을 평가하여 가장 느린 응답을 기준으로 합니다. INP 목표값은 200밀리초 이내입니다. INP 개선을 위해서는 JavaScript 실행 시간을 최소화하고, 긴 작업(Long Tasks)을 분할해야 합니다. 메인 스레드를 차단하는 무거운 스크립트는 사용자 입력에 대한 응답을 지연시킵니다. 코드 스플리팅, 웹 워커 활용, 이벤트 핸들러 최적화 등이 INP 개선에 효과적입니다. 특히 서드파티 스크립트(광고, 분석 도구 등)가 INP에 큰 영향을 미치므로 신중하게 관리해야 합니다.

CLS는 페이지 로딩 중 예상치 못한 레이아웃 이동을 측정합니다. 콘텐츠를 읽고 있는데 갑자기 광고가 삽입되면서 텍스트가 밀려나거나, 버튼을 클릭하려는 순간 다른 요소가 나타나 잘못된 곳을 클릭하게 되는 경험을 수치화한 것입니다. CLS 목표값은 0.1 이하이며, 0.25를 초과하면 불량입니다. CLS를 유발하는 주요 원인은 크기가 지정되지 않은 이미지, 동적으로 삽입되는 콘텐츠(광고, 배너), 웹폰트 로딩으로 인한 텍스트 깜빡임(FOUT/FOIT)입니다. 이미지와 비디오에는 반드시 width와 height 속성을 지정하고, 광고 슬롯에는 미리 공간을 예약해두어야 합니다. font-display: swap 또는 optional을 사용하고, 가능하면 시스템 폰트를 활용하면 CLS를 크게 줄일 수 있습니다.

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PageSpeed가 SEO 순위에 미치는 영향

구글은 2021년 6월부터 Core Web Vitals를 공식 검색 순위 요소로 도입했습니다. 페이지 경험(Page Experience)은 여러 순위 요소 중 하나로, Core Web Vitals를 포함한 성능 지표가 다른 웹사이트 대비 얼마나 우수한지를 평가합니다. 구글은 이를 통해 빠르고 안정적인 웹사이트를 검색 결과에서 더 높은 순위로 노출시킵니다. 연구에 따르면 Core Web Vitals 점수가 낮은 웹사이트는 오가닉 트래픽이 감소하는 경향을 보입니다. 반대로 Core Web Vitals 기준을 모두 충족하는 웹사이트는 검색 결과에서 경쟁 우위를 확보합니다. 다만 콘텐츠 품질, 관련성, 백링크 등 다른 SEO 요소들도 여전히 중요하므로, Core Web Vitals만으로 순위가 결정되지는 않습니다. 구글은 "다른 조건이 동일할 때" 페이지 경험이 좋은 사이트가 유리하다고 설명합니다. 페이지 속도는 간접적인 SEO 효과도 있습니다. 느린 웹사이트는 이탈률(bounce rate)이 높고 체류 시간(dwell time)이 짧아지는데, 이러한 사용자 행동 신호는 구글의 알고리즘에 부정적으로 작용할 수 있습니다. 또한 구글봇(Googlebot)은 각 웹사이트에 할당된 크롤링 예산 내에서 페이지를 수집하는데, 빠른 사이트는 같은 시간에 더 많은 페이지가 인덱싱될 수 있습니다.

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페이지 속도와 애드센스 수익의 상관관계

구글 애드센스로 수익을 창출하는 웹사이트 운영자라면 페이지 속도에 특히 주의를 기울여야 합니다. 구글의 공식 연구 결과에 따르면, 페이지 속도와 광고 수익 사이에는 명확한 상관관계가 있습니다. 5초 이내에 로딩되는 모바일 사이트는 19초 걸리는 사이트보다 광고 수익이 최대 2배 높습니다. 또한 광고 가시성(viewability)이 25% 향상되고, 세션당 페이지뷰도 70% 증가합니다. 이러한 수치의 배경에는 사용자 행동 패턴이 있습니다. 구글에 따르면 모바일 페이지 로딩에 3초 이상 걸리면 방문자의 53%가 이탈합니다. 로딩 시간이 1-3초일 때 이탈률은 약 7%이지만, 5초가 되면 38%로 급증합니다. 방문자가 이탈하면 광고를 볼 기회 자체가 사라지므로, 빠른 로딩은 광고 노출의 전제 조건입니다. 반면 과도한 광고는 페이지 속도를 저하시킵니다. 애드센스 스크립트 자체가 Core Web Vitals에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 자동 광고(Auto Ads)는 예측하기 어려운 위치에 광고를 삽입하여 CLS 점수를 악화시킬 수 있습니다. AccuWeather는 사이트 성능 최적화를 통해 광고 수익이 39% 증가했다고 보고했습니다. 이는 속도 최적화와 광고 수익이 서로 상충하지 않으며, 오히려 시너지를 낼 수 있음을 보여줍니다. 구글 애즈(Google Ads) 캠페인을 운영하는 경우에도 페이지 속도가 중요합니다. 랜딩 페이지 속도는 품질 점수(Quality Score)에 영향을 미치며, 품질 점수가 낮으면 클릭당 비용(CPC)이 높아지고 광고 게재 순위가 하락합니다. 느린 페이지 속도는 광고 비용을 증가시키고 광고 효과를 감소시키는 이중 불이익을 초래합니다.

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PageSpeed Insights 사용법과 결과 해석

PageSpeed Insights 사용법은 매우 간단합니다. pagespeed.web.dev에 접속하여 분석하려는 URL을 입력하고 분석 버튼을 클릭하면 됩니다. 몇 초에서 수십 초 후 모바일과 데스크톱 환경에서의 분석 결과가 표시됩니다. 상단에는 성능, 접근성, 권장사항, SEO 네 가지 카테고리의 점수가 원형 게이지로 표시되며, 하단에는 세부 측정 지표와 개선 권장사항이 나열됩니다. 결과 화면에서 가장 먼저 확인해야 할 것은 "실제 사용자의 경험 확인하기" 섹션입니다. 이 섹션에 데이터가 표시되면 해당 URL에 충분한 실제 사용자 데이터가 있다는 의미입니다. FCP, LCP, INP, CLS 지표가 녹색(양호), 주황색(개선 필요), 빨간색(불량)으로 표시됩니다. Core Web Vitals 평가를 통과하려면 LCP, INP, CLS 세 지표가 모두 75번째 백분위수에서 '양호' 기준을 충족해야 합니다. "실제 사용자 데이터 없음"이라고 표시되는 경우는 해당 URL의 트래픽이 충분하지 않거나, 새로 생성된 페이지이거나, Chrome 사용자 비율이 낮은 경우입니다. 이때는 원본(origin) 레벨의 데이터가 표시되거나, 필드 데이터 없이 실험실 데이터만 제공됩니다. 실험실 데이터는 통제된 환경에서의 시뮬레이션 결과이므로 실제 사용자 경험과 다를 수 있습니다.

필드 데이터(Field Data)는 Chrome 사용자 경험 보고서(CrUX)에서 수집된 실제 사용자 데이터입니다. 지난 28일간 해당 페이지를 방문한 실제 Chrome 사용자들의 경험을 익명으로 집계한 것입니다. 다양한 기기, 네트워크 환경, 지역의 사용자 데이터가 포함되어 있어 실제 사용자 경험을 가장 정확하게 반영합니다. 구글 검색 순위에 반영되는 것도 이 필드 데이터입니다. 실험실 데이터(Lab Data)는 Lighthouse 엔진이 구글 서버에서 페이지를 로드하며 측정한 결과입니다. 에뮬레이션된 Moto G Power 기기와 느린 4G 네트워크 환경을 시뮬레이션합니다. 통제된 환경이므로 테스트 간 일관성이 높고, 성능 문제를 디버깅하는 데 유용합니다. 다만 실제 사용자 환경과 다를 수 있어 필드 데이터와 차이가 발생할 수 있습니다. 두 데이터가 다른 이유는 여러 가지입니다. 필드 데이터는 전 세계 다양한 사용자의 경험을 반영하지만, 실험실 테스트는 특정 조건으로 고정됩니다. 사용자의 브라우저 확장 프로그램, 캐시 상태, 실제 네트워크 품질 등이 필드 데이터에 영향을 미칩니다. 일반적으로 필드 데이터를 우선시하되, 실험실 데이터의 진단 정보를 활용하여 개선점을 찾는 것이 바람직합니다.

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PageSpeed 점수 개선을 위한 8가지 핵심 전략

PageSpeed Insights 점수를 개선하기 위한 전략은 측정 지표별로 다릅니다. 가장 효과적인 8가지 핵심 전략을 우선순위 순으로 정리했습니다. 첫째, 이미지 최적화가 가장 중요합니다. 이미지는 대부분의 웹페이지에서 가장 큰 용량을 차지합니다. WebP나 AVIF 같은 차세대 포맷으로 변환하면 JPEG 대비 25-50%의 용량을 절감할 수 있습니다. 모든 이미지에 width와 height 속성을 명시하여 CLS를 방지하고, srcset을 사용해 기기 해상도에 맞는 이미지를 제공하세요. 둘째, 렌더링 차단 리소스를 제거합니다. CSS와 JavaScript 파일이 페이지 렌더링을 차단하면 LCP가 지연됩니다. 중요한 CSS는 인라인으로 삽입하고, 나머지는 비동기로 로드하세요. JavaScript는 defer나 async 속성을 활용합니다. 셋째, 서버 응답 시간(TTFB)을 단축합니다. 첫 바이트까지의 시간이 800ms를 초과하면 모든 후속 지표에 악영향을 미칩니다. CDN 사용, 서버 사이드 캐싱, 데이터베이스 쿼리 최적화, 더 빠른 호스팅으로 전환하는 것을 고려하세요. 넷째, JavaScript 실행 시간을 최소화합니다. 불필요한 코드 제거, 코드 스플리팅, 트리 쉐이킹을 적용하고, 긴 작업을 여러 개의 작은 청크로 분할하여 INP를 개선합니다. 다섯째, 브라우저 캐싱을 활용합니다. 정적 리소스에 적절한 Cache-Control 헤더를 설정하면 재방문 시 로딩 속도가 크게 향상됩니다. 여섯째, 서드파티 스크립트를 관리합니다. 광고, 분석 도구, 소셜 미디어 위젯 등 외부 스크립트는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 꼭 필요한 스크립트만 유지하고, 가능하면 지연 로딩을 적용하세요. 일곱째, 웹폰트를 최적화합니다. font-display: swap을 사용하고, 필요한 글리프만 서브셋팅하며, 로컬 폰트를 우선 로드하도록 설정합니다. 여덟째, 광고 영역을 미리 예약합니다. 애드센스 등 광고가 삽입될 영역의 크기를 CSS로 미리 지정하여 CLS를 방지합니다.

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점수 기준과 목표 설정 방법

PageSpeed Insights 점수는 0-100점 사이로 표시되며, Lighthouse의 가중치 알고리즘에 따라 계산됩니다. 2026년 현재 성능 점수는 LCP(25%), TBT(30%), CLS(25%), FCP(10%), Speed Index(10%)의 가중치로 산출됩니다. 90점 이상이면 녹색(양호), 50-89점이면 주황색(개선 필요), 50점 미만이면 빨간색(불량)으로 표시됩니다. 점수 목표 설정 시 주의할 점은, 실험실 점수 100점이 반드시 필요한 것은 아니라는 것입니다. SEO 관점에서 중요한 것은 필드 데이터의 Core Web Vitals 통과 여부입니다. 실험실 점수가 75점이라도 필드 데이터의 LCP, INP, CLS가 모두 '양호' 범위에 있으면 구글 검색 순위에서 페이지 경험 관련 불이익을 받지 않습니다. 실제로 많은 대형 웹사이트들이 실험실 점수는 중간 수준이지만 필드 데이터에서는 양호한 평가를 받습니다. 모바일 점수가 데스크톱보다 낮은 것은 정상입니다. PSI는 모바일 테스트에서 느린 4G 네트워크와 중저가 스마트폰 환경을 시뮬레이션하기 때문입니다. 모바일 퍼스트 인덱싱 시대에 모바일 성능이 더 중요하므로, 모바일 점수 개선에 우선순위를 두어야 합니다. 일반적으로 모바일 70점 이상, 데스크톱 90점 이상을 초기 목표로 설정하고, Core Web Vitals 세 지표가 모두 '양호'를 달성하는 것을 최종 목표로 삼는 것이 현실적입니다.

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결론: 웹사이트 운영자라면 반드시 PageSpeed를 체크하라

PageSpeed Insights는 단순한 속도 측정 도구가 아닙니다. 구글 검색 순위, 사용자 경험, 광고 수익을 좌우하는 핵심 지표인 Core Web Vitals를 무료로 측정하고 개선 방향을 제시하는 전략적 도구입니다. 애드센스로 수익을 창출하거나 SEO를 통해 트래픽을 확보하려는 웹사이트 운영자라면 정기적으로 PageSpeed Insights를 확인하고 성능을 관리해야 합니다. 이 글에서 살펴본 것처럼, 페이지 로딩 속도는 이탈률, 전환율, 광고 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 3초 이상 로딩되면 방문자의 53%가 이탈하고, 1초의 지연이 전환율을 7% 감소시킵니다. 반면 Core Web Vitals 기준을 충족하면 사용자 이탈이 24% 감소하고, 광고 수익이 최대 2배까지 증가할 수 있습니다. 이러한 수치들은 성능 최적화의 투자 대비 효과가 매우 높음을 보여줍니다. 지금 바로 pagespeed.web.dev에 접속하여 여러분의 웹사이트를 분석해 보세요. 필드 데이터의 Core Web Vitals 상태를 확인하고, 빨간색이나 주황색으로 표시된 지표가 있다면 이 글에서 소개한 8가지 전략을 참고하여 개선 작업을 시작하세요. 작은 개선이라도 사용자 경험을 향상시키고, 궁극적으로 검색 순위와 수익 증가로 이어질 것입니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

아닙니다. SEO에서 중요한 것은 실험실 점수가 아니라 필드 데이터의 Core Web Vitals 통과 여부입니다. LCP 2.5초 이내, INP 200ms 이내, CLS 0. 이하라는 기준을 75번째 백분위수에서 충족하면 됩니다. 실험실 점수가 70점이라도 필드 데이터에서 Core Web Vitals를 통과하면 페이지 경험 관련 순위 불이익은 없습니다. 다만 콘텐츠 품질, 키워드 관련성, 백링크 등 다른 SEO 요소들도 함께 고려되므로 성능만으로 순위가 결정되지는 않습니다.

네, 정상입니다. PageSpeed Insights는 모바일 테스트에서 Moto G Power급 중저가 기기와 느린 4G(약 1.6Mbps) 네트워크 환경을 시뮬레이션합니다. 반면 데스크톱 테스트는 유선 연결 환경을 가정합니다. 따라서 동일한 웹사이트라도 모바일 점수가 20-30점 이상 낮게 나오는 것이 일반적입니다. 모바일 퍼스트 인덱싱 시대에 모바일 성능이 더 중요하므로, 모바일 최적화에 우선순위를 두어야 합니다.

필드 데이터가 표시되려면 Chrome 사용자 경험 보고서(CrUX)에 충분한 샘플이 축적되어야 합니다. 새로 만든 페이지, 트래픽이 적은 페이지, Chrome 사용자 비율이 낮은 사이트에서는 필드 데이터가 없을 수 있습니다. 이 경우 해당 URL 대신 전체 도메인(origin) 레벨의 데이터가 표시되거나, 필드 데이터 없이 실험실 데이터만 제공됩니다. 트래픽이 증가하면 일정 기간 후 필드 데이터가 축적됩니다.

네, 애드센스를 포함한 모든 광고 스크립트는 PageSpeed 점수에 부정적인 영향을 미칩니다. 특히 CLS(레이아웃 이동)와 TBT(총 차단 시간) 지표가 악화될 수 있습니다. 자동 광고(Auto Ads)는 예측하기 어려운 위치에 광고를 삽입하여 CLS를 더 크게 유발합니다. 광고 영역의 크기를 CSS로 미리 지정하고, 스크롤 아래 영역의 광고는 지연 로딩을 적용하면 영향을 줄일 수 있습니다. 다만 광고 수익과 성능 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

PageSpeed Insights 점수 변동은 정상적인 현상입니다. 테스트 서버의 네트워크 상태, 원본 서버의 부하, 동적 콘텐츠 변화 등 여러 요인이 영향을 미칩니다. 구글은 테스트를 북미, 유럽, 아시아 중 한 곳의 데이터센터에서 실행하며, 위치에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 정확한 벤치마킹을 위해서는 여러 번 테스트하여 평균값을 사용하거나, 28일간 누적된 필드 데이터를 기준으로 판단하는 것이 좋습니다.

LCP 요소가 히어로 이미지인 경우, 여러 가지 최적화 기법을 적용할 수 있습니다. 첫째, 이미지를 WebP나 AVIF 포맷으로 변환하여 용량을 줄입니다. 둘째, HTML의 head에 를 추가하여 조기 로딩을 유도합니다. 셋째, 적절한 크기의 이미지를 제공하고 srcset으로 반응형 이미지를 구현합니다. 넷째, 가능하면 CDN을 통해 이미지를 제공하여 네트워크 지연을 줄입니다. 다섯째, 이미지의 width와 height를 명시하여 브라우저가 공간을 미리 예약하도록 합니다.

PageSpeed Insights와 함께 사용하면 좋은 도구들이 있습니다. Google Search Console의 Core Web Vitals 보고서는 전체 사이트의 페이지별 성능 현황을 한눈에 보여줍니다. Chrome DevTools의 Performance 탭과 Lighthouse 탭은 더 상세한 분석과 디버깅에 유용합니다. GTmetrix는 워터폴 차트로 리소스 로딩 순서를 시각화합니다. WebPageTest는 다양한 위치와 브라우저에서 테스트할 수 있습니다. 이러한 도구들을 함께 활용하면 성능 문제의 원인을 더 정확하게 파악하고 효과적으로 개선할 수 있습니다.