사람을 한 번씩만 셉니다
같은 날 열 번 들어온 사람도 한 명이라, 방문 횟수보다 대개 작게 나옵니다.
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DAU 뜻은 Daily Active Users, 곧 일간 활성 사용자 수로 하루 동안 앱이나 홈페이지를 실제로 쓴 사람을 한 명씩만 센 숫자입니다. 무엇을 해야 쓴 것으로 칠지 먼저 정하고, 한 달 숫자인 MAU로 나눠 사람들이 얼마나 자주 돌아오는지 봅니다.
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함께 확인할 자료: 활성 기준 정하는 순서 · MAU로 나눈 고착도 예시 계산 · 내부 접속·봇 걸러내기

DAU 뜻
같은 날 열 번 들어온 사람도 한 명이라, 방문 횟수보다 대개 작게 나옵니다.
앱 실행·로그인·기록 저장 가운데 무엇을 칠지에 따라 값이 갈립니다.
하루 숫자를 MAU로 나눈 몫을 보면 얼마나 자주 돌아오는지 드러납니다.
국립국어원 우리말샘은 디에이유(DAU)를 경제 분야 명사로 싣고, 하루 동안 특정 인터넷 사이트나 앱 같은 서비스를 방문한 사용자 수로 풀이합니다. 한 사람이 여러 번 써도 한 명으로 세며, 비슷한말은 「일일 활성 사용자」입니다. 무엇을 해야 쓴 것(활성)으로 칠지는 서비스마다 정하므로, 가상의 운동 기록 앱이라면 앱 실행·로그인·기록 저장 가운데 무엇을 고르느냐에 따라 같은 날 숫자가 크게 달라집니다.
같은 기준을 일주일로 넓히면 WAU(주간 활성 사용자), 한 달로 넓히면 MAU(월간 활성 사용자)입니다. 한 달에 한 번 들른 사람과 매일 쓴 사람이 MAU에서는 똑같이 한 명이라, 하루 숫자를 한 달 숫자로 나눈 고착도를 함께 봅니다. 처음 온 사람이 몇 주 뒤에도 남는지를 묶음별로 보는 일은 리텐션 자료에서 다룹니다.
일간·주간·월간 활성 사용자와 고착도 계산
| 지표 | 계산 | 무엇을 판단하나 |
|---|---|---|
| DAU(일간 활성 사용자) | 하루 동안 활성 기준을 채운 사람 수 | 그날 실제로 쓴 규모 |
| WAU(주간 활성 사용자) | 최근 7일 동안 한 번 이상 쓴 사람 수 | 한 주 동안 쓴 규모 |
| MAU(월간 활성 사용자) | 최근 30일(또는 한 달) 동안 쓴 사람 수 | 한 달 동안 닿은 폭 |
| 고착도(DAU÷MAU) | 그날 사용자 수 ÷ 최근 30일 사용자 수 | 얼마나 자주 돌아오나 |
뜻풀이는 국립국어원 우리말샘, 7일·30일 기준은 Google 애널리틱스 고객센터의 비율 정의 · 2026년 10월 18일 확인
앱 실행·로그인·기록 저장 가운데 하나를 골라 이름을 붙이고, 기획·개발·광고 담당이 같은 정의를 씁니다.
회원 번호와 기기·브라우저 가운데 무엇으로 셀지 정합니다. 한 사람의 여러 계정이나 가족이 함께 쓰는 계정은 사람 수와 어긋납니다.
하루의 경계를 한국 시간 자정으로 맞추고, 분석 도구와 회원 데이터베이스의 시간대가 같은지 봅니다.
직원·개발자 테스트, 봇, 여분 계정처럼 실제 사용자로 보지 않을 접속을 목록으로 적습니다.
점검을 시작하면 부서마다 들고 오는 하루 사용자 수가 서로 다른 일이 자주 생깁니다. 개발은 서버 접속 기록, 마케팅은 GA4 보고서, 운영은 로그인 회원 수를 쓰면 같은 날에 숫자가 셋입니다. 첫 점검 때 정의 한 줄과 숫자를 뽑을 화면을 적고, 기준을 바꾸면 그 날짜를 남깁니다.
주의할 점: 직원이 하루에도 여러 번 드나드는 서비스는 내부 접속만으로 숫자가 부풉니다. Google 애널리틱스 고객센터의 내부 트래픽 필터링 안내에 따르면 웹은 IP 주소나 범위로 내부 트래픽을 정의하고 데이터 필터까지 만들어야 빠지며, 앱 사용자의 내부 트래픽은 제외할 수 없습니다. 적용한 필터의 영향은 영구적이고, 적용까지 24~36시간이 걸릴 수 있습니다.
운동 기록 앱이라면 「그날 운동 기록을 1건 이상 저장한 회원」처럼 행동·식별 값·시간대를 한 문장으로 적고, GA4 이벤트와 서버 기록에 같은 이름으로 남는지 맞춥니다. 로그인이 없는 홈페이지는 예약 화면처럼 사업에 의미 있는 화면까지 본 사람을 따로 셉니다.
사무실·재택 근무 IP를 내부 트래픽 규칙으로 등록하고, 데이터 필터를 테스트 상태로 두어 걸러질 접속을 확인한 뒤 활성으로 바꿉니다. 앱은 직원·테스트 계정 번호를 회원 데이터에서 빼고 셉니다.
SNS 광고나 인스타그램 캠페인 시작일을 표에 표시하고, 시작 전 2주와 진행 2주의 하루 평균 활성 사용자를 견줍니다. 인스타그램 앱의 게시물 통계와 홈페이지·앱에서 센 사용자 수는 세는 곳이 달라 칸을 나눠 적습니다.
예시: 최근 30일 동안 기록을 남긴 회원이 2,000명이고 오늘 남긴 회원이 400명이면 고착도는 400 ÷ 2,000 = 20%입니다. 하루 값은 요일마다 출렁이니 7일 평균으로 선을 그립니다. 막힐 때 볼 것: 광고가 끝난 뒤 하루 숫자는 광고 전 수준으로 돌아왔는데 고착도가 내려갔다면 새로 온 사람이 한두 번 쓰고 멈췄을 수 있습니다. 광고와 무관한 날 숫자가 뛰면 봇을 의심합니다. Google 애널리틱스가 자동으로 빼는 것은 알려진 봇·스파이더 트래픽이고 빠진 양도 볼 수 없으므로, 한 시간대나 한 페이지에 몰린 접속은 서버 기록과 대조합니다.
지금 필요한 것부터
준비할 자료: GA4·앱 분석 도구 보기 권한 · 최근 석 달 일별 로그인 기록 · 광고·SNS 캠페인 일정. 현재 준비된 내용부터 함께 살펴봅니다.
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국립국어원 우리말샘·Google 애널리틱스 고객센터 기준 · 2026년 10월 18일 확인 · 온다마케팅 기획 안내 · 2026년 10월 18일 작성.
이 문서는 하루 사용자를 세는 기준, 주간·월간 숫자와 고착도 계산, 부풀려진 숫자를 걸러내는 순서를 가상의 운동 기록 앱 예시로 풀었습니다. 뜻풀이는 국립국어원 우리말샘, 지표 정의와 필터 설정은 Google 애널리틱스 고객센터에서 열어 본 범위만 옮겼습니다.
지금 필요한 것부터
준비할 자료: GA4·앱 분석 도구 보기 권한 · 최근 석 달 일별 로그인 기록 · 광고·SNS 캠페인 일정. 현재 준비된 내용부터 함께 살펴봅니다.