블로그 방문자 늘리는 비밀 코드 공유, 공개 전 반드시 알아야 할 사실

티스토리 방문자 수 조작, AI SEO 환경의 치명적 위험성 분석

낮은 트래픽 노출이 클릭을 막는 이유를 설명하고, 조작 대신 E-E-A-T 기반 콘텐츠UX 개선으로 실제 검색 노출과 신뢰도를 높이는 방법을 안내합니다.

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블로그를 막 시작했거나 리브랜딩을 마친 블로거들이 방문자 수를 노출하게 되면 직면하는 가장 큰 심리적 허들은방문자수(트래픽)의 초라한 초기블로그 방문자 수입니다.

이처럼 낮은 방문자 숫자는 단순한 통계를 넘어, 방문자들에게 "이 블로그는 아직 활성화되지 않았거나" 또는 "정보의 가치가 낮다"는 무의식적인 인식을 심어주는 심리적 진입 장벽이자 콘텐츠 소비를 가로막는 장애가 됩니다.

이러한 심리적 압박은 사회적 증거(Social Proof)의 부재로 인해 발생하는 현상입니다. 사람들은 다수가 따르고 검증된 정보를 더 신뢰합니다. 바로 이 지점에서 일부 블로거들은 낮은 방문자 수치를 인위적으로 높여 블로그에 대한 신뢰도와 활성화된 인상을 심어주기 위해티스토리 방문자 수 조작이라는 전략적 프론트엔드 작업을 시도하게 됩니다.

이번 글은 이러한 티스토리 방문자 수 조작이 왜 단기적으로 유혹적이지만 장기적으로는 블로그를 망치는 해로운 선택인지, 그 기술적 배경, 심리적 동기, 그리고 현대 AI 및 SEO 환경에서의 치명적인 위험성, 그리고 안전하고 효과적인 SEO 기반 대안 방법까지 종합적으로 분석합니다.

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기술적 구조와 심리적 기제 분석: 방문자 카운터 조작의 작동 원리

티스토리 방문자 수 조작은 블로그의 데이터 처리 구조의 클라이언트 사이드 취약점과 인간의 심리적 취약성이 결합된 지점에서 발생합니다.

1. 티스토리 데이터 구조의 클라이언트 사이드 취약점

티스토리의 방문자 카운터와 방문자 그래프는 클라이언트 사이드(Client-Side), 즉 사용자의 브라우저에서 JavaScript를 통해 데이터가 로드되고 그려진다는 사실이 조작의 기술적 근거가 됩니다. 이는 서버에서 최종 렌더링되는 것이 아닙니다.

구성 요소	역할	조작 가능성 및 취약점
window.chartData	지난 7일간의 방문자 카운트 데이터(Timestamp와 count 배열)를 담는 전역 JavaScript 객체.	GTM(Google Tag Manager) 등의 외부 스크립트에서 언제든지 접근하여 내용을 수정할 수 있습니다.
DOM 텍스트 요소	.total, .Today, .Yesterday와 같이 방문자 수를 표시하는 HTML 요소.	Tistory 스크립트가 로드 후 최종 업데이트하기 전에 강제적으로 Mock 데이터로 덮어씌울 수 있습니다. (*Race Condition* 유발)

2. GTM을 활용한 데이터 강제 제어 방법

구글 태그 매니저(Google Tag Manager(GTM))의 맞춤 HTML 기능을 활용한 방문자 조작 방법은 티스토리(Tistory)의 비동기 로딩 메커니즘을 역이용하여, 조작된 방문자 수(Mock) 데이터가 최종적으로 화면에 반영되도록 할수 있습니다. 이 방식은 조작 코드를 본문이나 스킨에 직접 노출하지 않으면서 실행될 수 있습니다.

실제 블로그 방문자 조작 코드를 활용한 블로그

즉, 블로그에 구글 태그 매니저를 사용하고 있다면, '숨기고 싶은 코드'가 삽입되어 있을 가능성을 염두에 둘 필요가 있습니다.아래 방식도 구글 태그매니저를 활용한 방법입니다.

1. 원본 데이터 원천 봉쇄: Tistory가 실제 데이터를 브라우저에 주입하는 script 태그 자체를 DOM에서 제거하여 데이터 경쟁을 막습니다.
2. 데이터 선점 및 준비: LocalStorage에 Mock 데이터를 기반으로 한 가상의 누적 총 방문자 기준점과 7일치 방문 기록을 사전에 로드합니다.
3. 차트 인스턴스 포획 (MutationObserver): MutationObserver를 이용해 DOM 변화를 감시하고, Tistory의 차트 인스턴스($Chart.js$)가 생성되는 순간 이를 안전하게 확보하여 데이터 덮어쓰기를 준비합니다.
4. 강제 데이터 덮어쓰기: 확보된 차트 인스턴스의 데이터를 준비된 Mock 데이터로 강제로 교체하고 즉각적인 업데이트를 유도합니다.
5. 실시간 증분 및 동기화: 'Today' 카운트는 실시간으로 랜덤한 값만큼 계속 증가하도록 설정하여 활성화된 인상을 연출하고, 이 값을 DOM 텍스트 요소와 차트 데이터, LocalStorage에 지속적으로 반영합니다.

실제 적용한 테스트 블로그 링크입니다.

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3. 기타 블로그 트래픽 조작 방법

클라이언트 사이드 조작 외에도 과거부터 시도되었던 다양한 트래픽 조작 방식들은 현대 검색 엔진 알고리즘의 고도화된 감지 시스템 앞에서는 무용지물이며, 블로그를 저품질 늪으로 빠뜨리는 치명적인 위험을 초래합니다.

알리익스프레스에서 판매되는 장비

조작 방식	작동 원리 및 특징	AI/SEO 환경에서의 치명적 문제점
권위 있는 사이트 우회 트래픽 유발	합법적인 랭킹 요소를 우회하여 트래픽 출처를 속이려는 시도.	트래픽 출처 및 질 분석의 고도화: Google의 랭킹 시스템은 이러한 우회 트래픽의 출처와 유저 행동 질을 매우 정교하게 분석합니다. 감지 즉시 강력한 저품질 조치가 취해질 가능성이 높습니다.
유료 트래픽 유발 사이트 활용	봇(Bot) 트래픽 또는 인위적으로 생성된 저품질 트래픽을 대량으로 주입.	비정상적인 행동 패턴 학습: Google Analytics는 이를 이상 징후로 판단합니다. 짧은 체류 시간, 100%에 가까운 이탈률 등의 데이터는 콘텐츠의 무가치성을 알고리즘에게 학습시켜 저품질 늪에 빠지게 만듭니다.
전문 장비/코딩을 통한 직접 유발	2~6만 원대 장비(VPN, Proxy 등)나 코드를 이용하여 특정 IP에서 반복적인 접속을 유발.	IP 주소 다양성 부족 및 인위성 포착: 인위적인 행동 패턴과 제한된 IP 주소 풀(Pool) 때문에 요즘 검색 엔진의 Bot 감지 시스템(Anomaly Detection System)에 거의 100% 포착되어 배제됩니다.

운영 환경에서 트래픽 부하 테스트

치명적인 위험성: AI와 SEO 환경에서의 조작 무용론

위에 제시된 클라이언트 트래픽 블로그 방문자수 조작 코드는 기술적으로 화면에 보이는 숫자를 높일 수는 있지만, AI 기반의 현대 SEO 환경에서는 전혀 이득이 없고 오히려 치명적입니다.

1. 근본적인 문제: 검색 엔진과 AI는 겉모습에 속지 않는다

이 조작 행위는 오직 클라이언트 사이드(프론트엔드)에서 사용자에게 보이는 겉모습만 바꾸며, SEO 순위 결정에 영향을 미치는 핵심 데이터는 조작할 수 없습니다.

• 검색붓의 판단: Googlebot은 클라이언트 측에서만 바뀐 숫자를 순위 결정에 사용하지 않습니다. 순위 결정에 사용하는 핵심 데이터는 Tistory 서버가 Google에 전달하는 원본 트래픽 데이터와 콘텐츠 품질입니다. 조작된 숫자는 검색붓의 순위 결정에 0%의 영향도 미치지 않습니다.
• AI 모델의 신뢰성 분석: Gemini, ChatGPT 등 고도화된 AI 모델은 콘텐츠의 질, 정보의 깊이, 신뢰성(E-E-A-T)을 중심으로 분석합니다. AI는 조작된 방문자 카운트가 아닌 실제 콘텐츠의 가치를 평가합니다.

2. 운영 데이터 오염과 신뢰도 붕괴의 대가

조작된 방문자 카운트가 초래하는 가장 큰 피해는 운영 데이터의 오염과 사용자 신뢰의 붕괴입니다.

피해 항목	내용 및 결과	SEO 영향도
핵심 지표 오염	조작된 숫자는 Google Analytics, Search Console 등 공식 분석 도구에 기록되지 않습니다. 운영자는 블로그의 실제 사용자 행동 패턴(이탈률, 체류 시간, 유입 경로)을 전혀 파악할 수 없어, 진정한 SEO 최적화를 위한 데이터 기반 의사결정을 할 수 없게 됩니다.	최적화 불가능
신뢰성 상실	겉보기 숫자가 비정상적으로 높지만 콘텐츠 품질이 낮거나 업데이트가 느리면, 사용자는 부자연스러움을 직감하고 조작되었다는 인상을 받아 신뢰도가 급락합니다. 이는 검색 엔진 순위에도 간접적으로 악영향을 미칩니다.	간접적 악영향
저품질 늪 위험	과거부터 시도된 유료 봇 트래픽이나 권위 있는 사이트 우회 트래픽 등의 조작 방식은 검색엔진의 고도화된 Bot 감지 시스템(Anomaly Detection System)에 포착되어 블로그 전체를 '저품질 늪'으로 빠뜨리는 가장 치명적인 위험을 초래합니다. (짧은 체류 시간, 100%에 가까운 이탈률 등이 알고리즘에게 콘텐츠의 무가치성을 학습시킴)	직접적 저품질

클라이언트 트래픽 조작 외에도 과거부터 시도되었던 다양한 트래픽 조작 방식들은 현대 검색 엔진 알고리즘의 고도화된 감지 시스템 앞에서는 무용지물이며, 블로그를 '저품질 늪'으로 빠뜨리는 치명적인 위험을 초래합니다.

3. 방문자 수 조작 코드 전문 (GTM 맞춤 HTML 태그용)

⚠ 경고: 아래 코드는 기술적 학습 및 분석 목적으로만 제공되며, 실제 블로그 운영에 사용하여 SEO 순위를 높이거나 트래픽을 개선할 수 없습니다. 이 코드는 오직 브라우저 상의 숫자만 조작합니다.

코드 사용 방법:

1. Google Tag Manager (GTM)에 접속합니다.
2. 새로운 '태그'를 생성합니다.
3. 태그 유형을 '맞춤 HTML'로 설정합니다.
4. 아래의 코드를 복사하여 붙여 넣습니다.
5. 트리거를 '모든 페이지' 또는 'Page View'로 설정합니다.
6. 코드의 상단 설정(var USE_MOCK_DATA = true;)을 false로 변경하면 조작 기능이 비활성화됩니다.

코드 하단 예시 코드 참고하세요

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AI 시대의 진정한 SEO 해답: E-E-A-T 기반의 장기 전략

티스토리 방문자 카운터 조작은 단기적인 심리적 만족을 제공할 뿐, 블로그의 장기적인 생존과 성장에 전혀 기여하지 못합니다. 조작 대신, 블로그의 핵심 가치를 높이는 E-E-A-T 기반의 장기 전략에 집중해야 합니다.

• Experience (경험 기반 콘텐츠): 독자가 얻을 수 없는 운영자만의 고유한 경험과 깊이 있는 노하우를 담아냅니다. 이것이 AI가 생성할 수 없는 오리지널리티입니다.
• Expertise (전문성): 특정 주제에 대한 정확하고 심층적인 정보를 제공하여 블로그의 전문성을 확립합니다.
• Authoritativeness (권위): 다른 권위 있는 사이트로부터 자연스러운 백링크를 얻거나, 해당 분야에서 인정받는 블로그로 자리매김합니다.
• Trustworthiness (신뢰성): 사용자 만족도 최적화(UX/SX)에 집중하여 긴 체류 시간과 낮은 이탈률을 달성합니다. 이는 콘텐츠가 사용자에게 가치가 있다는 가장 강력한 시그널입니다.

핵심 SEO 액션 플랜

1. 데이터 기반 최적화: 화면의 숫자에 현혹되지 말고, Google Analytics와 Search Console의 실제 트래픽 데이터를 분석하여 사용자가 원하는 검색 의도와 행동 패턴을 파악하고 콘텐츠를 개선합니다.
2. 구조적 데이터와 시맨틱 마크업: HTML5와 JSON-LD 구조적 데이터를 활용하여 검색 엔진과 AI에게 콘텐츠의 내용과 구조를 명확하게 전달합니다. 이는 검색 결과 노출을 돕는 중요한 기술적 SEO 요소입니다.
3. 오리지널리티 강화: AI가 단순히 정보를 재가공하는 수준을 넘어설 수 있도록, 독점적인 정보와 개인의 통찰을 반드시 포함합니다.

궁극적인 SEO 성공을 위해서는 눈에 보이는 숫자의 가짜 '활성화'보다 사용자 경험(UX)과 콘텐츠의 신뢰성(E-E-A-T)에 집중하는 것이 유일하고 장기적인 전략입니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 티스토리 방문자 수 조작은 SEO 순위에 도움이 되나요?

A1. 전혀 도움이 되지 않습니다. 방문자 수 조작은 클라이언트 사이드에서만 이루어지며, 검색 엔진과 AI는 서버의 실제 트래픽과 콘텐츠 품질을 기준으로 평가합니다.

Q2. 초기 방문자가 적으면 블로그 운영에 불리할까요?

A2. 초기 방문자 수는 일시적인 심리적 부담일 뿐입니다. 장기적으로는 콘텐츠 품질, 사용자 경험(UX/SX), E-E-A-T 기반 전략이 블로그 성장에 핵심적입니다.

Q3. 방문자 수를 비노출로 설정해도 괜찮을까요?

A3. 네, 권장됩니다. 실제 트래픽 분석은 Google Analytics, Search Console 등으로 충분하며, 방문자 수 노출은 사회적 증거 역할을 할 뿐 SEO에 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

Q4. 클라이언트 사이드 방문자 조작을 하면 블로그 신뢰도에 어떤 영향이 있나요?

A4. 조작된 방문자 수가 보이면 사용자 신뢰도가 급락할 수 있으며, 운영 데이터도 오염되어 실제 SEO 최적화에 필요한 데이터 기반 의사결정을 방해합니다.

Q5. 블로그 방문자 수를 늘리고 싶다면 어떤 전략이 안전한가요?

A5. 단순 조작보다, 오리지널 콘텐츠 강화, 사용자 경험 최적화, 구조적 데이터 활용, E-E-A-T 기반 장기 전략을 적용하는 것이 가장 안전하고 효과적입니다.

결론적으로, 블로그 방문자 수는 개인 블로그의 성장 정도를 보여주는 내부 지표일 뿐입니다. 이를 굳이 남들에게 공개할 필요는 없습니다. 방문자가 적으면 블로그가 활성화되지 않은 것처럼 보일 수 있고, 방문자가 많다고 해서 반드시 장점이 되는 것도 아닙니다. 오히려 많은 방문자가 공개되면 경쟁 블로그가 글을 베끼거나 트래픽을 노려 문제를 일으킬 수 있습니다.

즉, 방문자 수는 자랑할 대상도, 공개할 필요도 없는 개인 지표이며, 블로그 운영의 핵심은 수치가 아니라 콘텐츠 품질과 사용자 경험, 검색 노출 성과에 있습니다.

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예제코드

아래 코드를 html에 직접 적용하거나 코드 노출을 어렵게 하려면 구글 태그매니저를활용해서 테스트 할수 있습니다.

script
(function() {
 "use strict";

 var TOTAL_KEY = 'gimini_visitor_total_count';
 var TODAY_KEY = 'gimini_visitor_today_count';
 var TODAY_DATE_KEY = 'gimini_visitor_last_visit_date';
 var CHART_HISTORY_KEY = 'gimini_chart_history';
 var TOTAL_BASE_KEY = 'gimini_visitor_total_base';
 var AVERAGE_INCREMENT_INTERVAL_MS = 10000;
 var MAX_INCREMENT_VALUE = 3;
 
 var USE_MOCK_DATA = true;
 var MOCK_BASE_TOTAL_SUM = 14624; 

 var currentDayChartEntry = null;
 var chartInstance = null;
 var chartSetupComplete = false; 
 
 var formatNumber = function(num) {
 return num.toString().replace(/\B(?=(\d{3})+(?!\d))/g, ",");
 };
 
 var getRandomInt = function(min, max) {
 min = Math.ceil(min);
 max = Math.floor(max);
 return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
 };

 var getFormattedDateString = function(date) {
 var year = date.getFullYear();
 var month = (date.getMonth() + 1).toString();
 var day = date.getDate().toString();
 if (month.length 2) month = '0' + month;
 if (day.length 2) day = '0' + day;
 return year + '-' + month + '-' + day;
 };

 var setupChartData = function(todayDateString) {
 var mockData = [
 { "timestamp": "2025-11-19T00:00:00+09:00", "count": 2000 },
 { "timestamp": "2025-11-20T00:00:00+09:00", "count": 2054 },
 { "timestamp": "2025-11-21T00:00:00+09:00", "count": 2198 },
 { "timestamp": "2025-11-22T00:00:00+09:00", "count": 1957 },
 { "timestamp": "2025-11-23T00:00:00+09:00", "count": 2233 },
 { "timestamp": "2025-11-24T00:00:00+09:00", "count": 2012 },
 { "timestamp": "2025-11-25T00:00:00+09:00", "count": 2170 } 
 ];

 var history = [];
 var storedHistory = localStorage.getItem(CHART_HISTORY_KEY);
 
 if (storedHistory) {
 try {
 history = JSON.parse(storedHistory);
 } catch (e) {
 console.error("GTM Pro: Failed to parse chart history from LocalStorage.", e);
 storedHistory = null;
 }
 }
 
 if (!storedHistory || history.length 6) {
 history = mockData.slice(0, 6);
 history.push({ 
 "timestamp": todayDateString + "T00:00:00+09:00", 
 "count": 0
 });
 localStorage.setItem(CHART_HISTORY_KEY, JSON.stringify(history));
 console.log("GTM Pro: Chart history initialized and saved.");
 }
 
 var todayEntry = null;
 var i;
 for (i = 0; i history.length; i++) {
 if (history[i].timestamp.indexOf(todayDateString) === 0) {
 todayEntry = history[i];
 break;
 }
 }

 if (!todayEntry) {
 if (history.length = 7) {
 history.shift();
 }
 todayEntry = {
 "timestamp": todayDateString + "T00:00:00+09:00",
 "count": 0
 };
 history.push(todayEntry);
 localStorage.setItem(CHART_HISTORY_KEY, JSON.stringify(history));
 }
 
 window.chartData = history;
 currentDayChartEntry = todayEntry;
 };
 
 var extractArticleData = function() {
 var selectors = ['.article_view', '.entry-content', '#content', 'main']; 
 var articleElement = null;
 var i;

 for (i = 0; i selectors.length; i++) {
 articleElement = document.querySelector(selectors[i]);
 if (articleElement) break;
 }

 if (!articleElement) {
 return { content: '', title: '' };
 }

 var titleElement = document.querySelector('.title-article, h1.title');
 var title = (titleElement && titleElement.textContent) ? titleElement.textContent.trim() : document.title;
 
 var content = articleElement.cloneNode(true);
 var scripts = content.querySelectorAll('script, style, iframe, .module_plugin, .article_rep_code, .related-articles, .rp_content, .footer');
 for (i = 0; i scripts.length; i++) {
 scripts[i].parentNode.removeChild(scripts[i]);
 }
 
 var textContent = content.textContent.replace(/\s\s+/g, ' ').trim();

 return {
 content: textContent,
 title: title
 };
 };

 var generateAndInjectJsonLd = function(data) {
 if (!data.content || data.content.length 50) {
 console.warn("GTM Pro: Skipping JSON-LD generation due to insufficient content.");
 return;
 }

 var currentDate = new Date().toISOString();
 var author = document.querySelector('.author, .nickname') ? document.querySelector('.author, .nickname').textContent.trim() : 'Unknown Author';
 var url = window.location.href;
 
 var jsonLdData = {
 "@context": "https://schema.org",
 "@type": "Article",
 "headline": data.title,
 "author": {
 "@type": "Person",
 "name": author
 },
 "publisher": {
 "@type": "Organization",
 "name": author, 
 "logo": {
 "@type": "ImageObject",
 "url": url
 }
 },
 "datePublished": currentDate,
 "dateModified": currentDate,
 "mainEntityOfPage": {
 "@type": "WebPage",
 "@id": url
 },
 "description": data.content.substring(0, 200) + '...',
 "articleBody": data.content.substring(0, 2000)
 };
 
 var script = document.createElement('script');
 script.setAttribute('type', 'application/ld+json');
 script.textContent = JSON.stringify(jsonLdData);
 
 document.head.appendChild(script);
 console.log("GTM Pro: JSON-LD Article Schema injected successfully for SEO.");
 };

 var removeTistoryChartDataScript = function() {
 var container = document.querySelector('.module_plugin');
 if (!container) return;

 var scripts = container.querySelectorAll('script');
 var i;
 for (i = 0; i scripts.length; i++) {
 var script = scripts[i];
 if (script.textContent.indexOf('window.chartData') -1) {
 script.parentNode.removeChild(script);
 console.warn("GTM Pro: Tistory's original chartData script removed to prevent overwrite.");
 window.chartData = null; 
 return;
 }
 }
 };

 function initGTMTasks() {
 
 if (USE_MOCK_DATA) {
 removeTistoryChartDataScript(); 
 }

 var totalElement = document.querySelector('.total');
 var todayElement = document.querySelector('.total + p');
 var yesterdayElement = document.querySelector('.count p:nth-child(4)'); 
 
 var today = new Date();
 var todayDate = today.toDateString(); 
 var todayDateString = getFormattedDateString(today);

 var totalCount = parseInt(localStorage.getItem(TOTAL_KEY)) || 0;
 var todayCount = parseInt(localStorage.getItem(TODAY_KEY)) || 0;
 var lastVisitDate = localStorage.getItem(TODAY_DATE_KEY);
 var totalBase = parseInt(localStorage.getItem(TOTAL_BASE_KEY)) || 0;

 var isNewDay = (lastVisitDate !== todayDate);
 
 if (USE_MOCK_DATA && totalBase === 0) {
 totalBase = MOCK_BASE_TOTAL_SUM;
 localStorage.setItem(TOTAL_BASE_KEY, totalBase);
 console.log("GTM Pro: Total Base initialized to mock sum: " + formatNumber(totalBase));
 }

 if (USE_MOCK_DATA && isNewDay && lastVisitDate) {
 console.log("GTM Pro: New Day detected (" + todayDate + "). Executing chart data rotation.");
 
 var chartHistoryString = localStorage.getItem(CHART_HISTORY_KEY);
 var chartHistory = chartHistoryString ? JSON.parse(chartHistoryString) : [];
 
 if (chartHistory.length 0) {
 chartHistory.shift(); 
 }

 if (chartHistory.length 0) {
 chartHistory[chartHistory.length - 1].count = todayCount;
 chartHistory[chartHistory.length - 1].timestamp = getFormattedDateString(new Date(lastVisitDate)) + "T00:00:00+09:00";
 }
 
 totalBase += todayCount;
 localStorage.setItem(TOTAL_BASE_KEY, totalBase);
 console.log("GTM Pro: Total Base updated by " + formatNumber(todayCount) + " to " + formatNumber(totalBase));

 chartHistory.push({
 "timestamp": todayDateString + "T00:00:00+09:00",
 "count": 0
 });

 localStorage.setItem(CHART_HISTORY_KEY, JSON.stringify(chartHistory));
 
 todayCount = 0; 
 localStorage.setItem(TODAY_DATE_KEY, todayDate); 
 }

 setupChartData(todayDateString);
 
 var yesterdayCount = 0;
 var chartDataLength = window.chartData ? window.chartData.length : 0;
 
 if (USE_MOCK_DATA && chartDataLength = 2) {
 yesterdayCount = window.chartData[chartDataLength - 2].count;
 console.log("GTM Pro: Yesterday count calculated from chart history: " + formatNumber(yesterdayCount));
 }

 if (USE_MOCK_DATA) {
 } else {
 var initialTotal = (totalElement) ? parseInt(totalElement.textContent.replace(/,/g, '').trim()) || 0 : 0;
 
 if (initialTotal totalCount) {
 totalCount = initialTotal;
 if (todayCount === 0 && todayElement) {
 var todayText = todayElement.textContent.split(':')[1];
 todayCount = (todayText) ? parseInt(todayText.replace(/,/g, '').trim()) || 0 : 0;
 }
 }
 }
 
 todayCount += 1; 
 
 var updateDOM = function() {
 if (totalElement) {
 totalElement.textContent = formatNumber(totalBase);
 }
 if (todayElement) {
 todayElement.textContent = "Today : " + formatNumber(todayCount);
 }
 if (yesterdayElement) {
 yesterdayElement.textContent = "Yesterday : " + formatNumber(yesterdayCount);
 }
 
 if (currentDayChartEntry) {
 currentDayChartEntry.count = todayCount;
 
 if (chartInstance && typeof chartInstance.update === 'function') {
 if (USE_MOCK_DATA && chartInstance.config && chartInstance.config.data && chartInstance.config.data.datasets && chartInstance.config.data.datasets[0]) {
 var mockCounts = window.chartData.map(function(item) {
 return item.count;
 });
 if (chartInstance.config.data.datasets[0].data.length === mockCounts.length) {
 chartInstance.config.data.datasets[0].data = mockCounts;
 console.log("GTM Pro: Forced mock data overwrite applied.");
 } else {
 console.warn("GTM Pro: Skipping mock data overwrite, data length mismatch.");
 }
 }
 chartInstance.update();
 }
 }
 };
 
 updateDOM(); 

 localStorage.setItem(TODAY_KEY, todayCount);
 localStorage.setItem(CHART_HISTORY_KEY, JSON.stringify(window.chartData)); 

 var updateCounterInterval = function() {
 var increment = getRandomInt(1, MAX_INCREMENT_VALUE);
 var randomInterval = getRandomInt(AVERAGE_INCREMENT_INTERVAL_MS * 0.8, AVERAGE_INCREMENT_INTERVAL_MS * 1.2); 
 
 todayCount += increment; 
 
 updateDOM();
 
 localStorage.setItem(TODAY_KEY, todayCount);
 localStorage.setItem(CHART_HISTORY_KEY, JSON.stringify(window.chartData)); 
 
 setTimeout(updateCounterInterval, randomInterval);
 };

 var setupChartAfterLoad = function(obs) {
 if (chartSetupComplete) return false; 

 var canvasElement = document.getElementById('chartctx');
 var foundChart = null; 

 if (canvasElement) {
 if (typeof canvasElement.chart === 'object' && canvasElement.chart !== null) {
 foundChart = canvasElement.chart;
 } else if (typeof window.Chart === 'function' && typeof window.Chart.getChart === 'function') {
 foundChart = window.Chart.getChart(canvasElement);
 }
 }
 
 if (foundChart) {
 chartInstance = foundChart;
 
 if (obs) {
 obs.disconnect();
 console.log("GTM Pro: MutationObserver disconnected immediately upon finding chart.");
 }
 
 var startInterval = function() {
 if (chartSetupComplete) return; 
 chartSetupComplete = true;
 updateDOM(); 
 updateCounterInterval(); 
 console.log("GTM Pro: Interval started after final overwrite sequence.");
 };
 
 console.log("GTM Pro: Chart.js instance secured via Observer. Starting aggressive overwrite sequence.");
 
 if (USE_MOCK_DATA) {
 updateDOM(); 
 setTimeout(updateDOM, 500); 
 setTimeout(updateDOM, 1000); 
 setTimeout(startInterval, 1500); 
 } else {
 updateDOM(); 
 startInterval();
 }

 return true; 
 }
 return false;
 };
 
 if ('MutationObserver' in window) {
 var observer = new window.MutationObserver(function(mutations, obs) {
 var chartFound = setupChartAfterLoad(obs); 
 });
 
 observer.observe(document.body, {
 childList: true, 
 subtree: true,
 });
 
 setTimeout(function() {
 if ('MutationObserver' in window && observer && !chartSetupComplete) {
 observer.disconnect();
 }
 if (!chartSetupComplete) {
 console.warn("GTM Pro: Max wait time exceeded (15s). Starting counter updates (DOM/LocalStorage only).");
 chartSetupComplete = true; 
 updateCounterInterval();
 }
 }, 15000); 
 } else {
 console.warn("GTM Pro: MutationObserver not supported. Starting counter updates (DOM/LocalStorage only).");
 updateCounterInterval();
 }
 
 var articleData = extractArticleData();
 generateAndInjectJsonLd(articleData);
 }

 initGTMTasks(); 

})();
/script

테스트 하고 싶은 분은 주소를 댓글에 입력해주세요 하루 방문자 바로 1만명 트래픽 유도해 드릴수 있습니다. ^^