낮기온 35도를 넘기는 한여름 무더위가 연일 지속되고 있습니다. 밤기온도 체감온도로 치면 30도를 넘는 날이 예사구요…

무더웠던 어제 오후 1시부터 5시까지 아이보스 역삼교육센터에서 열린 김종진 (오컴데이터) 대표님의 GA4 초단기 속성 클래스 오픈 첫 강의를 들었습니다.
https://www.ibossedu.co.kr/edu-goods-380

국내에서 구글 애널리틱스 4 버전에 대한 강의는 거의 처음이라서 사실 과연 얼마나 새로운 내용이 있을까 조금은 막연한 기대를 갖고 신청을 했는데, 준비된 교재나 내용의 수준이 기대 이상이었습니다… 물론 GA4를 실전 업무 현장에서 어떻게 활용할지 목표에 따라서 많이 달라지겠지만, 그동안 국내 소개된 GA4에 관한 내용이 기껏해야 기존 UA 대비 어떻게 코드를 발급받아서 설치를 할 수 있는지 정도를 소개해놓은 것들이 대부분이고, 정작 GA4가 기존 구글 애널리틱스(UA) 버전에 비해서 구체적으로 어떤 차이가 있고, 무엇이 얼마나 좋은지, 혹은 더 불편한지에 대해 상세히 다룬 교육 과정이나 실전 사례가 거의 없었기에 많이 기다렸던 과정입니다.

떡본 김에 제사 지낸다고, 어제 교육 들으면서 핵심적인 내용을 교재에 메모를 하면서 틈틈히 사진과 포스트 댓글로 메모를 남겼는데요…
https://j.mp/2Wj5sVD

여기에 그 댓글 정리 내용과 더불어, 수강 후 피드백한 리뷰 내용을 함께 정리해놓을 터이니, 참고삼아 살펴보시기 바랍니다.

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최규문님이 아이보스 역삼센터에 있습니다.

7월 24일 오후 1:01 서울 

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#삼복열공 _210724. 7월의 마지막 수업으로 GA4 기능 진화에 대해 공부하러 역삼역 아이보스 교육센터에 와 있습니다.
1시부터 6시까지 5시간 한나절 과정!! 빡씨게 시작합니다!
가르치러 온 게 아니라 배우러 온 겁니다…^^
————————————————————————GA4수강메모_리뷰_210724

댓글 정리 내용

1. GA의 역사 :
2005년 GA1 얼친(urchin.js) –> 2009년 GA2클래식(ga.js)–>2014년 GA3=UA(anlytics.js) –> 2020년 GA4(gtag.js)

2. GA4가 기존 UA와 다른 점 핵심 5가지

(1) 웹+앱 통합 속성 추적 수집
(2) 사용자식별에 User Id > 구글 시그널 > 쿠키
(3) 페이지뷰(세션) 중심 –> 이벤트 중심 데이터 모델
(4) 향상된 측정 : 기본추적 + 향상된측정(스크롤, 사이트내검색, 유튜브조회, 파일 다운로드 이벤트를 별도 코드 추가 없이 원클릭 측정) + 추천이벤트(구글 권장 디폴트 이벤트) + 맞춤이벤트(원하는 이벤트명과 매개변수 용자추가)
(5) 구글 빅쿼리 데이터 연동 지원

 

3 .  보고서 구조의 차이 :

수명주기 = 고객 행동 퍼널 사이클 구조로 편성
획득(유입)–> 참여도(행동) –> 수익창출(전환) –> 유지(고객탐색)

 

4 .  보고서 작성 기준의 변화
사용자획득 > 사용자 소스/매체 : 기존 세션 개념에서 방문 사용자 행동(이벤트) 기준으로, 첫 유입 소스 매체를 구분해줌

  • 참여도: 행동( 크게 2가지) 어떤 페이질 조회하고 어떤 이벤트 액션을 했는지 구분.
  • 수익창출 : 총수익 = 전자상거래 수익 + 총광고수익
  • 인구통계 데이터 보려면 먼저 구글 시그널 데이터 사용을 체크해줘야 한다.
  • 새 사용자 = first_visit 이벤트가 트리거된 수,
    세션 수 = session_start 이벤트가 트리거된 수

5. 기존 UA 보고서와의 주요 차이점

  • 이탈율 대신 참여율과 참여세션수 개념을 도입, 10초 넘게 지속되었거나 전환이벤트 1회 이상, 페이지 조회수 2회 이상인 세션 수를 잡아준다!!
  • 기존 UA평균 참여시간 길이보다 GA4 세션당 평균 참여 시간이 더 짧아짐 이유는? 10초 단위로 누적시키지만, 동일 세션이라도 화면 닫아놓고 실제로 반응하지 않는 시간은 참여로 인정하지 않는 듯!
    GA4에서 이탈율 개념은 더이상 사용하지 않음!

GA4_세션수 집계방법

6. 다채널 유입경로의 추가

최근에 다채널 유입경로_인기전환 경로 데이터 드디어 제공되기 시작했다.

예시 화면 ;
GA4_다채널 유입경로-인기전환경로

7. 이벤트 측정 기준과 개념의 변화 :
UA 에선 웹페이지 로드와 별개로 측정 가능한 콘텐츠와 사용자의 상호작용
–> GA4 웹사이트와 사용자의 상호작용 일체!!
GA4_이벤트 측정구조의 변화

8. 이벤트 설정 방식의 변화 :

이벤트 수집 측정의 목적은 웹사이트 방문자의 행동을 통해 의도와 목적을 파악하는 것.
–> 행동의 의도 유형을 구분하기 위해 UA 에서 카테고리>액션(필수)>라벨>값으로 구분하던 것에서
GA4에서는 이벤트 이름만 하나 주고 원하는 매개변수를 25개까지 셋업하여 측정 가능…

GA4_이벤트 설정방식의 변화_

 

9. GA4에서 이벤트 측정 방식의 변화와 알아둘 점들

  • 이벤트 측정의 자유도를 크게 늘려줌. 추적 수집 목적에 따라서 데이터 수집 구조를 스스로 설계할 수 있어야 함!!
    특별히 유념할 것!!
  • 이벤트 태그를 셋업할 때는 기본 구성태그를 꼭 설정해줘야 수집한 이벤트 데이터를 보낼 목적지를 정해줄 수 있다.
  • [일정 수정 ] [일정 만들기] 버튼은 [이벤트 수정] [이벤트 만들기] 의 과도기 오역으로 보이며, 여기서 맞춤의 의미는 ‘사용자 정의' 개념이 아니라 이미 생되어 있는 이벤트에 추가적인 조건이나 추가 수정 값을 설정하여 기존 이벤트를 ‘재활용'하는 것을 말한다.
  • GA4 이벤트에서 맞춤정의 섹션에서 맞춤측정 기준 항목을 미리 정의(추가 등록)해놓지 않으면 보고서에 가져다 쓸 수 없다.

 

10. 탐색 분석(분석 허브/맞춤 보고서)의 개요 및 주요 보고서의 장단점

  • GA4의 장점이자 단점 : 이벤트 설정의 유연성과 확장성이 커졌다! 그만큼 더 어려워졌다!!
  • 확장성 중에서 제일 크게 개선된 것은 기존에 유료 구글 [데이터 360]에서만 제공되던 기능에, 기존에 없던 플러스 알파 가능까지 추가 지원한다.
  • [세그먼트 중복 분석]의 이미지 시각화 그래프 유용성을 비롯해 여러 가지 [탐색 분석](맞춤 보고서)의 기능이 매우 유연화되었다.
  • 기존에 퍼널을 분석(인기전환경로)하려면 목표 설정 후 해당 목표까지 경유하는 단계를 미리 셋업해두어야 했는데… GA4에서 유입경로 분석 리포트를 이용하면 페이지 및 이벤트 범위로 모두 단계별 추적도 가능하고 기간 소급 적용도 가능하다.
  • [경과시간 표시] 옵션 스위치 켜주면 각 퍼널 단계에서 다음 단계로 넘어가는데 걸리는 평균 시간 정보도 표시된다.
  • [경로 탐색 분석]을 이용하면 특정한 페이지를 기준으로 앞뒤이벤트 단계로 이전하는 현황을 시각적으로 살펴볼 수 있다.
  • [세그먼트 중복 분석]을 이용하면 특정 전환에 중복되는 트래픽이 얼만큼인지 시각적으로 바로 보여준다.
  • [동질집단 분석](코호트 분석)을 활용하면 동질집단 세분화 기준과 옵션에 따라 좀더 디테일한 분석이 가능하다.

 

11. GA4의 장단점과 의의

  • GA4의 최고 단점은 세션 데이터를 없애다보니 이탈율과 전환율 데이터가 사라져버린 점!
  • 데이터 수치만 나열될 뿐 각 수치가 차지하는 비율 표시가 없어져 점유율을 살피기가 어려워졌고, 캠페인 결과도 맞춤측정기준을 먼저 설정해주지 않으면 볼수 없다. 직관성 면에서 많이 불편해서 아직은 UA를 버리고 GA4로 넘어가도록 권하기 어렵다!!

 

12. GA4 [관리] 모드에서 알아두어야 할 점들

  • 내부 직원들의 방문 트래픽 데이터 제외시키려면 [관리] 모드에서 데이터 스트림 > 내부 트래픽 정의에서 lP type 을 인터널로 선택하고 적용해주면 된다. (데이터 필터에서 내부 트래픽 제외 설정후 필터 [활성화] 스위치 켜줘야 사내 트래픽 제거한다.)
  • 원치 않는 추천 나열 : 이니시스 네이버페이등 결제 사이트 갔다온 것도 최종 전환 리퍼러로 간주할 수 있기 때문에 결제 관련 사이트들은 제외하도록 조치해라.
  • 인구통계 관심분야 등 구글광고 데이터 가져오려면 데이터 수집 섹션에서 [구글 신호 데이터 활성화]를 필수로 체크해줘야 한다.
  • 구글 애즈 연결은 기본이고, 빅쿼리 데이터 연결 지원이야말로 향후 데이터 활용성에 가장 큰 가능성과 확장성을 제공하는 핵심 요소이다.

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이상의 내용이 5시간에 걸쳐 공부했던  GA4 버전 구글 애널리틱스에 대한 개괄적인 총론과 기본 원리 등에 대한 메모 내용입니다.

아울러, 수업 마친 후에 수강 후기(리뷰)를 겸해서 아래와 같은 의견을 정리해서 피드백 의견을 남겼습니다.
GA4 를 공부해보고 싶어하는 사람들의 수요(니즈) 관점에서 남긴 의견이니 참고해보시면 좋겠습니다.
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오늘 장시간 고생 많으셨구요…
교재 준비나 강의 내용이나 기대보다 더 디테일하고 알차서 좋았습니다…

1. 제한된 시간이라는 한계가 있으니까… 교재 제공으로 갈음할 부분은 과감히 갈음하고…
GA의 발전 히스토리는 구글 분석의 발전 진화를 보는 차원에서 바람직하다고 보이는데, 기존 UA 코드가 있는 경우와 없는 경우 구분해서 일일이 추적 코드 셋업하는 과정은 꼭 전체 실습이 필요할까 싶더군요..
가장 권장할만한 방식이나 기존에 가장 많은 업체들이 처한 조건에 대해서만 제일 바람직한 대안으로, 혹은 GTM 태그 방식 한두 가지만 권장 옵션으로 코드 설정은 갈음해도 무방할 것 같구요,

2. 보고서 파트도 기존 UA에서 가장 많이 사용되는 핵심 보고서 중심으로 거기서 보았던 데이터를 GA4에서는 어떤 보고서들이 어떤 옵션으로 대체하거나 더 개선된 지표를 볼 수 있을지 비교식으로 핵심 보고서 중심으로 선별적으로 강조해서 보여주는 게 좋을 듯 싶었습니다.

무엇보다 이벤트 트래킹 중심으로 변경된 것이 가장 주요한 철학과 접근 방법의 변화라 할 때…
실무적인 관점에서 이벤트 트래킹을 어떤 목적으로 어떤 액션을 어떻게 설정해서 추적할 수 있는지를 기존 UA 이밴트 트래킹과 비교하면서 보여주면 좀 더 직관적으로 이해가 되지 않았을까요… ^^

예를 들어, 기존의 UA 이벤트 트래킹의 단계가 링크/버튼 클릭, 다운로드 요소나 양식 제출 트래킹, 동영상 및 스크롤 트래킹 등이니까, GA4에서는 그런 트래킹이 어떻게 가능하지, 또 얼마나 개선되었거나 편리해졌는지 등을 보여주면 더 비교 이해가 쉬울 것 같더군요…

3. 그리고 장점만이 아니라 단점이나 제한적인 요소들, 이를테면 이탈률이나 전환율 측정이 불확실해지거나 불편해진다고 했을 때 그것을 대체하여 파악할 수 있는 방법들 같이 실무적으로 UA 보고서를 통해 보려고 하는 데이터를 간접적으로 뽑아낼 수 있는 활용팁이나 숨은 노하우, 힌트 같은 게 더 추가되면 좋겠다 싶었습니다.

4. 전체적으로 보자면 원리 위주로 접근하는 방법 자체는 바람직하다고 보이지만, 아무래도 실무적인 필요에 의해서 GA4를도입해볼까 고민하는 업체들 입장에서 기존 UA 대신 GA4를 굳이 사용할 필요가 어디에 있을까를 좀더 임팩트 있게 전달해줄 수 있어야, 향후 추가적인 교육 수요나 입소문이 생기지 않을까 싶더군요…

기존 UA에 비해서 더 신박한 뭔가를 기대하기 어렵다거나, 크게 개선되었다고 할만한 요소가 두드러지게 어필되지 않으면 오히려 새로 도입하는 데 망설이거나 굳이 급하게 도입하려고 애쓸 필요는 없겠네 하는 마음에 유보적인 관망적 태도를 낳지 않을까 우려도 들더군요…

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이상입니다.

GA4와 관련해 추가로 궁금한 점이나 의견 주시고 싶은 분들은 언제든 함께 토론 나누어 보시지요.

참고로, 구글 GA4와 관련된 최근 토론이 비교적 활발하게 오가는 페이스북 그룹과 카카오 오픈방 한두 곳 링크 소개해 드립니다.

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