오늘은 구글 애널리틱스 4를 소개하는 글로
GA4 서비스의 특징과 장점에 대해 설명해 보도록 하겠습니다.
구글 애널리틱스의 특징과 장점
1) 앱+웹 통합 속성
먼저 구글 애널리틱스 4의 가장 큰 특징 중 하나는
앱과 웹 트래픽을 하나의 속성에 담아
통합적으로 운영할 수 있다는 점입니다.
기존에는 PC 및 모바일 웹 트래픽은
유니버설 애널리틱스 속성에 담고,
Android(안드로이드) 앱과 iOS 앱 트래픽은 파이어베이스 속성에
담아 별도로 운영을 해야 했습니다만,
GA4에서는 웹 트래픽과 Android 및 iOS 앱 트래픽을
데이터 소스로 하는 스트림을 하나의 속성에 추가할 수 있습니다.
이에 따라 다양한 플랫폼에서의 사용자 행동을 비교하고,
통합적으로 분석할 수 있습니다.
2) 사용자 식별
사용자 식별(user identification) 기능 또한
GA4에서 개선이 되었습니다.
구글 애널리틱스는 웹사이트를
방문한 사용자가 신규 방문자인지
재방문자인지를 구분할 때,
또 재방문자라면 언제 처음 방문을 했고,
그동안 몇 번을 방문했는지 등을 파악할 때
쿠키(모바일앱의 경우 기기 ID) 정보를 사용합니다.
쿠키에 기반한 사용자가 아닌 우리 상품이나
서비스를 이용하는 실제 사용자,
고객을 제대로 분석하기 위해서는 동일한
사용자가 다양한 기기(브라우저)를
통해서 웹사이트를 방문하는 것을
온전하게 측정할 수 있어야 하는데요,
이를 교차 기기 추적(cross device tracking)
이라고하는데
교차 기기 추적을 위해서는 여러 기기를
통해 방문한 사용자가 동일한
사용자임을 파악할 수 있는 정보가 필요한데요,
GA에서는 사용자의 로그인 정보(=회원정보)를 사용하고,
이를 유저 ID라고 합니다.
물론 유저 ID 설정을 통한
사용자의 교차 기기 유입 추적은
기존 유니버설 애널리틱스 버전에서도 가능했습니다.
하지만 UA 버전에서는 유저 ID를
설정할 때 별도의 보기를 생성하고,
유저 ID가 확인된 사용자들만을 이 보기에
담아 분석할 수 있도록 했습니다.
따라서 전체 사용자를 담은 메인 보기에서는
여전히 유저 ID가 아닌 쿠키 기준으로
사용자가 구분되는 제한이 존재했습니다.
GA4의 경우 데이터 확보 여부에 따라
유저 ID와 구글 신호 데이터(Google Signal),
쿠키(또는 기기 ID) 정보가 하나의 속성에서
순차적으로 적용되기 때문에 보다
더 통합적인 사용자 분석이 가능해졌습니다.
2) 데이터 모델(data model)
데이터 모델 또한 GA4에서 크게
달라진 부분에 속합니다.
기존 UA 버전은 세션 중심(session-driven)의
데이터 모델을 적용한 반면,
GA4 버전은 이벤트 중심(event-driven)의
데이터 모델을 적용했습니다.
GA에서 데이터가 수집되는 가장 작은 단위를 UA에서는
히트(hit, 조회), GA4에서는 이벤트(event)라고 합니다.
특정 페이지 조회, 링크/버튼 클릭, 스크롤 내리기 등
사용자 상호작용(interaction) 하나하나를 말합니다.
UA에서는 히트/이벤트, 세션, 사용자 범위 중 주로
세션 범위의 지표가 사용되었으나
반면 GA4에서는 한 명의 사용자와 이 사용자가 웹사이트를
이용한 전체 기간에 행한 하나하나의
행동에 초점을 두는 이벤트 위주의 지표를 사용할 수 있습니다.
3) 향상된 측정
GA4는 데이터 수집 측면에서도
상당한 개선이 이뤄졌습니다.
UA의 경우 페이지 조회 시 실행되는기본 추적코드를 통해
사용자와 세션 데이터 및 페이지 관련 데이터 만을 자동으로 수집할 뿐,
사용자 행동(이벤트) 데이터나 구매 데이터와 같은 나머지
데이터는 모두 수동으로 추가 설정을 해야지만 이를 수집하고,
분석에 활용할 수 있었으나
GA4의 경우 향상된 측정(enhanced measurement)
기능이 도입되어, 스크롤, 이탈 클릭,
사이트 검색(웹사이트 내 검색 행위),
양식 상호작용, 유튜브 조회,
파일 다운로드와 같은 사용자
상호작용에 대해 데이터 수집을 위한 별도의
코드 추가 없이 자동으로 데이터를 수집해 줄 수 있습니다.
4) 탐색(explorations, 맞춤 보고서)
GA4의 탐색 기능은 다양한 형식의 보고서를 제공합니다.
기존 유니버설 애너리틱스 유료 버전(UA 360)에서만
제공되던 자유 형식(표 형식), 유입경로 탐색 분석,
세그먼트 중복 분석 보고서를 GA4 무료 버전(GA4 스탠다드)에
포함시켰을 뿐만 아니라 경로 탐색 분석,
사용자 개별화 분석, 동질 집단 분석, 사용자 전체 기간 보고서가
새로 추가되어 총 7가지 유형의 보고서를 제공합니다.
5) 구글 빅쿼리(Google Bigquery) 연동
GA4는 구글의 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스인
구글빅쿼리 (Google Bigquery)에서
데이터를 외부 저장소로
내보내거나 외부 데이터를
가져와서 애널리틱스 데이터와 결합할 수 있으며,
SQL과 유사한 구문을 사용하여 데이터를 원하는
형태로 가공하여 사용할 수 있습니다.
6) 머신러닝(machine learning) 활용
구글 애널리틱스 4를 출시하면서 구글에서 강조한 기능 중에
하나가 바로 평소에 구글이 자랑하는 머신 러닝 기술의 활용입니다.
우선 기존 UA 버전에서도 제공된 메뉴이긴 하지만
통계(지능형 애널리틱스) 메뉴를 통해
데이터의 비정상적인 변화나
새로운 트렌드를 감지하여 알려줍니다.
기여 모델에서도 기존 UA 360에만
있던 데이터 기반 모델이
스탠다드 버전에 도입되었습니다.
또한 꽤 많은 구매 데이터 모수가 필요하긴 하지만,
‘7일 이내에 구매할 가능성이 높은 사용자’와 같은 조건으로
예측 잠재고객을 만들어 활용할 수 있습니다.
머신러닝 기술이 적용된 기능과 관련해서는 아직까지
쉽게 와 닿는 활용 방법이 있는 건 아니지만,
여러 측면에서 지속적으로 새로운 기능이 도입되는 만큼
점점 더 실무적 활용에 도움이 되지 않을까 기대해 봅니다.
지금까지의 설명이 새로운 GA 버전을
이해하는 데 도움이 되었길 바라며,
보다 더 다양한 자료가 궁금하시다면
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