구글 애널리틱스 GA4 완벽 가이드 (초기 세팅, 맞춤 이벤트, GA3와 차이점)

유니버셜 구글 애널리틱스 (Google Analytics, UA or GA3)에서 GA4가 어떤 점에서 개선되었는지, GA4 초기 세팅은 어떻게 하는지, GA4의 맞춤 이벤트 설정은 어떻게 하는지 상세하게 알아보겠습니다.

구글 애널리틱스 완벽 가이드 (초기 세팅, 맞춤 이벤트, GA4 차이점)

구글 애널리틱스(GA, Google Analytics)는 웹사이트 방문자의 행동 데이터인 웹로그 분석을 무료로 가능하게 도와주는 구글에서 제공하는 분석 도구입니다.

GA를 통해서 우리 웹사이트를 어떤 경로를 통해서 방문했는지, 웹사이트 안에서 어떤 행동을 보이는지 체계적으로 분석할 수 있습니다.

구글 애널리틱스로 웹사이트 방문자의 행동 데이터를 수집하고 분석함으로써 온라인 비즈니스의 성과를 향상 시키기 위한 근거자료로 활용할 수 있습니다.

GA는 2005년 3월에 웹분석 전문 회사인 어친 소프트웨어(Urchin Software)를 인수하여 구글의 분석 솔루션으로 제공되고 있습니다.

구글 애널리틱스는 구글의 고급 통계 분석 및 머신러닝 기술을 활용할 수 있는 무료 서비스로서 전세계적으로 가장 많이 사랑받는 웹분석 도구가 되었습니다.

유니버셜 구글 애널리틱스 (Google Analytics, UA or GA3)에서 GA4가 어떤 점에서 개선되었는지, GA4 초기 세팅은 어떻게 하는지, GA4의 맞춤 이벤트 설정은 어떻게 하는지 상세하게 알아보겠습니다.

기존의 구글 애널리틱스(Google Analytics, UA or GA3)는 2023년 6월로 종료되고 2023년 7월 1일부터 GA4만 사용할 수 있습니다.

데이터 기반으로 마케팅 실행하고 분석하는 역량이 중요해진 시기에 GA4에 대한 기본 지식을 명확하게 알고 대비하는 것이 중요합니다.

데이터 기반의 마케팅의 시대에는 “고객 획득 → 유입 후 행동 → 서비스 반복 사용 → 친구 공유 → 매출 → 고객 유지”의 전방위적 관점에서 고객을 이해해야 합니다.

구글 애널리틱스(UA, GA3)와 신규 구글 애널리틱스 GA4 차이점

GA4는 기존의 유니버셜 구글 애널리틱스 (GA3) 속에 존재하던 “앱 + 웹 속성”을 독립적으로 제공합니다.

GA4는 앱과 웹 그리고 브라우저를 넘나드는 다양한 고객의 행동을 이해하도록 도와줄 뿐만 아니라, GA4를 이용하면 웹과 모바일 분석 사이의 간격을 좁힐 수 있습니다.

GA4는 ARPU(Average Revenue Per User, 사용자당 평균 매출)와 같은 유용한 인사이트를 자동으로 표시하도록 머신러닝 기술을 도입했습니다.

구글 애널리틱스에서 ‘웹 전용 플랫폼’은 유니버셜 구글 애널리틱스(GA3)이고 ‘앱 + 웹 플랫폼’은 ‘GA4’로 명확하게 구분됩니다.

유니버셜 구글 애널리틱스(GA3)는 약 115개의 메뉴를 인터페이스에서 제공하고 GA4는 약 24개의 메뉴를 인터페이스에서 제공합니다.

UA(GA3)와 GA4의 대표적인 메뉴 변경은 아래와 같습니다.

UA vs. GA4 Report 메뉴 변경
UA vs. GA4 Report 메뉴 변경 (출처: 워드스트림)

구글 애널리틱스의 쿠키(cookie) 추적 방식 이해하기

구글 애널리틱스는 쿠키(cookie)를 통해 데이터를 추적하는 것으로 알려져 있습니다.

쿠키(cookie)란 사용자가 인터넷을 방문할 때 사용자 디바이스(PC, 태블릿, 모바일)에 설치되는 크기가 작은 파일입니다.

웹사이트는 쿠키에 저장된 일련의 정보를 통해서 웹사이트 방문자의 유입 경로와 행동 추적을 파악할 수 있습니다.

쿠키 정보를 토대로 방문자의 행동 패턴, 관심 분야를 파악할 수 있고, 이를 기반으로 관심사 타겟, 성별 타겟, 연령 타겟, 문맥 타겟 등을 제공할 수 있습니다.

이 때 쿠키의 정보를 사용하여 동일 사용자를 인식하는 모델링된 추측 데이터를 활용합니다.

대표적으로 동작하는 쿠키 기반의 웹사이트 서비스가 방문자를 인식해서 띄우는 팝업 기능입니다.

‘오늘은 그만 보기’ 버튼을 클릭하면 웹사이트는 동일한 방문자를 인식해서 더 이상 팝업을 띄워주지 않습니다.

쿠키 기반의 데이터 수집 방식의 가장 큰 결점은 쿠기가 사용자가 방문한 디바이스(PC, 태블릿, 모바일)에 존속된다는 것입니다.

같은 사용자라 하더라도 웹사이트에 접속한 기기가 다르면 별개의 사용자로 인식할 수 밖에 없습니다.

아래 그림은 구글 애널리틱스가 사용하는 쿠키 정보에 대한 상세 설명입니다.

Google Analytics에서 사용하는 Cookie Data
Google Analytics에서 사용하는 Cookie Data (출처: Koozai.com )

쿠키 약점 보완하기 교차 기기 분석을 위한 구글 신호 데이터 이해하기

구글 애널리틱스는 별도의 설정을 통해 구글의 다른 제품들과 데이터를 공유할 수 있습니다.

다양한 구글의 제품 네트워크를 통해서 발생하는 ‘구글 신호 데이터’를 통해서 구글 애널리틱스는 완벽하지는 않아도 고객 행동을 예측할 수 있습니다.

다양한 구글의 제품 네트워크에서 발생하는 구글 신호 데이터를 통해서 구글 애널리틱스는 교차 기기 분석을 할 수 있음 (출처: Infotrust )
다양한 구글의 제품 네트워크에서 발생하는 구글 신호 데이터를 통해서 구글 애널리틱스는 교차 기기 분석을 할 수 있음 (출처: Infotrust )

구글 애널리틱스는 별도의 설정을 통해 다른 구글 제품과 데이터를 공유할 수 있습니다.

‘구글 신호 데이터를 활성화’ 하면 기존 구글 애널리틱스 기능이 변경되어 ‘광고 개인 최적화 설정’을 사용하는 사용자로부터 수집 된 집계 데이터가 포함됩니다.

이 기능으로 교차 기기에 의한 빈틈을 보완하고 정교해진 데이터를 표시할 수 있습니다.

Google Analytics의 교차 기기 사용자 추적 (출처: Sparkline )
Google Analytics의 교차 기기 사용자 추적 (출처: Sparkline )

‘광고 개인 최적화’란 구글 계정의 활동을 바탕으로 사용자에게 맞춤 광고를 표시하기 위한 기능입니다.

다른 말로 표현하면 ‘구글 네트워크에서 발생하는 계정의 활동을 모두 추적한다’는 의미입니다.

‘광고 개인 최적화’ 기능은 ‘사용 중지’를 설정 하지 않는 한, 구글 계정 생성 이후 기본 값으로 ‘사용 설정’으로 되어 있습니다.

‘광고 개인 최적화’ 설정 범위는 구글 검색, 유튜브 등과 같은 구글 서비스, 구글 파트너와 관계를 맺고 광고를 게재하는 웹사이트 및 앱을 모두 포함합니다.

구글은 ‘광고 개인 최적화’를 사용하는 사용자로부터 발생하는 데이터를 활용해서 사용자 전체 집단의 ‘교차 기기 행동’을 추적할 수 있습니다.

이 기능을 통해 구글 애널리틱스는 디바이스 단위가 아닌 사용자의 수를 정확하게 파악할 수 있습니다.

또한, 여러 디바이스에 걸친 고객 여정에 대한 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

마케터는 이렇게 구글이 수집한 교차 기기 사용자 정보를 기반으로 ‘광고 지출 최적화’를 진행할 수 있습니다. 또한 보다 관련성이 높은 광고를 소비자에게 제공할 수 있게 됩니다.

'구글 광고 개인 최적화' 기능 설정 화면 (출처: Dignited )
‘구글 광고 개인 최적화’ 기능 설정 화면 (출처: Dignited )

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4 계정 구도 차이 이해하기

구글 애널리틱스의 계정 구도는 “계정 → 속성 → 보기” 형태가 기본 구성입니다.

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4는 ‘속성’ 단위에서 구분되어 집니다.

즉, 하나의 구글 애널리틱스 계정에 GA3와 GA4 둘 다 생성할 수 있으며, 구글 애널리틱스를 시작할 때 선택해서 사용할 수 있습니다.

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)는 “계정 → 속성 → 보기”를 그대로 따르지만, GA4는 “계정 → 속성”까지만 있고, ‘보기’ 단위가 없습니다.

구글 애널리틱스 계정 구조 Google Analytics Account Structure (출처: e-cens)
구글 애널리틱스 계정 구조 Google Analytics Account Structure (출처: e-cens)

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4 데이터 수집 구성의 차이

유니버셜 구글 애널리틱스(UA, GA3) 속성은 웹사이트에 스크립트를 헤드태깅 하거나, 구글 태그 매니저로 가상 태그를 생성하는 방법으로 웹사이트의 데이터를 서버로 보낼 수 있습니다.

GA4 속성은 앱과 웹의 데이터를 전부 한 곳으로 받는 속성이므로 두 플랫폼에 작업을 해야 합니다.

GA4 속성에서는 웹용 스크립트와 앱용 SDK를 발급하는데, 이들을 합쳐서 ‘데이터 스트림’이라 부릅니다.

Universal Google Analytics (UA, GA3)와 GA4 데이터 수집 구성 차이 (출처: 마케터를 위한 구글애널리틱스)
Universal Google Analytics (UA, GA3)와 GA4 데이터 수집 구성 차이 (출처: 마케터를 위한 구글애널리틱스)

즉, 웹 스크립트라는 말 대신 ‘웹 스트림’으로 부릅니다. 웹 스트림의 구동은 유니버셜 애널리틱스의 스크립트 구현 방식과 같습니다.

웹사이트에 헤드태킹 하거나, 구글 태그 매니저로 가상 태그를 생성하면 됩니다.

반대로 앱은 안드로이드 스트림, IOS 스트림을 통해 앱에 구현해야 합니다. 이를 구현하는 부분은 개발자가 진행해야 합니다.

GA4는 위와 같이 웹과 앱에서 고객의 행동 데이터를 받아서 아래와 같이 크로스 디바이스에서 일관성 있게 사용자를 추적해서 분석 보고서를 구성할 수 있습니다.

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4의 데이터 수집의 차이점 (출처: Kaliber)
유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4의 데이터 수집의 차이점 (출처: Kaliber)

구글 애널리틱스 GA4 앱 분석 원리와 구글 파이어베이스 (Google Firebase) 관계 이해하기

GA4 속성은 파이어페이스(Firebase)와 결합하여 구글 제품 간에 분석 데이터를 주고 받습니다.

GA4 속성에 있는 안드로이드 스트림(Android Stream)과 IOS 스트림(IOS Stream)은 Firebase용 SDK를 의미합니다.

GA4 속성을 만든 후 앱 스트림을 추가하면 GA4 속성이 Firebase 프로젝트와 앱 스트림을 함께 생성하고 Firebase 프로젝트를 속성에 자동으로 연결합니다.

구체적으로는 아래 단계를 밟아서 진행됩니다.

1. Firebase 프로젝트 생성

2. Firebase 프로젝트를GA4에 연결

3. 앱 스트림 생성

앱 스트림을 생성할 때 Firebase SDK가 등장하고 Firebase 콘솔에서도 GA4 속성과 연결된 프로젝트가 자동으로 생성됩니다.

Firebase와 GA4 두개 플랫폼이 결합된 형태이므로 웹 스트림이 서버로 보내는 데이터와 앱 스트림이 서버로 보내는 모든 데이터가 서로의 대시보드에 표시됩니다.

정리하면, 웹에서 수집되는 데이터를 GA4 속성이 받은 다음 데이터를 Firebase와 공유하고, 반대로 앱에서 수집되는 데이터를 Firebase 프로젝트가 받은 다음 데이터를 GA4 속성과 공유합니다.

그래서 두 개 플랫폼에 같은 데이터가 보고서에 기록됩니다.

이 과정으로 GA4 속성이 앱과 웹 데이터를 모두 수집할 수 있는 것입니다.

유니버셜 구글 애널리틱스 (UA, GA3)와 GA4가 파이어베이스(Firebase)에서 데이터 전송 받는 구조 (출처: Goodish)

유니버셜 구글 애널리틱스(UA, GA3)와 GA4의 6가지 차이점을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 계층 구조와 데이터 연결 방식

2. 데이터 수집 방식

3. 데이터가 쌓이는 구조

4. 무료로 바뀐 빅쿼리(BigQuery) 연동

5. 파이어베이스(Firebase) 연동

6. 탐색 보고서를 통한 다양한 시각화

GA3와 GA4 차이점을 이해한 상태라면, 실제 GA4 초기 세팅 가이드를 살펴보겠습니다.

1. GA4 계정 및 속성 생성

2. 웹/IOS/안드로이드 스트림 설정

1) 웹 스트림 및 사이트 검색 설정

2) IOS/안드로이드 스트림 설정

3) 태그 설정

내부 트래픽 규칙 만들기

원치 않는 추천 나열 (Referrer 제외)

3. 데이터 수집 사용 설정

4. 데이터 보관 기간 수정

5. 데이터 필터 설정

6. 구글 서치 콘솔 연결 및 라이브러리 게시

7. 맞춤 측정 기준 세팅 (Term/Content)

구글 태그 매니저(GTM)을 이용하여 GA4 맞춤 이벤트 만드는 방법을 알아보겠습니다.

1. GTM 이벤트 태깅 원리

2. GA4 이벤트 구조

3. GTM 맞춤 이벤트 생성

1) GTM 디버그 모드로 변수 확인

2) 태그 및 트리거 설정

4. GA4 실시간 보고서로 맞춤 이벤트 수집 검토

지금까지 유니버셜 구글 애널리틱스 (Google Analytics, UA or GA3)에서 GA4가 어떤 점에서 개선되었는지, GA4 초기 세팅은 어떻게 하는지, GA4의 맞춤 이벤트 설정은 어떻게 하는지 상세하게 알아보았습니다.

마지막으로 구글 애널리틱스 관련해서 사람들이 어떤 정보를 궁금해 할지 리스닝마인드 허블을 통해서 살펴보았습니다.

대부분이 정보형 콘텐츠로 구글 애널리틱스에 대해서 구체적인 정보를 찾는 사람들이 많았습니다.

리스닝마인드 허블을 통해서 "구글 애널리틱스" 관련된 검색어를 살펴보았음
리스닝마인드 허블을 통해서 “구글 애널리틱스” 관련된 검색어를 살펴보았음

리스닝마인드 패스파인더를 통해서 구글 애널리틱스를 검색한 사람들이 그 다음으로 어떤 내용에 관심있는지를 분석해 보았습니다.

구글 어낼리틱스 가이드, 사용법, GA4에 대해서 추가적으로 검색하고 있는 것을 파악할 수 있었습니다.

리스닝마인드 패스파인더를 통해서 구글 애널리틱스를 검색한 사람들이 그 다음으로 어떤 내용에 관심있는지를 분석해 봄
리스닝마인드 패스파인더를 통해서 구글 애널리틱스를 검색한 사람들이 그 다음으로 어떤 내용에 관심있는지를 분석해 봄

리스닝마인드 클러스터링 기능을 통해서 구글 애널리틱스와 관련된 토픽에 대해서 분석해 보았습니다.

구글 어낼리틱스와 관련된 주요 토픽으로 구글 애드센스, 구글 서치 콘솔, 구글애즈, 구글 트렌드에 관심있어 하는 것을 파악할 수 있었습니다.

리스닝마인드 클러스터링 기능을 통해서 구글 애널리틱스와 관련된 토픽에 대해서 분석해 봄
리스닝마인드 클러스터링 기능을 통해서 구글 애널리틱스와 관련된 토픽에 대해서 분석해 봄

데이터를 분석하기 전에 가장 중요한 것은 데이터 분석 목적을 명확히 하고, 데이터 분석을 기획하는 것이라고 생각합니다.

데이터 기반의 마케팅이 매우 중요한 역량이 되고 있는 시대에 명확한 목적과 기획력을 갖고 데이터 분석 역량을 키워가시길 바랍니다.

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by 김윤경

인공지능을 전공한 컴퓨터 공학도로서 IT 전문성을 기반으로 소비재, 헬스케어, 대형마트, 편의점 등 다양한 산업군에서 새로운 마케팅 혁신을 최전선에서 이끌어왔습니다. 그리고, 그 혁신의 중심에는 언제나 ‘고객’이 있었습니다. 현재 어센트 코리아의 마케팅 본부장으로서 고객의 인텐트 데이터를 중심으로 인공지능을 접목한 새로운 마케팅 혁신을 준비하고 있으며, 인텐트 마케팅 무브먼트를 통해 진정한 고객 중심의 비즈니스를 만들고 있습니다.

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