영중 나 
유니버셜 구글 애널리틱스(UA)가 GA4로 전환되면서 우리는 좋든 싫든 GA4에 적응해야만 하게 되었습니다. 특히 개인정보 보호 이슈로 인해 데이터 식별 방식에 있어서는 UA와 GA4 사이에 꽤 큰 차이가 생겼는데요.기존 UA에서는 사용자 데이터를 쿠키 기반으로 수집했습니다. 사용자의 브라우저가 웹사이트에 방문하면 쿠키가 발행되고, 그 쿠키를 식별자로 사용자를 구분하는 방식이었죠.
하지만 GA4로 넘어오면서 많은 웹사이트들이 GDPR 가이드라인에 따라 쿠키 수집 동의를 받기 시작했고, 쿠키만을 이용해서는 더이상 사용자들의 데이터를 정확하게 식별할 수 없게 되었습니다. GA4에서는 어떻게 사용자 데이터를 식별하고 수집하는지, 그리고 우리는 GA4의 데이터를 어떻게 이해해야 하는지 알아보겠습니다.
UA와 GA4의 데이터 식별 방식 차이
GA4에서는 다음과 같이 4가지의 방법으로 사용자 데이터를 식별하여 보고 ID로 활용합니다.
User-ID
User-ID는 웹사이트의 회원 ID로 로그인한 사용자에게 부여되는 암호화된 ID입니다. 웹사이트에 직접 로그인한 사용자인만큼 가장 신뢰도가 높은 데이터 식별 방식입니다. 하지만 User-ID를 사용하기 위해서는 별도의 개발 작업이 필요하고, 사용자의 개인정보를 유추할 수 없도록 구글에서 제공하는 권장 규칙에 따라 ID 변수를 세팅해야 합니다.
구글 신호 데이터
구글 계정에 로그인되어 있고, ‘광고 개인 최적화’ 기능을 사용 설정한 사용자들에 한해 수집하는 식별 데이터입니다. 같은 구글 계정으로 로그인되어 있으면 기기나 브라우저가 달라져도 같은 사용자로 식별할 수 있는 거죠. 기존에는 구글 회원 가입 시 구글 광고 개인 최적화 기능이 디폴트로 활성화되어 있었지만, 지금은 구글 회원 가입 시 비활성화 상태로 가입됩니다.
* 구글 신호 데이터는 2. 12.부로 GA4 보고 ID에서 삭제되었습니다.
기기 ID
UA에서 기본으로 사용하던 사용자 식별 방식입니다. GA코드가 삽입된 웹사이트에 방문하면 브라우저에 GA 쿠키를 생성하고, 쿠키마다 클라이언트 ID를 할당하는 방식을 통해 사용자를 식별합니다. 하지만 브라우저 기반으로 사용자들 식별하다 보니 같은 사용자가 서로 다른 브라우저나 기기를 사용하게 되면 각각의 경우를 모두 다른 사용자라고 인식하는 문제가 있습니다.
데이터 모델링
아예 쿠키 수집에 동의하지 않은 사용자들의 경우 GA4는 사용자를 식별할 수 있는 방법이 없습니다. 이 경우에는 페이지가 로드될 때마다 임의의 기기 ID가 재설정됩니다. GA4는 이렇게 식별할 수 없는 사용자들을 데이터 모델링을 통해 추정한 데이터로 보여줍니다. 이 때에는 쿠키를 수락한 사용자 중 유사한 행동을 보이는 사용자들의 데이터를 기반으로 사용자 데이터를 모델링합니다. 위에서 설명한 ‘동의 모드’를 통해 사용자의 행동 모델링을 활성화할 수 있습니다. 다만, 모델링은 충분한 데이터 모수가 확보되었을 때 활용될 수 있습니다.
쿠키리스 시대, GA4의 데이터 수집
구글 유니버셜 애널리틱스(이하 ‘UA’)가 GA4로 전환되면서 구글은 사용자 데이터를 수집하고 식별하는 방식을 다양화했습니다. 쿠키 수집이 제한된 환경에서 기존 UA에서 활용하던 방식만으로는 데이터의 신뢰도를 충분히 확보하지 못할 가능성이 높았기 때문입니다. 이에 따라 GA4는 아래와 같이 사용자 데이터를 수집합니다.
구글이 수집하는 쿠키의 종류
구글 애널리틱스가 수집하는 쿠키 유형은 아래와 같이 크게 2종류로 나눌 수 있습니다.
- ad_storage : 광고와 관련된 쿠키를 읽고 쓸 수 있는 저장공간 사용 설정
- analytics_storage : 웹사이트 분석 및 사용자 행동 분석에 관련한 쿠키를 읽고 쓸 수 있는 저장공간 사용 설정
그리고 GDPR 가이드라인에 따라 글로벌(특히 유럽 지역) 웹사이트에 방문하는 사용자들은 쿠키 수집 동의 여부를 직접 선택하게 되며, 이에 따라 구글은 아래와 같은 로직으로 사용자를 식별하게 됩니다.
구글의 동의 모드를 사용하면 구글 태그가 로드된 후 개인정보 동의 여부를 묻는 팝업이 로드되고, 동의 상태에 따라 저장되는 식별 데이터가 달라집니다. 이에 따라 GA4는 식별자를 다양하게 활용하여 사용자들의 개인정보를 침해하지 않는 선에서 최대한 정확한 데이터를 수집할 수 있는 것입니다.
