[미디어탐구] GA4 업데이트 이후 달라진 구글 애널리틱스

ChatGPT에게 물었다.

"구글 애널리틱스가 GA4로 업데이트된 이후 변경된 사항에 대해 설명해줘"

 

그리고 ChatGPT가 답했다.

(*아래 글에서 파란색 글씨와 삽입된 이미지는 ChatGPT의 견해에 덧붙인 저의 의견입니다)

 

 

Google Analytics는 모든 웹 사이트 소유자 또는 디지털 마케터에게 필수적인 도구다. 이를 통해 웹 사이트 트래픽, 사용자 행동을 추적하고 온라인 마케팅 캠페인의 효과를 측정할 수 있다. 구글 애널리틱스는 최근 GA4로 업데이트되었으며, 이는 플랫폼에 상당한 변화를 가져왔다. 이 글에서는 Google Analytics가 GA4로 업데이트된 이후 변경된 사항에 대해 설명하고자 한다.

 

👉🏻 구글 애널리틱스(Google Analytics)는 2005년 출시된 이후 총 4번의 변화를 거쳤다. 가장 최근 업데이트된 버전이 바로 지난 2020년 10월 경 이루어진 GA4. 구글 애널리틱스를 활용하는 마케터, 미디어 플래너에게 GA4 업데이트는 적지 않은 충격을 주었다. "UI가 왜 이렇게 복잡해졌어", "데이터를 추출하는게 어려워졌어..." 등 주변에 의견을 들어보면 새로운 것을 학습해야한다는 불만들이 주를 이뤘다. 그래서 업데이트된지 1년이 지났지만 아직까지 구버전인 UA(Universial Analytics)를 활용하는 유저들이 많은 것으로 알고 있다. 하지만 구버전이 23년 7월부로 서비스 종료된다고 한다. 이제 GA4에 익숙해질 시간이다. 무엇이 변경된건지, 이제 무엇을 활용할 수 있는건지 차근차근 알아보자.

GA4의 새 사용자 인터페이스 및 탐색

구글 애널리틱스의 첫 번째 중요한 변화는 사용자 인터페이스와 내비게이션이다. 새로운 인터페이스는 더 현대적이고 간소화되어 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있다. 탐색이 간소화되어 보고서와 데이터 사이를 더 쉽게 이동할 수 있다.

구버전 - UA (좌) / 신버전 - GA4 (우) 

👉🏻 인터페이스 측면에서는 솔직히 큰 차이를 못 느끼겠다. 템플릿 자체는 기존이랑 거의 비슷하긴 하다.

GA4의 크로스 플랫폼 및 크로스 디바이스 추적

두 번째 주요 변화는 교차 플랫폼 및 교차 장치 추적이다. GA4를 사용하면 모바일 앱, 웹 앱 및 웹 사이트를 포함한 여러 플랫폼 및 장치에서 사용자를 추적할 수 있다. 이를 통해 사용자 행동을 보다 완벽하게 파악할 수 있으며 전체 고객 여정을 분석할 수 있다.

 

출처:  Sparkline

👉🏻 이 점이 어떻게 보면 GA4의 핵심이라고 볼 수 있다.  웹과 앱 데이터를 통합하여 조회할 수 있기 때문이다. 기존에는 웹 데이터를 위주로 활용되었다면, 이제는 웹과 앱 데이터를 모두 수집해 웹&모바일의 고객 여정을 통합적으로 추적할 수 있다.  '쿠키 기반 데이터' 에서 '구글 신호 데이터'로 수집 방식이 바뀌면서 구현 가능해진 것으로 알고 있다. 방문자에게 심어 놓은 쿠키를 활용하여 추적하는 방식은 디바이스 간 교차 분석의 한계가 있기 때문이다. 예를 들면, 내가 PC로 특정 사이트를 방문하고서, 모바일로 다시 재방문할 경우, PC에서 붙은 쿠키와 모바일에서 붙은 쿠키는 서로 별개로 인식하기 때문에 나를 동일 인물이라고 추정할 수 없다. 하지만 구글 신호 데이터의 경우, 구글 네트워크에서 발생하는 계정의 활동을 모두 추적하기 때문에 모바일로 유튜브를 보면서 크롬으로 웹서치를 하는 나의 모든 행동이 통합적으로 분석된다. 즉 디바이스 간 교차 분석이 가능해진 것이다.

 

GA4의 이벤트 기반 데이터 모델

GA4는 페이지뷰보다는 사용자 상호작용에 초점을 맞춘 이벤트 중심 데이터 모델을 사용한다. 즉, 클릭, 양식 제출 및 비디오 재생과 같은 이벤트가 추적되고 분석된다. 이를 통해 사용자 참여에 대한 보다 정확한 보기를 제공하고 웹 사이트 또는 앱의 효과를 측정할 수 있다.

👉🏻 수집 데이터가 세션에서 이벤트 기반으로 바뀌었다. 세션이란 페이지 조회에 대한 값이다. 이전 버전의 데이터 수집 방식은 태그를 심은 사이트에 조회한 값을  수집하는 방식이었다. 예를 들어, 태그를 랜딩페에지, 구매 페이지, 구매 완료 페이지, 회원가입 페이지 등 상황 별 페이지에 심어, 유저가 어떤 페이지에 방문했느냐로 어떤 액션을 취했는지 추측하는 방식이다. 즉 구매 완료 페이지를 방문한 유저를 구매자로 추측하는 개념이다. 이렇게 기존 GA에서는 페이지 조회 값만을 활용했다면, GA4에서는 스크롤, 클릭, 검색 등 유저가 각자 상황에 맞는 이벤트를 정의하여 원하는 이벤트 데이터를 수집할 수 있다. 이 역시 쿠키 기반이 아닌 구글 신호 데이터를 기반으로 수집하면서 가능해진 것으로 알고 있다.

 

 

GA4의 향상된 머신 러닝 기능

구글 애널리틱스는 항상 머신러닝 기능을 갖추고 있었지만 GA4는 이를 새로운 수준으로 끌어올렸다. 새로운 플랫폼은 기계 학습을 사용하여 보다 정확한 통찰력과 예측을 제공한다. 예를 들어 GA4는 웹 사이트에서 사용자의 동작을 기반으로 사용자가 변환할 가능성을 예측할 수 있다.

 

👉🏻 GA 머신러닝은 스스로 학습하여 유저에게 인사이트 제공해준다. 단순 데이터를 수집하는 것을 넘어, 수집한 데이트를 머신러닝이 분석하여 대시보드화 해주는 기능인데, 이 기능이 이전 보다 더 향상되었다는 것이다. 이벤트 기반의 데이터를 수집하는 만큼 데이터 조합에 따라 분석할 수 있는 범위도 넓어졌고, 이를 종합적으로 분석할 수 있으려면 그만큼 머신러닝 기능도 향상되었을 것이다. 

 

구글 광고와의 더 깊은 통합

GA4는 구글 광고와 더욱 긴밀하게 통합되어 있어 광고의 영향을 더 정확하게 측정할 수 있다. 여러 장치 및 플랫폼에서 전환을 추적하여 ROI를 극대화하기 위해 광고 캠페인을 최적화할 수 있다.

 

GA4 탐색 분석 탭

👉🏻  구글 애널리틱스(GA)는 구글의 광고 및 게시자 제품과 연동할 수 있다. Display & Video 360, Google Ads, 애드센스, AdMob, Ad Manager와 연동하여 그 데이터를 분석할 수 있으며, 또한 GA로 추적한 데이터를 통해 리마켓팅 세그먼트를 만들고 이를 역으로 DV360과 Google Ads에서 활용하는 것도 가능하다. 여기에 추가적으로 GA4에서는 빅쿼리와의 무료 연동을 지원한다. Raw Data를 보려면 유료 버전만을 사용했던 유니버설 애널리틱스와 달리, GA4에서는 Raw Data를 적재할 수 있는 데이터 웨어 하우스인 빅쿼리와 무료 연동을 지원하여, 해당 Raw Data를 통해 다른 툴에서도 자유롭게 시각화할 수 있고, 다른 툴들과 연동하여 CRM, 구글 광고 등을 진행할 수 있다. 참고로 빅쿼리 연동은 기존 유료 버전인 GA360에서만 지원되던 기능이다.

추가로 GA4에서는 무료로 분석 허브를 활용 가능하다. 분석 허브에서는 유입경로 분석, 세그먼트 중복 분석, 동질 집단 탐색 분석 등 총 7개의 템플릿이 제공되며 추가로 템플릿을 자유롭게 만들어 활용 가능하다.

GA4의 향상된 개인 정보 보호

프라이버시가 점점 더 중요해지고 있으며, GA4는 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수를 보장하기 위해 프라이버시 제어를 개선했다. 이제 수집할 데이터와 데이터의 사용 방법을 선택할 수 있으므로 웹 사이트의 데이터를 보다 효과적으로 제어할 수 있다.

결론적으로 구글 애널리틱스는 GA4로 업데이트된 이후 상당한 변화를 겪었다. 새로운 사용자 인터페이스와 내비게이션은 사용자 행동에 대한 보다 완벽한 그림을 제공하는 반면, 크로스 플랫폼과 크로스 디바이스 추적은 사용자 행동을 더 쉽게 만든다. 이벤트 중심 데이터 모델, 향상된 기계 학습 기능, 구글 광고와의 더 깊은 통합은 더 정확한 통찰력과 예측을 가능하게 한다. 마지막으로, 더 나은 개인 정보 통제는 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 보장한다.

 

👉🏻  포괄적으로 설명하고는 있지만, 크게 4가지 꼭지로 분류한 내용 속에 대부분의 내용이 포함되어 있긴하다. 추가적인 질문으로 구체적인 설명을 문의한다면 더욱 자세한 내용을 설명해줄 수 있을 것 같다. 이렇게 전문적인 영역의 Tool에 대한 내용까지 인지하고 있고, 업데이트된 사항까지 잘 캐치하고 있다니 놀랍긴 하다.