구글애널리틱스 Archives

구글애널리틱스 GA4로 전환되면서 변한 점들

GA360에서 GA4로 전환된지 벌써 1년이 훌쩍 넘었다. (2023년 7월 전환) 생각보다 많은 부분이 변해서 적응하는 게 까다롭긴 하지만, 자유도가 훨씬 높아져 활용하기에 따라 효율성은 더 크다는 결론. 아래는 어떤 것들이 변했고 실질적으로 체감되는 점들이 어떤 것인지를 정리한 것.

1. 새로운 데이터 모델

히트 기반 데이터 모델의 변경: GA360에서는 페이지뷰, 이벤트, 트랜잭션 등 각기 다른 데이터 타입을 사용했지만, GA4에서는 모든 데이터가 이벤트로 통합됨. 이로 인해 데이터 수집 방식과 분석 방식이 크게 달라져 적응이 필요.
맞춤 이벤트 설정의 복잡성: 기본적으로 제공되는 이벤트 외에 맞춤 이벤트를 정의하고 설정해야 하는데, 이는 기술적인 역량이 부족한 사용자에게 부담이 될 수 있음.

2. 인터페이스 변화

UI/UX 차이: GA4의 인터페이스가 이전 버전과 다르며, 메뉴 구성과 보고서 생성 방식이 변경되어 익숙해지기까지 시간이 걸림.
기본 보고서 부족: GA360에서 제공되던 표준 보고서가 많이 축소되어 필요한 데이터를 사용자 정의 보고서로 설정해야.

3. 학습 곡선

새로운 용어와 개념: 예를 들어, 세션 중심에서 사용자 중심으로 전환되면서 새로운 메트릭과 용어(예: Engaged Sessions)가 등장해 이를 이해해야.
복잡한 설정: GA4는 이벤트 기반으로 커스터마이징이 가능한 점이 강점이지만, 초기 설정과 데이터 레이어 구축이 더 복잡하게 느껴질 수 있음.

4. 빅쿼리 연동 필수화

심화 분석 도구 필요성 증가: GA360에서는 기본적으로 고급 분석이 가능했지만, GA4에서는 빅쿼리(BigQuery) 연동을 통해 심층 분석이 요구됨. 이로 인해 데이터 엔지니어링 및 SQL 지식이 필요해졌음.

5. 히스토리 데이터 손실

데이터 연속성 문제: GA4는 새로운 데이터 구조를 사용하기 때문에 GA360 데이터와 직접 연결되지 않으며, 이전 데이터와의 비교 분석이 어려울 수 있음.

6. 전환 추적 방식 변화

목표와 전환 추적 설정 변경: GA360에서는 목표 설정이 비교적 간단했지만, GA4에서는 전환 이벤트를 정의하고 추가로 설정해야 하므로 복잡하게 느껴질 수 있음.

7. 도움 문서 및 리소스 부족

초기 지원 부족: GA4 초기에는 리소스와 문서가 부족했기 때문에, 사용자들이 스스로 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었음.. 현재는 개선되고 있지만 여전히 GA360에 비해 정보량이 부족하다는 피드백.

구글 애널리틱스 vs 차트비트 비교: New & Returning Visitors

어떤 서비스를 운영하든지 방문자를 늘리는 게 기초이며 핵심입니다. 제가 일하는 신문사도 온라인 사이트를 운영하면서 핵심 지표로 방문수를 보고 있는데요. 이때 실시간 데이터 확인을 위해선 차트비트, 과거 데이터를 분석하기 위해선 구글 애널리틱스(GA)를 주로 활용합니다.

그런데 이 두개 분석툴은 다른 개념의 같은 용어를 쓰는 경우가 있습니다. 그 중 하나가 New Visitors와 Returning Visitors입니다. 신규 방문자와 재방문자죠. 알고 보면 쉽게 이해할 수 있지만, 잘 모르면 헷갈리기 일쑤인 이 용어를 정리해보겠습니다.

차트비트에서…

먼저 차트비트에서의 New & Returning Visitors입니다. 차트비트는 이에 대해 명확한 정의를 내리고 있습니다.

New Visitors
Visitors that are on your site for the first time in 30 days. These are the people who might not know your site too well, and offer a chance to make a strong first impression.

Returning Visitors
People who have visited your site more than once in the past 30 days, but less frequently than every other day. This is the group that have some idea of what kind of content you offer, but still need some encouragement before they become loyal.

쉽게 말해 뉴 비지터는 30일 동안 처음으로 사이트에 방문한 사람입니다. 여기서 ‘사람’이란 꼭 특정 개인을 의미하지는 않습니다. 가령 한 사람이 여러 기기(데스크톱, 스마트폰)나 브라우저(크롬, 웨일, 사파리)로 사이트에 방문한다면 차트비트는 이를 여러 사람으로 인지합니다. 어쨌든 사이트를 최근 30일 동안 처음으로 방문하면 New Visitor가 되는 것입니다.

반면 리터닝 비지터는 근 30일에 2번 이상은 방문한 사람입니다. 하지만 자주 방문한 사람은 아닙니다. 여기서 자주 방문했다는 건 어떤 걸 의미할까요? 그건 차트비트에서의 또다른 개념인 ‘로얄 비지터(Loyal Visitors)’의 개념을 알아야 합니다.

Loyal Visitors
People who have visited your site at least eight of the last 16 days — about every other day or more. By paying attention to their habits you can understand what keeps them coming back time and time again.

그 사이트에서 로얄이 되려면 최근 16일 동안 8번 이상, 즉 이틀에 한번 이상은 방문해야 한다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 아까 봤던 리터닝 비지터가 되려면 16일에 8번 미만으로 방문한 사람이 되어야 합니다. 차트비트에서 ‘자주’ 방문한다는 뜻은 바로 이것입니다.

실제 차트비트에서 데이터를 확인하면 아래와 같이 보입니다. 이 수치는 실시간 데이터와 히스토리컬 데이터 모두 확인할 수 있습니다.

구글 애널리틱스(GA)에서…

다음은 GA에서의 신규 방문자와 재방문자 정의입니다. 구글에서는 이에 대해 차트비트에서와 같이 정의하고 있지 않습니다. GA에서는 다소 가변적입니다.

GA는 기본적으로 사용자 정보를 담고 있는 ‘쿠키’ 파일을 활용하는데 이 쿠키의 보존 기간이 최대 2년이라는 사실을 전제하고 가야 이해가 쉽습니다. 사용자가 임의로 삭제할 수도 있지만, 그렇지 않으면 GA에서는 2년이 돼야 쿠키가 만료됩니다.

사용자가 사이트를 처음 방문하면 그 쿠키값을 최초로 인지한 시점에서 그 방문은 신규 방문이 됩니다. 그렇지만 동일한 쿠키를 갖고 여러번 사이트를 방문하면 재방문이 되죠. 만약 어제 방문했다가 쿠키를 지운 후 오늘 방문하면 어떻게 될까요? 다시 신규 방문이 됩니다.

차트비트와 GA에서의 가장 큰 차이점은 여기서 나타납니다. GA에서는 특정 기간 동안 같은 유저를 신규 방문자와 재방문자로 중복해서 잡을 수 있습니다. 예를 들어보겠습니다.

어제
A = 신규 방문
B = 신규 방문

오늘
B = 재방문
C = 신규 방문

이렇게 되면 이틀 간 신규 방문은 3명(A, B, C), 재방문은 1명(B)으로 잡히는 겁니다.

결과적으로 신규 방문자+재방문자 >= 전체 사용자가 되는 것이죠. 반면 차트비트는 항상 신규방문자+재방문자+로열방문자(+unclassified) = 전체 사용자가 됩니다.

참고 URL

구글 애널리틱스(GA)의 ‘세션’이란?

구글 애널리틱스(GA)를 쓰다보면 항상 ‘세션’이란 용어가 보인다. 정말 많이 쓰이고, 대부분의 데이터셋에서 발견된다. 하지만 그 뜻을 정확히 아는 사람은 많지 않은 듯 하다.

보통 UV나 PV를 주로 확인하고 ‘체류 시간’ 등 비교적 명확한 수치만 이해하고 넘어가기 때문이다. 하지만 세션은 이해하지 못하면 구글 애널리틱스에서 단편적인 정보밖에 확인할 수 없으므로 명확하게 알아두는 것이 좋다.

세션(Session)의 개념

GA 고객센터에서 설명하는 세션의 정의는 이렇다.

세션이란 일정한 기간 내에 웹사이트에서 발생한 사용자 상호작용의 집합을 말합니다. 예를 들어 단일 세션에 다수의 페이지 조회, 이벤트, 소셜 상호작용, 전자상거래가 포함될 수 있습니다. 세션을 사이트에서 사용자가 취한 행동의 집합이라고 생각해도 됩니다.

GA를 오래 사용하지 않았다면 무슨 뜻인지 명쾌하게 다가오지 않을 것이다. 하지만 이를 쉽게 퉁치면 ‘방문자’라고도 볼 수 있다. 조금 더 부연하면 ‘한번 방문한 사람이 하는 총 활동’이다.

내가 브라우저를 켜 ㄱ사이트에 방문한다고 치자. 이것저것 페이지도 열어보고 좋아요도 누르고 마음에 드는 무언가는 공유할 수도 있다. 이렇게 되면 ㄱ사이트의 GA에는 세션수가 +1이 된다.

한번 시작된 세션은 종료되는 순간이 있기 마련이다. 세션을 켠 후 30분 동안 아무런 활동을 하지 않았을 때, 그리고 자정이 돼 날짜가 바뀌는 순간 만료가 된다. 다시 ㄱ사이트로 돌아와서, 내가 A페이지를 보다가 31분 뒤 B페이지를 보면 이전 세션이 만료되고 새로운 세션이 시작돼 세션수는 +2가 되는 거다. 0시가 돼 날짜가 바뀔 때에도 동일하다.

하지만 둘 간의 차이점이라면, 전자의 경우 세션 만료 시점은 늘어나는 반면 후자는 그렇지 않다는 것. 내가 ㄱ사이트에서 활동을 계속 하면 세션이 만료되는 시점은 그만큼 연장된다. 하지만 0시가 되는 시점은 항상 고정돼 있으니 따로 연장되진 않는다.

세션과 방문자수

그러면 세션과 방문자수는 뭐가 다를까? 많은 경우 이 둘의 수치는 일치한다. 특히 웹사이트의 요소가 주로 페이지-링크로 되어있다면 더욱 그렇다.

위 이미지는 획득의 소스/매체 데이터를 ‘사용자 유형’으로 정렬한 것이다. 보면 신규 방문자와 재방문자의 수가 나오는데, 신규 방문자의 경우 세션과 그 수치가 동일하게 나오는 것을 볼 수 있다. 신규 방문은 해당 사이트에 최초 1회 접속한 수치이고, 그 이후로 방문하는 경우(세션을 켜서 접속하는 경우)는 재방문자로 집계되기 때문이다. 이렇다면 ‘세션=신규방문+재방문‘이라고도 할 수 있다.

하지만 엄밀히 말하면 세션과 방문은 다르다. 한번 더 구글의 설명을 참고해보자.

방문수는 세션의 첫 번째 페이지뷰 또는 화면 조회와 함께 누적되기 시작하고, 반대로 세션수는 조회 유형에 관계없이 세션의 첫 번째 조회와 함께 누적되기 시작합니다. 따라서 세션의 첫 번째 조회가 이벤트 조회가 될 수 있는 속성에 대해 방문수 및 페이지뷰 수또는 화면 조회수 사이에 불일치가 생길 수 있습니다.

약간 헷갈릴 수 있는데, 이건 최초 세션의 정의를 한번 더 떠올려보면 이해된다. 세션은 페이지 조회를 포함해, 이벤트, 트랜젝션 등 모든 활동을 포함한다. 하지만 방문수는 오로지 페이지뷰(앱에서의 화면 조회)가 카운트될 때만 올라간다. 따라서 이벤트를 통해 시작 세션인 경우 방문수와 세션수가 일치하지 않기도 한다. 아래 애널리틱스 고객센터의 설명을 인용한다.

세션의 첫 번째 조회가 페이지 조회가 아니라 이벤트 조회인 경우, 세션은 다음과 같은 형태입니다.

접속 → 이벤트 1(페이지 매개변수를 통해 페이지 B와 연결됨) → 페이지 A → 페이지 B → 이탈

그리고 각 페이지와 관련된 보고서에서 다음과 같은 데이터를 볼 수 있습니다.

페이지 A: 방문 1회, 세션 0회, 페이지뷰 1회
페이지 B: 방문 0회, 세션 1회, 페이지뷰 1회

세션을 처음 접하거나 익숙하지 않다면 몇번을 봐도 갸웃할만한 내용이다. 하지만 조금만 눈에 익히고 개념 이해와 실사용을 반복해서 하다보면 자연스럽게 이해될 거라 생각한다. 그리고 GA에서 쓰이는 용어이기 때문에 (당연하게도) 구글의 도움말을 활용하면 제일 도움이 된다.

구글 애널리틱스(GA)의 (direct) / (none)

구글 애널리틱스(GA)를 사용하면서 가장 짜증나는 것 중 하나는 세션의 출처를 알 수 없다는 것이다. ~~물론 GA에 성가신 요소들은 많다.~~ 그 중에서도 가히 독보적인 존재는 (direct) / (none) 이 아닐까 한다. 이용자들이 북마크를 통해 들어오든지 URL을 쳐서 들어온다면 땡큐. 하지만 대다수가 그렇지 않다. 아니, 그런지 아닌지 모른다.

다이렉트/논으로 잡히는 경우는 보통 이렇다.
– 유저가 직접 URL을 쳐서 방문
– 유저가 북마크를 통해서 방문
– 아웃룩 등 소프트웨어의 이메일 링크를 눌러 방문
– 페이스북/카카오톡/트위터 등 모바일앱을 통한 방문
– PDF나 워드, 엑셀 등 문서에 삽입된 링크를 통한 방문
– shortening URL(단축 URL)을 클릭해 방문
– https 사이트에서 http 사이트로 이동하는 경우
– 기타 리퍼러 정보를 제공하지 않는 사이트로부터 방문
– 브라우저, 통신 등 기술적 이슈로 유입 정보가 삭제된 경우

이 중에서 언론사 사이트는 특성 상 모바일앱을 통한 방문이 많은 것 같다. 페이스북 포스팅을 눌러 들어온다든지, 카톡으로 공유된 링크를 누른다든지 하는 경우다. 기사가 많이 공유될 수록 다이렉트/논 유입은 더 늘어난다.

평소 자주 찾는 언론사는 북마크를 통해 들어가는 경우도 잦다. 정치 성향이 비슷하다든지, 읽을 거리가 많다든지, 돈을 내고 보는 경우다. 모니터링을 위해 북마크를 해두기도 할 것이다.

어떻게 GA 다이렉트/논을 분석할 수 있을까?

첫번째 방법은 태그를 이용하는 거다. 기사 URL 뒤에 파라미터를 삽입해 페이지의 특성을 기록하는 거다.

http://www.abc.com/dir/123?utm_source=facebook&utm_medium=sns&utm_campaign=2019-interactive

가령 abc.com 사이트에 abc.com/dir/123이라는 기사 URL이 있다면 ? 이하 위의 태그를 URL에 추가하는 식이다. 그렇게 되면 소스(source)는 facebook, 매체(medium)는 sns, 캠페인(campaign)은 2019-interactive로 분류가 된다. URL을 배포할 때 위 태그를 같이 붙이면 된다. 인앱 브라우저로 링크를 열 때 안 잡히는 문제를 일정 부분 해결할 수 있다. 페북, 트위터, 플립보드 등에 태깅을 한 URL을 포스팅하는 방식으로.

두번째 방법은, 정확하지 않지만 다른 통계값을 활용해 유추하는 거다. GA 에서 제공하는 정보 중 가령, 잠재고객 > 기술 > 브라우저를 보자. 크롬, 익스플로러 등 익숙한 브라우저들 말고도 안드로이드 웹뷰와 사파리(in-app)가 있다. 이는 각각 안드로이드와 iOS의 인앱 브라우저 출처로 소스/매체에서는 다이렉트/논으로 잡히는 것들이다.

여기서 중요한 건 비율인데, 사실 이건 대략적으로 추정할 수밖에 없다. 인앱 브라우징 수치는 다이렉트/논 수치보다 많을 수도 적을 수도 있다. 지속적으로 모니터링하면서 둘 간의 교집합 비율을 알아내가는 수밖에 없다. 케이스에 따라매우 부정확한 방법일 수 있는데, 아예 none으로 생각하면서 막막해하는 것보다는 낫다고 본다.

참고 URL
– What is (direct) / (none) source in Google Analytics?
– Google Analytics – “Direct” traffic 이해하기
– 구글 애널리틱스 직접 유입(Direct traffic) 이해하기
– Excellent Analytics Tip #18: Make Love To Your Direct Traffic