왜 GA4가 세상에 나왔는지에 대한 논의가 있었다면, 그 다음으로는 본격적으로 GA4에서는 어떤 것이, 어떻게, 왜 달라졌는지 확인해볼 차례입니다.
이번 포스팅에서는 GA4를 더 잘 이해하기 위해 오랜 시간 사랑받은 Universal Analytics(UA)와 GA4를 비교하면서 두 툴 간의 차이점을 중심으로 GA4의 특성을 더 깊게 확인해보고자 합니다.
빠르게 이동할 수 있도록 포탈을 달아두었으며,
바쁘신 분들은 “Ⅱ. Summary”에서 한눈에 알아볼 수 있도록 요약해둔 표 장표 확인해주세요.
목차
Ⅰ. GA4, 무엇이, 어떻게, 왜 달라졌을까?
6.
7.
Ⅲ. 맺음말
Ⅰ. GA4, 무엇이, 어떻게, 왜 달라졌을까?
1. 앱과 웹의 통합 분석 : ‘데이터 스트림’
기존 UA는 웹 사이트 및 앱과 같은 데이터 소스에 대해 고유한 속성이 있었습니다.
달리 말하자면 UA에서는 '앱 버전' 속성과, '웹 버전' 속성을 각각의 환경에 맞춰 따로 설치하고 각각 분석해야 했습니다.
•
참고 - 속성(Property) : 계정 하위에 존재하는 원천 데이터베이스와 같은 개념. 웹사이트 또는 앱에서 수집한 데이터가 모두 속성에 저장됨.
한편 GA4는 웹 뿐만 아니라 앱 분석도 함께할 수 있는 통합 분석 툴이라는 가장 큰 특징이 있습니다.
GA4에서는 앱+웹의 통합속성을 제공하기 때문에 웹과 앱 데이터가 동시에 들어오고, 웹과 앱 데이터의 통합 분석이 가능합니다.
이때 앱과 웹의 데이터를 모두 전달 받아 저장하도록 하는 구조, 또는 GA4의 데이터 수집 방식을 ‘데이터 스트림(Data Stream)’ 이라고 부릅니다.
데이터 스트림(Data Stream)
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앱과 웹의 데이터를 모두 전달 받아 저장하도록 하는 GA4의 구조 또는 데이터 수집 방식
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앱과 웹의 통합 속성을 제공하는 GA4 데이터 수집 및 분석 구조의 핵심
2. 계정 내 구조 변경
두번째로 눈에 보이는 계정 내의 구조가 많이 변화했습니다.
1. ‘속성’과 ‘보기’의 일원화
GA4에서 가장 크게 변한 부분 중 하나는 바로 속성과 보기가 일원화 되었다는 점입니다.
•
UA 에서는 아래와 같이 [ 계정 - 속성 및 앱 - 보기 ]의 구조로 구성되어 있었다면,
UA 계정 / 속성 / 보기
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GA4에서는 ‘그림2)’와 같이 [ 계정 - 속성 및 앱 ]으로만 확인이 됩니다.
GA4 계정 / 속성
UA에서의 속성과 속성 보기가 GA4에서 속성으로 일원화 된 가장 큰 이유는 무엇일까요? 가장 큰 이유는 UA의 경우에 보기 필터를 설정해두었을 때, 데이터 적용된 필터가 소급적용이 되지 않았던 반면 GA4는 필터 소급 적용이 되기 때문입니다.
UA에서는 데이터를 보기 위해 필터를 적용하게 되면 보기로 쌓이는 로그 데이터가 설정해둔 필터 양식으로만 쌓이기 때문에, 필터가 없는 버전 데이터로 소급 적용이 되지 않습니다. 이런 이유로 놓치는 정보를 없게 하기 위해 암묵적으로 UA에서는 ‘Raw Data’ 보기 / ‘자주 사용하는 양식의 데이터’의 보기 / ‘Test 목적’의 보기 등 최소 2~3개의 보기를 기본적으로 사용했습니다(아래 그림 참조).
대중적인 UA 데이터 관리 구조
반면 GA4는 필터의 소급 적용이 되는데, 이는 GA4의 로그데이터가 쌓이는 양식이 UA 처럼 보기에 맞춰 로그 데이터가 쌓이는 형태가 아니라 속성에 모든 raw 데이터가 쌓이고, 그때 그때 필요한 query를 조정해서 데이터를 볼 수 있는 형태로, 구조적으로 ‘속성 보기’가 필요하지 않기 때문에 속성 보기가 없습니다.
(다만 유료 버전인 GA4 360 은 보조 속성이 생겼는데 마치 UA의 속성 보기와 같은 구조가 구현되었다고 합니다만, 제가 실제로 보거나 사용한 적은 없습니다)
2. 메뉴
두번째는 메뉴입니다. 홈에서 보이는 메뉴 구성이 많이 달라졌고, 홈에서 보이는 요약 그래프 및 아이콘 모양도 조금씩 변화했습니다.
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UA : 홈 - 맞춤설정 -(보고서)실시간 - 잠재고객 - 획득 - 행동 -전환
•
GA4 : 홈 - 보고서 - 탐색 - 광고
UA에서 바로 보였던 일부 보고서들은 GA4에서는 ‘보고서’메뉴의 하위 항목으로 변경이 되기도 했고, 1백여 가지 이상의 UA 보고서는 GA4에서 크게 간소화되며 없어지기도 했습니다. ‘보고서’와 관련된 항목은 별도 메뉴에서 조금 더 자세하게 말씀 드리겠습니다.
3. 기여 모델 소급 적용
UA의 경우 기본적으로 기여 모델이 Last Click 기준으로 구현되어 있으며, Last Click 이외의 기여 모델로 데이터를 분석하길 원할 경우, 오직 [전환 > 다채널 유입 경로 > ‘모델 비교 도구’]탭에서만 모델별 비교가 가능했습니다.
한편 GA4에서는 변경된 기여 모델을 적용하여 데이터 확인이 비교적 용이한 편입니다.
[설정 > 관리자 > 속성 > 기여 분석 설정]에서 보고 기여 분석 모델을 설정하면 됩니다. 변경된 설정이 반영되는데 시간은 조금 걸리지만, 보고자 하는 기여 모델 기준으로 데이터 분석이 용이합니다.
GA4
UA
4. ‘이벤트’ 관련 변경 사항 (목차)
* 분량이 많습니다.
이벤트 중심의 GA4 ?
많은 분들께서 “UA는 세션 중심이었다면 GA4는 이벤트 중심으로 바뀌었다”라는 이야기를 많이 들어보셨을 것입니다. 그런데 “이벤트 중심으로 바뀌었다”라는 것은 어떤 의미일까요 ?
이는 ‘내 웹사이트/내 앱 내에서 발생하는 유저들의 상호작용 데이터의 기준(Type)이 변화한다’ 뜻입니다. 기존 UA는 세션 중심이었다면 GA4 부터는 “이벤트” 단위로 유저 상호작용 데이터를 집계하고 분석한다는 뜻이지요(세션과 이벤트에 대한 자세한 내용은 아래에서 자세하게 담겠습니다).
그렇다면 잘 굴러가던 유저 데이터의 기준을 구글이 굳이 변경하게 된 주요한 이유는 무엇일까요?
저는 웹과 앱을 통합하여 이해하기 위한 시도에서부터 인식의 변화가 시작되었다고 생각합니다.
기존의 UA는 기본적으로 웹 분석 도구로 개발되어있었습니다. 그렇기 때문에 웹페이지에서 페이지 뷰 또는 세션을 중심으로 유저들을 이해하는데 특화되었습니다.
하지만 앱 내에는 웹페이지가 없기 때문에 세션이라는 기준으로 유저의 행동을 이해할 수 없었습니다. 모바일의 보급과 앱 생태계의 부상으로 앱과 웹을 통합하여야 하는 니즈 안에서 유저 여정을 통합적으로 이해하기 위한 포석으로 구글은 유저의 행동(내 앱 또는 웹페이지와의 상호작용)을 이벤트 기준으로 측정하기 시작했습니다.
이는 많은 기업들이 점점 더 다양한 채널과 접점에서 고객과 만나려고 하는 노력과 맞닿아 있으며 복잡화된 채널과 접점 사이에서 마케팅 캠페인의 영향을 측정하고자 하는 산업의 움직임과도 일치합니다.
GA4는 내 웹사이트/내 앱 내에서 발생하는 유저들의 상호작용을 이벤트 기반으로 이해한다.
이는 궁극적으로 웹과 앱 데이터를 통합하여 이해하고 분석하기 위한 초석이다.
0. HIT 란?
UA와 GA4 버전의 차이를 더 잘 이해하기 위해서는 UA의 작동 방식과 GA4의 작동 방식 모두를 알아야 하며, 이를 이해하기 위해서 GA와 관련된 기본 개념을 알고 있다면 더욱 도움이 될 것입니다. 아래 이벤트와 관련된 내용을 말씀드리기 전에 간략하게 웹 성과 분석에 대한 기본 개념인 “HIT”에 대해 짚고 넘어가고자 합니다.
공통적으로 GA를 사용하기 위해서는 나의 웹사이트의 모든 웹페이지 사용자의 활동을 추적할 수 있는 추적 코드를 설치해야 합니다. 웹페이지에 추적코드가 심겨진 뒤에는 사용자가 나의 웹페이지를 방문할 때마다, 방문하여 액션을 취할 때마다 정보가 수집됩니다. 나의 웹사이트와 사용자 간 상호작용(Interactions) 정보가 매번 수집되는 것이죠.
이때 추적 코드를 통해 수집하는 가장 작은 단위의 유저 상호작용 데이터를 ‘HIT’라고 합니다. GA를 비롯한 모든 웹 분석 툴에서는 HIT 데이터를 수집하며, HIT는 다양한 기준에 따라 타입이 달라질 수 있습니다.
HIT : 웹 분석 툴에서 수집하는 가장 작은 데이터 단위. 방문자가 웹사이트에서 행하는 모든 개별적인 상호활동(데이터)
1. HIT 타입 변화 & 데이터 수집 방식 변경
1) HIT 타입 변화
앞서 말씀 드린 것처럼 HIT는 수집하는 가장 작은 단위의 유저 상호작용 데이터를 뜻하는 말입니다.
또한 HIT는 데이터를 바라보는 기준에 따라 다양한 HIT 타입이 있다고 말씀 드렸는데요, 예상하셨다시피 UA와 GA4는 데이터를 바라보는 시각이 다르기 때문에 HIT 타입도 다릅니다. 다시 말해 UA와 GA4는 데이터에 대한 접근 방식이 완전히 달라졌기 때문에 HIT 타입이 변경되었고, 최종적으로 데이터 수집 및 분석 방식도 달라지게 됩니다.
아래 표는 UA의 HIT 기준과 GA4 HIT 기준의 차이를 나타내고 있습니다.
UA에서 Pageview, Event, Social, Transaction(전자상거래) 등과 같이 다양한 HIT 기준이 있는 반면,
GA4에서는 모든 히트 기준이 Event로 변경되었습니다.
대표적으로 아래 표의 가장 상단에 있는 Pageview가 GA4에서는 Pageview 이벤트로서 이벤트 중 하나로 집계되는 것을 예로 들 수 있겠습니다.
(표 : UA와 GA4 HIT 의 차이)
UA (Universal Analytic) | GA4 (Google Analytics 4) |
Page View | Event |
Event | Event |
Social | Event |
Transaction/e-commerce | Event |
User timing | Event |
Exception | Event |
App/screen view | Event |
2) 데이터 수집 방식 변경
앞서 UA와 GA4가 유저 데이터를 바라보는 시각이 달라지면서 유저 상호작용 데이터인 HIT의 타입도 달라지게 되었다고 말씀 드렸습니다.
그런데 이것이 “UA는 세션 기준, GA4는 이벤트 기준”이라는 말과는 어떤 관계일까요?
이를 이해하기 위해서는 세션에 대한 이해가 함께 필요합니다.
세션이란 가장 작은 이벤트 단위인 HIT의 집합 또는 그룹을 세션이라고 합니다. 더 정확히 표현하자면 동일한 사용자가 한번 방문하여 발생시킨 히트 데이터 타입들의 ‘집합’ 또는 ‘그룹화’한 것입니다.
session : 사용자가 한번 방문하여 발생시킨 HIT 데이터 타입들의 ‘집합’ 또는 그 ‘그룹’
UA는 바로 이 세션을 데이터 수집과 분석의 기본 ‘단위’로 삼고 있습니다.
앞에서 데이터 수집의 가장 작은 단위를 HIT라고 하였는데, UA는 세션을 기본 단위로 삼았다는 말이 조금 헷갈리실 수도 있습니다.
UA도 물론 HIT 데이터를 수집합니다. HIT 데이터는 가장 작은 데이터 단위이기에 모든 분석 툴에서 HIT 데이터를 기준으로 데이터를 수집하고는 있으며, UA도 HIT 데이터를 수집하고 있습니다. 하지만 UA가 유저 행동을 분석하는 기본 ‘단위’를 세션으로 사용하고 있다는 뜻입니다.
이는 UA에서 제공하는 리포트를 보면 더 잘 확인할 수 있는데요, UA에서 전환율을 계산하는 공식은 전환 수 / 세션 수일 정도로 데이터에 접근하는 기본 단위가 ‘세션’임을 알 수 있습니다.
반면 GA4는 모든 유저의 상호작용 데이터를 HIT 타입인 ‘이벤트’ 단위로 집계합니다.
앞서 말씀드린 것과 같이 GA4는 HIT 타입이 이벤트 밖에 없는 단일 히트 타입입니다. 또한 히트 데이터를 세션 단위로 묶어서 파악하는 것이 아니라 이벤트 개별 개별로 파악하고 있습니다.
이와 같이 UA와 GA4는 데이터에 대한 접근 방식이 완전히 달라지기 때문에 유저 행동 데이터를 바라보는 기준부터 수집 방식부터 다른 특징을 보입니다. 이와 같은 이유로 우리는 아래와 같이 요약하여 이야기하는 것입니다.
UA : 세션 기반으로 데이터 수집
•
다양한 HIT 타입을 가지고 있으며, 이 다양한 HIT의 묶음인 세션 단위를 기준으로 유저 행동을 인식
GA4 : 이벤트 기반으로 데이터 수집
•
HIT 타입이 이벤트 단일 타입이며, 각각 개별적 이벤트를 통해 유저 행동을 인식
조금 더 자세한 이해를 돕기 위해UA (Universal Analytics)와 GA4 (Google Analytics 4)의 차이를 실제 상황에서 마주할 수 있는 예시로 설명드립니다. 아래 ‘예시’ 토글을 풀어 확인하실 수 있습니다.
예시
2. 세션 집계 기준 변화
UA에서는 세션을 기준으로 데이터를 집계하고, GA4는 이벤트를 기준으로 데이터를 집계하고 있다면 GA4에는 세션이 의미가 없을까요? 아니 세션이라는 기준을 사용하고는 있을까요?
사실 최초의 GA4 버전에는 세션을 사용하지 않기 위한 노력이 있었습니다. 다만 이벤트만으로 유저행동을 분석하는 데에 한계가 있고 세션 개념을 활용해야하는 니즈가 있어 GA4에서도 세션이 사용되게 되었습니다.
결론적으로 GA4에도 세션이라는 개념이 있으며, 확인할 수 있는 측정 기준으로 사용이 가능합니다. 다만 UA의 세션과 GA4의 세션에는 약간의 개념 차이가 있습니다.
1) UA : UA에서 새로운 세션을 인식하고 세션을 종료하는 기준은 두 가지입니다.
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시간 기반 완료 : 방문자 활동이 없을 경우(30분) 종료되거나, 자정(00시)이 지날 경우 종료되고 새로운 세션이 시작됩니다.
•
캠페인 변경 : 사용자가 한 캠페인을 통해 사이트를 방문했다가 떠난 후 다른 캠페인을 통해 방문할 경우 새로운 캠페인이 시작됩니다. 같은 사용자일지라도 캠페인이 새로 갱신될 때마다 새로운 세션이 집계되는 것입니다.
2) GA4 : 반면 GA4의 세션 시작 / 종료 기준은 다릅니다.
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세션이 시작되면 자동수집 이벤트인 ‘session_start’를 통 세션 ID와 세션 번호가 생성됩니다. GA4는 고유한 세션 ID 수를 추정하여 세션수를 집계합니다.
•
시간 기반으로 30분 종료는 동일합니다. 다만 고유한 세션 ID 기준으로 집계되기 때문에 같은 사용자라면 새로운 캠페인이 시작되어도 세션이 갱신되지 않으며, 자정이 지나도 세션이 갱신되지 않습니다.
조금 더 자세한 내용은 토글을 열어 구글애널리틱스 공식 도움말 링크에서 확인해보세요.
3. 이벤트 구조 변화
세번째 차이점은 이벤트의 구조가 변화되었다는 것입니다.
자세한 내용을 말씀드리기 전에 UA와 GA4 이벤트의 구조 차이를 요약하여 보여드리겠습니다.
UA : 이벤트 카테고리 + 이벤트 액션(필수) + 이벤트 라벨 + 이벤트 밸류(선택)
•
이벤트 카테고리 - 분류
•
이벤트 액션 - 행동
•
이벤트 라벨 - 정보
GA4 : 이벤트 명 + 매개변수+ (값)
•
이벤트 당 최대 25개의 맞춤 매개변수 보낼 수 있음
•
각 매개변수의 값은 100자 까지 가능(기본데이터 값은 Text, 맞춤 측정기준만 단위 존재)
유저 행동 데이터를 바라보는 기준이 달라지게 되면서 가장 작은 데이터인 HIT의 타입도 UA와 GA4에서 달라지게 되었습니다. HIT 타입이 달라지게 되면서 태그를 구성하는 구조와, 그 중에서도 이벤트를 구성하는 구조에는 변화가 생기게 되었습니다.
이 내용은 Google Tag Manager(이하 GTM)의 태그 구성 페이지를 함께 보며 말씀 드리겠습니다.
아래 화면은 GTM에서 새로운 태그를 만들기 위한 창입니다(태그 > 새로 만들기)
UA는 HIT 타입에 따라 태그 생성 시에도 추적 유형을 이에 맞게 설정을 해야 했습니다.
여기서 “이벤트”를 설정할 경우, 정해진 매개변수 규칙도 입력해야 했습니다.
UA는 유저가 발생시킨 상호작용 데이터를 이벤트 카테고리 - 액션- 라벨의 계층 구조적인 이벤트로 수집했습니다.
UA 태그 구성 1
UA 태그 구성 2 - 이벤트 추적 유형
반면 GA4는 태그 구성이 이벤트 명과 매개변수 의 구조로 심플합니다.
UA 처럼 정해진 카테고리 / 액션 / 라벨 의 계층적 구조 없이 파라미터(매개변수)만 설정하면 됩니다. 또한 보통 3개, 값까지 4개의 파라미터 값만 수집할 수 있었던 UA와 달리 GA4는 매개변수를 1개만 설정해도 되고, 또는 최대 25개 까지의 매개 변수를 설정할 수도 있습니다.
파라미터 설정을 어떻게 하느냐에 따라서 수집할 수 있는 데이터가 무궁무진해지는 것입니다.
GA4 태그 구성 (GTM - ‘태그 > 새로 만들기’ 창)
이해를 돕기 위해 이번에도 실생활에서 마주칠 수 있는 예를 들어 보겠으며, 아래 예시 토글을 통해 확인해주세요.
예시
4. 자동 수집 이벤트
UA에서는 특정 이벤트를 측정하기 위해서 앱과 웹사이트 내 사용자 행동을 하나하나 이벤트로 규정하는 작업이 필요했습니다(목표 설정).
반면 GA4에서는 별도의 작업 없이 자동으로 수집되는 이벤트들이 있으며, 이벤트 구현 방식도 많이 변화했습니다.
먼저 별도의 설정 없이 자동으로 수집되는 “자동 수집 이벤트”가 있습니다. 자동 수집 이벤트의 종류는 앱과 웹에 따라 서로 매우 많이 다르기 때문에 링크에서 더 자세하게 파악이 가능하십니다.
또 GA4에서는 UA에서는 없었던 “향상된 측정”이라는 설정 목록이 추가되었습니다. 웹 데이터 스트림에서 향상된 측정 옵션을 사용하면 추가적인 코드 작업 없이 즉시 이벤트 전송이 시작됩니다. 향상된 이벤트의 상세한 종류 또한 링크 에서 더 자세한 항목들을 확인하실 수 있습니다.
5. 수동 태그 1개에 3개의 측정 기준 데이터 확인
UA와 GA4는 수동태그 (UTM) 매개 변수에서 확인할 수 있는 측정 기준의 종류도 달라졌습니다.
UA의 경우 1개의 UTM 매개변수에 1개의 단일한 측정기준 데이터가 확인되었다면,
GA4의 경우 1개의 매개변수에 3개의 측정기준 데이터를 확인할 수 있습니다.
GA4에서 확인할 수 있는 3개의 측정기준은 각각 (이벤트)기여 기준, 첫사용자 기준, 세션 기준 데이터로, 기여 기준 측정기준은 앞에 접두사 없이 소스, 매체 등으로 표현됩니다.
UA (Universal Analytics)에서도 세밀한 이벤트 추적이 가능합니다. 그러나 이는 기본적으로 제공되는 이벤트가 아니라, 직접 설정해야 하는 사용자 정의 이벤트에 해당합니다. UA에서 사용자 정의 이벤트를 추적하려면 Google Analytics에 사용자 정의 이벤트를 설정하고, 웹사이트에 해당 이벤트를 보내는 코드를 추가해야 합니다. 이렇게 하면 UA에서도 원하는 이벤트를 추적하고 분석할 수 있습니다.
그러나 GA4는 이벤트 기반으로 설계되어 있어 이벤트 추적이 더욱 간편하고 효율적입니다. GA4는 기본적으로 다양한 종류의 자동 추적 이벤트를 제공하며, 사용자 정의 이벤트를 설정하는 것도 더욱 쉽습니다.
결론적으로 UA에서도 세밀한 이벤트 추적이 가능하지만, 이를 설정하고 관리하는 과정이 GA4에 비해 상대적으로 복잡할 수 있습니다. 이벤트 추적에 초점을 맞춘 데이터 분석을 원한다면 GA4를 사용하는 것이 더 효과적일 것입니다.
6. 맞춤 측정 기준 및 맞춤 측정 항목
맞춤 측정기준 및 측정항목은 사용자가 직접 설정한다는 점을 제외하면 GA가 기본적으로 제공하는 측정기준 및 측정항목과 동일합니다. 맞춤 측정기준과 측정항목을 사용하면 애널리틱스 데이터와 애널리틱스 이외의 데이터(예: CRM 데이터)를 결합할 수 있습니다.
•
UA에서의 맞춤 측정 기준은 조회, 사용자, 세션, 제품 범위에서 연결된 값으로 측정되는 한편
•
GA4에서는 이벤트 매개변수 또는 사용자 속성에서 수집한 값으로 채워집니다
UA | GA4 |
조회 범위 | 이벤트 매개변수
(이벤트 범위의 맞춤 측정기준) |
사용자 | 사용자 속성
(사용자 범위의 맞춤 측정기준) |
세션 | 동등한 GA4 속성 없음 |
제품 | 전자 상거래 매개변수 |
아울러 GA4 무료버전을 사용할 경우 이벤트 매개변수의 이름, 값의 길이 그리고 앱스트림의 경우 일일 이벤트 수도 제한이 있으니 아래 제한사항 링크에서 자세한 내용을 참고하세요.
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5. 사용자 식별 기준 변경 (목차)
UA에서는 기본적으로 쿠키에 부여된 Client ID를 기준으로 사용자를 식별합니다.
여기에 추가적으로 사이트에 자체 인증 시스템이 있는 경우 User ID 기능을 사용하여 사용자가 액세스하는 모든 기기에서 사용자를 더 정확하게 식별할 수 있었습니다.
GA4는 User ID, Google Signals, Device ID, 모델링 총 4가지 사용자 식별 방법을 사용하고 있습니다.
UA와 GA4의 가장 큰 차이점이 여기에 있습니다.
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UA는 쿠키를 바탕으로 한 Client ID를 사용자 식별의 주요 기준으로 삼은 한편,
•
GA4는 User ID와 Google Signals을 주로 활용해 사용자를 식별합니다.
(물론 가장 우선시하는 식별 기준은 ID 보고 설정에 따라 달라질 수 있습니다)
GA4의 사용자 식별은 UA 대비 쿠키 의존도가 낮고, 사용자 식별성이 높아짐.
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UA : Client ID, User ID
•
GA4 : User ID, Google Signals, Device ID, 모델링 → ‘ID 공간’
* 4가지 사용자 식별 방법을 ID 공간(Identity spaces)이라고 명명
User-ID : 사이트에 로그인한 개인의 회원정보를 통해 사용자를 식별할 수 있는 식별자
Google Signal : 구글이 만든 구글 기반의 데이터를 기준으로 사용자를 식별하는 식별자
* Google signal 활성화 설정 필요 (속성>데이터 설정> 데이터 수집)
쿠키는 편리한 식별 방법이긴 하지만 한계가 명확했습니다.
쿠키는 디바이스 별로 설치가 되어 유저를 식별하기에 교차 분석이 불가합니다.
즉 한 사용자가 여러 브라우저를 사용할 경우, 일련의 활동을 한 명의 사용자 활동이 아닌
각 브라우저별로 개별 사용자의 활동으로 인식했습니다(User ID를 사용하지 않는 한).
반면 GA4는 위 4가지의 사용자 식별 방법으로 확인된 데이터를 바탕으로 하나의 유저를 식별하며,
사용 교차 기기에서 발생한 하나의 사용자 여정을 통합하는데 집중합니다. 아울러 모든 보고서와 분석, 통계에 User ID가 통합되어 있고, 위 4가지 식별자를 사용해 판별한 유저 식별이 적용되어 있습니다.
이는 GA4에서 확인하는 모든 보고서에서는 사용자의 중복 활동이 최대한 제거되어 있다는 뜻이며, GA4를 통하여 내 비즈니스와 상호작용한 유저들의 데이터를 통합적인 시점으로 파악할 수 있다는 말이기도 합니다.
아래 예시에서 조금 더 자세하게 차이점을 인식하실 수 있으며,
관련하여 자세한 참고 문헌은 토글을 열어 확인하세요.
예시
참고문헌 *출처 : 애널리틱스 고객센터
6. 간소화된 보고서 (목차)
GA4는 UA 대비 보고서 보기 개수가 매우 크게 줄어들며 간소화되었습니다.
UA에서는 구성되어있는 보고서 보기가 114개 인 반면, GA4는 18개로 구성되어있습니다.
사라진 보고서 보기 개수가 크게 감소하면서 불편함을 호소하시는 분들이 많아졌지만, 조금 더 깊이 살펴보고 실제로 사용해보았을 때, 사실상 데이터 활용 편이성 및 접근성은 크게 개선되었다고 느꼈습니다.
예를 들어 탐색(UA의 맞춤 보고서) 및 보고서 사용자 정의가 매우 간단해졌고, Engagement 및 User Lifetime 보고서와 같은 UA에서 사용할 수 없는 새로운 보고서도 포함되어 있습니다. 또한 권한만 있다면 기본 보고서 및 탐색 보고서 커스텀이 매우 편리하기 때문에 각 타이틀 또는 캠페인에 맞춰 커스텀화된 보고서를 통해 더 자유롭게 데이터 활용이 가능할 것으로 보입니다.
UA의 보고서
엄청나게 다양한 보고서들이 있으며 측정 기준을 클릭하여 변경하면서 값을 확인하는 것은 가능하지만 포맷 자체를 수정하는 것은 불가능합니다만 맞춤 보고서를 설정하여 확인이 가능합니다.
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다양한 보고서 양식 : 114개 정도 되는 다양한 보고서를 제공하고 있으며, 실시간 보고서, 잠재고객(Audience) 보고서, 획득 보고서, 행동 보고서, 전환 보고서의 큰 갈래를 중심으로 수많은 하위 보고서를 제공하고 있습니다.
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맞춤 보고서 : 기본 보고서 외에 사용자가 확인하기를 원하는 측정기준, 측정항목에 대한 보고서를 생성하여 사용할 수 있습니다.
GA4의 보고서
GA4는 UA 대비 기본 보고서의 개수가 크게 간소화되었습니다(UA 114개, GA4 18개)
다만 기본 보고서가 간소화되었다고 해서 큰 어려움은 없다고 생각하셔도 될 것으로 보입니다.
물론 UA에서 확인하던 보고서가 사라져서 당황스러우실 수도 있습니다만, 측정 기준과 측정 항목에 대해서만 명확한 기준을 가지고 계시다면 UA에서 확인했던 데이터들은 GA4에서 보고서 커스텀 설정을 진행하여 GA4에서도 확인하실 수 있습니다.
GA4에서 보고서를 확인하실 수 있는 영역은 보고서 / 탐색 / 광고 의 3개 영역입니다.
’보고서’에서는 획득 관련 데이터를(트래픽 / 첫사용자),
’광고’에서는 기여 관련 데이터를 확인할 수 있습니다(전환 설정된 이벤트에 대한 기여도 보고서).
마지막으로 ‘탐색’은 새로운 영역이지만 쉽게 말해 UA의 ‘맞춤 보고서’와 같은 역할을 한다고 봐도 무방할 것 같습니다. ‘탐색’에서 자유롭게 세그먼트, 측정기준, 측정 항목을 선택하여 열과 행을 구성하고, 시각화 방식도 다양하게 설정하여 원하는 방식으로 데이터를 확인하여 캠페인 운영에 대한 인사이트를 얻어가실 수 있습니다.
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탐색 : UA의 맞춤보고서와 같은 기능으로, 다양한 측정기준, 측정 항목을 선택할 수 있고, 행과 열에 자유롭게 설정할 수 있음. 보고서 구성 방식 또한 필요한 측정기준/항목을 선택하고 난 뒤, 클릭 & 드랍 방식으로 직관적이고 간편하게 조정 가능.
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보고서는 획득 관련 데이터를, 광고에서는 기여 관련 데이터를 확인할 수 있습니다.
또한 ‘보고서’와 ‘광고’에서 확인할 수 있는 기본 보고서 양식은 우측 상단의 연필 모양을 클릭하여 자주 확인하는 데이터 중심으로 손쉽게 편집해두는 것도 가능합니다. 사용자 중심적으로 커스텀화가 UA 대비 GA4에서 훨씬 간편해졌다고도 볼 수 있습니다.
보고서 - 획득 관련 리포트를 확인할 수 있음.
광고 - 기여 관련 리포트를 확인할 수 있음.
7. 기계 학습 (목차)
GA4는 자동화된 인사이트, 이상 감지 및 예측적 인사이트와 같은 더 정교한 데이터 분석을 가능하게 하며 이를 기반으로 사용자의 향후 행동을 예측하여 자동으로 데이터를 보강하는데에도 도움을 주는 기계 학습 기술을 통합하고 있습니다. 아래 표는 GA4가 제공하는 측정 항목으로, 이런 예측 측정항목을 사용하여 구조화된 이벤트 데이터를 수집하고 고객에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
측정항목 | 정의 |
구매 가능성 | 지난 28일 동안 활성 상태였던 사용자가 향후 7일 이내에 특정 전환 이벤트를 기록할 가능성입니다. |
앱 제거 가능성 | 지난 7일 동안 앱 또는 사이트에서 활성 상태였던 사용자가 다음 7일 동안 활성 상태가 아닐 가능성입니다. |
예측 수익 | 최근 28일 동안 활성 상태였던 사용자로부터 향후 28일 내에 발생하는 모든 구매 전환에서 예상되는 수익입니다. |
추가적으로 이에 UA에서 제공하지 않는 ‘구매할 확률이 높은 유저’와 같이 예측 잠재고객을 생성할 수 있으며, 이런 잠재고객들은 자동으로 생성되기도 합니다. 이 예측 모수들은 구글애즈 캠페인 운영에도 활용하여 성과 개선을 도모하는데 도움이 될 수 있습니다.
8. 실시간 이벤트 확인이 어려움 (목차)
UA는 Test로 시크릿 창에서 실시간 리포트에 확인이 되어서 잘 트리거 되는지 이벤트 페이지가 잘 잡히는 반면, GA4는 이벤트 항목 수집하는 데 24시간 정도 소요되어 실시간 GTM 테스팅 하기 어렵다고 느껴집니다.
GA4에서는 Debug view라는 실시간 이벤트 테스트 기능이 있기는 하지만 실제 리포트에 반영되지는 않기 때문에 실제 리포트에 반영되는 데이터를 확인하고자 하는 니즈가 있는 마케터 사이드에서는 UA 대비 불편했다는 후기도 종종 확인됩니다.
다만 Debug View를 통해 실제로 트리거 되는 데이터를 실시간으로 확인 가능하며, 어떤 이벤트인지, 전환 설정이 된 이벤트인지에 대한 내용부터 맞춤 사용자 속성 및 User ID 정보까지 함께 확인이 가능하기에 실시간 데이터가 리포트에 반영되지 않는다는 특징은 최대한 해소될 수 있는 부분이라고 생각됩니다.
Ⅱ. Summary (목차)
위에서 말씀드린 내용을 간단히 표로 정리해보았습니다.
아래 표는 UA와 GA4의 차이점을 한눈에 보실 수 있도록 정리하는데 중점을 두고 있습니다.
다만 GA4는 UA의 유산을 많이 간직하고 있는 프로덕트이기에, 아래에 기재드린 주요 차이점 외에는
GA4와 UA와 비슷한 부분도 많이 있다고 보셔도 무방합니다.
<UA와 GA4의 주요 차이점>
UA(Universal Analytics) | GA4(Google Analytics 4) | |
속성 | 앱 / 웹 별도 속성 | 앱&웹 통합 속성(데이터 스트림) |
계정 구조 | ‘속성’ 하위 ‘보기’ | 계정과 보기 일원화(무료 GA4 버전에 ’보기’ 없음) |
기여모델 소급 적용 | 불가(모델비교 도구에서만 가능) | 가능 |
데이터 저장 기간 | 최대 50개월(14,26,38,50개월) | 최대 14개월(2개월, 14개월) |
빅쿼리 연동 | 유료 | 무료 |
HIT 타입 | 페이지뷰, 이벤트, 소셜, 전자상거래, etc | 이벤트(단일 타입) |
데이터 모델 | 세션 기반 | 이벤트 기반 |
세션 기준 | 시간 기반(기본 30분), 캠페인 변경 시 집계 | session id 기반 집계
(기본 30분은 동일, 다만 새로운 캠페인 유입 및 자정 이후에도 갱신되지 않음) |
세션 시간 설정 | 기본 30분, 최소 1분 ~최대 4시간 | 기본 30분, 최소 5분 ~ 최대 7시간
* 참여 세션 시간 설정 존재 |
이벤트 구조 | 카테고리-액션-라벨 계층적 구조 | 이벤트명 + 매개변수 |
이벤트 매개변수 | 제한적 - 4개(카테고리-액션-라벨-값) | 25개 |
자동수집 이벤트 | 없음 | 있음(향상된 측정 포함) |
수동 태그
매개변수 당 측정기준 | 1개 | 3개(첫 사용자, 세션, 기여) |
맞춤 측정 기준 | 제품, 조회, 세션, 사용자 범위의 연결 값 | 이벤트 범위의 경우 이벤트 매개변수,
사용자 범위의 경우 사용자 속성 |
USER ID | User ID, Client ID | User ID, Client ID, Device ID, Google Signals |
보고서 개수 | 114개 | 18개(간소화) |
기계학습 | 제공 X | 제공 O |
실시간 이벤트 확인 | 리포트에 반영 | 당일 리포트 반영 X,
Debug view 제공 |
Ⅲ. 맺음말 : 변화된 GA4에 대한 이해. 그 후?
이제 이렇게 어떻게 바뀌는지에 대해 알게 되었으면 그래서 이제 우리는 어떻게 하면 될까요 ?
위에서 말씀드린 변경 사항와 주요 사항을 고려하여 진행해야하는 NEXT STEP에 대해서
다음 시리즈에서 말씀드리겠습니다.
To Be Continued
글쓴이
김민영
리메이크 퍼포먼스 마케팅 매니저
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